Сегмент, когорта, кластер, выборка: как перестать путать эти понятия

Когда даже опытные продакт-менеджеры теряются

Если вы работаете в продуктовой команде, наверняка не раз слышали фразы вроде: «Давайте сделаем сегментацию пользователей по дате регистрации», «Нужно выделить когорту наших VIP-клиентов» или «У нас есть кластер пользователей из Москвы». И хотя эти термины звучат похоже и действительно связаны с группировкой пользователей, они обозначают принципиально разные вещи.

Даже опытные продакт-менеджеры часто используют эти термины некорректно:

Эта терминологическая путаница может приводить к недопониманию в командах, неправильным решениям и ошибкам в анализе данных. Давайте раз и навсегда разберемся, в чем разница между этими понятиями и когда какой термин применять.

Сегментация — деление по заранее известным признакам

Сегментация — это процесс разделения пользовательской базы на группы (сегменты) по заранее определенным признакам. Ключевое здесь — «заранее определенным». Вы сами решаете, какие характеристики важны для вашего анализа.

Сегмент — это группа пользователей, объединенных по общим признакам, важным для текущего анализа.

Примеры сегментов:

• Пользователи из Москвы и Санкт-Петербурга
• Пользователи с премиум-подпиской
• Мужчины в возрасте 18-24 лет
• Пользователи, которые заходят в приложение с iPhone

Представьте, что вы управляете образовательной платформой. Вы можете сегментировать вашу аудиторию по:

• Уровню образования: школьники, студенты, специалисты
• Целям обучения: для работы, для хобби, для поступления в вуз
• Интенсивности использования: занимаются ежедневно, несколько раз в неделю, раз в месяц

Каждый из этих сегментов может требовать разного подхода в маркетинге, разработке функций или ценообразовании.

Когортный анализ — группировка по времени совершения действия

Когортный анализ — это метод, при котором пользователей группируют по факту совершения определенного действия в выбранный период времени. Главное отличие от сегментации — привязка к временному интервалу.

Когорта — это группа пользователей, совершивших одинаковое действие в определенный отрезок времени.

Примеры когорт:

• Пользователи, зарегистрировавшиеся в январе 2024 года
• Клиенты, сделавшие первую покупку в третьем квартале 2023 года
• Посетители, впервые воспользовавшиеся функцией "Умный поиск" в течение первой недели ее запуска

Допустим, вы анализируете мобильное приложение для фитнеса. Когортный анализ позволит вам понять:

• Как меняется удержание пользователей, пришедших в разные месяцы
• Влияет ли сезон начала занятий на длительность использования приложения
• Насколько успешно удерживаются пользователи, которые начали тренировки после новогодних праздников по сравнению с теми, кто начал летом

Когортный анализ незаменим для отслеживания изменений в поведении пользователей во времени и оценки эффективности изменений в продукте.

Кластерный анализ — нахождение скрытых групп на основе данных

Кластерный анализ — это метод автоматической группировки пользователей на основе сходства их поведения или характеристик, без предварительно заданных признаков. Ключевое отличие: группы (кластеры) формируются алгоритмически, на основе имеющихся данных, а не задаются аналитиком заранее.

Кластер — это группа пользователей, выделенная по схожести поведения или параметров, выявленных с помощью алгоритмов анализа данных.

Примеры кластеров, которые может выявить алгоритм:

• «Ночные совы» — пользователи, активные преимущественно в ночное время
• «Исследователи» — те, кто пробует много разных функций, но редко возвращается к ним
• «Консерваторы» — пользователи, которые используют ограниченный набор функций, но делают это регулярно
• «Транзакционные клиенты» — заходят редко, но совершают крупные покупки

Представьте музыкальный стриминговый сервис. С помощью кластерного анализа можно выявить группы слушателей со схожими музыкальными предпочтениями и паттернами прослушивания, даже если эти группы не очевидны при ручном анализе. Например, алгоритм может обнаружить кластер пользователей, которые слушают классическую музыку в рабочие дни и хип-хоп на выходных.

Сэмплинг — отбор части пользователей для анализа или тестирования

Сэмплинг — это процесс отбора части элементов из генеральной совокупности (всей доступной популяции пользователей) для анализа или тестирования. Цель — получить представительную группу, которая отражает характеристики всей популяции.

Выборка — подмножество пользователей, отобранное из всей совокупности для эксперимента или исследования.

Примеры выборок:

• Случайные 5% пользователей для A/B-тестирования нового дизайна
• 1000 пользователей из разных возрастных групп для проведения опроса
• Каждый десятый пользователь из тех, кто отказался от подписки за последний месяц

Допустим, вы запускаете новую версию интерфейса e-commerce платформы. Вместо того чтобы сразу показать его всем пользователям, вы формируете две выборки:

• Контрольная группа (5% пользователей) продолжает видеть старый интерфейс
• Тестовая группа (другие 5% пользователей) получает доступ к новому интерфейсу

Это позволяет сравнить поведение и метрики этих групп, прежде чем принимать решение о полномасштабном запуске.

Практическое применение — пример онлайн-школы

Рассмотрим пример онлайн-школы иностранных языков:

1. Сегментация: разделение пользователей по уровню владения языком (начинающие, средний уровень, продвинутые) и выбранному языку (английский, испанский, китайский)
2. Когортный анализ: отслеживание прогресса и удержания студентов, начавших обучение в разные месяцы, чтобы понять, влияет ли время начала обучения на результаты
3. Кластерный анализ: выявление групп пользователей со схожими паттернами обучения (например, "регулярные практики", "интенсивные марафонцы", "прокрастинаторы")
4. Сэмплинг: выбор репрезентативной группы из каждого кластера для тестирования новой методики преподавания

Правильные термины — залог эффективной коммуникации

Теперь, когда мы разобрались с различиями между этими четырьмя понятиями, давайте использовать их правильно:

Правильное использование этих терминов не только делает коммуникацию в команде более четкой, но и помогает выбирать подходящие методы анализа для решения конкретных продуктовых задач. Когда все говорят на одном языке и понимают, о какой именно группировке пользователей идет речь, принимать обоснованные решения становится значительно проще.

Я создал инфографическую шпаргалку. Она поможет быстро вспомнить основные различия в группировках пользователей.