УСЛУГИ
КЕЙСЫ
КОМАНДА
БЛОГ
О НАС
КОНТАКТЫ
Когортный анализ в email-маркетинге: как превратить сырые данные в стратегические решения
Время прочтения: 15 минут
Автор: Мария Агеева
Вы регулярно запускаете рассылки. Собираете отчёты. Смотрите, что открываемость — 24%, кликабельность — 3,7%. Кажется, всё стабильно. Но продажи не растут. Реакция на новые кампании слабеет. База «стареет». Почему ― не очень понятно.
Бывает, что дело не в контенте и не в дизайне писем. Проблема — в метриках. Вы смотрите на усреднённые значения, которые маскируют реальную картину. В эти цифры смешаны активные клиенты, спящие подписчики и «мертвые» адреса, попавшие в базу год назад.
Чтобы разобраться в ситуации, нужен другой подход. Не усреднение — а дифференциация по времени и поведению. Именно это даёт когортный анализ.
Это не просто аналитический приём. Это методологически корректный способ оценки эффективности email-коммуникаций, который позволяет видеть динамику, а не статику. И если вы до сих пор его не используете — вы принимаете решения вслепую.
Бывает, что дело не в контенте и не в дизайне писем. Проблема — в метриках. Вы смотрите на усреднённые значения, которые маскируют реальную картину. В эти цифры смешаны активные клиенты, спящие подписчики и «мертвые» адреса, попавшие в базу год назад.
Чтобы разобраться в ситуации, нужен другой подход. Не усреднение — а дифференциация по времени и поведению. Именно это даёт когортный анализ.
Это не просто аналитический приём. Это методологически корректный способ оценки эффективности email-коммуникаций, который позволяет видеть динамику, а не статику. И если вы до сих пор его не используете — вы принимаете решения вслепую.
Зачем бизнесу когортный анализ
Стандартная статистика по email-кампаниям — открываемость, кликабельность, отписки — даёт поверхностное представление о результатах. Она показывает, что происходило в прошлом месяце, но не объясняет, почему. Более того, она может вводить в заблуждение. Например общий рост кликабельности может быть вызван одной сильной когортой, в то время как остальные группы теряют активность. Без детального анализа вы воспримете это как успех, хотя на самом деле часть базы уже «умирает».
Сегментация по полу, возрасту или источнику трафика — это необходимый инструмент, но он не решает главной проблемы: в одном сегменте могут оказаться и свежие подписчики, и те, кто давно не взаимодействует с брендом. У них одинаковые демографические характеристики, но совершенно разное поведение и ожидания.
Когортный анализ устраняет этот разрыв. Он группирует пользователей не по статичным признакам, а по совместному действию и моменту его совершения. Например все, кто оформил подписку в апреле 2025 года, образуют одну когорту. Эта группа становится объектом наблюдения: как они ведут себя в первый месяц, третий, шестой? Как меняется их реакция на письма? Когда начинается отток?
Такой подход позволяет получить ответы на ключевые бизнес-вопросы. Можно ли считать успешной кампанию, собравшую 10 тысяч подписчиков, если большинство из них не открывают письма? Повлияла ли новая онбординг-цепочка на конверсию? Какие каналы привлечения дают не просто трафик, а лояльных клиентов?
Сегментация по полу, возрасту или источнику трафика — это необходимый инструмент, но он не решает главной проблемы: в одном сегменте могут оказаться и свежие подписчики, и те, кто давно не взаимодействует с брендом. У них одинаковые демографические характеристики, но совершенно разное поведение и ожидания.
Когортный анализ устраняет этот разрыв. Он группирует пользователей не по статичным признакам, а по совместному действию и моменту его совершения. Например все, кто оформил подписку в апреле 2025 года, образуют одну когорту. Эта группа становится объектом наблюдения: как они ведут себя в первый месяц, третий, шестой? Как меняется их реакция на письма? Когда начинается отток?
Такой подход позволяет получить ответы на ключевые бизнес-вопросы. Можно ли считать успешной кампанию, собравшую 10 тысяч подписчиков, если большинство из них не открывают письма? Повлияла ли новая онбординг-цепочка на конверсию? Какие каналы привлечения дают не просто трафик, а лояльных клиентов?
Когортный анализ превращает догадки в факты, а факты — в конкретные действия: персонализацию коммуникаций, оптимизацию рекламных бюджетов, своевременную реактивацию.
Когорты и сегменты: в чём принципиальная разница
Разница между когортой и сегментом не в терминологии, а в сути.
Сегмент — это статическая группа, выделенная по одному или нескольким постоянным признакам: полу, возрасту, сумме покупок, географии. Это удобно для отправки тематических писем, но не помогает понять жизненный цикл клиента. В сегменте «женщины 25–34» могут быть как те, кто только зарегистрировался, так и те, кто не открывал письма больше года. Их поведение будет кардинально отличаться, но система видит их одинаково.
Когорта ― это динамическая группа, объединённая двумя параметрами: общим событием и временным интервалом. Например «подписались в марте 2025». Этот простой подход добавляет к анализу измерение времени, которое является ключевым. Теперь вы можете отслеживать, как эта конкретная группа вела себя во времени: когда был пик активности, через сколько месяцев начался отток, как быстро они совершают первую покупку.
Именно временная привязка делает когортный анализ хорошим инструментом для оценки качества привлечения. Вы больше не просто считаете количество новых подписчиков, а анализируете, сколько из них действительно становятся частью вашей аудитории. Это позволяет отделить качественный рост от количественного, понять, какие маркетинговые усилия работают, а какие только загрязняют базу.
Сегмент — это статическая группа, выделенная по одному или нескольким постоянным признакам: полу, возрасту, сумме покупок, географии. Это удобно для отправки тематических писем, но не помогает понять жизненный цикл клиента. В сегменте «женщины 25–34» могут быть как те, кто только зарегистрировался, так и те, кто не открывал письма больше года. Их поведение будет кардинально отличаться, но система видит их одинаково.
Когорта ― это динамическая группа, объединённая двумя параметрами: общим событием и временным интервалом. Например «подписались в марте 2025». Этот простой подход добавляет к анализу измерение времени, которое является ключевым. Теперь вы можете отслеживать, как эта конкретная группа вела себя во времени: когда был пик активности, через сколько месяцев начался отток, как быстро они совершают первую покупку.
Именно временная привязка делает когортный анализ хорошим инструментом для оценки качества привлечения. Вы больше не просто считаете количество новых подписчиков, а анализируете, сколько из них действительно становятся частью вашей аудитории. Это позволяет отделить качественный рост от количественного, понять, какие маркетинговые усилия работают, а какие только загрязняют базу.
Ключевые параметры когортного анализа
Чтобы анализ был корректным и давал практическую пользу, необходимо заранее определить четыре основных параметра. От выбора каждого зависит точность и применимость результатов.
Признак формирования когорты
Это событие, которое становится точкой отсчёта. Наиболее распространённый вариант — дата подписки на рассылку. Он подходит для оценки качества привлечения. Однако, в зависимости от бизнес-задачи, можно использовать и другие события-даты:
Выбор должен быть обусловлен целью: хотите понять, кто остаётся после подписки, — берите дату регистрации; хотите узнать, кто быстрее покупает, — ориентируйтесь на первую транзакцию.
Это событие, которое становится точкой отсчёта. Наиболее распространённый вариант — дата подписки на рассылку. Он подходит для оценки качества привлечения. Однако, в зависимости от бизнес-задачи, можно использовать и другие события-даты:
- первая покупка (для анализа монетизации);
- первое открытие письма (для оценки вовлечённости);
- завершение онбординга (для тестирования новых процессов).
Выбор должен быть обусловлен целью: хотите понять, кто остаётся после подписки, — берите дату регистрации; хотите узнать, кто быстрее покупает, — ориентируйтесь на первую транзакцию.
Размер когорты
Это период, за который формируется группа: день, неделя или месяц.
Главное правило — когорта должна быть достаточно большой, чтобы выводы были статистически значимыми. Если в неделю у вас 15 новых подписчиков, недельная когорта будет слишком маленькой и шумной.
Это период, за который формируется группа: день, неделя или месяц.
- Для высокотрафиковых проектов (тысячи подписчиков в день) допустима дневная нарезка.
- Для среднего e-commerce или SaaS-продуктов оптимально использовать неделю.
- Для B2B или нишевых брендов, где поток подписчиков меньше, предпочтительнее месячная группировка.
Главное правило — когорта должна быть достаточно большой, чтобы выводы были статистически значимыми. Если в неделю у вас 15 новых подписчиков, недельная когорта будет слишком маленькой и шумной.
Временной интервал анализа
На каком горизонте вы будете отслеживать поведение? Месяц, полгода, год? Это зависит от жизненного цикла клиента. Для продуктов с быстрым циклом принятия решения (например онлайн-курсов) хватит 3–6 месяцев. Для ритейла с повторными покупками или подписочных сервисов нужно смотреть на год и более. Недостаточный интервал не покажет реальную картину удержания.
На каком горизонте вы будете отслеживать поведение? Месяц, полгода, год? Это зависит от жизненного цикла клиента. Для продуктов с быстрым циклом принятия решения (например онлайн-курсов) хватит 3–6 месяцев. Для ритейла с повторными покупками или подписочных сервисов нужно смотреть на год и более. Недостаточный интервал не покажет реальную картину удержания.
Ключевой показатель (KPI)
Что именно вы хотите измерять? Это может быть доля открывших письмо (Open Rate), доля кликнувших (Click Rate), конверсия в покупку или доход с когорты (LTV). Критически важно использовать относительные, а не абсолютные значения. Вместо «в феврале было 500 кликов» считайте процент от общего числа в когорте. Только так можно сравнивать группы разного размера и делать объективные выводы.
Что именно вы хотите измерять? Это может быть доля открывших письмо (Open Rate), доля кликнувших (Click Rate), конверсия в покупку или доход с когорты (LTV). Критически важно использовать относительные, а не абсолютные значения. Вместо «в феврале было 500 кликов» считайте процент от общего числа в когорте. Только так можно сравнивать группы разного размера и делать объективные выводы.
Построение когортного анализа
Рассмотрим пример из жизни образовательной платформы по изучению иностранных языков. Допустим, онлайн-школа регулярно запускает кампании с предложениями о подписке на курсы. Маркетолог хочет понять, насколько эффективно письма удерживают пользователей и стимулируют к действию.
Выбор ключевой метрики
Первый шаг — определить, что именно будем измерять. В нашем случае логично взять за основу конверсию в подписку на курс после открытия сообщения. Эта метрика покажет, не просто ли пользователи читают рассылку, а действительно ли она побуждает к целевому действию — покупке или оформлению подписки.
Первый шаг — определить, что именно будем измерять. В нашем случае логично взять за основу конверсию в подписку на курс после открытия сообщения. Эта метрика покажет, не просто ли пользователи читают рассылку, а действительно ли она побуждает к целевому действию — покупке или оформлению подписки.
Формирование когорт
Далее разбиваем аудиторию на группы — когорты. Группировать можно по разным признакам: дата регистрации, источник привлечения, тип получаемого контента и т. д. В нашем случае сформируем когорты по каналу привлечения: например реклама в Яндекс.Директ, таргетированная реклама в Telegram, рассылки. Так мы сравним поведение пользователей в зависимости от того, как они попали в базу.
Далее разбиваем аудиторию на группы — когорты. Группировать можно по разным признакам: дата регистрации, источник привлечения, тип получаемого контента и т. д. В нашем случае сформируем когорты по каналу привлечения: например реклама в Яндекс.Директ, таргетированная реклама в Telegram, рассылки. Так мы сравним поведение пользователей в зависимости от того, как они попали в базу.
Установление временных интервалов и сбор данных
Проанализируем период с 1 по 31 августа — время активной email-кампании. Отследим, сколько пользователей из каждой когорты оставались активными в течение нескольких месяцев. Первоначально в кампании участвовало 2873 новых подписчиков, однако к концу пятого месяца активными оставались лишь 611 человек.
Проанализируем период с 1 по 31 августа — время активной email-кампании. Отследим, сколько пользователей из каждой когорты оставались активными в течение нескольких месяцев. Первоначально в кампании участвовало 2873 новых подписчиков, однако к концу пятого месяца активными оставались лишь 611 человек.
Сравнение результатов и интерпретация данных
Анализ показывает интересную закономерность: наибольшее количество пользователей пришло из рекламы в Яндекс.Директ, что делает этот канал лидером по охвату. К декабрю уровень открытия писем среди этой когорты упал до 4 % — явный признак снижения вовлечённости.
При этом аудитория, привлечённая через Telegram, демонстрирует более высокую вовлечённость и удержание. Несмотря на меньший объём трафика, именно эти пользователи чаще открывают письма и совершают целевые действия.
Вывод: хотя Яндекс.Директ даёт массовый приток, Telegram-реклама приносит более качественную аудиторию. Это значит, что для долгосрочной стратегии стоит перераспределить бюджет в пользу этого канала.
Анализ показывает интересную закономерность: наибольшее количество пользователей пришло из рекламы в Яндекс.Директ, что делает этот канал лидером по охвату. К декабрю уровень открытия писем среди этой когорты упал до 4 % — явный признак снижения вовлечённости.
При этом аудитория, привлечённая через Telegram, демонстрирует более высокую вовлечённость и удержание. Несмотря на меньший объём трафика, именно эти пользователи чаще открывают письма и совершают целевые действия.
Вывод: хотя Яндекс.Директ даёт массовый приток, Telegram-реклама приносит более качественную аудиторию. Это значит, что для долгосрочной стратегии стоит перераспределить бюджет в пользу этого канала.
Такой подход позволяет не просто оценивать эффективность email-рассылок, но и принимать осознанные решения по оптимизации и улучшению взаимодействия с пользователями.
Инструменты для реализации
Выбор инструмента для построения когортного анализа зависит от объёма данных, частоты обновления и потребности в автоматизации.
Для старта и разовых исследований подходят Excel или Google Таблицы. Они позволяют контролировать процесс, гибко настраивать расчёты и легко визуализировать матрицу. Основной недостаток — ручная работа. При изменении параметров или добавлении новых данных весь анализ нужно пересчитывать заново, что неэффективно для регулярного мониторинга.
Для более оперативной работы можно использовать специализированные аналитические платформы. Google Analytics или Яндекс Метрика предлагают встроенные модули когортного анализа. Пользователю нужно выбрать событие, размер когорты и KPI, после чего система автоматически построит отчёт. Преимущество — скорость и простота. Недостаток — ограниченная гибкость. Вы зависите от функционала платформы и должны использовать её для сбора всех данных, что не всегда возможно.
Наиболее мощные решения ― BI-системы, такие как Power BI или Looker Studio. Они позволяют подключать данные из множества источников: CRM, email-сервисов, платежных систем, рекламных кабинетов. Вы сами определяете логику расчёта, строите сложные дашборды и настраиваете автообновление. Это профессиональный уровень аналитики, который превращает когортный анализ из разового отчёта в постоянный инструмент управления.
Для старта и разовых исследований подходят Excel или Google Таблицы. Они позволяют контролировать процесс, гибко настраивать расчёты и легко визуализировать матрицу. Основной недостаток — ручная работа. При изменении параметров или добавлении новых данных весь анализ нужно пересчитывать заново, что неэффективно для регулярного мониторинга.
Для более оперативной работы можно использовать специализированные аналитические платформы. Google Analytics или Яндекс Метрика предлагают встроенные модули когортного анализа. Пользователю нужно выбрать событие, размер когорты и KPI, после чего система автоматически построит отчёт. Преимущество — скорость и простота. Недостаток — ограниченная гибкость. Вы зависите от функционала платформы и должны использовать её для сбора всех данных, что не всегда возможно.
Наиболее мощные решения ― BI-системы, такие как Power BI или Looker Studio. Они позволяют подключать данные из множества источников: CRM, email-сервисов, платежных систем, рекламных кабинетов. Вы сами определяете логику расчёта, строите сложные дашборды и настраиваете автообновление. Это профессиональный уровень аналитики, который превращает когортный анализ из разового отчёта в постоянный инструмент управления.
Типичные ошибки и как их избежать
Несмотря на свою кажущуюся простоту, когортный анализ часто выполняют с ошибками, которые делают результаты бесполезными или даже вводящими в заблуждение.
Одна из самых распространённых — смешивание разных источников трафика в одну когорту. Если в когорту «март 2025» попадают люди из VK, Telegram и Google Ads, вы не сможете понять, какой канал работает лучше. Решение — проводить дополнительную сегментацию по источнику уже после формирования когорты, создавая подгруппы внутри основной выборки.
Вторая ошибка — использование слишком мелких когорт. Если вы разрезаете данные по дням, а каждый день у вас по 10–20 подписчиков, статистика будет крайне шумной, и любые выводы будут ненадёжными. Чтобы избежать этого, увеличьте интервал до недели или месяца, чтобы каждая когорта была репрезентативной.
Третья ошибка — анализ абсолютных значений. Утверждение «в феврале было 500 кликов» ничего не значит без контекста. Было ли это 500 из 5000 (10%) или из 50 000 (1%)? Всегда работайте с процентами, чтобы обеспечить сопоставимость между когортами разного размера.
Четвёртая и самая критичная ошибка — выполнение анализа ради анализа. Построили красивую матрицу — и забыли. Когортный анализ теряет всякий смысл, если он не ведёт к конкретным действиям: изменению контента, остановке неэффективного канала, запуску реактивационной цепочки. Его цель — не информировать, а направлять.
Он позволяет выйти за рамки усреднённых метрик и увидеть реальную динамику поведения аудитории.
Преимущество когортного анализа — возможность отделять качество от количества. Вы узнаете, не просто сколько людей подписалось, а сколько из них стали активными участниками вашего маркетингового процесса. Вы видите влияние своих изменений во времени и можете точно измерить эффективность каждого канала привлечения.
Начать можно с простого: возьмите данные за первый квартал 2025, сгруппируйте подписчиков по месяцам, постройте матрицу кликабельности. Даже этот базовый шаг даст вам больше понимания, чем годовая отчётность, основанная на средних значениях. Аналитика — это не про большие данные, а про правильные вопросы. Когортный анализ помогает задавать их правильно.
Одна из самых распространённых — смешивание разных источников трафика в одну когорту. Если в когорту «март 2025» попадают люди из VK, Telegram и Google Ads, вы не сможете понять, какой канал работает лучше. Решение — проводить дополнительную сегментацию по источнику уже после формирования когорты, создавая подгруппы внутри основной выборки.
Вторая ошибка — использование слишком мелких когорт. Если вы разрезаете данные по дням, а каждый день у вас по 10–20 подписчиков, статистика будет крайне шумной, и любые выводы будут ненадёжными. Чтобы избежать этого, увеличьте интервал до недели или месяца, чтобы каждая когорта была репрезентативной.
Третья ошибка — анализ абсолютных значений. Утверждение «в феврале было 500 кликов» ничего не значит без контекста. Было ли это 500 из 5000 (10%) или из 50 000 (1%)? Всегда работайте с процентами, чтобы обеспечить сопоставимость между когортами разного размера.
Четвёртая и самая критичная ошибка — выполнение анализа ради анализа. Построили красивую матрицу — и забыли. Когортный анализ теряет всякий смысл, если он не ведёт к конкретным действиям: изменению контента, остановке неэффективного канала, запуску реактивационной цепочки. Его цель — не информировать, а направлять.
Когортный анализ — это не опциональный инструмент для аналитиков. Это базовая практика для любого бизнеса, который хочет понимать своих клиентов глубже, чем конкуренты.
Он позволяет выйти за рамки усреднённых метрик и увидеть реальную динамику поведения аудитории.
Преимущество когортного анализа — возможность отделять качество от количества. Вы узнаете, не просто сколько людей подписалось, а сколько из них стали активными участниками вашего маркетингового процесса. Вы видите влияние своих изменений во времени и можете точно измерить эффективность каждого канала привлечения.
Начать можно с простого: возьмите данные за первый квартал 2025, сгруппируйте подписчиков по месяцам, постройте матрицу кликабельности. Даже этот базовый шаг даст вам больше понимания, чем годовая отчётность, основанная на средних значениях. Аналитика — это не про большие данные, а про правильные вопросы. Когортный анализ помогает задавать их правильно.
📩 Подписывайтесь на нашу рассылку — будете первыми получать полезные кейсы, лайфхаки и обновления.
📲 Также заходите к нам в ВК и становитесь подписчиками Школы Марии Агеевой ProEmail
Оставьте реакцию на статью!
Лидеры просмотров
Будьте в курсе новостей email-маркетинга ― подписывайтесь на рассылку Agebrand
Узнавайте о новых статьях и советах первыми!
ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ ПРЯМО СЕЙЧАС