M0 → M1
Насколько хорошо первая покупка превращается во вторую.
CRM / RETENTION · НОРМАЛИЗОВАНО
Покупка случилась. Что происходит потом?
Форма анализа обезличена и нормализована. Смотрю не одну среднюю повторную покупку, а динамику когорт после первого заказа.
M1первый возврат
M2–M4удержание
когортыпо первой покупке
CRMсегменты действий
ВЫВОД СРАЗУ
Одна средняя цифра скрывает, какие клиенты и когда перестают возвращаться.
Когортная таблица показывает форму оттока и помогает назначить CRM-действие в конкретное окно, а не «повышать retention вообще».
01 · КОГОРТЫ
Одна таблица показывает динамику лучше, чем одна средняя цифра.
КогортаM0M1M2M3M4Январь10042312418Февраль100463526—Март1003827——Апрель10044———
02 · ЧТО ИЩУ
Не только «retention упал», а где именно ломается возврат.
Сравнение когорт
Есть ли улучшение или ухудшение у новых клиентских поколений.
Кто отличается
Канал, категория, чек, частота и другие признаки для CRM-механики.
03 · В ДЕЙСТВИЕ
Когорта нужна не ради красивой heatmap, а чтобы выбрать момент контакта.
Первый цикл коммуникации и стимул ко второй покупке.
Выделить тех, у кого ожидался возврат, но его нет.
Отдельные предложения без лишнего промо всем подряд.
CRM-механику нужно оценивать относительно контрольной группы.
Нужно понять, кто возвращается и почему?
Можно начать с customer × order выгрузки и одного периода.