Как автоматизировать еженедельный когортный анализ в Soffi.io

Подробная инструкция без лишней магии

---

1. Зачем вообще трогать когорты — и почему руками это боль

Аналитик Катя всю весну провела с одним и тем же ритуалом: каждую пятницу она открывала Mixpanel, тянула CSV-файл, очищала мусорные колонки, прописывала формулы в Excel и раскрашивала ячейки. На вид работа простая, но на практике любая опечатка превращала таблицу в кашу, а за два часа до отчёта инвесторам приходилось всё начинать заново. Итог — бессонная ночь и нервный кофе.

Если у вас похожий сценарий, Soffi.io снимает ручную рутину. Один раз настраиваем задачу — и по пятницам в Slack прилетает готовый тепловой отчёт по ретеншену, без багов и ночных перерасчётов.

---

2. Что понадобится

---

3. Шаг-за-шагом

Шаг 0. Подготовьте таблицу-источник

В Google Sheets создайте лист raw_events с тремя колонками:
user_id | signup_date | event_date
Экспортируйте из Mixpanel данные за последние 8 недель и вставьте их сюда. Всё, больше руками в эту таблицу лезть не придётся.

Шаг 1. Создаём новую задачу в Soffi.io

1. 1.

   Название: «Weekly Cohort Retention».

2. 2.

   Источник данных: подключаем нужный Google Sheets и указываем лист raw_events.

3. 3.

   Расписание: каждый четверг в 23:00 (чтобы утром в пятницу отчёт уже ждал команду).

Шаг 2. Формулируем запрос для Soffi-бота

			Разбей пользователей на еженедельные когорты по signup_date (последние 8 недель).
Для каждой когорты посчитай долю вернувшихся на 1-й, 2-й, 4-й и 8-й неделе.
Собери таблицу такого вида: строки — когорты, столбцы — недели.  
Раскрась: >40 % — зелёный, <15 % — красный.  
Добавь вывод: какая когорта лучшая, какая худшая, общий тренд.
		

Лайфхак: если в вашей компании пороги «хорошо/плохо» другие, меняйте числа 40 % и 15 % прямо в тексте запроса.

Шаг 3. Настраиваем формат вывода

• •

  Формат: Google Doc + PNG-скрин тепловой карты (Soffi.io соберёт обе части).

• •

  Получатели: Slack-канал #metrics и e-mail инвестора (если нужно).

• •

  Имя файла: Cohorts_{{date}}.pdf — так всегда видно, что отчёт свежий.

Шаг 4. Тестируем

Запускаем задачу вручную один раз. Смотрим, правильные ли даты попали в кластеры и корректно ли окрашены ячейки. Если всё ок — ставим задачу на крон.

---

4. Что получаем в итоге

• •

  4-5 часов экономии каждую неделю. Катя теперь тратит это время на гипотезы, а не на копипасту.

• •

  Риски ошибок → 0. Формулы не съезжают, даты не путаются, цвета не забываются.

• •

  Своевременные действия. Как только retention падает ниже целевых 25–30 %, команда видит это сразу и запускает A/B-тесты, не ждёт конца месяца.

• •

  Никаких красных глаз перед инвесторами. Письмо с показателями уходит ровно в 07:00 пятницы, когда все ещё свежи.

---

5. Частые вопросы

Q: Можно ли считать когорты по месяцам, а не по неделям?
A: Да. Меняйте фразу «еженедельные когорты» на «ежемесячные» и пересчитывайте пороги.

Q: Как добавить дополнительные метрики (DAU/WAU, средний чек)?
A: Просто перечислите их в запросе после тепловой карты: «…и добавь график DAU/WAU за те же 8 недель».

Q: Данные лежат в BigQuery, а не в Google Sheets.
A: Подключите BigQuery как источник — Soffi.io поддерживает нативную авторизацию, структура запроса останется прежней.

---

6. Финальный чек-лист перед запуском

• •

  В Google Sheets есть актуальные user_id | signup_date | event_date.

• •

  Задача в Soffi.io активирована и привязана к правильному листу.

• •

  Временная зона сервера совпадает с таймзоной команды.

• •

  Slack-бот приглашён в канал #metrics.

• •

  Тестовый отчёт выглядит корректно.

---

Вместо вывода

Когортный анализ — лучший индикатор “клейкости” вашего продукта, но когда каждый расчёт занимает полдня, метрика быстро превращается в формальность. Поставив процесс на рельсы Soffi.io, вы получаете ту же аналитику, но без человеческого фактора и с рассылкой “just in time”. А Катя наконец-то закрывает ноутбук до полуночи.