Квартили
Квартили (quartiles) - это статистические показатели, которые делят упорядоченный набор данных на четыре равные части (по 25 процентов), позволяя анализировать распределение показателей: первый квартиль (Q1) - 25 процентов значений ниже, третий квартиль (Q3) - 75 процентов значений ниже, а межквартильный размах (IQR) показывает разброс средних 50 процентов данных.
В интернет-маркетинге квартили используются для анализа распределения рекламных метрик: позиций в выдаче (первые 25 процентов запросов в топе), стоимости клика (CPC), времени на сайте, конверсии, доходов клиентов (LTV). Квартили помогают выявить выбросы, понять разброс показателей и принимать решения на основе распределения, а не только среднего значения.
Показатель пришёл из описательной статистики и широко используется в аналитике данных. В маркетинге квартили стали особенно актуальны с развитием Big Data и необходимостью анализировать распределение метрик по сегментам, а не только средние арифметические, которые могут быть искажены выбросами.
Главное
[править]Квартили - это способ разделить клиентов или товары на 4 равные группы: худшие 25 процентов, средние 50 процентов (2 группы по 25 процентов) и лучшие 25 процентов. Например, «верхний квартиль по доходу» - это 25 процентов самых богатых клиентов.
Что такое квартили
[править]Квартили - это три числа, которые делят упорядоченный набор данных на четыре равные части. В отличие от среднего значения (средней арифметической), которое может быть искажено выбросами, квартили показывают реальное распределение данных.
| Квартиль | Значение |
|---|---|
| Q1 (первый квартиль) | 25 процентов значений ниже этого порога, 75 процентов - выше |
| Q2 (второй квартиль, медиана) | 50 процентов значений ниже, 50 процентов выше |
| Q3 (третий квартиль) | 75 процентов значений ниже, 25 процентов выше |
| IQR (межквартильный размах) | Q3 - Q1 (разброс средних 50 процентов данных) |
В маркетинге квартили позволяют отвечать на вопросы: «какой разброс доходов клиентов?», «сколько запросов находятся в топ-25 процентов позиций?», «каковы лучшие 25 процентов товаров по оборачиваемости?».
Как работают квартили
[править]Применение в маркетинговых метриках
[править]| Метрика | Как используются квартили |
|---|---|
| Позиции в поиске | Верхний квартиль (Q1) - запросы в топе 25 процентов (позиции 1-5), нижний - запросы вне топа |
| LTV клиентов | Верхний квартиль - 25 процентов самых ценных клиентов (их нужно удерживать), нижний - 25 процентов наименее ценных (не тратить на удержание) |
| CPC по кампаниям | Верхний квартиль - кампании с самыми дорогими кликами (оптимизировать), нижний - самые дешёвые (масштабировать) |
| Время на сайте | Верхний квартиль - самые вовлечённые пользователи (анализировать их поведение) |
| Конверсия по страницам | Верхний квартиль - лучшие посадочные страницы (тиражировать), нижний - худшие (переделывать) |
| Сегмент | LTV | Доля клиентов | Стратегия |
|---|---|---|---|
| Q4 (верхний 25 процентов) | Больше 50 000 руб. | 25 процентов | Удержание, VIP-сервис, программы лояльности |
| Q3 (25-50 процентов) | 25 000 - 50 000 руб. | 25 процентов | Развитие, кросс-сейл |
| Q2 (50-75 процентов) | 10 000 - 25 000 руб. | 25 процентов | Оптимизация затрат на привлечение |
| Q1 (нижний 25 процентов) | Меньше 10 000 руб. | 25 процентов | Минимум инвестиций (если не перспективны) |
Преимущества
[править]| Преимущество | Описание |
|---|---|
| Устойчивость к выбросам | В отличие от среднего арифметического, квартили не искажаются единичными аномальными значениями |
| Понимание распределения | Показывают не «среднюю температуру по больнице», а реальную картину: есть ли у компании 1 процент супер-клиентов или клиенты распределены равномерно |
| Сегментация | Позволяют делить клиентов на группы для разных стратегий (VIP, средние, убыточные) |
| Выявление аномалий | Значения за пределами Q3 + 1.5 × IQR - потенциальные выбросы (ошибки в данных или аномалии) |
Недостатки
[править]| Недостаток | Описание |
|---|---|
| Не показывают форму распределения | Квартили не дают информации о том, как данные распределены внутри каждого квартиля |
| Не учитывают порядок внутри квартиля | Клиент на границе Q3 и клиент в середине Q3 считаются в одной группе |
| Требуют достаточного объёма данных | На малых выборках квартили теряют статистическую значимость |
| Сложность в коммуникации | Не все стейкхолдеры понимают, что такое «верхний квартиль по LTV» |
Где используется
[править]Квартили применяются в маркетинговой аналитике для:
- Анализа LTV клиентов - выделение самых ценных и самых убыточных сегментов.
- Оценки эффективности каналов - распределение CPC, CPA, ROAS по квартилям.
- Анализа позиций в SEO - распределение запросов по квартилям позиций (топ 25 процентов, топ 50 процентов, топ 75 процентов).
- Анализа конверсии - выделение лучших и худших посадочных страниц.
- Выявления выбросов - очистка данных перед построением моделей.
Часто задаваемые вопросы
[править]Что такое квартили простыми словами?
[править]Квартили делят всех клиентов (или товары, или рекламные кампании) на 4 равные группы: худшие 25 процентов, средние 50 процентов (2 группы по 25 процентов) и лучшие 25 процентов. Например, «верхний квартиль по доходу» - это 25 процентов клиентов, которые приносят больше всех денег.
Чем квартили отличаются от среднего?
[править]Среднее арифметическое - это «средняя температура по больнице». Если у компании 1000 клиентов с чеком 1000 руб. и один с чеком 1 млн руб., средний чек будет около 2000 руб., что не отражает реальность. Квартили покажут, что 75 процентов клиентов имеют чек ниже 1000 руб., и только 25 процентов - выше.
Как использовать квартили в маркетинге?
[править]Рекомендуется выделить верхний квартиль клиентов по LTV - это самые ценные клиенты, их нужно удерживать программами лояльности. Выделить нижний квартиль по LTV - возможно, это клиенты, которые уйдут в любом случае, и не стоит тратить на них бюджет на удержание.
Как рассчитать квартили?
[править]В Excel - функция КВАРТИЛЬ.ВКЛ (массив; 1 или 2 или 3). В Google Sheets - QUARTILE. В Python - numpy.percentile(data, [25, 50, 75]). В системах аналитики (GA4, Яндекс.Метрика) - сегментация по перцентилям.
