Значение слова «Когорта» в Политическом словаре.
Общие сведения
- Что такое когорта
- Когортный анализ от Google Analytics
- Значение слова «Когорта» в 10 онлайн словарях Даль, Ожегов, Ефремова и др. -
- Когортный анализ. Теория
- Отчет "Когортный анализ" | Справочный центр Frontpad
- Типы когорт для анализа
Значение слова «Когорта»
Это особенно необходимо в случаях сравнительно редко встречающихся патологий. Чем реже заболевание обнаруживается, тем выше физическая невозможность образовать нужную когорту. Важные недостатки - это продолжительность и высокая стоимость исследований. Определение популяции В начале исследования устанавливаются признаки популяции, из которой будут отбираться лица для участия в исследовании. Когорту формируют исключительно из здоровых субъектов.
При этом специалисты исходят из того, что она будет являться не просто группой лиц, а объединением, в котором ожидается возникновение заболеваний. Это предположение основывается обычно на результатах описательных эпидемиологических наблюдений, в рамках которых были выявлены различия в заболеваемости отдельных групп населения. Определение признаков При наличии предположений о том, что в группе возникнут патологии, предполагается, что на нее влияют определенные факторы. Признаки когорты определяются специалистами в соответствии с рабочей гипотезой о воздействии причин на вероятность развития болезней у субъектов, обладающих этими критериями.
Ими могут выступать возраст, физиологическое состояние, пол, время, профессия, вредные привычки, какое-то событие, территория проживания и прочее. Допустим, что в качестве рабочей гипотезы выступает наличие связи между сниженной физической активностью и повышенным артериальным давлением у мужчин 30-40 лет. Из этого следует, что когорту нужно создавать не из всех граждан и даже не из всех взрослых мужчин, а только из тех, кто достиг 30-40 лет. Если исследуются факторы, заведомо не оказывающие влияние на каждого субъекта из популяции к примеру, гиподинамия, курение, гипертензия , определяется одна популяция, а после из нее формируется одна когорта.
Если будет исследоваться причинная роль какого-либо фактора, заведомо влиявшего на всех людей, в исследовании будет участвовать 2 группы. Основную отбирают из экспонированных лиц, контрольную — из неэкспонированных, которая по всем прочим параметрам похожа на первую. Сплошной и выборочный анализ При сплошном исследовании когорта должна быть сформирована из всех здоровых субъектов, входящих в выбранную популяцию. Как правило, создаются генеральные группы, очень близкие к идеальным.
Для проверки предположения о связи краснухи у беременных и врожденных аномалий, зафиксированных у новорожденных, проводился сплошной проспективный когортный анализ. В опытную подгруппу вошли почти все беременности, осложненные патологией. Контрольную подгруппу составили остальные беременные более 5 тысяч человек. Выборочные исследования предполагают отбор репрезентативной когорты, они осуществляются не из всего населения, а из генеральной группы.
Отчетный период, на протяжении которого вы намерены исследовать поведение посетителей: 5 недель, квартал, год. Первый и четвертый пункты тесно связаны — признаки, по которым ЦА разбивают на когорты, зависят от показателей, нуждающихся в улучшении. Для увеличения LTV объединяют посетителей по дате первой либо повторной покупки. Для расчета Retention Rate важны время первого посещения, дата регистрации или скачивания приложения. Этапы проведения исследований Все действия удобно разбить на 3 этапа: Рассмотрим все этапы чуть подробнее. Определение метрик Это показатели, выраженные числами, процентами, коэффициентами либо иными единицами измерения: средний чек, месячная выручка, время нахождения клиентов на сайте и все их действия.
При делении ЦА на когорты используют разные метрики. Если раздробить большие интервалы на малые, можно получить более достоверные показатели, точнее отследить динамику, выявить отдачу от маркетинговых мероприятий. Все основные показатели делят на две категории: Метрики действия, которые связывают все промежуточные шаги клиентов на сайте с нужными результатами например: регистрация, три захода, покупка. Они отражают реальную ситуацию, показывают, как лучше продавать товар, как продвигать в сети.
После внедрения когортной тактики в римскую армию легион стал состоять из 10 когорт. В Третью Пуническую войну одна когорта включала 2 манипулы. В связи с этим каждый ряд составляли не 10 манипул, а 5 когорт с соответствующими промежутками.
При Августе осталась прежняя система 10 когорт в легионе, но изменился состав когорты: теперь она включала в себя 555 пехотинцев и 66 всадников. Помимо этого, первая когорта стала включать в себя удвоенное количество воинов. При боевом построении легиона 10 когорт ставились теперь в 2 шеренги, по 5 когорт в каждой.
Следовательно, внутри объединения субъектов впоследствии должны возникнуть определенные патологии. Любое когортное исследование социологическое, медицинское и другое предполагает поиск причин тех или иных явлений, осуществляется от предполагаемой предпосылки к последствию. Классификация Существует два метода когортных исследований. Разделение происходит в зависимости от типа данных, которые изучаются. Если группа субъектов была сформирована в настоящее время, а ее наблюдение будет в будущем, то говорят о проспективном параллельном когортном исследовании. В социологии этот вариант используется достаточно часто. Когорту можно создать, если исходить из сведений о влиянии факторов риска, а также проанализировать ее до текущего момента.
В этом случае говорят о ретроспективном когортном исследовании. Рассмотрим характеристику каждого из них. Параллельное когортное исследование в медицине Такой анализ основывается на выявлении новых случаев заболеваемости в специально отобранной группе здоровых субъектов на протяжении определенного периода. В начале когортного исследования или после этапа наблюдения группа лиц разделяется на две подгруппы: основную и подконтрольную. Этих пар может быть несколько. В основной подгруппе находятся субъекты, подвергающиеся или подвергавшиеся воздействию исследуемого фактора риска. В связи с этим, ее именуют экспонированной. Контрольная подгруппа формируется из субъектов, у которых влияние исследуемого фактора выявлено не было. В конце определенного периода оцениваются различия в частоте появления болезней в обеих подгруппах, формулируются выводы о наличии или отсутствии причинной связи между факторами и болезнью. История развития В первых параллельных когортных исследованиях выявлялась причинная роль какого-либо фактора риска для одной патологии.
К примеру, в 1949 году в Нью-Йорке проводился анализ для установления связи между краснухой у беременных и возникающими впоследствии врожденными заболеваниями, гибелью или уродством плода. Вскоре стали проводить когортные исследования, направленные на обнаружение нескольких факторов риска для нескольких патологий в рамках одного анализа. Классическим примером считается известное Фрамингемское исследование. Оно было начато в 1949 году.
Значение слова "когорта"
Создание и установка инструментов для сбора данных Создайте и настройте инструменты для сбора данных. Это могут быть интеграции по API или использование специализированных инструментов аналитики. Сбор данных Соберите данные с выбранных источников. Важно убедиться в том, что данные собираются систематически и регулярно, чтобы у вас была актуальная информация для анализа.
Очистка и обработка данных После сбора данных проведите их очистку. Это включает в себя удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений, приведение данных к одному формату. Хранение данных Это может быть хранилище данных в облаке, серверная база данных или другие методы, обеспечивающие сохранность и доступность данных.
Я рекомендую Google BigQuery. Установка автоматической системы сбора Для долгосрочных проектов рекомендуется настроить автоматическую систему сбора данных, которая будет регулярно обновлять данные и обеспечивать их актуальность. Этап 2 - Создание когорт Прежде чем приступить к следующим действиям определите, какие когорты вы хотите анализировать на основе ваших целей.
Это может быть группировка пользователей или клиентов по определенным характеристикам, таким как дата первого визита, источник трафика, местоположение и др. Подробнее о часто используемых когортах: Когорты по дате регистрации Группировка пользователей, которые зарегистрировались на вашем сайте или в приложении в определенный месяц или квартал. Например, вы можете создать когорты "Пользователи, зарегистрировавшиеся в январе", "Пользователи, зарегистрировавшиеся в феврале" и так далее.
Когорты по источнику трафика Когорта на основе источника, с которого пришли пользователи на ваш сайт или в приложение в тот или иной промежуток времени. Например, создайте когорты "Органический поиск", "Платная реклама", "Ссылки с социальных сетей" за август месяц. Когорты по уровню активности Когорты на основе активности пользователей на сайте или в приложении.
Например, создайте когорты "Активные пользователи" которые заходили на сайт ежедневно , "Пассивные пользователи" которые заходили редко за первую неделю августа. Когорты по интересам Сегментируйте пользователей на основе их интересов или категорий продуктов в определенный период времени. Например, создайте когорты "Покупатели товаров категории A", "Покупатели товаров категории B" за прошлый квартал.
Когорты по истории покупок Группируйте клиентов на основе их истории покупок в определенный промежуток по времени. Например, создайте когорты "Постоянные клиенты" которые совершали несколько покупок , "Одноразовые клиенты" и так далее. Когорты по совершенным действиям Сегментируйте пользователей на основе конкретных действий, которые они совершили в приложении или на сайте.
Например, создайте когорты "Пользователи, совершившие покупку", "Пользователи, подписавшиеся на рассылку" за прошлый месяц.
Когорты по циклу жизни клиента Разбейте клиентов на когорты в зависимости от их момента привлечения и длительности использования сайта или приложения. Например, создайте когорты "Новые клиенты", "Лояльные клиенты" и "Ушедшие клиенты" за сентябрь. При создании когорт важно помнить, чтобы они были релевантные для вашей бизнес-модели и целей. Когорты должны быть достаточно большими, чтобы обеспечить статистическую значимость результатов, но при этом достаточно узкими, чтобы выявлять паттерны и тренды в поведении каждой группы. Когорта по источнику трафика за первую неделю месяца - это уже когорта. Этап 3 - Расчет метрик для когорт Формулы для основных метрик в когортном анализе: 1.
И кстати, да, эта метрика является неким аналогом одной из версий LTV. Про множество LTV по ссылке. Эти формулы могут быть адаптированы к вашим конкретным данным и целям анализа. Помните, что точность и надежность результатов анализа зависят от качества и актуальности данных, используемых в этих формулах. Для каждой когорты эти метрики могут быть рассчитаны для разных временных интервалов недели, месяцы, кварталы , что позволяет отслеживать динамику изменений во времени и выявлять паттерны и тренды в поведении пользователей или клиентов. Эти метрики предоставляют важную информацию для оптимизации маркетинговых стратегий, улучшения продуктов и принятия решений в бизнесе. Конкретно где вы это делать будете не важно, в excel или Google BigQuery или еще где, главное понять принцип.
Данные которые нам потребуются: Количество пользователей перешедших на сайт с поиска яндекса яндекс. Количество пользователей перешедших на сайт с поиска гугла Google Ads также данные нужны за август. Из этих пользователей создаем две когорты - Google Ads и Яндекс. Записываем их куки или user id в зависимости от вашей настроенной аналитики системы на сайте. Дальше нам нужно узнать сколько прибыли принесли пользователи из каждой когорты, наглядный пример: Как видим наша реклама в каждом сервисе оказалась убыточной, но не спешим отключать эти рекламные каналы, ведь в зависимости от бизнеса у клиентов есть разное количество времени на принятие решения о покупке. И так, дальше мы берем тех же пользователей которые пришли на наш сайт в августе и смотрим какую прибыли принесли они в сентябре. Так как на них мы больше не тратим рекламный бюджет, он будет равен нулю.
Как видим пользователи из когорты которые пришли из поиска яндекса уже окупили вложенные деньги на рекламу. Что в итоге мы выяснили: Google Ads.
Разобьем пользователей на когорты и построим аналогичный график: Каждая когорта на графике представлена своим цветом и их сумма показывает ту же доходность, что и прошлый график, но теперь мы видим какое влияние оказывают разные группы пользователей на доход. Первые вертикальные линии каждого цвета отображают покупки новых пользователей. Также мы видим, как ведут себя эти пользователи в дальнейшем — это показывают хвосты того же цвета, которые тянутся до конца графика. На данном графике первый импульс роста с 9-го по 29-го марта происходил за счет привлечения новых пользователей. Но после 3-го апреля количество новых пользователей снизилось и перестало увеличиваться.
В это время доход увеличивался за счет уже привлеченных ранее пользователей. Отслеживание новых посещений Итак, первый вариант использования когортного анализа — это сравнительный анализ разных когорт. Это отличный способ отслеживания новых посещений и трендов. Например, мы можем отслеживать результаты изменений на сайте. Если вы собираетесь что-то менять на сайте или делаете это регулярно, то когортный анализ — это то, чем вы просто обязаны пользоваться. С помощью него вы можете быстро оценить эффект от нововведений и понять насколько изменения пришлись по вкусу вашим пользователям: стали ли они совершать больше целевых действий или меньше, увеличились ли продажи или доход и т. Аналогично можно измерять эффект от маркетинговых кампаний: были ли они эффективны, какой доход они принесли. На скриншоте ниже можно заметить существенный рост дохода от когорты, в которую собраны пользователи, посетившие сайт в течение недели, начавшейся 20 июня.
Мы сразу можем оценить успешность мероприятий, проведенных в течение этой недели. Отслеживание повторных посещений Второй вариант использования когортного анализа можно назвать анализом лояльности пользователей — это исследование когорт с течением времени. На графике мы видим когорты линии разного цвета и доход, который они приносят в течение выбранного периода времени. Мы можем оценить время жизни пользователей и доход, который приносит каждый пользователей LTV — lifetime value. Если пользователи совершают первую покупку и больше не возвращаются к вам, вы сразу же увидите это и сможете принять меры по возвращению пользователей. В данном примере пользователи продолжают возвращаться на сайт и совершать покупки в течение долгого периода времени. Вы также можете понять, как разные когорты ведут себя в дальнейшем. Одни из них могут приносить вам больший доход, другие — меньший.
Определив, чем отличаются эти когорты между собой, вы сможете привлекать более лояльную вам аудиторию. Дальше мы рассмотрим, какие варианты есть для построения отчетов по когортному анализу на основе данных из Google Analytics.
Только через 4 месяца пользователь запросил демо у команды сервиса, а через 5 компании подписали договор. Если бы мы считали ROI за следующий месяц после кампании, то решили бы, что она провальная. Когортный анализ показал, что это не так. 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.
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. Например: Цель — определить самый успешный канал продаж для мобильного приложения.
Значение слова когорта. Что такое когорта?
это результат исследования, который возникает из-за характеристик изучаемой когорты. Вполне может быть такое, что Ваше предложение просто перестало работать, наблюдаются сезонные скачки либо предложения конкурентов заинтересовали пользователей больше. В течение определённого времени за когортой ведётся наблюдение, после этого ставится гипотеза о потенциальных причинах болезни.
Материалы по теме
- «Кагорта» или «когорта» как пишется?
- Значение слова «Когорта»
- Что можно сделать с помощью когортного анализа?
- Когорта - это, определение слова, понятие. Что такое Когорта, значение, словарь, энциклопедия
Когортный анализ: что это такое и почему он важен для маркетинга
Анализ когорт поможет вам предотвратить «утечку» пользователей, улучшить маркетинговые кампании и увеличить показатель LTV. Когорта — это группа людей, их объединяет то, что в один и тот же период времени они совершили одно и то же действие. Что такое когорта? это совокупность людей, которые разделяют опыт или характеристику с течением времени, и часто применяется как метод определения популяции в целях исследования.
Чем полезен когортный анализ маркетологу
Но ведь изначально все было хорошо! Здесь допустимо несколько сценариев: Уровень спроса сохранялся в самом начале, так как заявки поступали от людей, которые заходили на сайт по старым объявлениям. Уровень спроса стал снижаться еще во время размещения старых объявлений, но сохранялся благодаря посетителям, которые нашли нас раньше когорты помогут в этом разобраться. В итоге спрос начал падать еще при старых объявлениях. Здесь проблема не в замене выгоды. Вполне может быть такое, что Ваше предложение просто перестало работать, наблюдаются сезонные скачки либо предложения конкурентов заинтересовали пользователей больше. Вывод: С помощью когортного анализа у нас проясняется ситуация и мы можем разобраться что предпринимать в дальнейшем для ее исправления. Что-то наподобие анонсов в группах соцсетей, блогах, публикаций на заказ и т. После размещения материала или анонсирования какого-то события резко увеличивается трафик на сайте. Что в данной ситуации нам даст когортный анализ?
Мы можем отследить качество аудитории пользователей с позиции возвратов на сайт. Когортный анализ продемонстрирует, какие когорты какой был источник привлечения трафика заходили на сайт чаще остальных.
Настоящим манифестом коготного анализа стала опубликованная в 1965 году работа Н. Райдера N. Ryder «Когорта как понятие в изучении социальных изменений» 2. В ней Райдер обосновывает интерес когортного подхода для социальных наук различиями в истории формирования поколений, которые отражаются в дальнейшем на их социально-экономическом и демографическом поведении. В отечественной науке одной из первых использовать когортный подход начала Р. Сифман, что нашло отражение в ее работах, посвященными изучению рождаемости реальных поколений женщин в СССР 3. В 1968 году Б.
Когорта — совокупность индивидов, переживших одновременно некоторое исходное событие, положившее начало формированию данной когорты. Например, браки, зарегистрированные в течение одного года, составляют брачную когорту, в которой можно будет изучать, например, рождение детей или разводы; мигранты, сменившие место жительства в течение года, представляют собой миграционную когорту, в которой можно изучать, например, рождения и смерти на новом месте жительства, и тп. Если в качестве исходного события выступает рождение, то мы получим особый случай когорты, наиболее часто используемый в демографическом анализе, — поколение, то есть совокупность индивидов, родившихся в течение одного промежутка времени года, пятилетия. Когортный анализ можно использовать и за пределами собственно демографического анализа. Например, студенты, одновременно поступившие на первый курс, представляют собой когорту определенного года набора, в которой можно проследить уровень успеваемости и вероятности перехода на следующий год обучения. Другой пример — группа служащих, одновременно принятых на работу. Для этой когорты можно проследить продвижение по службе, средний стаж работы на предприятии и др. Когортный подход активно используется в маркетинговых исследованиях. В этой главе мы будем говорить только о демографических когортах, сформированных на основе исходного события демографического характера, В когортах наблюдаются демографические события, которые могут быть неповторяющимися, наступающими в жизни индивида только один раз вступление в первый брак, рождение первого ребенка, смерть и др.
Демографические процессы также могут быть двух видов: Процессы, исключающие индивида из исходной когорты.
Качественная целевая аудитория была получена через канал «Партнерские посты ВКонтакте», поэтому именно на этот источник следует обратить внимание маркетологам из компании N. Клиенты, сделавшие первый заказ в одном из месяцев I квартала 2020 года, образовали 3 когорты: январь, февраль и март 2020.
Исследование длилось полгода — за это время анализировалось дальнейшее поведение когорт. Для сопоставимости данных анализ проводился через ARPU — средний доход с клиента, в рублях. LTV рассчитывается по каждой когорте в отдельности или для всех клиентов сразу — подробнее о способах расчета показателя читайте здесь.
Для подсчета Lifetime примем для себя правило: это время от начала сотрудничества до его прекращения первого нулевого результата. LTV январской когорты составило 14100 рублей, февральской — 12600 рублей, мартовской — 9300 рублей. Таким образом, пользователи, заинтересовавшиеся приложением в январе, остаются более «надежными» и ценными для компании.
А средства, с помощью которых они были привлечены, можно считать наиболее эффективными. На первый взгляд кажется, что в марте 2020 года была проведена крайне эффективная рекламная кампания: она не только принесла новых пользователей с рекордным ARPU 4500 рублей , но и значительно подстегнула январскую и февральскую аудитории 4000 и 3700. Когортный анализ выявил, что это мнение является ошибочным.
Кроме того, вспомним, что именно в марте 2020 года, в связи с распространением коронавирусной инфекции, были введены ограничения, и для многих людей доставка продуктов питания на дом стала необходимостью. Затем люди вернулись к привычному укладу жизни. Когортный анализ как раз указывает нам на ниспадающее поведение мартовской когорты, а расчет метрики LTV подтверждает логику аналитически.
В данной ситуации не рекомендуем использовать полученные результаты анализа для прогнозирования финансовых показателей будущих периодов. Внешняя ситуация не соответствовала привычному поведению потенциальных клиентов, и строить прогноз на фоне критических значений в корне неверно. Пример с тестированием Были запущены тесты новых дизайнов, разработанных под раздел интернет-магазина «Заказ сопутствующих товаров».
Есть яркий вариант — дизайн А, более сдержанный — дизайн В, привычный — Old. Требуется выбрать наиболее успешный вариант. Когорты сформированы по числу кликов на каждый из вариантов за неделю: с 5 по 11 июня.
Оценивается конверсия в течение 3 месяцев. Из таблицы видно, что по кликабельности лидирующие позиции занимает дизайн А, однако показатели конверсии оставляют желать лучшего. Дизайн В уступает по количеству кликов, зато выигрывает в конверсии.
Подвох в том, что его результаты лишь незначительно отличаются от старого дизайна, поэтому переход на дизайн В не вполне оправдан. Дизайнеру и маркетологу компании следует обдумать иную концепцию.
Обратившись к аналитику, предприниматель узнал, что цикл сделки в рамках его бизнеса составляет несколько месяцев, поэтому ждать быстрых результатов не стоит. Наоборот, необходимо продолжать лить трафик на лендинг и отслеживать результат посредством когортного анализа в разрезе 3-6 месяцев, а то и больше. Пример 5. Сравнение рекламных каналов. Для привлечения клиентов фирма решила использовать два разных рекламных канала: контекстную рекламу и таргетированную рекламу в ВКонтакте. В оба канала была вложена одинаковая сумма в течение 30 дней. По итогам месяца в CRM были зарегистрированы следующие результаты: контекстная реклама дала 320 пользователей; из ВК поступило 180 заявок.
На первый взгляд кажется, что таргет проигрывает по эффективности контексту, но все не так просто. Цифры отображают количество заявок от пользователей, пришедших с рекламы за 30 дней, но сколько из них оплатили заказы, неизвестно. Даже если когортный анализ покажет, что большая часть оплаченных заказов за полгода были от пользователей из контекста, в долгосрочной перспективе все может поменяться. Если провести когортный анализ за 3 года, может оказаться, что те 180 клиентов из ВКонтакте стали постоянными и принесли фирме за весь период больше денег, чем покупатели из Google и Яндекс. Использование когортного анализа в маркетинге Возможность когортного анализа показать, как меняется поведение группы пользователей в течение заданного времени, позволяет маркетологам использовать его в своих целях. Далее в статье рассмотрим тему того, чем когортный анализ может быть полезен в маркетинге. Использование в маркетинге Составление прогноза LTV LTV — это важный показатель, когда вы хотите рассчитать инвестиции в маркетинг и рекламу. Прогнозировать LTV lifetime value с помощью когортного анализа можно следующим образом: Создаете когорту, в которую войдут клиенты, оплатившие покупку в определенном месяце. Отслеживаете продолжительность внесения оплат членами этой когорты.
Данные собираете в таблицу и определяете значения за каждый месяц общую сумму нужно разделить на количество членов когорты. Выводите медиану клиентов за предыдущие периоды, которые относятся к разным группам. Это поможет в том, чтобы ваша юнит-экономика стала еще лучше.
Что такое когорта
Что такое когорта? Слово когорта; означает людей, которые имеют определенный общий признак (работники в бизнесе, учащиеся в школе, родившиеся в определенном году и т. д.). Определяется вероятность заболевания, то есть заболеваемость. это просто группа людей, которые вместе участвуют в одних и тех же событиях в течение определенного. 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. В этой статье разберем, что такое когорты и когортный анализ, зачем и кому он нужен, а также как исследовать когорты.
Когортный анализ: что это такое и почему он важен для маркетинга
Что такое когорта. Когорта — то есть группа пользователей, которые объединены по какому-либо признаку — формируется с учетом временного признака. КОГОРТА, -ы, ж. 1. В Древнем Риме: отряд войска, десятая часть легиона. Что такое когортный анализ в маркетинге и как применяются такие исследования. Понятие когорты в целевой аудитории.