起点学院课程

同期群分析:用户留存和用户行为的法宝

1 评论 2217 浏览 15 收藏 9 分钟
15天0基础极速入门数据分析,掌握一套数据分析流程和方法,学完就能写一份数据报告!了解一下>>

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,我们只看总体数据可能得到虚荣的美好数据,从而做出错误的决策,把本该发现的问题掩盖掉。这也是同期群分析的意义所在。

在产品数据中,常见指标通常是总数型指标,例如用户注册总数和产品总收入。但在迭代中,如果只看这些数据,可能造成一种虚荣的指标,例如下图中展示的某产品的总数型指标,看上去很好,符合一个传统的上升曲线,会让人认为产品开发团队取得了巨大进展,增长引擎发展的很不错,每个月都在获得新用户。

其实很可能存在很大问题,例如虽然有新用户不断增加,但每个新用户贡献的收益却没有提高,只从传统数据看,无法发现这些问题。

同期群分析-分析用户留存和用户行为的法宝

而同期群数据可以更好的帮助分析用户行为,发现问题节点,并帮助做出迭代的决策。它也是提高用户留存率的重要方法之一同期群分析英文写为cohort analysis,cohort在英文中意思是:(有共同特点或举止类同的)一群人、一批人。

常见形式的同期群分析有两个重要维度:

  1. 具有某种共同的行为特征的用户;
  2. 出于某一相同时期的用户。

同时具备以上两个特征的用户,称为一个同期群(cohort)。时间的划分可以是季度、月、周、日,具体要根据app的使用特征和要分析的内容决定。

举例:以月为时期,分别以2018年3月、4月、5月、6月、7月这五个月的新增用户组成五个同期群,分析用户的转化率。分别是:

  • 3月新增用户同期群(cohort a)
  • 4月新增用户同期群(cohort b)
  • 5月新增用户同期群(cohort c)
  • 6月新增用户同期群(cohort d)
  • 7月新增用户同期群(cohort e)

而这些同期群用户的共同行为特征都是新增用户,之后可以分析这五个群组间转化率的趋势和差异,而每一个同期群也代表了一张独立的产品成绩报告。再结合我们的业务变化和运营变化以及产品迭代变化,就可以通过对比发现很多有用的数据。

除了新增用户,也可以是其他用户特征,比如都在同一个月打卡一定数量的用户,又或者都在某天的vip促销活动中付费购买vip的用户等等。

同期群分析侧重于分析在客户生命周期相同阶段的群组之间的差异。

下图是一款社交软件的同期群分析,时期以周为单位,用户行为特征是新增用户,分别以3月、4月内每一周的新增用户作为一个同期群,一共有8个同期群。

同期群分析-分析用户留存和用户行为的法宝

社交软件,为了观察用户的留存情况,聚焦这些选中用户群组的以下数据:在一周内。

  1. 已登陆的用户比例
  2. 有1次对话的用户比例
  3. 有5次对话的用户比例
  4. 付费的用户比例

(已同一周内新增用户总数作为基准。)

如果观察这张同期群分析趋势图,可以发现产品在增加用户留存上总体是有改进的,有5次对话的用户(活跃用户)从原来的3%左右上升到20%左右,但是付费用户并没有什么增长,接着就需要继续深入分析,是什么导致付费转化率一直停滞不前。是层级太深?还是并没有足够吸引用户付费的功能还是定价策略有问题等等。

另一方面,我们也可以分析有5次对话的活跃用户,从3月第4周开始有较大增长,是什么促进的增长?

除此之外,同期群分析经常被用来分析用户流失数据和流失节点,这时实质上分析的是每一个同期群随时间变换的趋势

与上图不同的是,它把一个时期分成更细的区间,分析用户在这些时间区间的变化趋势

例如我们可以分析某一周的新增用户,在这一周内的每一天新留存率的变化。(此图来自网络 Emily Bonnie)

同期群分析-分析用户留存和用户行为的法宝

这幅图可以看出什么?首先,在从8月30日到9月6号的一周内一共新增134529人,把这些用户按每日分成7个同期群,分析他们的异同。

以8月20号这天的同期群为例,在第1天有31.3%人回访,但第7天只剩下8.1%,留存率相对很低。

如果光看新增用户,看上去很多,有134529人,可最后剩下的用户只有8.1%,剩下的91.9%人都损失掉了。

如果把新增用户比成用一个水桶接水,那影响最后可以接多少水的因素,一方面由从水龙头🚰进到水桶的水量决定,另一方面由从水桶漏出的水决定。如果水桶底部有好几个洞,即使接的水很多,但由于很多水又从底部的洞流出去了,所以最后剩下的水可能并不多。

上图中的数据反应的就是一个类似底部有洞的水桶,辛辛苦苦(有可能砸了钱很多钱做营销)增加的用户都从水桶底部流失了。

是什么原因导致流失呢?知道了用户流失严重,接下来的任务就是找到用户流失的原因。原因不一定只有一种,可能很多种原因叠加在一起产生的结果。有主导原因,有次要原因。判断流失原因后再优化产品,再次通过同期群数据进行分析,就可以验证对原因的判断是否正确,优化是否起作用,当然这个过程并不一定是一次就可以做到的,而是一个不断循环往复的精益过程。

注意,有些app数据会随时间有变动,比如有些app一周内的不同天使用频率有差异(有的软件工作日使用频率更高,比如共享单车,外卖等,有的软件休息日使用频率更高,比如运动类app),这时也要考虑各种影响数据的因素对结果产生的影响。

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,我们只看总体数据可能得到虚荣的美好数据,从而做出错误的决策,把本该发现的问题掩盖掉。

这就是同期群分析的意义所在。

参考:

《用户体验度量》

《精益创业》

Emily Bonnie的网络文章

 

本文由 @cating 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

更多精彩内容,请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App
起点学院课程
评论
评论请登录
  1. 这不就是新增、次留、七留嘛。。。

    回复