cohort — cohort, cohort analysis The term cohort originally referred to a Roman military unit, but it is now used to identify any group of people with a time specific common experience, such as graduating from school in the same year, or cohorts defined… … Dictionary of sociology
Cohort — may refer to: Cohort (biology), a taxonomic term in biology Cohort (educational group), a group of students working together through the same academic curriculum Cohort (military unit), the basic tactical unit of a Roman legion Cohort… … Wikipedia
cohort — UK US /ˈkəʊhɔːt/ noun [C ] ► a group of people who share a characteristic, usually age: »About 42% of women in this age cohort have a college degree. »This year s cohort of graduates will have particular difficulties finding jobs. ► a person or a … Financial and business terms
cohort — A cohort (cohors) of the Roman army was an infantry unit equivalent to one tenth of a legion, and typically consisted of about 500 soldiers. In the plural it has often been used as a literary word for ‘army’, as in Byron s reference to… … Modern English usage
Cohort — Co hort, n. [L. cohors, prop. an inclosure: cf. F. cohorte. See , n.] 1. (Rom. Antiq.) A body of about five or six hundred soldiers; the tenth part of a legion. [1913 Webster] 2. Any band or body of warriors. [1913 Webster] With him the… … The Collaborative International Dictionary of English
cohort — I noun abettor, accessory, accomplice, aider and abettor, ally, assistant, associate, attendant, auxiliary, coadjutor, cohelper, cohors, collaborator, colleague, comate, companion, comrade, confederate, consociate, co operator, coworker, faithful … Law dictionary
cohort — (n.) early 15c., company of soldiers, from M.Fr. cohorte (14c.) and directly from L. cohortem (nom. cohors) enclosure, meaning extended to infantry company in Roman army (a tenth part of a legion) through notion of enclosed group, retinue, from… … Etymology dictionary
cohort — ► NOUN 1) an ancient Roman military unit, comprising six centuries and equal to one tenth of a legion. 2) a number of people banded together or treated as a group. 3) derogatory, chiefly N. Amer. a supporter or companion. ORIGIN Latin cohors yard … English terms dictionary
cohort — /koh hawrt/, n. 1. a group or company: She has a cohort of admirers. 2. a companion or associate. 3. one of the ten divisions in an ancient Roman legion, numbering from 300 to 600 soldiers. 4. any group of soldiers or warriors. 5. an accomplice;… … Universalium
Турофис Туниса прокомментировал изменения в анкете для туристов
Что нужно знать о въезде в республику?
В анкете, которую необходимо заполнить перед посещением Туниса, появился пункт с вопросом о вакцинации. В случае, если заявитель отвечает, что не делал прививку, то ему выпадает ограниченный список из 16 отелей, куда, как предполагается, турист должен отправиться на самоизоляцию. Причем забронированного ранее в рамках тура отеля среди них может и не оказаться, сообщают представители турагентств.
Однако заместитель главы Тунисского национального офиса по туризму в России Азузи Абдеразак рассказал TourDom.ru, что никаких изменений в правилах для организованных групп нет. Возникшую проблему он назвал техническим сбоем, который будет устранен уже в ближайшие дни. Он заверил, что в любом аэропорту Туниса от российских туристов, прибывающих в страну по линии туроператоров, как бы они ни заполнили этот пункт в анкете, потребуют лишь ПЦР-тест. В то же время к индивидуальным путешественникам предъявляются более строгие требования. Они действительно по прибытии должны соблюдать самоизоляцию в отеле в течение 10 дней, рассказал г-н Абдеразак корреспонденту TourDom.ru.
Напомним, ранее тунисская сторона упростила правила въезда для туристов, прибывающих в составе организованной группы. Они должны предоставить результат ПЦР-теста, сделанного не позднее 72 часов до поездки, предъявить подтверждение бронирования и оплаты тура и заполненную декларацию о здоровье. Данное правило было пролонгировано Управлением гражданской авиации в начале августа.
В настоящий момент в Тунис летают грузо-пассажирские рейсы. Однако Росавиация на своем сайте разместила информацию о правилах посещения Туниса, чем вселила надежду на возобновление регулярного авиасообщения между странами. Тунис уже неоднократно фигурировал в списках стран – кандидатов на открытие рейсов. Росавиация даже выдала авиакомпаниям порцию допусков, но соответствующее решение оперштабом до сих пор не принято.
русский translation: (Убедитесь/Обеспечьте, чтобы) люди собирались небольшими группами (не собирались большими группами)
Local time: 09:29
русский перевод (Убедитесь/Обеспечьте, чтобы) люди собирались небольшими группами (не собирались большими группами)
Пояснение: .
CDC Readiness and Planning Tool: To Prevent the Spread of COVID-19 in Primary and Secondary Schools
Teach students and staff the importance of physical distancing and cohorting in small groups (if applicable).
Ensure assigned small groups (cohortinq) of students and staff continue to stay together throughout the day with limited mixing between small groups. Remind that at least
‘, this, event, ‘170px’)» onMouseout=»delayhidetip()»>Alexander Konosov Россия Local time: 10:29
Все предложенные варианты перевода
3 +2
разделение людей на группы
Igor Andreev
CDC Readiness and Planning Tool: To Prevent the Spread of COVID-19 in Primary and Secondary Schools
Teach students and staff the importance of physical distancing and cohorting in small groups (if applicable).
Ensure assigned small groups (cohortinq) of students and staff continue to stay together throughout the day with limited mixing between small groups. Remind that at least
Alexander Konosov Россия Local time: 10:29 Работает в области Родные языки: русский Очков ПРО в категории: 37
Infection prevention and control measures, including wearing a face mask at all times while at work, and proper cohorting of people infected with COVID-19, continue to be the most effective way to decrease COVID-19 in long-term care homes https://ottawa.ctvnews.ca/all-staff-and-residents-at-nine-ot.
Reducing exposure in aged care settings Isolation or cohorting of people with COVID-19 is key to containing the rate of transmission of the virus. https://hellocaremail.com.au/chief-medical-officer-regarding.
Людей разбивают на группы с тем, чтобы ограничить их общение/взаимодействие с другими вне этих групп
Если речь все же об учебных заведениях, как в ссылке Александра (Ensure assigned small groups (cohortinq) of students and staff continue to stay together throughout the day with limited mixing between small groups): Убедитесь, что люди/учащиеся разбиты на группы[, члены которых не общаются между собой]
Igor Andreev Local time: 08:29 Родные языки: русский Очков ПРО в категории: 16
Login or register (free and only takes a few minutes) to participate in this question.
You will also have access to many other tools and opportunities designed for those who have language-related jobs (or are passionate about them). Participation is free and the site has a strict confidentiality policy.
Хорватия самая первая из стран ЕС открыла свои границы для туристов из Украины.
С 11 июля власти Хорватии приняли решение, что для въезжающих на территории Хорватии граждан третьих стран необходимо предоставить документ с негативным результатом тестирования на covid-19 методом ПЦР. Срок действия такого документа не должен превышать 48 часов.
Обращаем ваше внимание, что в документе от лаборатории, в котором указывается результат тестирования, должно быть указано время забора анализа. Если будет указана только дата! время будет считаться с 00:00 часов даты выдачи. И с 00:00 часов пойдет отсчет времени.
Кроме всего этого необходимо заполнить Travel announcement. Это анкета на сайте Министерства туризма Хорватии. Заполняется анкета в online по адресу entercroatia.mup.hr. Инструкция по заполнению анкеты представлена ниже.
Переходим на сайт entercroatia.mup.hr, выбираем английский язык
После заполнения всех граф нажимаем отправить и вам на электронную почту, которая была указана в анкете придет подтверждение. Это подтверждение необходимо распечатать и взять с собой.
Анализ действий клиентов на сайте компании или других интернет-площадках дает много ценной информации. Но аудитории разные, как и их ключевые метрики. Если попытаться проанализировать сразу все, можно запутаться и получить неверные данные. Для сбора ценных данных опытные аналитики используют когортный анализ, о котором мы поговорим в этой статье.
Рассмотрим подробно определение «когортного анализа». Понятие «когорта» появилось еще во втором веке до нашей эры. Им обозначалось одно из главных тактических подразделений римской армии. Буквальный перевод слова — огороженное место.
В контексте этой статьи обозначает сегмент целевой аудитории или группу людей, совершивших какое-то действие в определенный период времени (например, 1 или 5 июля). Временной признак очень важен, так как именно он отличает когорту от простого сегмента.
Пользователей объединяют в одну группу по общим характеристикам, опыту и временному признаку. Но надо понимать, что со временем общие атрибуты людей могут сильно меняться. Например, сегодня клиент купил пряники, через неделю заказал автомобильные диски, а через месяц приобрел лодку.
Когорты в маркетинге не представляют собой однородную целевую аудиторию: новички сайта или сервиса, постоянные пользователи, временные посетители и т.д. На первый взгляд кажется, что это совершенно разные группы, но с помощью этого инструмента маркетологи объединяют их в несколько когорт (римская армия состояла из 10).
Например, пользователь пришел на сайт из контекстной рекламы 17 июля и купил окно. Его можно включить сразу в три группы:
Суть когортного анализа — объединение клиентов (пользователей, посетителей) в группы по одинаковым характеристикам или атрибутам и отслеживание их поведения во времени.
Анализ поведения пользователей во времени дает ценную информацию об эффективности рекламных кампаний. В частности, можно определить влияние разных маркетинговых инструментов на ключевые показатели бизнеса: LTV, конверсии, ROI, Retention Rate, САС и т.д. Рассмотрим несколько наглядных примеров из практики, чего удалось добиться с помощью когортного анализа.
Не все люди быстро принимают решение о совершении покупки. Кто-то сомневается, кто-то не до конца решил, действительно ему нужен товар или нет, кто-то хочет рассмотреть альтернативные варианты в других магазинах и т.п. То есть пришедший сегодня потенциальный клиент, например, с контекстной рекламы, может не сразу совершить целевое действие.
Из-за длинного цикла продаж маркетологам не всегда удается объективно оценить эффективность и окупаемость рекламных каналов. Рассмотрим на небольшом примере ценность применения когортного анализа.
Например, в феврале 2020 года запустили контекстную рекламу в Яндексе. Прошел месяц, решили проанализировать первые результаты, посчитали ROI, а он оказался ниже 100%. Неопытный маркетолог примет решение «свернуть» РК или переделать объявления.
Но если объединить потенциальных клиентов, пришедших с этой рекламной кампании, в когорту и посмотреть на результаты спустя несколько месяцев, можно увидеть совершенно другие цифры:
На принятие решения у некоторых покупателей ушло 5 месяцев! Отслеживание поведения пользователей во времени позволило более точно оценить эффективность рекламной кампании. Такая «картинка» чаще характерна для компания с длинным циклом продаж и (или) дорогими товарами.
Можно узнать, какие рекламные каналы дают больше всего лояльных клиентов. Например, сделаем когорту пользователей с первой авторизацией с период с февраля по июль и разобьем на более мелкие группы по каналу привлечения. Далее каждый месяц оцениваем группы по коэффициентам удержания (Retention Rate) или повторных покупок (Repeat Purchase Rates).
По этим данным легко определить лучшие источники лояльных клиентов. Следовательно, мы можем продолжать вкладывать в них больше денег и быстрее наращивать объем лояльных покупателей.
Анализ проводится постоянно для определения точек «подогрева» аудитории. Например, один из коэффициентов популярного источника начал снижаться. Пользователям группы отправляется письмо с предоставлением персональный скидки (возможно любое другое действие) и коэффициент снова растет. Без когортного анализа провести такой трюк с высокой точностью сложно.
LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента или доход, полученный от него за все время сотрудничества. Обычно этот показатель считают после окончания совместной работы.
Но ничто не мешает вам оценивать LTV по отдельным когортам за определенный промежуток времени (например, за месяц) и прогнозировать показатель на последующие периоды.
Также можно сравнивать пожизненную ценность клиентов и стоимость их привлечения по рекламным каналам. Так вы получите информацию о сроках окупаемости каналов и поймете, в какой стоит вкладывать больше ресурсов.
A/B тесты используют для проверки идей и гипотез. Например, вы решили обновить текст продающей страницы. В рамках тестирования делаете два варианта (со старым наполнением и новым) и какую-то часть аудитории отправляете на обновленную версию для оценки конверсии. Смотрите, в каком случае она выше, и принимаете решение по дальнейшим действиям.
Проблемы A/B теста в данной ситуации — невозможность прогнозирования в долгосрочной перспективе. Устранить недостаток поможет когортный анализ. Через месяц после окончания тестирования постройте отчет по пользователям, которые впервые попали на сайт через обновленную продающую страницу, и сравните показатели с когортой людей, которые новый текст не видели.
Полученная разница — реальное влияние обновленного текста на конверсию. Так вы поймете долговременный эффект от принятого решения.
Когортный анализ активно используют при «выкатывании» новых версий приложений. С помощью него оценивают уровень возврата пользователей (Retention Rate). Также маркетологи применяют инструмент для анализа наиболее эффективных рекламных каналов. И это не единственные примеры использования когорт в работе над мобильными приложениями: все ограничивается фантазией и навыками аналитика.
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.
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.д. — все это позволяет понять, кто интересуется товаром и чаще всего приобретает его.
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.
A/B тестирование — тоже полезный инструмент, но оценивает один показатель, а когортный анализ «прицепом» подтягивает информацию еще о двух параметрах — времени и месте.
Например, определяем оптимальный цвет кнопки на продающем лендинге. Сплит-тестирование показало, что 45% клиентов чаще кликают на зеленую, а 55% — на синюю.
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.
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.п. Все это — ценная информация, позволяющая оптимизировать цикл продаж и повысить прибыль SaaS-сервиса.
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:
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.
Перед проведением когортного анализа определяют четыре параметра:
Эти четыре параметра — столпы когортного анализа, определяются при работе в любой системе.
Отметим, что первый и последний параметры связаны между собой: признак определяют после выбора анализируемого ключевого показателя. Например, при оценке коэффициента повторных покупок в качестве признака выбирают «первую покупку».
Но опять же, не стоит загонять себя в жесткие рамки, потому что каждый проект индивидуален. Аналитик руководствуется собственными опытом, знаниями и рабочими инструментами.
Кстати, признаков может быть несколько. Когорты создаются в соответствии с текущими потребностями фирмы и предстоящего анализа. Второй и третий параметры аналитик также определяет на основе поставленных перед ним задач.
Поговорим об инструменте, который помогает проводить когортный анализ. Самый подходящий для новичков — Google Analytics. Для начала работы перейдите на страницу системы —> «Аудитория» —> «Когортный анализ».
Вверху доступна настройка четырех основных параметров, о которых говорили в предыдущем разделе статьи.
Пока что система проходит бета-тестирование, поэтому функции доступны с ограничениями:
Несмотря на значительные ограничения, система уже подходит для полноценного использования. После окончания бета-тестирования у аналитиков появится возможность в автоматизированном режиме проводить когортный анализ онлайн-проектов.
Также доступна визуализация анализируемого показателя: под настройками проекта расположен график для всех пользователей и трех групп на выбор.
В нашем случае по графику понимаем, что общий коэффициент удержания клиентов — 1,49%, а для группы пользователей, первый раз посетивших сайт в период с 31 мая по 6 июня, — 1,75%. Под графиком есть сводная таблица с данными по каждой когорте за весь отчетный период. Она идентична той, которую показывали в начале статьи, только здесь формируется автоматически, а не «ручками» в Excel.
На данном этапе развития система подходит для анализ небольших проектов. Можно вносить изменения в работу сервиса, улучшать предложения для клиентов и т.п. и отслеживать коэффициент удержания клиентов. Если он будет расти, значит, принимаются верные решения.
Рассмотрим другие сервисы, в которых составляются отчеты по когортному анализу. Они есть во многих рекламных и аналитических системах, поэтому начинающему аналитику часто сложно выбрать оптимальный вариант.
Более гибкие настройки (по сравнению с Google Analytics) для мобильного маркетинга предлагает AppsFlyer — в отчет допускается включение сразу нескольких фильтров, что позволяет получить больше ценной информации. Чтобы не тратить много времени на анализ маленьких групп, устанавливают ограничение по количеству пользователей.
Разработчики приложений используют AppMetrica и Adjust для аналитики возврата новых пользователей. Во втором сервисе возможно добавление в отчет второго показателя (например, количество сессий на пользователя):
Еще одна популярная система для когортного анализа приложений и веб-сайтов — Kissmetrics. Отличительная особенность — возможность формировать когорту сразу по двум признакам. Например, клиенты, посетившие сайт и сделавшие покупку на сумму от 1 000 рублей.
Также в Kissmetrics доступны группировки по разным признакам (не только по времени), например, по месту проживания, источнику трафика и т.п. Пример отчета в этой системе:
Как видите, есть много систем для работы с когортными отчетами. Но так как это направление только набирает популярность, многие работают в бета-режиме и с ограничениями. Поэтому аналитикам в крупных проектах приходится взаимодействовать с менее автоматизированными инструментами, об одном из которых поговорим далее.
Построить когортный отчет можно по данным из Google Sheets с помощью сводной таблицы. Для этого потребуется собрать исходные данные и добавить в Google Sheets в таком формате:
Соблюдайте заданный формат: в первом столбце — период формирования когорты (неделя регистрации), во втором — последующие периоды (недели транзакций) и в третьем — данные по рассматриваемому показателю (количество покупок).
Сводная таблица — самый простой и быстрый способ построить когортный отчет на основе исходных данных, которые, кстати, вы уже должны были добавить в Google Sheets.
Выделите нужный диапазон данных, откройте вкладку «Данные» и выберите «Сводная таблица». Справа появится панель настроек:
Сделайте следующие настройки:
Примените условное форматирования для придания отчету «читабельного» вида. Должна получиться примерно такая сводная таблица:
На создание отчета уходит несколько минут, но зато он дает массу ценной информации. Дальше в работу вступает аналитик, «читает» данные, делает выводы и принимает решения.
Когортный анализ — незаменимый инструмент для современного аналитика. Его применение позволяет получить больше ценной информации для развития продукта, чем, например, A/B тестирование. Но в целом сфера применения когорт довольно обширная и грамотный аналитик может адаптировать их использование под разные задачи.
Специальные инструменты и особенные знания для проведения когортного анализа не требуются. Большинство современных систем аналитики автоматизируют сбор данных и составление отчетов. Аналитику остается правильно интерпретировать полученные данные и использовать их для развития продукта.
Если нет возможности взаимодействовать с какой-либо системой аналитики, пользуйтесь подручными средствами — Google Sheets и сводные таблицы. В этой статье дается подробное описание подготовки отчета с их помощью.
