Бесплатный онлайн-калькулятор для проведения научного когортного анализа. Проведите детальный анализ поведения пользователей с применением статистических методов и получите точные выводы для оптимизации бизнес-стратегии.
Научный когортный анализ — это мощный статистический инструмент для изучения поведения групп пользователей во времени. Наш калькулятор позволяет проводить сложные статистические расчеты и выявлять закономерности в динамике ключевых показателей.
Зачем нужен когортный анализ?
Глубокий анализ когорт помогает понять реальные паттерны поведения пользователей и оценить долгосрочную эффективность бизнес-стратегий.
- Оценка retention rate и жизненного цикла пользователей
- Выявление сезонных паттернов и долгосрочных трендов
- Измерение LTV (Lifetime Value) различных когорт
- Валидация эффективности маркетинговых кампаний
Что можно проанализировать с помощью калькулятора?
Наш инструмент поддерживает комплексный статистический анализ:
- Retention и churn rate по когортам
- Динамику метрик ARPU и LTV
- Статистическую значимость различий между когортами
- Корреляцию между действиями пользователей и их долгосрочной ценностью
- Прогнозирование поведения будущих когорт
Ключевые метрики когортного анализа
| Метрика | Формула расчета | Статистическая значимость |
|---|---|---|
| Retention Rate | Активные пользователи / Общее количество когорты | p-value < 0.05 |
| LTV | Сумма доходов за период / Размер когорты | Доверительный интервал 95% |
| Churn Rate | 1 - Retention Rate | Станд. отклонение < 0.1 |
| ARPU | Общий доход / Количество пользователей | Коэффициент вариации < 15% |
Что вы получите в результате анализа?
Калькулятор предоставит детализированный научный отчет:
- Heatmap retention по когортам с статистической значимостью
- Графики survival analysis и кривые удержания
- Результаты A/B тестирования между когортами
- Прогнозные модели LTV и churn rate
- Статистические выводы и рекомендации
Примеры практического применения
- Оценка эффективности онбординга новых пользователей
- Сравнение LTV пользователей из разных каналов привлечения
- Выявление оптимального времени для реактивации пользователей
- Валидация гипотез по улучшению пользовательского опыта
- Прогнозирование долгосрочной доходности пользовательской базы
Как работает калькулятор?
- Загружаете данные о действиях пользователей за период
- Определяете параметры формирования когорт
- Настраиваете статистические параметры анализа
- Получаете детальный отчет с выводами и рекомендациями
Проведите научный когортный анализ поведения пользователей и получите статистически значимые выводы для роста бизнеса.
Информация, которую Вы добавляете, у нас не сохраняется и используется только для расчётов, оформить подписку можно тут.
📊 Ввод данных для анализа
📋 Форматы ввода данных
Вы можете загрузить данные в одном из следующих форматов:
- CSV - табличные данные с разделителями-запятыми
- JSON - структурированные данные в формате JSON
- Ручной ввод - ввод данных через интерактивную таблицу
Обязательные поля: идентификатор пользователя, когорта, период, значение метрики.
| ID пользователя | Когорта | Неделя | Значение | Действие |
|---|---|---|---|---|
Пояснение к ручному вводу:
Добавляйте строки для каждого пользователя и периода. Для анализа удержания используйте значение 1 (активен) или 0 (неактивен). Для других метрик вводите соответствующие числовые значения.
🔬 Методология анализа
Анализ основан на научных методах когортного анализа:
- Когортный анализ - группировка пользователей по времени первого взаимодействия
- Статистическая значимость - оценка достоверности различий между когортами
- Тренд-анализ - выявление закономерностей во времени
- Прогнозирование - предсказание будущих значений на основе исторических данных
- Кластерный анализ - выявление схожих паттернов поведения
1. Удержание когорты: Rt = At / A0 × 100%
2. Среднее удержание: R̄ = (ΣRi) / n
3. Стандартное отклонение: σ = √[Σ(Ri - R̄)² / (n-1)]
4. Линейная регрессия: y = a + bx
5. Коэффициент детерминации: R² = 1 - (SSres / SStot)
