Когортный анализ в маркетинге: как измерять удержание и LTV

Зачем нужны когорты

Общие метрики смешивают всех клиентов вместе. Если выручка растёт, непонятно, это новые клиенты покупают больше или старые возвращаются лучше. Когорта — группа клиентов, объединённых общим событием в одном периоде, чаще всего первой покупкой или регистрацией в одном месяце. Отслеживая каждую когорту отдельно, вы видите:

• как быстро клиенты «отваливаются»;
• улучшается ли удержание у новых когорт после изменений в продукте;
• какие каналы приводят клиентов, которые остаются и платят дольше.

Как собрать когорты привлечения

Нужна таблица заказов (или событий активности) с тремя полями: ID клиента, дата, сумма. Плюс канал привлечения клиента — обычно по первому касанию или первому заказу.

1. Для каждого клиента найдите дату первой покупки — это месяц когорты.
2. Для каждого заказа посчитайте номер периода с момента первой покупки: месяц 0, 1, 2…
3. Сгруппируйте по когорте и номеру периода: число активных клиентов и выручку.

WITH first_order AS (
  SELECT customer_id, DATE_TRUNC(MIN(order_date), MONTH) AS cohort_month
  FROM orders
  GROUP BY customer_id
)
SELECT
  f.cohort_month,
  DATE_DIFF(DATE_TRUNC(o.order_date, MONTH), f.cohort_month, MONTH) AS month_n,
  COUNT(DISTINCT o.customer_id) AS active_customers,
  SUM(o.revenue) AS revenue
FROM orders o
JOIN first_order f USING (customer_id)
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;

Синтаксис приведён для BigQuery; в других СУБД функции дат называются иначе. Для сравнения каналов добавьте канал в first_order и в группировку.

Как читать таблицу удержания

Строки — когорты, столбцы — месяцы с момента первой покупки, ячейки — доля когорты, совершившая покупку в этом месяце. Условный пример:

Цифры условные, только для иллюстрации. Таблицу читают в трёх направлениях:

• По строке — жизненный цикл одной когорты: где самый сильный обвал и выходит ли кривая на плато. Плато — признак того, что у продукта есть ядро постоянных клиентов.
• По столбцу — сравнение когорт на одном и том же возрасте. Если M1 растёт от когорты к когорте, изменения работают.
• По диагонали — календарные события: распродажа или сбой затрагивают все когорты в одном календарном месяце.

Когортный LTV и сравнение каналов

LTV когорты на горизонте N — накопленная выручка (лучше — валовая маржа) когорты к месяцу N, делённая на число клиентов в когорте. Сравнивать каналы корректно только на одинаковом горизонте: LTV за 3 месяца с LTV за 3 месяца.

Далее сопоставьте с CAC (стоимостью привлечения клиента) по тому же каналу:

Типичная картина: дешёвый канал приводит клиентов с низким повторным спросом, дорогой — тех, кто возвращается. По первой покупке выигрывает первый, по когортному LTV — второй.

Как использовать для бюджета

• Перераспределяйте бюджет в каналы с лучшим соотношением LTV/CAC на горизонте, который выдерживает ваш денежный поток.
• Задайте целевой CAC для каналов через ожидаемый LTV: сколько можно платить за клиента, чтобы окупиться к нужному месяцу.
• Следите за новыми когортами: если удержание свежих когорт падает, рост бюджета только ускорит потери.
• Для ранних когорт используйте прогноз LTV по кривым старых когорт, но перепроверяйте его по мере накопления данных.

Частые ошибки

• Неполные когорты: у мартовской когорты ещё нет M3 — не сравнивайте её «итоговый» LTV с январской.
• Выручка вместо маржи: канал со скидочными клиентами выглядит лучше, чем есть.
• Маленькие когорты: при десятках клиентов проценты прыгают от случайности. Укрупняйте период или объединяйте каналы.
• Смешивание повторных клиентов: когорта должна состоять только из новых.