Когорта — группа пользователей, объединённая общим событием в общем периоде: «все, кто впервые купил в марте», «все, кто зарегистрировался в первой неделе октября». Когортный анализ показывает поведение группы во времени отдельно от притока новых пользователей.
Когортный анализ нужен, чтобы видеть реальную картину удержания и LTV без «разбавления» новыми клиентами. Без когорт средние метрики обманывают: продукт может тонуть, а общий retention показывать рост за счёт активного притока.
Когорта «купившие в марте» — 240 человек. В апреле вернулись 120 (50%), в мае — 84 (35%), в июне — 60 (25%). Видно естественное затухание.
Когорты бывают не только по дате первого касания. Поведенческие когорты режут аудиторию по действию: «прошли онбординг», «подключили оплату», «добавили второй товар в корзину» — и часто объясняют отток точнее, чем календарь. Канал привлечения — отдельная ось: пользователи из коммерческого поиска и из таргета ВКонтакте при одинаковой первой покупке дают разный retention, и усреднять их в одну строку — терять сигнал.
Типичная ошибка — сравнивать когорты на разной «глубине». У мартовской когорты к июню есть 3 месяца истории, у майской — один; ставить их рядом в одной колонке некорректно. Правильно выравнивать по возрасту когорты (месяц 0, месяц 1, месяц 2), а не по календарю. И помните про сезонность: декабрьская когорта e-commerce почти всегда «худшая» по LTV — пришли за подарками и за скидкой, а не за продуктом.
Когорту определяет одно событие в одном периоде — первая покупка, регистрация, установка.
Метрики считают по шагам жизни когорты (месяц 0, 1, 2), а не по календарным датам.
Приток новых пользователей не маскирует отток внутри старых групп — видно реальное затухание.
Две когорты января: из Яндекс Директа (180 чел.) и из бесплатного органического трафика (220 чел.). К месяцу 3 у органики retention 31%, у Директа — 14%: платный трафик пришёл за скидкой и отвалился, и общий «средний retention 22%» скрыл бы, что канал перформанса не окупает LTV.