Когортный анализ: возвращаются ли ваши клиенты

Почему общая выручка скрывает проблему

Представьте кофейню в Ташкенте или магазин одежды в Самарканде. Каждый месяц таргет в Instagram приводит новых людей, касса растёт, и кажется, что всё в порядке. Но выручка может держаться только на постоянном притоке новичков, пока прошлые покупатели не возвращаются вовсе. Стоит сократить рекламный бюджет, и продажи проваливаются.

Когортный анализ делит клиентов на группы по общему признаку. Чаще всего это месяц первой покупки: январская когорта, февральская, мартовская. Затем мы смотрим, какая доля каждой группы покупала снова через месяц, через два, через полгода. Так удержание видно отдельно для каждой группы, а не размазано средним числом по всей базе.

Какие данные нужны

Нужна история покупок, где каждая покупка привязана к конкретному клиенту. Минимум: идентификатор клиента, дата и сумма. Идентификатором чаще всего служит номер телефона.

Если покупки не связаны с клиентом, например наличные без записи номера, анализ невозможен. Поэтому первая задача — начать фиксировать контакт при каждой продаже. Номер из заказа надёжнее данных об оплате: один человек может платить с разных карт и кошельков.

• CRM или заказы из Telegram-бота, где у каждого клиента есть карточка
• Кассовая система, в которой кассир вносит телефон покупателя
• Программа лояльности или клиентская карта
• Выгрузка оплат из Click или Payme, если в ней есть телефон плательщика
• Заказы с сайта; на маркетплейсах вроде Uzum сначала проверьте, какие данные о покупателях вам доступны

Как построить таблицу удержания

Строки — когорты по месяцу первой покупки. Столбцы — месяцы после неё: первый, второй, третий и далее. В ячейке стоит доля клиентов когорты, купивших именно в этом месяце. Для небольшого бизнеса хватит Excel или Google Таблиц.

Начните с последнего года и месячных когорт. Если клиентов мало, берите кварталы: иначе доли будут скакать из-за пары человек.

• Выгрузите все покупки: телефон, дата, сумма
• Для каждого телефона найдите дату первой покупки — это месяц когорты
• Для каждой следующей покупки посчитайте, сколько месяцев прошло с первой
• Сведите данные в сводную таблицу: когорты по строкам, номер месяца по столбцам, число уникальных клиентов в значениях
• Разделите каждое число на размер когорты, чтобы получить доли

Как читать таблицу

Строка слева направо показывает, как одна когорта теряет активность. Резкий провал после первого месяца указывает на проблему с продуктом, сервисом или с ожиданиями, которые создала реклама. Если кривая со временем выравнивается, у вас есть ядро постоянных клиентов, и важно понять, насколько оно велико.

Столбец сверху вниз показывает, как менялось удержание через месяц у разных когорт. Если свежие когорты возвращаются чаще старых, изменения в сервисе или маркетинге работают. Если реже — вспомните, что поменялось в тот период: акция, новый канал, поставщик, команда.

Одна оговорка: свежие когорты ещё не прожили достаточно месяцев, и их правые ячейки пусты. Это не отток, а нехватка времени.

Когорты по каналам привлечения

Месяц первой покупки — не единственный признак. Разделите клиентов по источнику: Instagram, Telegram-канал, таргет Meta, Google, OLX, рекомендации. Может выясниться, что канал с дешёвой заявкой приводит тех, кто покупает один раз по акции, а более дорогой даёт клиентов, возвращающихся регулярно. Без такого разреза бюджет уходит туда, где дешевле лид, а не туда, где выгоднее клиент.

Для этого источник должен записываться в CRM при первой покупке. Это уже территория сквозной аналитики.

Какие решения принимать по результатам

Таблица полезна, только если после неё что-то меняется. Проверяйте каждое решение на следующих когортах, а не на ощущениях.

• Низкое удержание после первой покупки — проверьте качество продукта, доставки и общения с клиентом
• Канал приводит разовых покупателей — пересмотрите вложения в него или оффер
• Падение приходится на конкретный месяц — отправьте напоминание в Telegram или SMS до этого момента
• Удержание выросло после изменений — закрепите их и не откатывайте
• Нужно понять, сколько можно тратить на привлечение — оцените, сколько заказов клиент делает за период

Как вести анализ регулярно

Обновляйте таблицу раз в месяц. Изменение удержания — ранний сигнал: оно появляется раньше, чем сдвиг в общих продажах. Не сравнивайте свои цифры с чужими ориентирами: у кофейни, школы и магазина техники нормальный ритм покупок разный. Сравнивайте собственные когорты между собой.

Если данные разбросаны между кассой, Telegram-ботом, CRM и рекламными кабинетами, их сначала нужно свести вместе. В markdev мы настраиваем сквозную аналитику и отчётность так, чтобы удержание по каналам считалось без ручных выгрузок. Если хотите обсудить свою задачу, напишите нам.