Когортный анализ: как понять, возвращаются ли клиенты, — пример в таблице

Что такое когортный анализ простыми словами

Представьте студию маникюра. В январе к ней впервые пришли 80 человек, в феврале — 100, в марте — 120. Владелица видит, что выручка растёт, и радуется. Но она не видит, что из январских клиенток через три месяца ходят 40%, а из мартовских — 15%. Если не разделить клиентов по времени прихода, рост новых визитов маскирует падение возвратов.

Когорта — группа людей с общим событием в одном периоде. В бизнесе обычно берут событие «первая покупка» и период «месяц». Дальше для каждой когорты считают, сколько человек сделали покупку в следующие месяцы.

Обратная сторона удержания — отток, то есть доля клиентов, которые перестали покупать. Как его посчитать и снизить, разобрали в статье отток клиентов. Здесь — именно инструмент когорт: как собрать таблицу и как её читать.

Какие вопросы закрывает когортный анализ

Когорты отвечают на вопросы, на которые обычные отчёты не отвечают:

• Возвращаются ли клиенты вообще? Если через три месяца в любой когорте остаётся 3–5%, бизнес живёт только на новых клиентах и полностью зависит от рекламы.
• Стало лучше или хуже? Вы ввели программу лояльности в апреле. Сравните майскую когорту с февральской на одинаковом сроке, и станет видно, был ли эффект.
• Какой канал приводит «правильных» клиентов? Клиенты с акции «первая стрижка за 1 рубль» часто приходят один раз. Клиенты из рекомендаций — годами.
• Сколько можно платить за привлечение? Выручка когорты за 6–12 месяцев — основа для расчёта пожизненной ценности клиента. Подробно об этом в статье LTV что это.
• Когда клиенту пора напомнить о себе? Если основной возврат случается на втором месяце, напоминание нужно отправить в конце первого.

Какие данные нужны для расчёта

Минимальный набор — таблица заказов, где каждая строка — одна покупка:

Главное требование — один и тот же клиент должен опознаваться одинаково во всех заказах. Если в одном заказе телефон записан как «8900…», в другом как «+7900…», а в третьем клиент записан только по имени, анализ покажет, что никто не возвращается. Перед расчётом приведите телефоны к одному виду.

Сколько данных нужно: хотя бы 6 месяцев истории и хотя бы 30–50 новых клиентов в месяц. На меньших объёмах проценты будут прыгать из-за случайностей, но тенденцию всё равно увидите.

Пример когортного анализа в Google Таблицах: пошагово

Ниже инструкция для Google Таблиц с русскими настройками, где аргументы формул разделяются точкой с запятой. Формулы записаны английскими названиями функций, Таблицы их понимают при любом языке интерфейса. В русском Excel те же функции называются МИНЕСЛИ, ДАТА, ГОД, МЕСЯЦ.

1. Вставьте выгрузку на лист «Заказы». Колонка A — клиент, B — дата заказа, C — сумма. Первая строка — заголовки.
2. Найдите дату первой покупки каждого клиента. В D2 напишите =MINIFS($B:$B;$A:$A;A2) и протяните вниз. Формула находит самую раннюю дату среди всех заказов этого клиента.
3. Определите когорту. В E2: =DATE(YEAR(D2);MONTH(D2);1). Получится первое число месяца первой покупки, например 01.03.2026. Задайте колонке формат «ГГГГ-ММ», чтобы было читаемо.
4. Посчитайте, через сколько месяцев сделан заказ. В F2: =(YEAR(B2)-YEAR(D2))*12+MONTH(B2)-MONTH(D2). Для первой покупки будет 0, для покупки через месяц — 1 и так далее.
5. Соберите сводную таблицу. Выделите данные, «Вставка» → «Сводная таблица» (справка Google по сводным таблицам). В строки поставьте когорту (колонка E), в столбцы — номер месяца (F), в значения — клиента (A) с функцией COUNTUNIQUE. Получится число уникальных клиентов когорты, купивших в каждом месяце.
6. Переведите в проценты. Рядом с сводной сделайте копию таблицы, где каждая ячейка поделена на значение месяца 0 этой же строки. Например, если месяц 0 в столбце B, формула для месяца 1: =C2/$B2.
7. Раскрасьте. «Формат» → «Условное форматирование» → «Градиент». Тёмные ячейки — высокое удержание, светлые — низкое. Глазу так проще найти выделяющиеся когорты.
8. Добавьте деньги. Сделайте вторую сводную с тем же расположением, но в значениях — сумма заказов (C). Накопительная сумма по строке, делённая на размер когорты, — сколько в среднем приносит клиент за N месяцев.

Если в данных есть колонка источника, добавьте её в фильтр сводной таблицы. Тогда тот же треугольник можно смотреть отдельно для клиентов из Директа, с Карт, из рекомендаций.

Условный пример: что получилось у студии маникюра

Пример условный, цифры придуманы для иллюстрации, это не кейс студии. Студия маникюра в Казани, выгрузка из онлайн-записи за полгода.

Март выбивается: новых клиентов больше всего, а возвращаются заметно хуже. Владелица вспоминает, что в марте запускала акцию «маникюр за 990 ₽ для новых» на сайтах-купонаторах. Акция привела людей, которые искали низкую цену и ушли туда, где следующая скидка.

Посчитаем деньги на одинаковом сроке, за первые три месяца после прихода. Средний чек 2 200 ₽. Январская клиентка за месяцы 1–3 в среднем приходит ещё 0,55 + 0,48 + 0,42 ≈ 1,45 раза, значит, вместе с первым визитом приносит около 2 200 × 2,45 ≈ 5 400 ₽. Мартовская — 990 ₽ за первый визит плюс 2 200 × (0,30 + 0,22 + 0,18) ≈ 1 540 ₽, всего около 2 500 ₽. При одинаковой стоимости привлечения второй канал вдвое менее выгоден, и это видно только через когорты. В отчёте «выручка за месяц» март выглядел рекордным.

Как читать треугольник когорт

Таблица когорт читается в трёх направлениях.

По строке — жизнь одной когорты. Нормально, когда удержание резко падает в первый месяц и потом выходит на «полку». Полка — ваше ядро постоянных клиентов. Если полки нет и проценты стремятся к нулю, клиенты не привязываются.

По столбцу — сравнение когорт на одинаковом сроке. Месяц 1 у января 55%, у марта 30%: что-то изменилось в привлечении или сервисе. Это главный способ оценить эффект изменений.

По диагонали — календарный месяц. Ячейки на одной диагонали относятся к одному месяцу в календаре. Если по всем когортам провал на одной диагонали, причина в событии этого месяца: отпуск мастера, сломанная онлайн-запись, сезон.

Если смотреть на свои цифры одному сложно и хочется понять, где именно бизнес теряет клиентов — в рекламе, на сайте или после первой покупки, — мы можем посмотреть вместе.

Когортный анализ в Яндекс Метрике

Если продажи идут через сайт, когорты можно смотреть без таблиц. В Метрике есть раздел отчётов Retention, в нём по справке четыре вида: «Когортный анализ», Retention, Rolling Retention и Retention Dynamics.

Как это устроено:

• Пользователи объединяются в когорты по дате первого визита на сайт.
• Временное окно можно выбрать: дни, недели или месяцы.
• Метрики: визиты, глубина просмотра, время на сайте, достижения цели, доход на пользователя.
• «Когортный анализ» накапливает значения от окна к окну, Retention показывает долю вернувшихся в конкретном окне.
• Признак группировки когорт можно выбрать готовый или настроить свой, например, по источнику трафика.

Важное ограничение: Метрика считает посетителей сайта, привязанных к браузеру и устройству. Клиент, который сначала зашёл с телефона, а потом купил с ноутбука, будет для неё двумя разными людьми. Покупки в салоне, по телефону и через мессенджер Метрика не увидит, если вы не передаёте их через офлайн-конверсии. Поэтому для бизнеса услуг надёжнее таблица по клиентской базе, а Метрика — дополнительный взгляд на поведение на сайте.

Чтобы в отчёт попадали заявки и покупки, в Метрике должны быть настроены цели. Как это сделать — в статье цели в Яндекс Метрике. Как связать заявки с продажами в CRM — в статье сквозная аналитика для малого бизнеса.

Какой период и признак когорты выбрать

Месяц подходит не всем. Выбирайте окно по естественному циклу покупки:

Для бизнеса с разовыми покупками (ремонт квартир, кухни на заказ) удержание будет почти нулевым по природе. Там вместо когорт по повторным покупкам полезнее смотреть когорты по рекомендациям: сколько клиентов каждого месяца привели новых.

Группировать можно не только по дате. Полезные признаки:

• канал привлечения — Директ, Карты, соцсети, рекомендации;
• первая услуга — пришли на стрижку или на окрашивание;
• сумма первого чека — до 2 000 ₽ и выше;
• мастер или филиал первого визита.

Что делать с результатами анализа

Анализ полезен, только если после него что-то меняется. Типовые решения:

1. Перераспределить рекламный бюджет. Каналы, чьи когорты возвращаются, можно покупать дороже. Каналы с «одноразовыми» клиентами — урезать или менять оффер.
2. Настроить напоминания. Если возврат происходит на втором месяце, а потом падает, поставьте напоминание в конце первого месяца. Как выстроить такую систему, описано в статье повторные продажи.
3. Работать с базой. Когорты, которые «уснули», — повод для отдельной кампании возврата. Подход разбирается в статье CRM-маркетинг.
4. Проверить сервис. Провал когорты, привязанный к мастеру или филиалу, обычно говорит о качестве, а не о маркетинге.
5. Пересобрать акции. Скидка для новых клиентов, которая не возвращает людей, работает в минус. Иногда лучше дать бонус на второй визит, чем на первый.

Повторяйте анализ раз в месяц или квартал, добавляя новую строку. Через полгода у вас будет собственная история, по которой видно эффект каждого изменения.

Частые ошибки в когортном анализе

Когорты — одна из метрик, которые стоит считать регулярно. Какие ещё показатели нужны малому бизнесу, а какие можно не трогать, мы собрали в статье маркетинговые метрики.

Если хотите, чтобы мы помогли собрать выгрузку, посчитать когорты и связать их с рекламой и сайтом, оставьте контакты.