Первоначально термин когорта относился к воинской единице древнеримской армии, состоящей из 300-600 солдат. Суть когортного анализа – определение конструктивного признака для формирования когорты и отслеживание изменений в поведении этой группы пользователей с течением времени. когорта – поиск в словарях русского языка на справочном-информационном портале Когорта в 360 человек, расположенная в 6 рядов.
Значение слова когорта. Что такое когорта?
Военно-исторический словарь Античности и Средних веков когорта лат. О словаре Военно-исторический словарь Античности и Средних веков представляет собой научно-справочный словарь, содержащий информацию о военной истории периода античности и Средневековья. Статьи словаря посвящены истории наиболее значимых для истории военных решений того времени, военных сражений и битв, строительству и применению военных сооружений, развитию и использованию военной техники, военного искусства. Также в словаре содержатся сведения о величайших полководцах периода античности и средних веков. Словарь ориентирован на широкий круг читателей и будет полезен всем, интересующимся мировой военной историей. Античность от А до Я. Словарь-справочник когорта римское понятие; первоначально военные соединения римских союзников от лат. Позднее они именовались как подразделения легиона. О словаре Словарь-справочник «Античность от А до Я» посвящен важному периоду мировой истории: античности, прежде всего как периоду развития цивилизаций Древней Греции и Древнего Рима. В словаре представлены сведения о древнегреческой и древнеримской мифологии, о географии и истории древнего мира, в том числе о географии вымышленных государств.
Этого вполне достаточно, однако к ним привязаны диапазоны дат для отчета. Если вам необходимы когорты по дням, то отчет вы сможете создать максимум за последние 30 дней. Для недельных и месячных групп доступно только последние 3 месяца. Безусловно, это лучше, чем ничего, но для эффективного применения когортного анализа этого маловато, особенно если вы анализируете более крупные периоды — недели и месяцы. Кстати, недели в Google Analytics начинаются с воскресенья, а не с понедельника, и изменить это невозможно. Ограниченная визуализация На графике можно отобразить только 4 когорты. Показатель выводится в виде линейного графика максимум за последние 12 дней или недель.
Никаких других возможностей в графической части отчета нет. Когортный анализ в Tableau Из-за ограничений, описанных выше, использование встроенного когортного анализа в Google Analytics становится практически бесполезным для сложных проектов. Поэтому в нашем агентстве было принято решение создать отчет по когортам таким образом, чтобы устранить все эти недостатки. Для сложных и уникальных проектов может понадобиться предварительная настройка сбора данных, которая расширит функциональность и информативность отчета. Мы хотели бы показать вам пример такого отчета: Такой отчет отлично подойдет маркетологам и руководству, он не требует сложных настроек, создания сегментов, а предоставляет всю важную информацию в готовом виде со всеми необходимыми фильтрами и сегментами. Данные обновляются автоматически, и вы каждый день будете видеть актуальную информацию о вашем проекте. И что важнее всего — нам удалось обойти ограничения, которые присутствуют в стандартном отчете Google Analytics: 1.
Благодаря выгрузке данных с помощью API нам удалось обойти семплирование, отчет строится на всех данных, а не на какой-то их части. Тип когорты мы можем задавать самостоятельно, но может потребоваться предварительно настроить события, по которым требуется группировать пользователей. Период для отчета мы можем указывать абсолютно любой, за который у нас собраны данные. Благодаря Tableau мы практически ничем не ограничены в визуализации и при необходимости можем построить любые графики и таблицы. Нужно отметить, что вам даже не обязательно использовать BigQuery, для построения таких отчетов. Для этого понадобится выгрузить данные из Google Analytics в Excel и затем построить отчет в Tableau. В этом случае вы даже можете воспользоваться бесплатной версией Tableau так как вам не понадобиться подключаться к BigQuery.
Для небольших проектов этого может быть вполне достаточно, к тому же это можно сделать совершенно бесплатно. Конечно, если данных очень много, то будет проблематично выгрузить их в Excel, не говоря уже о регулярном обновлении.
Эта метрика демонстрирует, какой канал позволяет компании привлекать больше целевого трафика. И когортный анализ в этом случае помогает сгруппировать входящих клиентов по характеристикам и типам поведения. Степень конверсии пользователей в пробной версии продукта в платный формат. Используя когортный анализ, вы сможете понять, какие именно группы пользователей потенциально согласны на использование платных версий того или иного продукта или сервиса. Такой показатель, как количество повторных покупок, свидетельствует о том, насколько компания вообще и ее продукция, в частности востребованы у покупателей. Исследование когорт позволяет понять, какие именно пользователи и при каких условиях повторяют свои покупки. Также полезно использовать возможности аналитических систем, таких как, например, Яндекс, чтобы также оценивать поведение когорт пользователей. Сюда отнесем такие показатели, как время, проведенное пользователем на сайте, средних чек, конверсия в целевые действия и прочие.
Что нужно для когортного анализа? Работы по проведению когортного анализа стоит начать с таких этапов: определить, по какому признаку будет формироваться когорта; выбрать временной промежуток для ее исследования; определить отчетный период; выбрать основные показатели для анализа. Важно выбрать признак формирования когорт после того, как вы подберете те показатели, которые хотите проанализировать. На примере: для определения критерия повторных покупок признаком формирования корты стоит выбрать «совершил первую покупку». Непосредственно алгоритм проведения когортного анализа можно разложить на несколько этапов: Сначала необходимо отобрать тех пользователей, которые, например, за последние 2 месяца пришли на сайт компании. Распределить эту выборку по когортам, используя ранее определенные признаки. Например, одна когорта — пользователи, которые перешли на сайт из рассылок, другая когорта — пользователи, которые перешли из соцсетей и прочие. Провести анализ по каждой когорте, подробно рассмотрев разные критерии. Например, какое количество пользователей подали заявку, какое количество пользователей оформили заказ и прочее. В результате такого анализа можно получить информацию по каждой когорте и по каждому каналу и оперативно корректировать работу компании, например, перенаправить бюджет на продвижение в наиболее результативные каналы коммуникации.
Заключение Не игнорируйте возможности когортного анализа для того, чтобы сделать лучше и продуктивнее опыт взаимодействия пользователей с вашей компанией и продуктами. Исследование когорт — это хороший способ, чтобы получить информацию для анализа поведения пользователей в определенный времени. Существенный плюс такого метода в том, что он позволяет изучать схемы поведения пользователей с различными характеристиками, имеющими при этом схожий опыт взаимодействия с продуктом.
Этого вполне достаточно, однако к ним привязаны диапазоны дат для отчета. Если вам необходимы когорты по дням, то отчет вы сможете создать максимум за последние 30 дней. Для недельных и месячных групп доступно только последние 3 месяца. Безусловно, это лучше, чем ничего, но для эффективного применения когортного анализа этого маловато, особенно если вы анализируете более крупные периоды — недели и месяцы. Кстати, недели в Google Analytics начинаются с воскресенья, а не с понедельника, и изменить это невозможно.
Ограниченная визуализация На графике можно отобразить только 4 когорты. Показатель выводится в виде линейного графика максимум за последние 12 дней или недель. Никаких других возможностей в графической части отчета нет. Когортный анализ в Tableau Из-за ограничений, описанных выше, использование встроенного когортного анализа в Google Analytics становится практически бесполезным для сложных проектов. Поэтому в нашем агентстве было принято решение создать отчет по когортам таким образом, чтобы устранить все эти недостатки. Для сложных и уникальных проектов может понадобиться предварительная настройка сбора данных, которая расширит функциональность и информативность отчета. Мы хотели бы показать вам пример такого отчета: Такой отчет отлично подойдет маркетологам и руководству, он не требует сложных настроек, создания сегментов, а предоставляет всю важную информацию в готовом виде со всеми необходимыми фильтрами и сегментами. Данные обновляются автоматически, и вы каждый день будете видеть актуальную информацию о вашем проекте.
И что важнее всего — нам удалось обойти ограничения, которые присутствуют в стандартном отчете Google Analytics: 1. Благодаря выгрузке данных с помощью API нам удалось обойти семплирование, отчет строится на всех данных, а не на какой-то их части. Тип когорты мы можем задавать самостоятельно, но может потребоваться предварительно настроить события, по которым требуется группировать пользователей. Период для отчета мы можем указывать абсолютно любой, за который у нас собраны данные. Благодаря Tableau мы практически ничем не ограничены в визуализации и при необходимости можем построить любые графики и таблицы. Нужно отметить, что вам даже не обязательно использовать BigQuery, для построения таких отчетов. Для этого понадобится выгрузить данные из Google Analytics в Excel и затем построить отчет в Tableau. В этом случае вы даже можете воспользоваться бесплатной версией Tableau так как вам не понадобиться подключаться к BigQuery.
Для небольших проектов этого может быть вполне достаточно, к тому же это можно сделать совершенно бесплатно. Конечно, если данных очень много, то будет проблематично выгрузить их в Excel, не говоря уже о регулярном обновлении.
Когортный анализ. Теория
В ходе когортного анализа демографа интересуют не отдельные истории жизни людей, а коллективная демографическая история когорты. Проследить эту историю можно несколькими способами: Опросить членов когорты о прошлых событиях, наступивших в течение их жизни путем выборочного обследования. Такой способ сбора данных называют ретроспективным, то есть обращенным в прошлое индивидов. Прожить с когортой часть ее жизни и фиксировать происходящие события по мере их наступления также путем выборочных обследований. Подобный способ сбора данных называют проспективным, то есть обращенным в будущее индивидов. Восстановить историю той или иной когорты на основе данных текущего учета демографических событий, используя, дату формирования когорты и дату наступления изучаемого события. Пример поколения и брачной когорты гиперссылка Для восстановления истории когорты необходимо, чтобы для каждого события фиксировались по крайней мере две его временные координаты: дата наступления события и дата рождения индивида, с которым это событие произошло если анализируются демографические процессы в поколении , либо дата наступления исходного события для данной когорты, относительно которого изучается наступление всех других событий. Например, при изучении разводов в брачной когорте необходимо знать не только дату регистрации развода, но и дату регистрации брака для того, чтобы понять, к какой брачной когорте относится каждый развод.
Какие искажения мы можем получить при использовании выборочных обследований когорт или социально-демографических групп населения На примере сбора информации о демографическом поведении когорты мы покажем возможности и недостатки разных типов выборочных обследований. Ретроспективные обследования, как правило, используют для анализа рождаемости или брачности, то есть процессов, под воздействием которых исходная численность когорты не меняется. Например, можно опрашивать женщин, вышедших за пределы репродуктивного возраста, об их репродуктивной истории о числе рожденных детей, интервалах между рождениями, использовании контрацепции и пр. При ретроспективном опросе надо иметь в виду возможные искажения и неточности полученных результатов. Например, о ребенке, рожденном до брака, могут говорить как о ребенке, рожденном в браке, поменяв местами дату рождения ребенка и дату регистрации брака. Со временем меняется социальная оценка событий. Например, молодежь более терпимо относится к фактическому незарегистрированному браку по сравнению со старшими поколениями.
Поэтому при изучении брачной истории молодые люди чаще будут говорить о том, что в их жизни был или есть фактический брак, чем люди старшего возраста. Подобные ошибки в ответах частично можно проверить, используя данные текущей регистрации демографических событий или регистров населения.
Отслеживание и прогноз LTV LTV пожизненная ценность клиента считает доход от клиента за весь период, пока он пользуется нашими продуктами или услугами. Метрика показывает, оправдывают ли себя расходы на привлечение новых клиентов. Когда мы знаем, как долго остаётся с нами пользователь и сколько на нас тратит, то можем рассчитать эти данные для похожих когорт. Может оказаться, что удачный элемент привлёк больше пользователей, но они не совсем целевые: случайно кликнули, прошли регистрацию, но не стали использовать сервис. Повысить активность пользователей Когортное исследование поможет узнать, через какое время клиент перестаёт активно пользоваться продуктом или вообще уходит. Предупреждён — вооружён: с данными о «критических» точках можно заранее поработать с пользователем.
Тогда компании нужно обратить внимание на этот период: сделать рассылку с реактивацией, предложить бонус и так далее. Как провести когортный анализ 1. Определяем цель и связанную с ней метрику, которую будем отслеживать за время анализа. Метрики — это основа для когортного анализа. Пример: Цель — определить самый успешный канал продаж для мобильного приложения. Метрикой считаем конверсию — регистрацию. В перспективе рассматриваем, как менялся Retention Rate коэффициент удержания клиентов , чтобы понять, сколько из зарегистрированных пользователей остались в приложении. Определяем когорты, которые будем изучать.
Возьмём клиентов, которые совершили покупку с рекламы в Instagram, Facebook, рекламы в Яндексе и Google за июнь — это 4 разные когорты. Проводим анализ разных когорт за выбранный промежуток времени. Рассмотрим результат всех четырех когорт за 3 месяца после месяца регистрации. Оценим, сколько пользователей оставались активными после регистрации в каждый из месяцев. Когортный анализ проводят в Google Таблицы или Microsoft Excel. Но разбираться, как сделать метрику правильно формулу для её расчёта в таблице, придётся самостоятельно. В Google Аналитике когортное исследование автоматизировано, но возможности для разделения на когорты ограничены: можно отследить только первое действие пользователя в определённом промежутке времени. Пример когортного анализа в Google Аналитике Более детально и наглядно проводить когортный анализ умеют платформы автоматизации маркетинга.
В Altcraft Platform когортный анализ доступен для когорт пользователей, которые совершили действие за неделю или месяц. Рассматривать активность пользователей в отчёте можно по: количеству уникальных кликов; соотношению уникальных кликов к открытиям; соотношению уникальных открытий к отправленным сообщениям; соотношению уникальных кликов к отправленным сообщениям.
Окупаемости инвестиций. Для серьезных сделок в сфере недвижимости, электронных сервисов ROI грамотно оценивать спустя некоторое количество времени, поскольку логично полагать, что первая же реклама не принесет должного эффекта. Допустим, рекламная кампания Altcraft Platform завершилась в январе. Потенциальный клиент тогда впервые услышал о существовании платформы и зашел на сайт за подробностями. Затем потянулось время на обдумывание, изучение возможностей, отзывов. Только в мае клиент запросил демо-версию, а в июне был подписан договор о сотрудничестве.
Оцени мы ROI в феврале, оказалось бы, что рекламная кампания провалилась с громким треском. Метрики LTV. Lifetime value — это прибыль от клиента на протяжении всего срока сотрудничества с ним. Метрика показывает ценность новых клиентов конкретного типа. Отслеживая длительность сотрудничества и величину доходов с клиента, получится спрогнозировать эти показатели для схожих когорт. Результатов тестирования. Как и в случае с оценкой эффективности каналов привлечения, бывают ситуации, когда удачный элемент тестирования не выдерживает проверку временем. Также результаты когортного анализа используют, чтобы повысить активность действующих клиентов.
Зная критическую точку, маркетологи компании разработают предупреждающие меры: запустят рассылку, пришлют клиенту промокод или предложат скидку на реактивацию. Как применять когортный анализ Для начала обозначим, что для проведения когортного анализа требуется релевантная выборка: не рекомендуется использовать данный метод, имея менее 1000 пользователей событий в базе. Способ отлично подойдет для массового бизнеса В2В или В2С с длительным циклом продажи. Далее поговорим об этапах проведения когортного метода маркетингового исследования. Для этого нужно: Определить цель исследования и отслеживаемую метрику. Проиллюстрируем описание примером. Допустим, наша цель — определить наиболее эффективный канал продаж мобильного приложения. За метрику примем конверсию — платную подписку на месяц использования приложения.
Параллельно оценим коэффициент удержания клиентов. Он показывает процентное соотношение клиентов, продолжающих пользоваться приложением, по большей части с платным доступом. Сформировать когорты.
А с когортным анализом видишь причинно-следственные связи, и видно, что просадка по выручке — это результат работы два месяца назад.
Благодаря когортному анализу, мы: Как это работает У нас есть несколько таблиц с когортным анализом. Одна таблица общая, в которой мы видим вообще всех клиентов. Еще таблицы, в которых мы делим лиды по источникам, Так мы можем сравнивать, есть ли разница между клиентами, которые пришли к нам через поиск, и теми, кто пришел по рекламе. Если мы видим, что сделки по рекламе закрываются быстрее, мы можем подкручивать работу с этим каналом.
Данные, которые мы забираем в когортный анализ, изначально собираются в CRM. Там у нас настроена воронка, и клиент проходит от заявки, к встречам с менеджером и сделке. Какие нужны инструменты А главное, нам не нужно задавать клиентам вопрос «А откуда вы о нас узнали? Мы работаем со связкой инструментов: За какой период считать когорты Есть и другие инструменты, в том числе более сложные.
Как использовать когортный анализ
Смотреть что такое "КОГОРТА" в других словарях: КОГОРТА — (лат. cohors, cohortis). 1) 1/10 часть римского легиона, состоявшая из 600 человек. Когорта в маркетинге и аналитике данных означает группу людей или пользователей, которые имеют общую характеристику или опыт. Когорты очень похожи на сегменты с тем отличием, что когорта объединяет пользователей определенного промежутка времени, в то время как сегмент может быть основан на любых других характеристиках пользователей. Для чего нужен анализ когорт, в чем суть метода и какими сервисами можно воспользоваться для его составления.
Отчет "Когортный анализ"
Когортный анализ — это метод исследования, где пользователей разделяют на группы (когорты) по определённым признакам и отслеживают их поведение за некоторый промежуток времени. Когортный анализ — это метод исследования, где пользователей разделяют на группы (когорты) по определённым признакам и отслеживают их поведение за некоторый промежуток времени. Когорта — это группа людей, их объединяет то, что в один и тот же период времени они совершили одно и то же действие. Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков. Что такое когорта?
Что такое когорта
Время, за которое действие произошло: день, неделя или месяц, возможны и большие периоды. Интервал исследования, в течение которого происходит наблюдение за когортой. Когортные исследования помогают понять, как ключевые метрики отличаются для разных сегментов. Увидеть более подробную картину по рекламной кампании или другим маркетинговым действиям, например, ребрендинга, тестирования нового сайта и так далее. Как применять когортный анализ Когортное исследование — не универсальный метод, для него нужно достаточное количество пользователей.
Желательно проводить анализ клиентов от 1000 человек в базе их действий. Способ подходит для массовых B2C и B2B бизнесов с долгим циклом покупки. Что помогает оценить когортный анализ: Эффективность каналов привлечения Когортный метод покажет, из каких каналов приходят наиболее лояльные пользователи. Тогда бизнес сможет выделять больший бюджет на эффективные каналы и активнее с ними работать.
Зачем использовать именно когортный метод, если можно сразу после кампании оценить, сколько клиентов мы получили? Не всё так просто. Например, с рекламы в Facebook в сервис перешло и зарегистрировалось 2000 пользователей. Маркетолог доволен — результат есть.
Если бы мы оценивали результат сразу после кампании, то решили бы, что Facebook — самый эффективный канал, а на самом деле там оказалась нецелевая аудитория.
Где применяют когортный анализ? В предыдущем разделе описано несколько примеров использования инструмента, но в каких сферах его применяют чаще всего? В первую очередь он полезен в компаниях, привязанных к количеству клиентов.
На их доходность отток пользователей влияет больше всего. Не отказываются от применения когортного анализа и организации с большим количество постоянных клиентов. Его направляют на оценку маркетинговых действий, результаты которой позволяют улучшать рекламные кампании и грамотно перераспределять бюджет. В целом, применение когортного анализа полезно для любого бизнеса.
Но далее рассмотрим несколько наиболее популярных направлений применения. Формирование портрета целевого клиента Если собирать информацию из разных когорт о пользователях, со временем можно составить точный портрет целевой аудитории. Оценка лояльности, сезонности, готовности к онлайн-покупкам и т. Повышение конверсии Часто для проверки гипотез и идей применяют сплит-тестирование.
Да, оно дает определенные результаты для принятия объективных решений, однако когортный анализ в этом плане лучше и дает более точные данные, так как рассматриваются разные группы целевой аудитории. Например, определяем оптимальный цвет кнопки на продающем лендинге. Подключаем когорту по месяцу времени и месту и узнаем, что потенциальные клиенты из Сочи лучше щелкают по зеленой кнопке, потому что синий морской цвет им уже надоел, они всю жизнь его видят. Это простой, но наглядный пример лучшего понимания целевой аудитории благодаря использованию когортного анализа.
Более глубокие данные помогают генерировать больше идей и быстрее развивать бизнес. SaaS В облачных проектах когортный анализ используют для оптимизации цикла продаж. Допустим, есть сервис с пробным периодом, триал-версией и платными тарифами. Руководство компании отслеживает ключевые метрики: доходы и расходы.
Составляются когорты из пользователей пробного периода и триал-версии. Далее в работу вступает аналитик, который определяет: кто чаще переходит на платные версии, какие тарифы выбирают, оттоки пользователей за определенные периоды и т. Все это — ценная информация, позволяющая оптимизировать цикл продаж и повысить прибыль SaaS-сервиса. Ключевые показатели когортного анализа Во время обучения использования когортного анализа аналитикам предлагают рассматривать все возможные метрики для получения практического опыта.
Но в реальной работе для достижения максимальной эффективности сосредотачиваются на целевых самых важных показателях. Универсального набора метрик нет, выбор перечня зависит от конкретного продукта и отрасли бизнеса. Однако есть ряд показателей, которые рассматривают в большинстве случаев: Контрольная точка Stick Point. Сумма покупки, после которой клиент с большой долей вероятности перейдет в категорию «постоянных».
Каналы привлечения. Определяют наиболее эффективные источники прихода новых потенциальных клиентов. Переход пользователей с пробной версии продукта на платную. Когортный анализ помогает определить группы, из которых чаще всего «бесплатные» клиенты превращаются в «платных».
Повторные покупки. Показатель свидетельствует о том, что пользователю понравилось качество продукта и он готов платить за него в будущем. Работа аналитика заключается не только в организации когортного анализа и оценке полученных результатов, но и определении целевых показателей. Если выбрать несущественные для конкретного бизнеса метрики, от собранных данных не будет никакого толка, их не получится использовать для улучшения работы организации.
Что нужно для когортного анализа?
То, как развиваются когорты, можно изобразить на графике. Тогда вам легко будет отслеживать, насколько эффективно вы удерживаете пользователей и какая когорта отклоняется от нормы — показывает результат хуже или лучше. Вот пример такого графика все цифры гипотетические : По оси Y указан процент активных пользователей, а по оси X — временные периоды, в данном случае, месяцы. Заметьте, что они пронумерованы, а не подписаны. Это сделано преднамеренно.
Потому что под цифрой 1 подразумевается первый месяц для каждой когорты: для когорты июня это будет июнь, для когорты июля — июль и т. Таким образом, вам легко сравнить кривые. Когортный анализ и прогнозирование LTV Прогнозирование роста прибыли для стартапа основывается на прогнозе того, как будет расти ваша база активных пользователей. Он дает возможность прогнозировать, сколько денег принесет вам когорта за свой жизненный цикл. Представим, что у вас стабильная бизнес-модель и история, откуда можно черпать данные для анализа. Вы можете предположить, что пользователи на сайте «проживут» 12, 36 или 48 месяцев, и посчитать LTV для выбранного периода.
Стартапам лучше прогнозировать на 2-3 месяца вперед, иначе показатели не оправдаются. Поэтому прогноз LTV для стартапа скорей служит ориентиром. Он совершенствуется посредством обновления данных. Скоро будет следующая статья: Нужно ли считать LTV для маркетплейса Важно отметить, что для подсчета User Retention Rate вы можете формировать когорты по вовлечению регистрация, загрузка, установка. Для User Lifetime Value когорты должны быть сформированы исключительно по дате покупки. Это финансовый показатель, и анализу подвергаются только те когорты, которые у вас покупают.
Обратите внимание на график. По оси Y — процент активных пользователей в когорте, который приносит вам прибыль. По оси Х — месяцы.
Когортный анализ от Google Analytics Пока анализ находится на стадии тестирования Бета, но уже доступен в базовых аккаунтах. Анализ включает в себя следующие параметры: Тип когорты. Общая характеристика, на основе которой выбирается аудитория. Пока присутствует только один вариант — «Дата первого посещения», скорее всего, в дальнейшем добавятся другие типа.
Размер когорты. Здесь определяется временной период: от дня до месяца. Доступен большой выбор конечных показателей, тематически сгруппированных: итоговые показатели длительность сеанса, достигнутые цели, сеансы, транзакции ; на каждого пользователя аналогично итоговым, но по отдельному пользователю ; удержание — отношение числа пользователей из когорты, вернувшихся в n-й раз за выбранный временной интервал к общему числу пользователей в когорте.
Почему когортный анализ важен для маркетинга
Вполне может быть такое, что Ваше предложение просто перестало работать, наблюдаются сезонные скачки либо предложения конкурентов заинтересовали пользователей больше. Однако определения когорт создаются на основе пользовательских аналитических запросов, поэтому они гораздо более адаптируемые и сложные. Для чего нужен анализ когорт, в чем суть метода и какими сервисами можно воспользоваться для его составления. это совокупность людей, которые разделяют опыт или характеристику с течением времени, и часто применяется как метод определения популяции в целях исследования.
«Кагорта» или «когорта» как пишется?
когорта, когорты, жен. (от лат. cohors). 1. Отряд римского войска, равный 0,1 легиона (около 600 человек; ист.). Когорта — тактическое армейское подразделение в Древнем Риме числом в 360-600 человек. После этого исследователи наблюдают за группой людей, набранных в когорту, в течение определенного периода времени (нередко – очень долгого), стараясь обнаружить любые изменения в состоянии их здоровья.