同期群分析(Cohort Analysis)

什么是同期群?

将相同时间段内具有共同行为特征的用户划分为同一个群体,其被称为同期群“共同行为特征”是指在某个时间段内的行为相似。最常见的是按不同时间的新增用户来划分,然后分析留存率。当然也可以按其他行为来划分用户,譬如“在2017年6月第一次购买”,“在2017年10月第二周对产品的使用频率开始降低”等。

什么是同期群分析?

同期群分析就是对比不同同期群之间的相同指标。

同期群分析示例:

同期群分析有什么用?

1,可以对同一个同期群在不同的生命周期下的行为进行横向比较,从而看出相似群体的行为随时间的变化。

用户有其生命周期,一般来说,刚使用产品的用户会比较活跃,到后期会越来越失去兴趣。如果我们只考虑总体用户的留存率,而不把用户分成不同的群体分开考虑,那么很可能会得到虚高的指标。

2,可以对不同的同期群在同一个生命周期下的行为进行纵向比较,从而验证产品改进是否取得了效果。

同一项产品的改进,对不同同期群中的用户产生的影响是不同的,分开衡量才更能反映真实的情况。例如:如果你为产品增加新手引导,那么只对之后新增的用户产生影响,而不会改变老用户的行为;如果你准备发放优惠券,那么对刚刚注册的用户和已长期使用的忠实用户,产生的效果也会有差别。

用户留存表示例:

总结:

通过同期群分析我们可以实时监控真实的用户行为趋势,否则,我们会因为只分析总体数据得到错误的判断而做出错误的决策。

通过分析不同同期群的行为差异,我们可以制定有针对性的营销方案。

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