重要的事情先說三遍
同期群分析是產品數據分析的核心之一!
同期群分析是產品數據分析的核心之一!
同期群分析是產品數據分析的核心之一!
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，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(比如注冊轉化率)
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。
結論：這個產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%。又經過產品改進，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%。
結論：改進前，這個產品非常糟，第二日流失率相當高;但多次產品改進后，其用戶粘性得到了大幅提升。
| 例3 |
現象：某電商應用，首次產生購買行為的用戶：在“首次購買”之后第一個月內平均買買買10次，在之后第二個月內平均買買買8次，但到了第三個月，平均買買買不足1次。
結論：用戶的購買行為在首次發生2個月后驟降，應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：
同一項產品改進，對不同同期群中的用戶，產生的影響是不同的，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前的人們已經過了生育年齡，而計劃生育結束(全面放開二孩)時，00后還未到生育年齡。
對于產品來說也是如此：
如果你為產品增加新手引導，那么只對之后新增的用戶(同期群)產生影響，而不會改變老用戶的行為;
如果你準備發放優惠券，那么對剛剛注冊的用戶和已長期使用的忠實用戶，產生的效果會有差別;
……
如何應用同期群分析?
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該采用同期群分析(如果還不清楚，請重新、反復閱讀前文)。
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：
衡量產品業務的整體進展;
評估產品改版的效果;
優化產品的用戶體驗;
尋找產品改進關鍵點;
提升用戶參與度;
……
小結
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，應用的表現是否越來越好了。從而驗證產品改進是否取得了效果。
現在，你能理解同期群分析了嗎?
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