Что такое когорта?

И это не единственные примеры использования когорт в работе над мобильными приложениями: все ограничивается фантазией и навыками аналитика. Когортный анализ — это метод исследования, где пользователей разделяют на группы (когорты) по определённым признакам и отслеживают их поведение за некоторый промежуток времени. когорта – поиск в словарях русского языка на справочном-информационном портале КОГОРТА (лат. cohors, род. п. cohortis, букв. – огороженное место, двор; толпа, стая; десятая часть легиона), одно из гл. тактич. подразделений армии Древнего Рима.

5.4 Основные принципы когортного анализа

Для чего нужен анализ когорт, в чем суть метода и какими сервисами можно воспользоваться для его составления. Что такое когортный анализ аудитории и как применить его в маркетинге? На реальном примере расскажем и покажем как провести когортный анализ в Google Analytics, а также в новой версии гугл аналитикс — GA 4. Научим грамотно разбираться в когортах и правиль. Когорта: определение. Группа пользователей, которые одновременно работали с вашим приложением, например в один день или в течение недели. Когортные отчеты показывают, насколько хорошо приложение или сайт удерживает пользователей. Например, все дети, рожденные в один год, составляют когорту рождений этого года. Узнайте, что такое когортный анализ в маркетинге, как он повышает LTV и оказывает влияние на удержание клиентов. Когорта в маркетинге и аналитике данных означает группу людей или пользователей, которые имеют общую характеристику или опыт.

Когортный анализ

Что такое Когорта? Значение слова kogorta, политический словарь	это совокупность людей, которые делятся опытом или характеристиками с течением времени и часто применяются в качестве метода определения населения для целей исследования.
Когортный анализ: что это и как работает	Когорта — то есть группа пользователей, которые объединены по какому-либо признаку — формируется с учетом временного признака.
Что такое когортный анализ и зачем он маркетологу? — #ПРОКАЧАЙАНАЛИТИКУ	Когорта – это сегмент целевой аудитории или группа людей, которых объединяют общие характеристики, опыт, признаки в конкретном временном отрезке.
Когортный анализ: что это такое и почему он важен для маркетинга	Когорта – это сегмент целевой аудитории или группа людей, которых объединяют общие характеристики, опыт, признаки в конкретном временном отрезке.

КОГОРТА - что это такое? значение и описание

Например, сначала он перешел по блогерской ссылке, а впоследствии заходил через SEO или ту же контекстную рекламу. Но если хотя бы одно из касаний произошло благодаря блогеру, вы не упустите это в аналитике. Например, у вас есть две гипотезы для оформления посадочной страницы. Вы разрабатываете две версии лендинга для одного продукта и запускаете рекламную кампанию, привлекая трафик поровну на эти две страницы. На какой из них будет больше конверсия, та более эффективна. Когортный анализ аудитории позволяет добиться полноты данных, то есть оценить конверсионность лендингов не только в краткосрочной, но и в долгосрочной перспективе. Определение жизненного цикла клиента К примеру, сумма первого заказа в интернет-магазине может быть существенно ниже суммы, в которую обошлось маркетингу привлечение данного лида.

Однако выводы делать нельзя, пока мы не увидим, сколько раз клиент вернулся за повторными покупками. Пока продолжается его активность, продолжается его жизненный цикл LTV , и это тоже можно отследить с помощью когортного анализа аудитории. Вы берете когорту «Дата первой покупки» и анализируете поведение покупателей, совершивших первый заказ в определенные даты. Если активность обрывается, можно предположить, что жизненный цикл закончился. Его показатель будет равняться показателю выручки, разделенному на число покупок за выбранный период. Анализируйте LTV в разрезе разных когорт «Дата первой покупки».

Во-первых, это позволит выявить среднее значение за длительный период времени. Во-вторых, заметить разницу в показателях между разными когортами в аналитике, что позволит своевременно обнаружить и предотвратить спад продаж.

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. Цифры гипотетические. Вы понимаете, сколько денег приносит когорта за месяц, и можете прогнозировать на более длительный период — год, два или три. Я считаю, что 12 месяцев — слишком короткий срок для прогноза если речь про устойчивый бизнес. Чаще всего для LTV делается прогноз на 36 месяцев. Как когорты помогут настроить маркетинговые кампании Мы уже разобрались, что когортный анализ помогает отслеживать жизненный цикл клиентов и делать прогнозы на будущее.

Однако это не все.

Когорта лат. Источник: Жмуров В. Большая энциклопедия по психиатрии. Теперь же имеет еще несколько значений: 1.

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. Можно также попытаться прожить с когортой часть ее жизни и фиксировать происходящие события по мере их наступления. При проспективном сборе данных наблюдатель фиксирует события по мере их наступления в жизни когорты. Если изучаемые события в жизни когорты сконцентрированы во времени, то этот способ сбора данных можно использовать вполне успешно. Тем не менее, к данным, полученным таким способом, по нескольким причинам надо относиться осторожно, так как индивиды могут выбывать из-под наблюдения из-за событий, не связанных с изучаемым процессом. Но, с другой стороны, при использовании этого метода отсутствуют ошибки, связанные с забыванием или неверным пересказом очередности событий, как это происходит в случае ретроспективных обследований. Существует также особый вид ошибок, обусловленный составом опрашиваемой группы. Например, у женщин с высокой рождаемостью вероятность умереть до окончания репродуктивного периода и, следовательно, не попасть в выборку, может быть выше по сравнению с женщинами с низкой рождаемостью из-за высокой материнской смертности в прошлом. Поэтому при опросе мы рискуем собрать данные с заранее заниженным средним числом рожденных детей для данной когорты. Поэтому необходимо принимать во внимание селективность демографических процессов в разнородных группах населения. Важно учитывать эффект селекции в демографических и социальных исследованиях. Заметим, что эффект селекции может проявиться не только в выборочных обследованиях, но и при других способах сбора информации о населении. Как уже отмечалось, индивиды могут быть сгруппированы в когорту не только по дате рождения. Мы можем, например, изучать: разводы в брачной когорте; рождение второго ребенка в когорте женщин, имевших первого ребенка в определенный период времени; и др. Кроме того, мы можем выделять когорты, в основе которых лежит не одно, а два и более исходных событий. Например, при изучении разводимости можно сформировать когорту по году регистрации брака и изучать длительность брака, но, кроме того, вторым условием формирования этой когорты может стать возраст супругов одного или обоих.

Что такое когортный анализ и зачем он нужен стартапу

Что такое когортный анализ и когорты. Когорта — группа пользователей, объединённая общими признаками и временным интервалом. КОГОРТА, Cohors, первоначально означало только соединение нескольких пехотных войск в одно целое. Понятие "когорта" используется в медицине для обозначения группы субъектов, объединенных какими-либо признаками. Значение слова «Когорта» в Политическом словаре. Пример когортного анализа, когорта пользователей, когорта маркетинг, что такое когорта, когорта это, когортный метод.

Зачем бизнесу нужен когортный анализ

Например, все дети, рожденные в один год, составляют когорту рождений этого года. Когорта — • Cohors первоначально означало только соединение нескольких пехотных войск в одно целое. Для чего нужен анализ когорт, в чем суть метода и какими сервисами можно воспользоваться для его составления. Что такое когорты.

Общие сведения

Когортный анализ – OneRetarget Cправочник
Когортный анализ - что это такое простыми словами и как сделать когортное исследование
5.4 Основные принципы когортного анализа
Зачем бизнесу нужен когортный анализ
Когортный анализ. Выводим маркетинг на новый уровень эффективности.

Чем полезен когортный анализ маркетологу

Отчетный период — время исследования поведения групп. 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. Как провести когортный анализ в Google Analytics? Поговорим об инструменте, который помогает проводить когортный анализ. Самый подходящий для новичков — Google Analytics. Вверху доступна настройка четырех основных параметров, о которых говорили в предыдущем разделе статьи. Пока что система проходит бета-тестирование, поэтому функции доступны с ограничениями: когорты формируются только по первому посещению признак ; один анализ — один показатель всего доступно 14 ; размер когорты — день, неделя, месяц стандартно ; отчетный период по дням — 30 дней, по неделям — 12 недель, по месяцам — 3 месяца самостоятельно длительность выбрать пока что нельзя ; фильтровать данные по параметрам нельзя, доступно только использование сегментов. 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. 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. Если он будет расти, значит, принимаются верные решения.

Какие есть сервисы для составления когортных отчетов? 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. 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. Google Sheets Построить когортный отчет можно по данным из Google Sheets с помощью сводной таблицы.

Сквозная аналитика на базе ИИ Что такое когортный анализ? Пошаговое руководство Определение когортного анализа на реальных примерах Если вы обратитесь к википедии и посмотрите на определение когортного анализа там, то оно будет выглядеть примерно так: когортный анализ — это метод маркетингового исследования поведения пользователей, который помогает оценить эффективность бизнеса, а его суть в том, что нужно проанализировать поведение групп людей, совершивших одно и то же действие в определенный период времени. Не совсем понятно? Давайте разбираться с реальными примерами!

В начале стоит задаться главным вопросом такого анализа: Cколько в среднем денег приносит один покупатель и как этот показатель подсчитать? Этот вопрос не так прост, как кажется. Если вы разделите общую выручку на количество клиентов, то в расчет попадут: как старые покупатели, которые покупали несколько раз, так и новые, которые возможно ничего не купили вообще ни разу. Поэтому такой подсчет не совсем корректен и не дает ценных выводов, так как реклама в прошлом месяце может принести прибыль только в следующем, или даже еще позже.

Например, во многих тренажерных залах от регистрации на сайте до покупки абонемента проходит несколько месяцев. Клиенту нужно выбрать из множества других вариантов, подобрать и иногда купить спортивное снаряжение, определиться с тренером и так далее. В таких условиях непосредственно покупка происходит далеко не сразу — зачастую через несколько месяцев. Поэтому делить количество месячных регистраций на выручку за тот же период нет смысла — деньги принесли другие пользователи сайта.

Как же тогда быть? Как свести все эти данные в единую картину и проанализировать? Есть простое решение этой задачи. Возьмите клиентов, которые зарегистрировались, например, в январе прошлого года.

Посчитайте сколько покупок и какую выручку приносила эта группа от месяца к месяцу до текущего момента. Теперь нам нужно сложить всю выручку по месяцам и получится ценность конкретно этой группы пользователей. Разделите итоговую выручку на количество людей в группе и получите среднюю ценность каждого клиента с учетом повторных покупок. Далее повторите такие же расчеты для тех, кто зарегистрировался, к примеру, в марте, феврале и других месяцах.

Таким образом, объединяя группы данных о пользователях по признаку времени месяцу регистрации мы объединяем их в когорты, а метод такого анализа называется когортным анализом.

Для чего нужен когортный анализ С помощью когортного анализа определяют, как разные маркетинговые инструменты влияют на показатели бизнеса. Он помогает: Оценить эффективность рекламных кампаний и распределить маркетинговый бюджет Такой подход позволяет на раннем этапе оценивать результаты рекламных кампаний, даже с длинным циклом продаж.

Например, у онлайн-магазина, который продает товары повседневного спроса, цикл продаж короткий, а у дилера автомобилей он будет гораздо длиннее, так как покупателю порой требуется не один месяц, чтобы принять решение. Допустим, дилер автомобилей запустил рекламу, а спустя месяц компания решила оценить первые результаты. Может оказаться, что затраты на рекламу превысили доходы от нее.

Но вместо того чтобы сразу свернуть рекламную кампанию, можно объединить потенциальных клиентов в когорту и спустя несколько месяцев увидеть, что те, кто увидел рекламу, решились на покупку только через три месяца. Улучшить маркетинговую стратегию Когортный анализ исследует изменения в поведении групп пользователей и выявляет закономерности. Эти данные потом помогают усовершенствовать маркетинговую стратегию, доработать путь, который проходит клиент, от появления потребности до покупки.

Проанализировать эффективность мобильного приложения В аналитике мобильных приложений когортный анализ помогает оценить Retention Rate — коэффициент удержания клиентов.

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? Перед проведением когортного анализа определяют четыре параметра: Признак формирования когорты — действие, которое объединяет людей в группу: первый визит, покупка, установка, регистрация и т.

Размер когорты — временной интервал: день, неделя, месяц. Отчетный период — время исследования поведения групп. 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.

Как провести когортный анализ в Google Analytics? Поговорим об инструменте, который помогает проводить когортный анализ. Самый подходящий для новичков — Google Analytics. Вверху доступна настройка четырех основных параметров, о которых говорили в предыдущем разделе статьи. Пока что система проходит бета-тестирование, поэтому функции доступны с ограничениями: когорты формируются только по первому посещению признак ; один анализ — один показатель всего доступно 14 ; размер когорты — день, неделя, месяц стандартно ; отчетный период по дням — 30 дней, по неделям — 12 недель, по месяцам — 3 месяца самостоятельно длительность выбрать пока что нельзя ; фильтровать данные по параметрам нельзя, доступно только использование сегментов.

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. 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. Если он будет расти, значит, принимаются верные решения. Какие есть сервисы для составления когортных отчетов? 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.

Зачем бизнесу нужен когортный анализ

Как много пользователей возвращается? В случае, если практически никто не вернулся, то подобную рекламу вряд ли можно назвать эффективной. Вывод: Так же и с иными инструментами привлечения трафика на сайт. Анализируем и оцениваем, куда лучше вкладывать средства. Разумеется, что когорты не являются единственным инструментом. Существует также подписка на рассылку, RSS, которые не стоит сбрасывать со счетов и учитывать при анализе.

Где можно найти когортный анализ? Заходим в Google Analytics в раздел «Аудитория»: После того, как Вы вошли в него, попробуйте просто выбирать разные значения и следите за изменениями данных в таблицах. Когорты можно разделить не только по дням, а и по неделям, месяцам. Для начала попробуйте изменить параметры у простых когорт, изменяя данные из раздела «Показатель». Здесь можно установить достижения определенной цели Форма заявки, как вариант , просмотры страниц и т.

Со временем у вас сформируется навык выработки и своих сценариев.

День 1 — 20 апреля. День 2 — 21 апреля.

Что отражает таблица? В ней в качестве примера показаны пользователи и их повторные визиты на сайт. Сейчас вернемся к изменениям в рекламной кампании.

Благодаря когортному анализу мы вполне можем отследить, кто конкретно делает на сайте покупки. Если после внесения изменений в рекламную кампанию происходит резкий рост заявок, то сначала следует убедиться, что они относятся к пользователям, которые перешли по новым объявлениям. Вывод: Если большинство заявок идет от пользователей, посетивших сайт ранее, то суть вовсе не в изменении в объявлениях, так как они зашли по старой рекламе.

Общая информация пусть будет такая же, как и в первом случае с несущественными коррективами : Изменили главные выгоды в текстах рекламных объявлений Яндекс. Число заявок в этот раз держится на старом уровне. Спустя какое-то время количество заявок резко уменьшается.

Мы начинаем размышлять над возможными причинами.

Например, если анализ по сегменту показывает, что у премиальных клиентов уровень оттока выше, чем у базовых, компания может принять немедленные меры для исправления ситуации. Если премиальные клиенты чаще отказываются от услуг из-за высокой стоимости продуктов, что показывает когорта на основе времени, бизнес может пересмотреть затраты или создать дополнительные стимулы, чтобы побудить их остаться. Когортный анализ: прямой и обратный Когортный анализ — мощный инструмент для понимания сезонности продаж, жизненного цикла клиентов и долгосрочного прогноза для бизнеса. Типичная когорта группирует пользователей по неделям или месяцам, когда они впервые совершили определенное действие. Когортный анализ относится к отслеживанию и исследованию эффективности когорт с течением времени. Как и прямой когортный анализ, обратный помогает выявить поведенческие тенденции в течение заранее определенного периода времени. Однако структура его идет «от обратного». Прямой когортный анализ начинает анализировать первое пользовательское событие и переходит к отслеживанию действий в будущем.

Обратный когортный анализ — это процесс отслеживания от желаемого события, например, покупки, назад во времени. Затем можно начать анализировать модели и поведение клиентов, которые прошли путь до регистрации или покупки, и определить общие черты между ними. Что можно сделать с помощью когортного анализа Когортный анализ поможет ответить на такие вопросы, как: Являются ли новые клиенты, которых компания привлекла, более ценными, чем прежние? Повлияли ли изменения, которые внесены на сайт, на поведение новых посетителей? Есть ли сезонные различия между привлеченными пользователями? Возможно, клиенты, пришедшие во время крупных розничных распродаж, ведут себя иначе, чем те, кто пришел в другое время. Каков уровень удержания клиентов в компании? Какова пожизненная ценность клиента? Какова эффективность отдельных рекламных каналов?

Примеры когортного анализа Вот несколько областей бизнеса, которые эффективно используют преимущества этого типа аналитики. Игры Игры и игровые приложения могут сегментировать своих игроков, идентифицировать когорты опытных игроков и новых пользователей, чтобы определить особенности каждой. Например, «гуру» могут заметно отреагировать на задержку по времени загрузки, которая может снизить доход от этой конкретной когорты. Если смотреть на портрет пользователей в целом, невозможно четко определить причину такой резкой потери дохода. Когортный анализ на таком микроуровне позволяет быстро вносить необходимые изменения, чтобы все пользователи были довольны. SaaS Компаниям в сфере SaaS нужен анализ данных от клиентов, которые зарегистрировались после запуска нового продукта, обновления платформы, или даже тех, кто использует определенный инструмент или функцию. Когортный анализ позволит выявить ключевые отличия в поведении новых клиентов от тех, которые зарегистрировались перед запуском или обновлением. Он также помогает визуализировать такие важные показатели, как процент оттока клиентов, жизненный цикл и пожизненная ценность клиента. Электронная торговля Бизнес в электронной коммерци и может быть заинтересован в анализе поведения клиентов, совершивших покупки за определенный период времени и закономерностей во время конкретной продажи или рекламной акции.

Когортный анализ также позволяет определить, приводят ли действия бизнеса по оптимизации воронки продаж к более частым заказам после первоначальной покупки клиента.

На этом этапе выберите действие, на основании которого пользователи будут объединены в одну группу. В качестве признака для формирования когорты можно использовать посещение сайта, покупку товара, регистрацию и прочее. Установите размеры когорт. Выберите временной интервал, в течение которого пользователи будут попадать в одну группу.

Вы можете установить день, неделю или месяц. Определите период для формирования отчета. Выберите время, в течение которого хотите провести исследование и собрать необходимую информацию.

Цели когортного анализа

Когорты потребления Application Insights - Azure Monitor | Microsoft Learn
Чем полезен когортный анализ маркетологу
Когортный анализ: что это такое и почему он важен для маркетинга
Значение слова «Когорта»
Древнеримский ликбез: что такое контуберниум, центурия, манипула и когорта

Когортный анализ

КОГОРТА - что это такое? значение и описание	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.
Что такое когорта? - читай ответы на Справочник24	Для чего нужен анализ когорт, в чем суть метода и какими сервисами можно воспользоваться для его составления.
Когортный анализ в Google Analytics и GA 4: пошаговая инструкция с примерами анализа продаж	Пример когортного анализа, когорта пользователей, когорта маркетинг, что такое когорта, когорта это, когортный метод.