Когортный анализ доставки еды: оживить 95% базы

Коротко: Когортный анализ доставки позволяет найти сегменты клиентов, которые перестали заказывать, и вернуть их точечными кампаниями — без слива бюджета на всю базу. Среднестатистический ресторан теряет 95% номеров: они не контактировали с заведением более 60 дней. Работа с этой базой через сегменты дешевле привлечения нового гостя в 5–7 раз.

Что такое когортный анализ доставки еды?

Прямой ответ: Когортный анализ доставки еды — это группировка гостей по дате первого заказа и отслеживание их поведения по месяцам: сколько вернулось во второй месяц, в третий, когда сегмент «засыпает». Он показывает не среднюю выручку, а точку, где рвётся удержание, и даёт список конкретных гостей для реактивации.

Формально это метод сегментации, при котором клиенты группируются по дате первого заказа и отслеживаются во времени: удержание, LTV, момент «засыпания».

На практике это выглядит так: берёте всех гостей, сделавших первый заказ в январе, и смотрите, сколько вернулись в феврале, марте, апреле. Это и есть когорта. Сравниваете несколько когорт — и видите, на каком шаге гости уходят.

Опыт Фудонавт: Анализируя данные партнёрских ресторанов за 2023–2024 годы, мы выявили устойчивую закономерность — более 60% гостей не возвращаются после второго заказа, если между первым и вторым прошло больше 45 дней. Этот порог стал базовым триггером для автоматических реактивационных цепочек у наших клиентов.

Почему 95% базы «спит» — и это нормально?

Спящая база — норма для доставки еды, не катастрофа. Проблема не в том, что люди уходят. Проблема в том, что большинство ресторанов не знают когда именно и какой сегмент.

По данным внутренней аналитики Фудонавт по 47 ресторанам-партнёрам (2024 г.), картина типична:

Такая разбивка отвечает на один вопрос: где именно происходит разрыв — после первого заказа, после второго или после промо-акции?

Как построить когортную таблицу: пошагово

Для построения таблицы нужны три поля из CRM или системы заказов: ID гостя, дата первого заказа, дата каждого последующего.

Шаг 1. Разбейте базу на когорты по месяцу первого заказа

Возьмите период 6–12 месяцев. Каждый месяц — отдельная строка таблицы, колонки — месяц 0, месяц 1, месяц 2 и далее. Значение в ячейке — процент гостей этой группы, сделавших хотя бы один заказ в этом периоде.

Шаг 2. Найдите «точку слома»

В большинстве ресторанов удержание падает резче всего между месяцем 1 и месяцем 2. Если после первого заказа возвращается менее 30% гостей — это сигнал проблемы с первым опытом: скорость, упаковка, качество. Не с маркетингом.

Шаг 3. Сравните когорты по каналу привлечения

Гость из агрегатора и гость из собственного приложения — разные люди с разным поведением. Гость агрегатора лоялен платформе, не вашему бренду. Его удержание стоит дороже. Гость, скачавший ваше приложение, уже сделал выбор в вашу пользу.

Тепловая карта когорт: чем темнее ячейка, тем выше удержание в этом периоде

Как сегментировать спящих гостей: три рабочих группы

Не все «спящие» одинаковы. Разбейте их на три группы по сроку молчания — у каждой своя механика реактивации.

Группа 1. «Остывающие» (31–60 дней) Ещё помнят вас. Срабатывает напоминание с персонализацией по последнему заказу: «Вы брали роллы — у нас новинка в меню». Конверсия в возврат — самая высокая из трёх групп.

Группа 2. «Холодные» (61–90 дней) Нужен стимул. Работает оффер с ограниченным сроком: скидка или бесплатная доставка на следующий заказ. Скидка должна сохранять маржу выше 60% — иначе это не инвестиция, а убыток.

Группа 3. «Спящие» (90+ дней) Самый сложный сегмент. Часть ушла к конкуренту, часть переехала, часть просто забыла. Считайте реактивацию отдельно: если стоимость возврата превышает LTV на горизонте 3 месяцев — сегмент нерентабелен.

Почему агрегатор не даст вам эти данные

Агрегатор берёт 25–35% от суммы заказа — и взамен не отдаёт данные о гостях. Вы видите выручку, но не видите когорты. Построить такую таблицу по базе агрегатора невозможно: данные принадлежат платформе.

Каждый рубль, потраченный на реактивацию через агрегатор — промо, топ-позиции, акции, — работает на удержание гостя в агрегаторе, не в вашем заведении.

Считаем на цифрах

Допустим, у вас 800 заказов в месяц со средним чеком 1 100 ₽. При комиссии агрегатора 35% вы отдаёте 308 000 ₽ в месяц. На эти деньги можно запустить собственное приложение, собрать базу и начать когортный анализ.

Собственное приложение через платформу Фудонавт стоит 4% от выручки — против 25–35% агрегатора. При том же обороте разница составляет 248 000 ₽ в месяц, которые остаются у вас.

Собственный канал — единственный способ видеть когорты и управлять удержанием

Что даёт когортный анализ доставки еды в деньгах?

Вернёмся к ресторану из примера выше: 800 заказов в месяц, средний чек 1 100 ₽, выручка 880 000 ₽. Допустим, накопленная база — 6 000 контактов. По распределению из таблицы выше около 30% из них (примерно 1 800 человек) находятся в зоне 31–90 дней. Это «остывающие» и «холодные» — самый отзывчивый материал для возврата.

Массовая рассылка бьёт по всем 6 000 и выжигает базу. Работа по когортам бьёт только по этим 1 800. При консервативном отклике 8% возвращаются 144 гостя — это 158 400 ₽ дополнительной выручки за месяц при том же бюджете кампании.

Дальше всё решает канал. По данным обзора рынка агрегаторов доставки еды, комиссия за размещение на витрине («Заказ») в среднем составляет 10–20%, а за полный цикл («Заказ + доставка») — 30–40%; конкретная ставка согласовывается индивидуально и остаётся коммерческой тайной. При 35% от вернувшихся 158 400 ₽ у вас остаётся 102 960 ₽. На тарифе 4% от выручки — 152 064 ₽. Разница с одной кампании: 49 104 ₽.

Честный счёт: к 4% тарифа добавьте себестоимость собственной доставки — по экспертным оценкам, это примерно 25–27% от суммы заказа. Итого около 29–31% против 30–40% за полный цикл у агрегатора. Экономия здесь не главный приз. Главный в том, что вместе с заказом вы получаете историю гостя и возможность строить когорты — а витрина агрегатора её не отдаёт ни за какие деньги. Рынок при этом не сжимается: оборот «Яндекс Еды» и «Деливери» от доставки из ресторанов вырос на 9%, до 67,4 млрд ₽.

Какие метрики смотреть после запуска реактивации

Это не разовая акция. После каждой реактивационной кампании замеряйте:

• Retention Rate по когорте — вернулись ли гости повторно или взяли скидку и ушли снова
• LTV на горизонте 90 дней — вырос ли он после кампании
• Среднее число заказов на гостя в реактивированном сегменте vs контрольная группа
• Стоимость реактивации — бюджет кампании, делённый на число вернувшихся гостей

Ключевые выводы

• 95% базы среднего ресторана доставки не контактировала с заведением более 60 дней — это стандарт рынка, не исключение.
• Разбивка по срокам молчания делит «спящих» на три группы с разной механикой возврата: «остывающие» (31–60 дней), «холодные» (61–90) и «спящие» (90+).
• Точечная работа с сегментом 31–90 дней при отклике 8% даёт около 158 400 ₽ дополнительной выручки в месяц для ресторана с оборотом 880 000 ₽.
• Реактивация обходится в 5–7 раз дешевле привлечения нового гостя — при условии, что вы знаете точный момент «засыпания».
• Агрегаторы берут 25–35% комиссии и не передают данные о гостях — когортный анализ через агрегатор невозможен.
• Собственное приложение с доступом к CRM стоит 4% от выручки и даёт полные данные для сегментации и удержания.

Читайте также

• Своя доставка ресторана: окупаемость против 35% комиссии
• Приложение для доставки без разработчика: 4% против 35%
• Как снизить себестоимость доставки: 35% против 4%
• Доставка в час пик: 35% комиссии против 4% своих