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干貨分享:5分鐘掌握高大上的同期群分析

 2016-06-17 16:30  來源: 用戶投稿   我來投稿 撤稿糾錯

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重要的事情先說三遍

同期群分析是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的核心之一!

同期群分析是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的核心之一!

同期群分析是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的核心之一!

什么是同期群(Cohort)?

同期群是一種用戶分群的方式。

同期群按用戶的新增時間將用戶分群,得到的每個群叫一個同期群。

舉個例子:

從上帝視角看,對地球這個產(chǎn)品的用戶(即人類)的進行劃分,得到的同期群就是「70后」、「80后」、「90后」、「00后」……(按新增即出生時間劃分)。

對您的產(chǎn)品來說,對用戶劃分得到的同期群就是「本周新增的用戶」、「上周新增的用戶」、「上上周新增的用戶」……當(dāng)然也可以按天或按月劃分,時間顆粒度可大可小,但重要的是按新增時間劃分。

什么是同期群分析(Cohort Analysis)?

同期群分析是指將用戶進行同期群劃分以后,分析和對比不同同期群組用戶的相同指標(biāo),這套分析方法就是同期群分析。

要點:

對用戶進行同期群劃分

對比不同同期群組(比如本周新增用戶和上周新增用戶的)

對比相同指標(biāo)(比如注冊轉(zhuǎn)化率)

為了便于理解,這里舉幾個同期群分析例子以供參考:

| 例1 |

現(xiàn)象:一個App,某一天有100位新用戶安裝并“首次”使用,一天后還剩98人用,兩天后…三天后……N天后還有95人在用。

結(jié)論:這個產(chǎn)品的粘性非常非常好,幾乎全部用戶都留存下來,沒有流失。

| 例2 |

現(xiàn)象:還是這個App,3月份的新增用戶有XXX人,其中只有3%的人安裝了第二天還在用。經(jīng)過運營的改進,4月份的新增用戶有YYY人,安裝第二天還在用的人提升到了15%。又經(jīng)過產(chǎn)品改進,5月份的新增用戶有ZZZ人,安裝第二天還在用的人提升到了30%。

結(jié)論:改進前,這個產(chǎn)品非常糟,第二日流失率相當(dāng)高;但多次產(chǎn)品改進后,其用戶粘性得到了大幅提升。

| 例3 |

現(xiàn)象:某電商應(yīng)用,首次產(chǎn)生購買行為的用戶:在“首次購買”之后第一個月內(nèi)平均買買買10次,在之后第二個月內(nèi)平均買買買8次,但到了第三個月,平均買買買不足1次。

結(jié)論:用戶的購買行為在首次發(fā)生2個月后驟降,應(yīng)進一步分析背后原因,并加以改善。

Why 同期群分析?

進行同期群分析最重要的原因是:

同一項產(chǎn)品改進,對不同同期群中的用戶,產(chǎn)生的影響是不同的,分開衡量才更能反映真實的情況。

舉例來說:

「計劃生育」這項偉大的產(chǎn)品策略,只影響「50后 ~ 90后」幾個同期群中的用戶。因為:計劃生育開始實施時,50前的人們已經(jīng)過了生育年齡,而計劃生育結(jié)束(全面放開二孩)時,00后還未到生育年齡。

對于產(chǎn)品來說也是如此:

如果你為產(chǎn)品增加新手引導(dǎo),那么只對之后新增的用戶(同期群)產(chǎn)生影響,而不會改變老用戶的行為;

如果你準(zhǔn)備發(fā)放優(yōu)惠券,那么對剛剛注冊的用戶和已長期使用的忠實用戶,產(chǎn)生的效果會有差別;

……

如何應(yīng)用同期群分析?

同期群分析是一種分析方法,但更重要的是其背后的思考方式。

所以,請確保你已經(jīng)充分理解了同期群的概念、同期群分析的基本思路以及為什么應(yīng)該采用同期群分析(如果還不清楚,請重新、反復(fù)閱讀前文)。

一旦你掌握了它,只要有合適工具(比如諸葛io)的幫助,您幾乎可以在任何場景下使用它:

衡量產(chǎn)品業(yè)務(wù)的整體進展;

評估產(chǎn)品改版的效果;

優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗;

尋找產(chǎn)品改進關(guān)鍵點;

提升用戶參與度;

……

小結(jié)

總的來說,所謂同期群分析方法,就是將用戶按初始行為的發(fā)生時間進行劃分為群組。

對處于相同生命周期階段的用戶進行垂直分析(橫向比較),從而比較得出相似群體隨時間的變化。如上圖的例子表明:從初始行為開始,用戶的使用頻率在逐漸降低。

通過比較不同的同期群,可以從總體上看到,應(yīng)用的表現(xiàn)是否越來越好了。從而驗證產(chǎn)品改進是否取得了效果。

現(xiàn)在,你能理解同期群分析了嗎?

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