Когорты
Когорты в Adjust позволяют отделить пользователей, которые установили приложение и/или были реатрибутированы в разные промежутки времени. Затем эти данные о пользователях упорядочиваются в хронологическом порядке по дням, неделям или месяцам после установки или реатрибуции. Вы можете использовать когорты, чтобы отследить изменения в поведении пользователей с момента установки или реатрибуции до 120 дней, 52 недель или 36 месяцев.
Данные о когортах можно использовать многими способами, однако маркетологи зачастую используют их следующим образом:
- измерения удержания пользователей;
- расчета пожизненной ценности пользователя приложения (LTV);
- сравнения эффективности новых установок и реатрибутированных пользователей;
- анализа поведения пользователей до и после внесения модификаций в приложение.
Общая информация о когортах
Под когортой понимается группа уникальных пользователей, объединенных общей характеристикой (например, пользователи установившие приложение в определенный период времени). Когорты упрощают для маркетологов анализ данных, позволяя не рассматривать всех пользователей в общей массе, но разделив их на конкретные группы. Подобное разделение позволяет выявить тенденции и шаблоны, которые затем можно оптимизировать.
Использование когорт позволяет проводить различные виды кампаний, от привлечения пользователей до их удержания. Кроме того, их можно связать с метриками, которые необходимы вам для принятия важных решений.
Случаи из практики
Когортный анализ позволяет исследовать действия пользователей так, как не получится сделать с использованием других методов анализа. Настройка когорт и анализ во многом зависят от вертикали приложения и поставленной задачи.
Дальнейшие действия
- Механизм работы когорт: узнайте подробности механизма работы когорт в Adjust.
- Просмотр когортных данных в Datascape: панель управления Datascape Cohorts предоставляет множество способов для группировки пользователей, а также возможность выделения лучших и худших когорт.