Когортный анализ: что это, как построить таблицу и что она показывает

Когортный анализ это простыми словами способ смотреть на клиентов не общей кучей, а группами, которые пришли в один и тот же период или через один канал. Каждая такая группа называется когортой, и её поведение отслеживают во времени: сколько человек осталось через месяц, два, шесть, сколько денег каждая когорта принесла. Так видно не средний результат по базе, а то, становятся клиенты каждого нового месяца лучше или хуже предыдущих.

I. Что такое когортный анализ

Обычный отчёт отвечает на вопрос «сколько у нас клиентов и выручки в этом месяце». Он смешивает тех, кто пришёл три года назад и покупает по привычке, и тех, кто оставил заявку вчера. Пока база растёт, старые лояльные клиенты маскируют любые проблемы с новыми: общая выручка идёт вверх, а привлечение уже давно работает в минус.

Когорта это группа клиентов, объединённая одним общим событием и его датой. Чаще всего берут месяц первой покупки или месяц оставленной заявки. Реже когорты строят по каналу привлечения, по первому купленному продукту, по региону. Дальше для каждой когорты считают одну и ту же метрику по одинаковым отрезкам жизни: месяц 0, месяц 1, месяц 2 и так далее.

Ключевая идея: когорты сравниваются между собой на одинаковом возрасте. Не «январская когорта против июньской сегодня», а «январская на третьем месяце жизни против июньской на её третьем месяце». Именно такое сравнение показывает, что изменилось в качестве привлечения, а не то, что одна группа просто прожила дольше.

II. Механика расчёта и пример в рублях

Расчёт делается в три шага, и его можно собрать в обычной таблице.

1. Присвоить каждому клиенту когорту: месяц первой оплаты, например «2026-03».
2. Для каждой сделки посчитать возраст: разница в месяцах между датой сделки и месяцем когорты.
3. Свести в матрицу: строки это когорты, столбцы это возраст, в ячейках метрика (доля активных клиентов или выручка на одного привлечённого).

Удержание считается как доля исходной когорты, совершившая покупку в месяце N: RR(N) = активные клиенты когорты в месяце N / размер когорты × 100%. Денежный вариант той же матрицы: выручка на клиента = выручка когорты за месяц N / размер когорты. Складывая по строке, получаем накопленную выручку и видим, когда когорта отбила расходы на привлечение.

Пример. В марте привлечено 100 клиентов, стоимость привлечения одного 4 000 руб., итого 400 000 руб. Средний чек 6 000 руб., маржинальность 40%, то есть с покупки остаётся 2 400 руб. В месяц 0 купили все 100 человек, это 240 000 руб. маржи. В месяце 1 вернулись 28 человек: 67 200 руб. В месяце 2 - 19 человек: 45 600 руб. В месяце 3 - 15 человек: 36 000 руб. Накопленная маржа за четыре месяца 388 800 руб. против 400 000 руб. расходов. Когорта выходит в ноль на пятом месяце, а не на первой сделке, как кажется по обычному отчёту.

Теперь июньская когорта того же размера: месяц 0 дал те же 240 000 руб., но в месяце 1 вернулись только 14 человек вместо 28. Половина удержания потеряна. Общая выручка компании в июне при этом выросла за счёт старых когорт, и без разбивки по группам провал заметили бы месяца через четыре, когда просядет вся касса. При покупке трафика на стороне такую матрицу стоит строить сразу, вместе с оценкой того, как оценить качество лидов на входе.

III. Как выглядит таблица удержания

Классический вид отчёта - треугольная матрица: свежие когорты короче, потому что ещё не прожили нужное число месяцев. Читают её двумя способами: по строке видно жизнь одной когорты, по столбцу - как менялось качество привлечения от месяца к месяцу.

Столбец «Мес. 1» здесь и есть диагноз: с марта по май удержание держалось на 25-28%, в июне упало почти вдвое и не восстановилось. Размер когорт при этом рос - типичная картина, когда бюджет масштабировали за счёт более широких и менее целевых аудиторий. Дешёвые по первой сделке клиенты оказались дорогими по итогу.

IV. С чем часто путают

Термин соседствует с несколькими похожими, и подмена одного другим меняет выводы.

• Сегментация. Сегмент - деление по признаку без привязки ко времени (город, продукт, чек). Когорта обязательно привязана к дате события. Сегмент отвечает «кто это», когорта - «когда пришёл и что было дальше».
• Retention rate в целом по базе. Общий показатель удержания усредняет все когорты сразу и скрывает динамику. Когортная матрица показывает то же самое, но в разрезе возраста.
• Воронка. Воронка описывает путь одной заявки по стадиям за короткий срок. Когортный анализ смотрит на месяцы и годы после сделки.
• Пожизненная ценность клиента. Накопленная выручка когорты - способ считать эту ценность фактически, а не по прогнозной формуле. Одно не заменяет другое: когорта даёт факт, прогноз даёт план.
• Сквозная аналитика. Она отвечает, откуда пришла заявка и сколько стоила. Когорта отвечает, что с этим клиентом стало через полгода.

V. Типичные ошибки

1. Слишком маленькие когорты. На 15-20 клиентах один вернувшийся даёт скачок в 5-7 процентных пунктов. Нужны хотя бы 50-100 человек в группе, иначе матрица показывает шум.
2. Сравнение неполного месяца с полным. Свежая когорта прожила 9 дней, а её ставят рядом с той, что прожила 30. Незакрытые периоды в отчёте оставляют пустыми.
3. Смешение когорт по разным каналам. Контекст, соцсети и рекомендации живут по-разному. Если каналы не разделены, падение одного маскируется ростом другого.
4. Дата регистрации вместо даты первой оплаты. Между ними в услугах бывает 2-3 месяца, и весь отчёт съезжает.
5. Учёт только удержания без денег. Когорта может терять людей, но растить чек, и суммарно быть выгоднее предыдущей. Смотреть надо обе матрицы.
6. Разовые всплески спроса. Когорта после крупной акции почти всегда удерживается хуже: её нельзя брать за базу для планов.

VI. Как это связано с потоком заявок и деньгами

Практическая ценность метода в том, что он ловит ухудшение трафика раньше кассы. Стоимость заявки может не измениться ни на рубль, а когорта уже удерживается вдвое хуже - значит, в потоке появились люди, которым продукт не нужен, и через квартал это превратится в падение выручки. Именно поэтому готовые заявки для бизнеса имеет смысл оценивать не по цене входа, а по накопленной марже когорты.

Второе применение - решение о бюджете. Если когорта отбивается за 3 месяца, а деньги на привлечение возвращаются в оборот за 2, канал можно масштабировать. Если срок окупаемости уполз на 8 месяцев, рост бюджета просто разгонит кассовый разрыв. Матрица накопленной маржи даёт этот ответ прямо в рублях, без споров о том, «работает ли реклама».

Третье - выбор модели закупки трафика. Когда когорты по разным источникам расходятся по удержанию в два раза, ставка на объём проигрывает ставке на отбор. Формат, при котором вы платите за подтверждённые обращения, а не за показы, снимает часть риска: схема лидов с оплатой за результат переносит ответственность за пустой трафик на исполнителя, а когортный отчёт остаётся вашим инструментом проверки.

Для отдела продаж когорты полезны иначе: они показывают, какие клиенты возвращаются, и на кого стоит тратить повторные касания. Список из тех, кто купил 5-7 месяцев назад и с тех пор молчит, обычно конвертируется заметно дешевле нового привлечения.

VII. Короткий итог

• Когорта - группа клиентов с общим месяцем первой сделки; когортный анализ отслеживает её поведение по месяцам жизни.
• Удержание считается как доля когорты, купившая в месяце N; денежный вариант - выручка или маржа на одного привлечённого.
• Сравнивать когорты нужно на одинаковом возрасте, минимальный размер группы 50-100 клиентов.
• Столбец первого месяца показывает изменение качества трафика раньше, чем это отразится на общей выручке.
• Решение о масштабировании канала принимают по сроку возврата расходов на привлечение, а не по цене заявки.

Проверим ваши когорты и посчитаем, когда окупается привлечение

Разберём выгрузку из CRM, построим матрицу удержания по каналам и покажем, какой источник даёт клиентов, которые остаются.

Получить расчёт заявок →

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку данных для ответа на заявку.

Частые вопросы