在运营领域，什么是同期群？

一个美丽的平均数完全是由数据创建的虚幻场景，会误导我们的决策，所以我们需要掌握一种有效的方法来分析真实的用户行为和用户价值，这种方法是同一组分析（CohortAnalysis）。事实上，数据不会撒谎，但分析数据的人没有做出准确的分析，导致对数据呈现的错误解释！我国对同期群分析的研究相对较少。也许不是所有的操作都知道同期群分析，但它是每个产品操作的必要分析方法。在著名的《精益数据分析》一书中，测试数据分析的灵魂也提到了同期群体分析的相关内容。同期群体分析最早用于医学研究领域，旨在观察不同受试者群体的行为随时间的变化而呈现出怎样的差异。通过监测不同的受试者群体，医学研究人员可以观察不同的处方和治疗方法对受试者的影响，并确定受试者的共同行为模式。那么在运营领域，什么是同期群呢？同期群属于用户分组的细分，是指在规定时间内对具有共同行为特征的用户进行分组。“共同行为特征”是指在一定时间内的类似行为。除了按不同时间的新用户进行分类外，还可以根据不同的行为进行分类，如“2017年6月首次购买”、“2017年10月第二周产品使用频率开始下降”等。注意同期群体分析，重点分析客户生命周期同阶段群体之间的差异。同期群分析（CohortAnalysis）为什么很重要？在产品开发过程中，我们通常以产品收入和产品用户总量作为衡量产品成功的最终指标。不可否认，这些指标很重要，但它们不能用来衡量产品最近的成功，很可能会掩盖一些需要我们关注的问题，比如用户参与度持续下降，用户增长逐渐放缓。在用户行为分析过程中，需要对指标进行更详细的测量，更有利于通过版本迭代准确预测产品开发方向，及时优化和改进产品。同期群分析（CohortAnalysis）这是提高APP用户保留率的关键。产品的成功不在于下载量，而在于如何留住即将丢失的用户，如何召回丢失的用户。我们不能通过下载来确定应用程序开发的具体情况，因为美丽的下载数据会误导我们认为应用程序开发是健康的，但事实上，许多用户在下载几天后就会丢失。同期群分析是提高用户留存率的关键。案例分析了第一次启动APP的用户，并观察了他们未来七天的保留情况。17461名新用户于10月30日首次启动应用程序。第一天，30.6%的用户再次启动，第四天12.2%，第七天7.9%，表明第七天约12个用户中只剩下一个活跃用户。这也意味着我们失去了92%的用户，我们需要知道哪些同期群有更好的保留和分析原因。比如那天我们发起了新的营销活动，还是提供了促销或者折扣？还是发布新功能，在产品中添加视频教程？为了提高用户的活跃度和留存率，我们可以将这些成功的策略应用于其他用户。我们也可以比较不同时间段的保留：新保留：通过比较新保留后的不同同同时期组，我们可以看到用户在4天、7天等时间段后回来。同时，这些群数据可以帮助我们了解关键信息，如用户登录体验、产品质量、用户体验、市场需求等。长期保留:通过观察每个同期群用户回来使用APP的天数，我们可以看到每个同期群的长期保留，而不是在新的几天内保留。我们可以知道用户在哪里退出，活跃用户群体的特点是什么，他们在做什么，一方面帮助我们快速找到目标用户，另一方面，我们也可以影响新用户，让他们遵循相同的路线，最终成为忠诚的用户。同期群分析（CohortAnalysis）它可以帮助我们实时监控真实的用户行为，衡量用户价值，并制定有针对性的营销计划。例如，我们的运营团队在9月份推出了为期60天的欢迎活动，希望通过一系列折扣和折扣促进用户增长。通过广告展示和社交媒体，我们每天都有成千上万的用户增长。五个月后，我们的用户增长非常大，领导对我们的活动结果非常满意。从表面上看，我们成功地实现了用户增长的目标。但是，当我们仔细研究同期群的数据时，从用户的终身价值出发，我们会发现欢迎活动中的新用户在活动两个月后继续降低购买率。相反，活动前的新用户，如8月份的用户，在活动的五个月内购买率相对稳定。如果我们只以月总收入为衡量标准，我们会认为收入增长只来自新用户。然而，活动开始后的用户群数据显示，一旦优惠活动结束，收入就会下降。收入下降证明我们没有扩大忠实用户群体。如上所示，我们可以通过同期群分析实时监控用户的真实行为趋势，否则我们会做出错误的决定，因为我们只分析整体数据，做出错误的判断。通过分析每个同期群体的行为差异，我们可以制定有针对性的营销计划。在这种情况下，运营商需要在活动开始两个月后制定新的策略来提高用户参与度。如何实施同期群分析（CohortAnalysis）？首先，从定义商业问题开始定义商业问题是研究取得有效成果的前提。根据商业目标和研究试图解决的问题，定义商业问题。我们优化产品后，用户购买转化率是否提高？用户流失率在产品改进后是否降低？我们需要迭代和细化这些问题，以确保它们与商业目标一致。购买转化率和用户保留率是回答业务问题的关键指标。我们想了解从注册到完成购买的每一步的用户流失率和最终的购买转化率。在同期群前保留的案例中，同期群是基于创建账户一周内购买的用户。在其他情况下，我们可以以不同的方式定义同期组。例如，我们可以在创建帐户的24小时内发布内容的用户可以使用内容应用程序。在分析同期群数据时，我们也以图1中典型的同期群表为例。水平排列为自然天数，垂直排列为每日新用户数。表中计算的每日保留率。一般来说，水平保留率最终会在一天后保持相对稳定的状态。从图中可以看出，第五天的保留率趋于稳定。这说明这些用户是稳定留存的。否则，如果保留率一直下降，总有一天会回到零。让我们来看看垂直保留数据。如果一个产品正在健康发展，数据应该会越来越好。显然，该产品并非如此。通过同期群数据分析，PM应不断优化和改进产品，提高用户体验，提高用户留存率！总结同期群体分析（CohortAnalysis）有助于我们对用户行为进行更深入的分析，揭示总体衡量指标所掩盖的问题。随着营销方式和活动效果的不断变化，学习使用同期群体分析有利于我们预测未来的收入和产品发展趋势。