Когортный анализ для Телеграм-каналов: всё, что вам нужно знать

Всем привет!

Меня зовут Павел Кузько, я являюсь основателем Telegram Insights — сервиса аналитики поведения и интересов подписчиков. Сегодня мы будем говорить о когортном анализе: от исторических корней и научных фактов до детальных метрик и пошаговых инструкций по применению в Телеграме. Рассмотрим, как этот метод помогает понять настоящую динамику аудитории, увеличивать вовлечённость и снижать отток (churn), а также оптимизировать рекламный бюджет.

Термин «когорта» (от лат. cohors) в Древнем Риме означал воинское подразделение в составе легиона. В современной аналитике когорта — это группа людей, объединённых одним и тем же событием или признаком в определённом промежутке времени.

Когортный анализ — это подход, который позволяет изучать и сравнивать поведение разных групп пользователей отдельно, а не «смешивать» все данные вместе. В классических метриках мы часто смотрим общую статистику: совокупный прирост подписчиков, суммарные отписки и т. д. Когортный анализ помогает увидеть, в каком месяце или после какой рекламной кампании пришли пользователи, как они вели себя дальше и в какой момент часть из них «отваливается».

В Телеграме, несмотря на его растущую популярность, официальной (встроенной) аналитики по группам подписчиков по-прежнему не хватает. Это приводит к ряду причин, по которым когортный анализ особенно важен:

Таким образом, когортный анализ в Телеграме необходим всем, кто стремится к осмысленному росту и качественному управлению контентом, а не просто считает «сухие» цифры.

Чтобы полноценно работать с когортным анализом, нужно понимать основные метрики и термины.

Retention Rate (Удержание)

Retention показывает, какая часть пользователей осталась (не отписалась) через определённый промежуток времени.

Churn Rate (Отток)

Churn — это доля пользователей, покинувших канал за определённый период.

Engagement Rate by Reach (ERR) и CTR

ERR — одна из ключевых метрик для Телеграма, показывающая, какая доля подписчиков видит и/или взаимодействует с вашими постами.

LTV и CPA

Если ваш канал связан с бизнесом (продажи, партнёрские программы), иногда полезно оценивать.

Сравнивая LTV и CPA в разрезе когорт, можно определить, какие рекламные площадки приносят реальный профит.

Структура подписчиков

Структура подписчиков - детализация подписчиков по дате последней активности в телеграм и по дате регистрации.

Интересы подписчиков

Понимание интересов подписчиков, которые пришли из определенного источника помогает определиться с источниками привлечения трафика целевой аудитории или фейков/накруток.

Простейший сценарий:

Сравниваем Retention, ERR, отток. Можно увидеть, что «старички» реже отписываются, но уже не так активно реагируют на посты, а «новички» часто «горят» первые 2 недели, но потом интерес может падать.

Когда вы проводите рекламную кампанию, используйте разные пригласительные ссылки для разных каналов:

Смотрите и сравнивайте Retention, ERR и прочие метрики. Может оказаться, что канал А даёт много подписчиков, но они быстро уходят, а канал Б даёт меньше людей, но более качественных.

Выделяем когорты по дате отписки. Смотрим, в какой момент люди начали массово уходить. Бывает, что это связано с:

Когортный анализ тесно связан с экспериментами: вы можете, к примеру, месяц публиковать контент в новом стиле, и выделять когорту «Подписчики, пришедшие в месяц эксперимента», сравнивая их с «подписчиками прошлого месяца».

Когортный анализ — это мощный инструмент, который раскрывает истинную «жизнь» вашей аудитории: откуда они приходят, как взаимодействуют с контентом и когда (и почему) уходят. В мире Телеграма, где зачастую мы видим только суммарные цифры (сколько подписалось, сколько отписалось), когортный подход даёт глубину и точность.

Если хотите узнать больше о своих подписчиках и усилить свой Телеграм-канал — присоединяйтесь к нам:

Желаю вам успешных экспериментов и глубоких инсайтов!
#Tgsight #аналитика #когорты