Повторные визиты: как считать, сколько клиентов возвращается

Что такое когорта и зачем она нужна

Когорта - это все клиенты, впервые пришедшие в один и тот же месяц. «Когорта марта» - все новые клиенты марта. Дальше мы смотрим, сколько человек из этой группы вернулись в апреле, мае, июне. Получается таблица: строка - месяц первого визита, столбец - сколько месяцев прошло.

Зачем это нужно, если есть общая доля повторных. Общая цифра смешивает клиентов, которые ходят у вас три года, и тех, кто пришёл на прошлой неделе. Если вы месяц лили дешёвую рекламу, а пришли люди «на один раз», среднее по базе этого не покажет: старые постоянные клиенты его вытянут. Когорта покажет сразу: у мартовских вернулись 12 %, у январских было 25 %.

Как считать возвращаемость по когортам

Шаги простые, и их можно повторить в таблице вручную.

1. Выберите, что считать визитом. В большинстве случаев это состоявшийся визит: запись, которая не отменена и не сорвалась.
2. Для каждого клиента найдите месяц первого такого визита. Это его когорта.
3. Для каждой когорты посчитайте размер: сколько человек пришли впервые в этом месяце.
4. Для каждого следующего месяца посчитайте, сколько из этих людей имели хотя бы один визит в нём.
5. Разделите: вернувшиеся в месяце на размер когорты. Это возвращаемость в месяце M+1, M+2 и так далее.

Пример на условных цифрах

Числа условные, это пример для иллюстрации, а не результат клиента. Когорты по месяцу первого визита:

Пустые клетки - не нули: этих месяцев ещё не было. Посмотрите на первый столбец после размера: у января и февраля 22-23 %, у марта и апреля 15-16 %. Что-то изменилось с марта. Таблица не скажет что, но подскажет, куда смотреть: чем отличались люди мартовской когорты.

Месяц возврата считается отдельно

Важная деталь: клетка показывает долю, которая пришла именно в этом месяце, а не нарастающим итогом. Клиент, вернувшийся только через два месяца, попадёт в столбец «через два» и не попадёт в столбец «через один». Поэтому значения не обязаны убывать: у услуг с интервалом в полгода столбцы будут скакать, и это нормально.

Как читать таблицу и не обмануть себя

Таблицу читают тремя способами, и у каждого своя ловушка.

• По строке (одна когорта по месяцам). Видно кривую возврата: резкий спад в первом месяце или пологий. Вывод: как быстро теряется интерес после визита.
• По столбцу (разные когорты, один возраст). Видно, стало ли лучше или хуже. Это главный способ.
• По диагонали (один календарный месяц). Видно эффект события: подорожание, смена администратора, акция.

Главная ловушка: сравнивать последнюю строку с первой. Свежая когорта выглядит хуже просто потому, что у неё было меньше времени вернуться. Сравнивайте клетки одинакового возраста. Первый месяц с первым, а не апрель с января.

Доля повторных и когорты - не одно и то же

Доля повторных клиентов - это отношение тех, кто пришёл в разные дни хотя бы дважды, ко всем, кто пришёл хотя бы раз. Она отвечает на вопрос «какой вообще процент клиентов возвращается». Когорты отвечают на вопрос «когда и из какого месяца». Держите оба показателя: первый для отчёта, второй для разбора. Как возвращаемость превращается в деньги через LTV, разобрано в статье про ROMI, ROAS, CPO и LTV.

Возвращаемость и канал привлечения

Самый полезный разрез - не по месяцу, а по тому, откуда пришёл человек. Реклама, карты, рекомендации, сайт дают разных клиентов. Один канал приводит людей на услугу «на один раз», другой - тех, кто станет постоянным. Если смотреть только на цену первого визита, второй канал будет казаться дорогим.

Считается это тем же способом: клиентов группируют не только по месяцу, но и по первому источнику, и для каждой группы смотрят долю вернувшихся. Какой канал считать первым, объяснено в статье про модели атрибуции.

Пример: две цены клиента

Условные цифры. Два канала привели по 60 новых клиентов и обошлись в 1 200 ₽ за каждого, то есть по 72 000 ₽ на канал.

По цене заявки каналы неотличимы. По цене клиента, который вернулся, разница почти втрое. Решение, где держать бюджет, меняется. Только не делайте выводов по десятку человек: на малых группах один клиент даёт несколько процентов.

Что делать, если у многих источник не определён

Часть клиентов приходит без следа: человек просто позвонил по номеру с вывески. Такая группа попадает в строку «не определён», и сравнение каналов теряет точность. Прежде чем читать возвращаемость по каналам, посмотрите, какую долю клиентов эта строка занимает. Как разобрать её на причины и вернуть часть источников, написано в статье почему у клиентов нет источника.

Где расчёт врёт

Эти ошибки не видны на глаз: таблица выглядит убедительно, а выводы по ней неверны.

Короткая история данных

Когорта строится по первому визиту, который система нашла в данных. Если вы подключили учёт полгода назад, человек, ходивший к вам три года, будет считаться новым в первый же месяц после загрузки. Первые когорты тогда завышены размером и занижены возвращаемостью. Поэтому когорты, близкие к началу истории, лучше не сравнивать с остальными.

Две услуги в один день - один визит

Учётные системы нередко записывают две услуги за один приход двумя записями. Если считать записи, человек покажется повторным в тот же день. Правильно считать разные дни. Пример: клиент пришёл на процедуру и сразу на консультацию, это один визит, а не возвращение.

Дубли и служебные номера

Один человек с двумя номерами или двумя написаниями имени превращается в двух клиентов: каждый из них «пришёл один раз», и возвращаемость занижена. Сотрудники и поставщики, записанные как клиенты, делают обратное. Свои номера нужно отделять от клиентских до расчёта.

Мелкие когорты

В когорте из десяти человек один возвращенец - это 10 пунктов. Любое колебание в таких строках случайно. Пока когорта не набрала хотя бы пятьдесят-сто человек, смотрите на динамику по нескольким месяцам сразу, а не по одной строке.

Неотмеченные визиты

Если администраторы не закрывают визиты в учёте, клиент пришёл, а в базе числится «не состоялся». Он выпадает из когорты, а возвращение засчитывается как первый визит. Перед тем как делать выводы, сверьте число визитов в учёте с кассой. Причины расхождений собраны в статье почему цифры не сходятся с кассой.

Что делать с результатом

Таблица когорт - диагностика, а не лекарство. Три типовых решения по тому, что вы в ней увидели:

• Резкий спад в первом месяце. Люди приходят и пропадают. Смотрите, что происходит после визита: напоминания, повторная запись, звонок через неделю.
• Одна когорта хуже остальных. Вспомните, что тогда запускали: канал, акцию, нового администратора.
• Один канал возвращается хуже. Пересчитайте бюджет по цене вернувшегося клиента, а не по цене заявки.

Менять надо одно за раз и ждать три-четыре месяца: возвращаемость отвечает с задержкой, и быстрого эффекта ждать нельзя.

Что из этого делает VM Analytics

Система берёт визиты из YCLIENTS и amoCRM: полный список подключений - на странице интеграций. Раздел с когортами и базой клиентов входит уже в подписку «Обзор», цены - на странице тарифов.

Что есть в кабинете по теме статьи:

• Таблица когорт: строка - месяц первого состоявшегося визита, столбцы - доля вернувшихся в следующие месяцы. По умолчанию показаны шесть месяцев.
• Доля повторных клиентов и LTV по базе: повторным считается человек, который приходил в два разных дня, а не с двумя записями за один приход.
• Список вернувшихся людей: имена видят владелец и администратор с доступом к вкладке «Клиенты», остальные видят номера.
• Первый и последний источник клиента: на переключателе над таблицей каналов.

Чего система не делает

Таблица когорт в кабинете одна на проект: разреза «когорта по каналу» в готовом виде нет. Сравнить возвращаемость каналов можно по списку клиентов с первым источником, но этот расчёт вы делаете на выгрузке сами. Прогноза возвращаемости система не строит, и размер когорты не подсвечивает: «мало данных» придётся замечать глазами.

Частые вопросы