常见形式的同期群分析有两个重要维度
2020-11-25 10:26:33 阅读(258) 评论(0)
在产品数据中,常见指标通常是总数指标,如用户注册总数和产品总收入。但在迭代中,如果你只看这些数据,可能会导致虚荣指标,如产品总数指标,看起来很好,符合传统的上升曲线,会让人们认为产品开发团队取得了巨大的进展,增长引擎发展很好,每月获得新用户。事实上,很可能会有很大的问题。例如,尽管新用户数量不断增加,但每个新用户贡献的收入并没有增加。只有从传统数据来看,这些问题是找不到的。同期群数据可以更好地帮助分析用户行为,发现问题节点,并帮助做出迭代决策。它也是提高用户留存率的重要方法之一。同期群分析英语写为cohortanalysis,cohort在英语中意味着一群人和一群人(具有共同特征或行为相似)。同期群分析的常见形式有两个重要维度:具有一定共同行为特征的用户;出于同一时期的用户。同时具有上述两个特征的用户被称为同期群(cohort)。时间的划分可以是季度、月、周、日,具体要根据app的使用特点和要分析的内容来确定。比如2018年3月、4月、5月、6月、7月,以月为期,新用户分别组成5个同期群,分析用户转化率。分别是:3月份同期新增用户群(cohorta)4月份新增用户同期群(cohortb)5月,新用户同期群增加(cohortc)6月份新增用户同期群(cohortd)7月,同期新增用户群(cohorte)这些同期群用户的共同行为特征是新用户,然后可以分析这五组之间转化率的趋势和差异,每个同期组也代表了一份独立的产品性能报告。结合我们的业务变化、运营变化和产品迭代变化,我们可以通过比较找到许多有用的数据。结合我们的业务变化、运营变化和产品迭代变化,我们可以通过比较找到许多有用的数据。除了新用户外,它还可以是其他用户特征,如在同一个月内打卡一定数量的用户,或在一天的贵宾推广活动中为贵宾付费的用户。同期群体分析侧重于分析客户生命周期相同阶段群体之间的差异。下图为社交软件同期群分析,以周为单位,用户行为特征为新用户,每周3月、4月新用户为同期群,共8个同期群。为了观察用户的保留情况,社交软件关注选定用户组的以下数据:一周内。已登录的用户比例为1次对话的用户比例为5次对话的用户比例(同周内新增用户总数为基准)。)如果观察同期群分析趋势图,可以发现产品在增加用户保留率方面普遍有所改进。5次对话的用户(活跃用户)从3%左右上升到20%左右,但付费用户没有增长,需要继续深入分析是什么导致付费转化率停滞不前。层次太深吗?还是没有足够的功能来吸引用户付费,还是定价策略有问题等等。另一方面,我们也可以分析活跃用户有5次对话,从3月4日开始大幅增长。是什么促进了增长?此外,同期群分析通常用于分析用户数据流失和节点流失,从本质上分析每个同期群随时间变化的趋势。与上图不同的是,它将一段时间分为更详细的范围,分析用户在这些时间范围内的变化趋势。例如,我们可以分析本周每天新用户保留率的变化。(这张图来自网络EmilyBonie)这张图能看到什么?首先,在8月30日至9月6日的一周内,新增了134529人,每天将这些用户分成7个同期群,分析他们的异同。以8月20日同期群为例,第一天有31.3%的人回访,但第七天只剩下8.1%,留存率相对较低。如果只看新用户,看起来很多,有134529人,但剩下的用户只有8.1%,剩下的91.9%都丢了。如果将新用户与水桶进行比较,影响最终能连接多少水的因素,一方面从水龙头开始
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