Когортный анализ пациентов: зачем и как делать

Содержание

1. Что такое когортный анализ
2. Зачем нужен когортный анализ в клинике
3. Как формировать когорты
4. Расчёт удержания по когортам
5. LTV по когортам
6. Нормальные значения удержания
7. Как собирать данные: пошагово
8. Кейс 1: стоматология (удержание +50%)
9. Кейс 2: косметология (LTV +65%)
10. Чек-лист внедрения (20 пунктов)
11. Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое когортный анализ

Когортный анализ — это группировка пациентов по времени первого визита для анализа поведения и удержания. Вместо усреднённых показателей вы видите, как меняется поведение разных групп пациентов.

Зачем группировать по когортам

Без когорт	С когортами
Среднее удержание: 35%	Удержание по когортам: 25-55%
Непонятно, что изменилось	Видно влияние изменений
Решения на основе средних	Решения на основе трендов
Реакция на проблемы через 3-6 месяцев	Реакция через 2-4 недели

Зачем нужен когортный анализ в клинике

Когортный анализ отвечает на три критических вопроса:

1. Улучшается ли удержание? — Сравнение когорт показывает эффективность программ лояльности
2. Какие пациенты самые ценные? — Выявление наиболее прибыльных когорт
3. Когда пациенты уходят? — Определение критических точек оттока

Как формировать когорты

Когорты формируются по месяцу первого визита. Это позволяет сравнивать «яблоки с яблоками».

Пример формирования когорт

Когорта	Пациентов	Визит через 3 мес	Визит через 6 мес	Визит через 12 мес
Январь 2024	150	45% (67)	28% (42)	18% (27)
Февраль 2024	165	48% (79)	31% (51)	—
Март 2024	180	52% (94)	35% (63)	—
Апрель 2024	170	55% (94)	—	—
Май 2024	190	58% (110)	—	—

Выводы из таблицы

• Удержание растёт: 45% → 58% (через 3 месяца)
• Программы лояльности работают
• Когорты весны 2024 более лояльны

Расчёт удержания по когортам

Формула: Удержание = (Пациенты с повторным визитом / Всего в когорте) × 100%

Нормальные значения удержания

Период	Стоматология	Косметология	Многопрофильная
3 месяца	40-50%	35-45%	45-55%
6 месяцев	25-35%	20-30%	30-40%
12 месяцев	15-25%	12-20%	20-30%

LTV по когортам

LTV по когортам показывает, какая группа пациентов наиболее ценна.

Пример расчёта LTV по когортам

Когорта	LTV (3 мес)	LTV (6 мес)	LTV (12 мес)
Январь 2024	45 000 ₽	78 000 ₽	125 000 ₽
Февраль 2024	48 000 ₽	82 000 ₽	—
Март 2024	52 000 ₽	89 000 ₽	—
Апрель 2024	55 000 ₽	—	—
Май 2024	58 000 ₽	—	—

Нормальные значения удержания

Специализация	3 месяца	6 месяцев	12 месяцев
Стоматология	45-55%	30-40%	20-30%
Косметология	40-50%	25-35%	15-25%
Многопрофильная	50-60%	35-45%	25-35%
Клиники ЭКО	60-70%	50-60%	40-50%

Как собирать данные: пошагово

1. Выгрузите данные из CRM — все визиты пациентов за период
2. Сформируйте когорты — по месяцу первого визита
3. Посчитайте удержание — для каждой когорты на 3, 6, 12 месяцев
4. Посчитайте LTV — для каждой когорты
5. Постройте график — кривые удержания по когортам
6. Выявите тренды — растёт или падает удержание
7. Найдите проблемы — когорты с аномально низким удержанием

Кейс 1: стоматология (удержание +50%)

Клиника: Стоматология «Улыбка», Москва, 8 врачей.

Проблема: Удержание 32% через 3 месяца (ниже рынка).

Что сделали:

• Внедрили когортный анализ
• Выявили когорты с низким удержанием
• Запустили программу напоминаний
• Внедрили программу лояльности

Результат за 6 месяцев:

• Удержание 3 мес: 32% → 48% (+50%)
• Удержание 6 мес: 22% → 35% (+59%)
• LTV: 85 000 ₽ → 125 000 ₽ (+47%)

Кейс 2: косметология (LTV +65%)

Клиника: Косметология «Красота», Санкт-Петербург.

Проблема: LTV не рос 12 месяцев.

Что сделали:

• Настроили когортный анализ LTV
• Выявили наиболее ценные когорты
• Скопировали успешные практики на все когорты

Результат за 9 месяцев:

• LTV: 65 000 ₽ → 107 000 ₽ (+65%)
• Удержание 6 мес: 28% → 42% (+50%)
• Прибыль: +52%

Чек-лист внедрения (20 пунктов)

• □ Выгрузить данные из CRM (все визиты)
• □ Сформировать когорты по месяцам
• □ Рассчитать удержание (3, 6, 12 мес)
• □ Посчитать LTV по когортам
• □ Построить график удержания
• □ Выявить тренды (растёт/падает)
• □ Найти проблемные когорты
• □ Проанализировать причины оттока
• □ Внедрить программу напоминаний
• □ Запустить программу лояльности
• □ Настроить триггерные рассылки
• □ Внедрить пост-сервис
• □ Контролировать удержание ежемесячно
• □ Анализировать LTV по когортам
• □ Сравнивать когорты между собой
• □ Выявлять лучшие практики
• □ Масштабировать успешные практики
• □ Проводить опросы ушедших пациентов
• □ Корректировать программы удержания
• □ Мониторить эффективность ежеквартально

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Сколько данных нужно для когортного анализа?

Минимум 6 месяцев данных для анализа удержания на 3 месяца. Для анализа на 12 месяцев — минимум 18 месяцев данных.

Как часто обновлять когортный анализ?

Ежемесячно — для контроля удержания. Ежеквартально — для глубокого анализа LTV и трендов.

Что делать, если удержание падает?

1) Проанализировать конкретную когорту, 2) Провести опрос ушедших пациентов, 3) Проверить изменения в сервисе, 4) Внедрить программу реактивации.

Похожие статьи

Если изучаете тему глубже, откройте еще несколько материалов из этого же кластера.

• Когда менять подрядчика: 7 сигналов — Михаил Елисеев
• Красные флаги подрядчиков: 15 признаков некомпетентности — Михаил Елисеев
• Как выбрать агентство для клиники: чек-лист из 20 пунктов — Михаил Елисеев
• Контент-стратегия для клиники ЭКО: как получить 50 000 визитов без бюджета на рекламу | mikhaileliseev.com

Открыть весь раздел статей · Полный список материалов