Прогнозирование поведения пользователей в Яндекс.Метрике 3.0: когортный анализ для e-commerce

Возможности когортного анализа в Яндекс.Метрике для e-commerce

Привет, друзья! Сегодня мы разберем, как Яндекс.Метрика 3.0, и в частности, её возможности когортного анализа, может помочь вашему e-commerce бизнесу. Забудьте о гадании на кофейной гуще – когортный анализ позволяет получить конкретные данные о поведении ваших пользователей и, на основе этих данных, прогнозировать будущие действия. Это ключ к оптимизации маркетинговых кампаний и повышению конверсии.

Ключевые преимущества когортного анализа в Яндекс.Метрике:

• Глубокое понимание пользовательского пути: Вы сможете сегментировать посетителей по различным параметрам (дата первого визита, источник трафика, первая покупка и т.д.) и отслеживать их поведение на протяжении всего жизненного цикла. Это позволит идентифицировать эффективные и неэффективные маркетинговые каналы.
• Прогнозирование конверсии: Анализируя поведение когорт, можно предсказывать вероятность совершения покупки различными сегментами пользователей. Это поможет сосредоточить ресурсы на наиболее перспективных группах.
• Оценка эффективности удержания клиентов: Когортный анализ показывает, какая доля пользователей возвращается на сайт после первой покупки. Это важный показатель для оценки лояльности клиентов и эффективности программы лояльности.
• Выявление причин оттока пользователей: Анализ поведения когорт, которые не совершили покупку, поможет выявить проблемы на сайте или в маркетинговой стратегии, которые приводят к потере клиентов.
• Оптимизация маркетинговых кампаний: На основе данных когортного анализа можно оптимизировать таргетинг рекламных кампаний, чтобы достичь максимальной эффективности.

Типы когорт:

• Когорты по времени: группы пользователей, зарегистрировавшихся или совершивших первое действие в определенный период (например, в течение недели или месяца).
• Когорты по источнику трафика: группы пользователей, пришедших с определенного источника (например, Google Ads, социальные сети, органический поиск).
• Когорты по поведению: группы пользователей, продемонстрировавших определенное поведение (например, добавили товар в корзину, но не оформили заказ).

Метрики для анализа: CR (конверсия), Retention Rate (коэффициент удержания), Average Order Value (средний чек), Customer Lifetime Value (CLTV), ARPU (средний доход на пользователя).

Важно: Для эффективного когортного анализа необходимо настроить правильную систему сбора данных в Яндекс.Метрике. Убедитесь, что вы используете e-commerce функционал и правильно настроены цели и события.

В следующих разделах мы подробно разберем построение и интерпретацию данных когортного анализа, а также способы использования этих данных для прогнозирования и оптимизации.

Типы когорт и метрики для анализа поведения пользователей интернет-магазина

Давайте углубимся в детали. Эффективность когортного анализа напрямую зависит от правильного выбора типов когорт и метрик. В Яндекс.Метрике 3.0 вы можете создавать когорты на основе различных параметров, что открывает широкие возможности для анализа поведения пользователей вашего интернет-магазина. Неправильный выбор может привести к неверным выводам и неэффективным решениям. Поэтому давайте разберем все подробно.

Основные типы когорт:

• Когорты по дате первого визита: Это классический подход. Вы группируете пользователей по дате их первого посещения вашего сайта. Это позволяет отслеживать динамику удержания пользователей, их средний чек и другие ключевые показатели в течение определенного периода времени после первого контакта с вашим брендом. Например, вы можете сравнить когорту, пришедшую в январе, с когортой, пришедшей в марте, и увидеть, как изменились ключевые показатели.
• Когорты по источнику трафика: Здесь вы сегментируете пользователей по каналам привлечения (Яндекс.Директ, Google Ads, социальные сети, органический поиск и т.д.). Этот тип анализа помогает определить, какие каналы приносят наиболее лояльных и ценных клиентов. Например, пользователи, привлеченные через контекстную рекламу, могут иметь более высокий средний чек, чем пользователи, пришедшие из социальных сетей.
• Когорты по первому событию: Более продвинутый тип, позволяющий группировать пользователей по первому действию на сайте. Это может быть добавление товара в корзину, просмотр определенной категории товаров или регистрация на сайте. Анализ таких когорт поможет определить, какие события являются предвестниками покупки. Например, можно сравнить когорту пользователей, добавивших товар в корзину, с когортой пользователей, просто просмотревших товар.
• Когорты по сегментам аудитории: Вы можете комбинировать вышеперечисленные типы когорт с сегментами аудитории, определенными в Яндекс.Метрике (например, по географии, полу, возрасту). Это позволяет проводить более глубокий анализ и учитывать специфику различных сегментов.

Ключевые метрики для анализа когорт:

• Retention Rate (коэффициент удержания): Показывает, какая доля пользователей из определенной когорты вернулась на ваш сайт через определенный период времени.
• Average Revenue Per User (ARPU): Средний доход с пользователя из определенной когорты.
• Average Order Value (AOV): Средний чек заказа для пользователей из определенной когорты.
• Customer Lifetime Value (CLTV): Предсказанный общий доход от пользователя за весь период его взаимодействия с вашим интернет-магазином.
• Conversion Rate (CR): Конверсия (процент пользователей, совершивших целевое действие, например, покупку).

Правильный выбор типов когорт и метрик является ключом к получению ценных инсайтов и эффективной оптимизации вашего e-commerce бизнеса. Не бойтесь экспериментировать и искать лучшие способы анализа данных для вашего конкретного случая.

30-дневный когортный анализ: построение и интерпретация данных

Рассмотрим детально, как строится и интерпретируется 30-дневный когортный анализ в Яндекс.Метрике 3.0. Этот временной интервал часто используется как базовый для оценки краткосрочной динамики поведения пользователей. Он позволяет быстро выявить тренды и реагировать на изменения. Но важно понимать, что 30 дней – это не универсальный показатель, и для вашего бизнеса может потребоваться другой период.

Построение 30-дневного когортного анализа:

1. Выбор периода анализа: Определите начальную и конечную дату анализа. Например, вы можете проанализировать поведение пользователей за последние 3 месяца.
2. Выбор когортного параметра: В качестве параметра для сегментации пользователей на когорты чаще всего используется дата первого визита. Яндекс.Метрика позволяет легко создать когорты на основе этого параметра.
3. Выбор метрик: Выберите ключевые метрики для анализа каждой когорты. Это могут быть: Retention Rate (коэффициент удержания), Average Order Value (средний чек), Conversion Rate (конверсия), и другие показатели, важные для вашего бизнеса.
4. Анализ данных: После получения данных, визуализируйте их в виде таблицы или графика. Это позволит легче заметить тренды и паттерны в поведении пользователей.

Интерпретация данных:

После построения 30-дневного когортного анализа важно правильно интерпретировать полученные данные. Обращайте внимание на следующие моменты:

• Динамика Retention Rate: Как меняется коэффициент удержания пользователей в течение 30 дней? Падение Retention Rate может указывать на проблемы с продуктом или маркетингом.
• Динамика Average Order Value: Как меняется средний чек в течение 30 дней? Повышение AOV может быть связано с успешной работой по стимулированию дополнительных покупок.
• Динамика Conversion Rate: Как меняется конверсия в течение 30 дней? Падение CR может указывать на проблемы с юзабилити сайта или маркетинговой кампанией.

Пример таблицы данных:

На основе анализа таких данных можно делать выводы о эффективности маркетинговых кампаний и вносить необходимые корректировки.

Предсказание поведения клиентов: прогнозирование конверсии и удержания пользователей

Переходим к самому интересному – прогнозированию. Когортный анализ в Яндекс.Метрике 3.0 не ограничивается простым анализом прошлых данных. Он позволяет строить прогнозы поведения клиентов, в частности, прогнозировать конверсию и удержание пользователей. Это дает возможность проактивно реагировать на изменения и оптимизировать бизнес-процессы.

Прогнозирование конверсии:

Анализируя динамику конверсии в различных когортах, можно выявить факторы, влияющие на вероятность совершения покупки. Например, если вы заметили, что конверсия у когорт, пришедших из контекстной рекламы, значительно выше, чем у когорт, пришедших из социальных сетей, то это указывает на необходимость оптимизировать маркетинговые активности в социальных сетях. Для прогнозирования конверсии можно использовать статистические модели, например, регрессионный анализ.

Прогнозирование удержания пользователей:

Аналогичным образом можно прогнозировать удержание пользователей. Анализ динамики Retention Rate в различных когортах позволяет определить факторы, влияющие на лояльность клиентов. Например, если вы заметили, что пользователи, участвующие в программе лояльности, имеют более высокий коэффициент удержания, то это указывает на эффективность этой программы. Для прогнозирования удержания можно использовать модели выживаемости (Survival Analysis).

Инструменты и методы прогнозирования:

• Статистические модели: Регрессионный анализ, модели выживаемости, временные ряды.
• Машинное обучение: Нейронные сети, методы классификации и регрессии.

Важно: Для точности прогнозирования необходимо иметь достаточно большое количество данных. Чем больше данных вы имеете, тем более точными будут ваши прогнозы. Также важно учитывать сезонность и другие факторы, которые могут влиять на поведение пользователей.

Пример таблицы прогноза:

Эти прогнозы помогут вам планировать маркетинговые кампании и ресурсы более эффективно.

Оптимизация маркетинговых кампаний и повышение конверсии с помощью когортного анализа

Наконец, дошли до практического применения. Когортный анализ – это не просто красивая картина поведения пользователей. Это мощный инструмент для оптимизации маркетинговых кампаний и прямого повышения конверсии. Полученные данные позволяют сосредоточиться на самых эффективных каналах и методах взаимодействия с аудиторией, минимизируя расходы и максимизируя прибыль.

Как использовать когортный анализ для оптимизации маркетинговых кампаний:

• Анализ эффективности каналов привлечения: Сравните поведение когорт, пришедших из разных источников трафика. Определите, какие каналы приносят наиболее ценных клиентов с точки зрения конверсии, среднего чека и удержания. Это позволит сосредоточить ресурсы на наиболее эффективных каналах и снизить расходы на менее эффективные.
• Оптимизация таргетинга рекламных кампаний: Используйте данные когортного анализа для уточнения таргетинга ваших рекламных кампаний. Например, если вы заметили, что конверсия у когорты мужчин в возрасте 30-40 лет значительно выше, чем у других сегментов, то можно сосредоточиться на таргетинге этого сегмента.
• Персонализация маркетинговых сообщений: На основе данных когортного анализа можно создавать персонализированные маркетинговые сообщения, учитывающие поведение пользователей из разных когорт. Это повышает эффективность маркетинговых кампаний и укрепляет лояльность клиентов.
• Тестирование гипотез: Когортный анализ позволяет тестировать различные гипотезы о влиянии тех или иных факторов на поведение пользователей. Например, можно проверить эффективность нового дизайна сайта или изменения в маркетинговой стратегии.

Пример таблицы эффективности каналов:

На основе таких данных можно принять решение о распределении маркетингового бюджета и оптимизации кампаний для достижения максимальной отдачи.

Давайте перейдем к практической части и рассмотрим пример таблицы, иллюстрирующей результаты когортного анализа в Яндекс.Метрике 3.0 для e-commerce. Правильное представление данных – залог успешной интерпретации и принятия обоснованных решений. Таблица ниже демонстрирует, как можно структурировать данные для анализа поведения пользователей и прогнозирования их действий. Обратите внимание, что данные в таблице – это пример, и для вашего бизнеса будут актуальны другие показатели и значения.

В этой таблице мы рассматриваем когорты пользователей, привлеченных в интернет-магазин в течение трех месяцев – октябрь, ноябрь и декабрь 2024 года. Каждый месяц формируется отдельная когорта. Мы отслеживаем несколько ключевых метрик: коэффициент удержания (Retention Rate) на 7, 14 и 30 дней, средний чек (Average Order Value – AOV), конверсию (Conversion Rate – CR) и Customer Lifetime Value (CLTV) – прогнозируемую прибыль от каждого пользователя за весь период его взаимодействия с магазином. CLTV рассчитывается на основе исторических данных и может быть скорректирован с учетом сезонности и других факторов.

Обратите внимание на следующие моменты:

• Разнообразие метрик: Таблица включает несколько ключевых метрики, позволяющих оценить различные аспекты поведения пользователей.
• Временная динамика: Отслеживание метрики на 7, 14 и 30 дней позволяет выявить тренды и изменения в поведении пользователей со временем.
• Сравнение когорт: Сравнение показателей разных когорт позволяет оценить эффективность различных маркетинговых кампаний или изменений на сайте.
• Прогнозирование: Столбец CLTV представляет собой прогноз, основанный на исторических данных. Точность прогноза зависит от объема данных и применяемых методов.

Эта таблица служит отличной основой для принятия информированных решений по оптимизации маркетинговых кампаний и повышению конверсии. Помните, что данные в таблице являются примерными, и для вашего бизнеса необходимо использовать реальные данные из Яндекс.Метрики и корректировать метрики и показатели в соответствии с целями вашего бизнеса.

Анализируя данные из таблицы, можно выявить тенденции в поведении пользователей и принять решение о дальнейшей оптимизации маркетинговых кампаний и повышении конверсии. Например, рост показателей в декабре может быть связан с новогодними акциями, что позволяет прогнозировать аналогичную динамику в будущем году.

Давайте теперь рассмотрим сравнительную таблицу, которая показывает эффективность различных маркетинговых каналов в привлечении и удержании пользователей. Эта таблица основана на данных когортного анализа и позволяет сравнить ключевые метрики для разных групп пользователей, пришедших из разных источников. Правильный анализ таких данных является критическим для оптимизации маркетинговых бюджетов и повышения эффективности рекламных кампаний. Важно помнить, что данные в таблице – это пример, и для вашего конкретного бизнеса необходимо использовать собранные вами данные из Яндекс.Метрики.

В таблице представлены три маркетинговых канала: контекстная реклама (Яндекс.Директ), реклама в социальных сетях (ВКонтакте) и e-mail маркетинг. Для каждого канала показаны следующие метрики: коэффициент конверсии (CR), средний чек (AOV), коэффициент удержания (Retention Rate на 30 дней) и Customer Lifetime Value (CLTV) – прогнозируемая прибыль от каждого пользователя. Обратите внимание на различия в показателях. Это позволяет сделать выводы об эффективности каждого канала и принять решение о дальнейшей оптимизации маркетинговых кампаний.

Ключевые выводы, которые можно сделать на основе анализа этой таблицы:

• Контекстная реклама (Яндекс.Директ) демонстрирует самую высокую конверсию и CLTV, что указывает на ее высокую эффективность в привлечении платежеспособных клиентов.
• Реклама в ВКонтакте имеет более низкую конверсию, но более высокий средний чек, что может указывать на необходимость улучшения таргетинга для привлечения более широкой аудитории.
• E-mail маркетинг показал наиболее высокий коэффициент удержания, что указывает на его эффективность в укреплении лояльности клиентов и стимулировании повторных покупок.

На основе этого анализа можно принять решение о перераспределении маркетингового бюджета в пользу более эффективных каналов и оптимизации кампаний для улучшения показателей менее эффективных каналов. Например, можно улучшить таргетинг рекламных кампаний ВКонтакте или разработать более персонализированные письма для e-mail маркетинга.

Помните, что данные в таблице – это пример. Для вашего бизнеса необходимо провести собственный анализ и использовать реальные данные из Яндекс.Метрики.

Вопрос 1: Какой период времени лучше использовать для когортного анализа?

Ответ: Нет универсального ответа. Оптимальный период зависит от специфики вашего бизнеса и целей анализа. Для оценки краткосрочной динамики можно использовать 7, 14 или 30-дневные когорты. Для долгосрочного анализа можно использовать когорты за несколько месяцев или даже лет. Экспериментируйте с разными периодами, чтобы найти наиболее подходящий для вашего случая.

Вопрос 2: Какие метрики наиболее важны для анализа когорт?

Ответ: Набор ключевых метрики зависит от целей анализа. Однако, обычно включаются: Retention Rate, CR, AOV, CLTV. Обращайте внимание также на дополнительные метрики, специфичные для вашего бизнеса. Например, среднее время на сайте, глубина просмотра страниц, количество просмотренных товаров и т.д. Чем больше информации, тем более полную картину вы получите.

Вопрос 3: Как использовать данные когортного анализа для повышения конверсии?

Ответ: Анализ когорт позволяет выявить слабые места в воронке продаж и оптимизировать маркетинговые кампании. Например, если вы видите низкий Retention Rate в определенной когорте, то нужно проанализировать причины и принять меры по улучшению пользовательского опыта. Если низкая конверсия, то нужно проверить юзабилити сайта и эффективность рекламных объявлений.

Вопрос 4: Требуются ли специальные навыки для работы с когортным анализом в Яндекс.Метрике?

Ответ: Нет, специальных навыков программирования не требуется. Яндекс.Метрика предоставляет интуитивно понятный интерфейс для создания и анализа когорт. Однако, понимание основ статистики и анализа данных будет полезно для правильной интерпретации результатов. Помните, что качественный анализ данных позволяет принять решение о дальнейшей оптимизации и повышении эффективности вашего e-commerce бизнеса.

Вопрос 5: Можно ли автоматизировать когортный анализ?

Ответ: Да, частично автоматизировать можно. Вы можете настроить автоматическую генерацию отчетов в Яндекс.Метрике и использовать специальные инструменты и скрипты для автоматизации обработки данных. Полная автоматизация затруднена из-за необходимости интерпретации результатов и принятия решений на основе полученной информации. Однако автоматизация простых операций значительно сокращает время, затраченное на анализ.

Надеюсь, эти ответы были полезными. Не бойтесь экспериментировать с разными настройками и методами анализа, чтобы найти оптимальный подход для вашего бизнеса.

В этом разделе мы представим вам пример таблицы, демонстрирующей возможности когортного анализа в Яндекс.Метрике 3.0 для e-commerce. Правильное структурирование данных – это ключ к успешной интерпретации и принятию взвешенных решений. Представленная ниже таблица – это лишь иллюстративный пример, и данные в ней являются условными. Для вашего бизнеса потребуется собрать собственные данные из Яндекс.Метрики и адаптировать таблицу под ваши специфические нужды и KPI.

В данном примере мы анализируем поведение пользователей, привлеченных в интернет-магазин в течение трех месяцев: сентябрь, октябрь и ноябрь 2024 года. Каждая когорта пользователей формируется по месяцу первого визита. Мы отслеживаем следующие ключевые метрики: коэффициент удержания (Retention Rate) на 7, 14 и 30 дней, средний чек (Average Order Value – AOV), конверсию (Conversion Rate – CR), и Customer Lifetime Value (CLTV) – прогнозируемая прибыль от каждого пользователя за весь период взаимодействия с магазином. CLTV – это предсказательный показатель, рассчитанный на основе исторических данных и может варироваться в зависимости от множества факторов, включая сезонность.

Обратите внимание на следующие важные аспекты при анализе таблицы:

• Многогранность метрик: Таблица включает несколько ключевых показателей, позволяющих оценить различные аспекты поведения пользователей.
• Временная динамика: Отслеживание метрики на 7, 14 и 30 дней дает возможность выявить тренды и изменения в поведении пользователей со временем.
• Сравнительный анализ когорт: Сравнение показателей различных когорт позволяет оценить эффективность маркетинговых кампаний или изменений на сайте.
• Прогнозные данные: CLTV является прогнозным показателем. Точность прогноза зависит от объема данных и методов расчета.

Правильно использованная, эта таблица послужит отличным инструментом для принятия обоснованных решений по оптимизации маркетинговых кампаний и повышению конверсии. Не забудьте, что приведенные данные – это пример, и для получения действительно ценной информации необходимо использовать данные из вашей системы аналитики Яндекс.Метрика и адаптировать таблицу под ваши конкретные цели и задачи.

Анализируя полученные данные, можно выявить тенденции в поведении пользователей и принять решения о дальнейшей оптимизации маркетинговых кампаний. К примеру, рост показателей в ноябре может быть связан с сезонными факторами или проведенными маркетинговыми акциями. Это позволяет прогнозировать подобную динамику в будущем и планировать рекламные кампании с учетом этих тенденций.

Перейдем к практическому применению когортного анализа. Ниже представлена сравнительная таблица, демонстрирующая эффективность различных каналов привлечения пользователей в интернет-магазин. Данные, приведенные в таблице, являются иллюстративными и основаны на условных значениях. Для получения реальных результатов необходимо провести собственное исследование с использованием данных из Яндекс.Метрики и адаптировать таблицу под специфику вашего бизнеса. Правильная интерпретация таких сравнительных данных критически важна для оптимизации маркетингового бюджета и повышения эффективности рекламных кампаний.

В данном примере мы сравниваем три основных канала привлечения пользователей: контекстная реклама (Яндекс.Директ), реклама в социальных сетях (Instagram) и e-mail рассылка. Для каждого канала показаны ключевые метрики: коэффициент конверсии (CR), средний чек (AOV), коэффициент удержания (Retention Rate на 30 дней) и Customer Lifetime Value (CLTV) – предсказанная прибыль от каждого пользователя за весь период его взаимодействия с магазином. CLTV – прогнозный показатель, и его точность зависит от качества исторических данных и применяемых методов расчета. программные

Обратите внимание на следующие важные аспекты при анализе данных:

• Разнообразие метрики: Таблица включает в себя ключевые метрики, позволяющие оценить различные аспекты эффективности каждого канала.
• Сравнение каналов: Прямое сравнение показывает сильные и слабые стороны каждого канала привлечения.
• Влияние на удержание: Retention Rate показывает, насколько эффективно каждый канал способствует удержанию пользователей в долгосрочной перспективе.
• Прогнозирование прибыли: CLTV дает представление о потенциальной прибыли от пользователей, привлеченных через разные каналы.

Анализ таблицы позволяет принять информированные решения по оптимизации маркетинговых кампаний и распределению маркетингового бюджета. Например, если контекстная реклама показывает более высокий CLTV, но более низкий Retention Rate, то можно сосредоточиться на улучшении пользовательского опыта для удержания клиентов, привлеченных через этот канал.

Помните, что данные в таблице являются условными. Для вашего бизнеса необходимо провести собственное исследование и использовать реальные данные из Яндекс.Метрики, чтобы получить наиболее точную и актуальную информацию.

FAQ

В завершение нашей консультации по применению когортного анализа в Яндекс.Метрике 3.0 для e-commerce, разберем наиболее часто задаваемые вопросы. Надеюсь, ответы помогут вам лучше понять возможности этого мощного инструмента и начать его эффективное применение в вашем бизнесе. Помните, что данные и выводы должны быть адаптированы под специфику вашего интернет-магазина и его целей.

Вопрос 1: Как часто следует обновлять когортный анализ?

Ответ: Частота обновления зависит от ваших целей и динамики вашего бизнеса. Для быстро меняющихся рынков, регулярное обновление, например, еженедельно или раз в две недели, может быть необходимо для своевременного реагирования на изменения. Для более стабильных рынков, достаточно ежемесячного обновления. Важно наблюдать за ключевыми показателями и адаптировать частоту обновления в соответствии с наблюдаемыми изменениями.

Вопрос 2: Какие ошибки часто допускаются при проведении когортного анализа?

Ответ: Распространенные ошибки включают в себя неправильный выбор параметров для сегментации, недостаточный объем данных для надежных выводов, игнорирование сезонности и других внешних факторов, неправильная интерпретация результатов и недостаточное внимание к качеству данных. Важно тщательно планировать анализ, учитывать возможные источники ошибок и проверять надежность полученных данных.

Вопрос 3: Как можно использовать когортный анализ в сочетании с другими инструментами аналитики?

Ответ: Когортный анализ прекрасно дополняет другие инструменты, такие как веб-аналитика (Яндекс.Метрика, Google Analytics), CRM-системы и системы анализа маркетинговых кампаний. Сочетание данных из различных источников позволяет получить более полную картину поведения пользователей и принять более обоснованные решения. Например, данные когортного анализа можно сочетать с данными о поведении пользователей в CRM для более точной сегментации и персонализации маркетинговых сообщений.

Вопрос 4: Нужны ли специальные знания или программное обеспечение для проведения когортного анализа в Яндекс.Метрике?

Ответ: Для базового анализа не требуются специальные знания программирования. Яндекс.Метрика предоставляет удобный инструментарий для построения когортных отчетов. Однако, для более глубокого анализа и прогнозирования могут потребоваться знания статистики и машинного обучения. В таких случаях, можно использовать специализированные программы и сервисы для обработки и анализа данных.

Вопрос 5: Какие ограничения существуют при использовании когортного анализа в Яндекс.Метрике?

Ответ: Ограничения могут быть связаны с объемом данных, точностью данных, и функционалом самой системы. Важно понимать эти ограничения и учитывать их при интерпретации результатов. Например, для надежных прогнозов требуется достаточно большой объем исторических данных. Также необходимо учитывать ошибки в данных и внешние факторы, которые могут влиять на точность результатов.

Надеюсь, эти ответы помогли вам лучше понять когортный анализ и его применение в e-commerce. Успехов в аналитике!