[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-user-segmentation::ru":3,"gloss-cluster-user-segmentation::ru":26,"gloss-next-user-segmentation::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"user-segmentation","analytics","Сегментация пользователей","Сегментация пользователей — деление аудитории на группы, которые ведут себя достаточно по-разному, чтобы к ним относились по-разному: по фирмографике, по тарифу, по каналу привлечения, по использованию функций или по стадии жизненного цикла. Её ценность в том, что агрегированные метрики усредняют ровно то, что нужно увидеть. Ровная кривая удержания может скрывать сегмент, который держится отлично, и сегмент, который не возвращается никогда, — и правильное действие для этих двух групп разное. Сегментацию не следует путать с когортным анализом, хотя слова употребляют вольно. Когорта группирует по общему моменту старта — все, кто зарегистрировался в марте, — и показывает, улучшается ли продукт от набора к набору. Сегмент группирует по общему признаку независимо от времени прихода и помогает решить, для кого строить, кому назначать цену и кому писать. Большинству разборов нужно и то и другое: удержание по когортам в разрезе сегментов. Две практические оговорки. Сегменты быстро множатся, и каждый лишний разрез уменьшает выборку и повышает шанс, что любопытное различие окажется шумом; несколько сегментов, заданных под решение, лучше исчерпывающей таксономии, которой никто не пользуется. И поведенческие сегменты, посчитанные постфактум, корреляционны: то, что освоившие функцию пользователи держатся лучше, не доказывает, что дело в функции, — возможно, её осваивают более мотивированные. Сегментацию стоит использовать для гипотез и приоритезации, а причинность подтверждать тестом или качественной проверкой.","Сегментация делит аудиторию по общим признакам, чтобы средние перестали прятать различия: чем она отличается от когорт и почему сегменты корреляционны.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"cohort","Когорта",{"slug":15,"name":16},"ideal-customer-profile","Профиль идеального клиента (ICP)",{"slug":18,"name":19},"lead-scoring","Скоринг лидов (Lead Scoring)",{"slug":21,"name":22},"lifecycle-email","Жизненно-цикловые письма (Lifecycle Email)",{"slug":24,"name":25},"product-analytics","Продуктовая аналитика",[27,31,34,38,41,44,47,50,53,56,59,62],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"ab-testing","A\u002FB-тестирование","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"active-user","Активный пользователь (DAU, WAU, MAU)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"autocapture","Автозахват (Autocapture)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":30},"cost-per-resolution","Стоимость решения обращения (cost per resolution)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":37},"customer-data-platform","Платформа клиентских данных (CDP)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":30},"deflection-rate","Доля самообслуживания (deflection rate)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":30},"guardrail-metric","Метрика-ограничитель",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":37},"identity-resolution","Разрешение идентичности (Identity Resolution)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":37},"multi-touch-attribution","Многоканальная атрибуция (Multi-Touch Attribution)",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":30},"novelty-effect","Эффект новизны",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":37},"retention-curve","Кривая удержания (Retention Curve)",{"slug":63,"category":5,"name":64,"updated_at":30},"sample-ratio-mismatch","Расхождение долей выборки (SRM)"]