千里之行鲫凶，始于足下禀崖，今天是第10/1000步。
首先螟炫，請(qǐng)你看兩張圖波附，看你是否熟悉并能讀懂它。
如果你對(duì)這兩張圖非常熟悉且平時(shí)一直在用，就可以不用看下面的內(nèi)容了:-)掸屡，這也就是本篇文章要跟大家說的Cohort Analysis封寞，翻做同期群分析或群組分析（本文統(tǒng)一以群組分析稱呼）。
內(nèi)容提示：
1仅财、什么是Cohort Analysis
2钥星、為什么要做Cohort Analysis
3、結(jié)合兩個(gè)實(shí)例满着，說明如何進(jìn)行Cohort Analysis以及如何通過它獲取更好的用戶洞察
一、什么是Cohort Analysis
Cohort的字面意思“(有共同特點(diǎn)或舉止類同的)一群人”贯莺，比如不同性別：男风喇、女；不同年齡：X世代缕探、Y世代魂莫、Z世代。當(dāng)然爹耗，結(jié)合到用戶分析層面耙考，會(huì)更細(xì)粒度一些，比如不同月份獲取的用戶潭兽，不同渠道新增用戶倦始，具備不同特征的用戶（比如微信里每天至少和10個(gè)以上朋友微信的用戶）。
因此山卦，Cohort Analysis鞋邑，群組分析，也就是對(duì)這些具有不同特征的人群進(jìn)行對(duì)比分析账蓉，以發(fā)現(xiàn)他們?cè)跁r(shí)間維度下的行為差異枚碗。比如，我們可以對(duì)不同渠道來源的用戶的留存率進(jìn)行對(duì)比铸本，看他們次月肮雨、3個(gè)月、6個(gè)月的數(shù)據(jù)有什么差異箱玷。
二怨规、為什么要做Cohort Analysis
說到群組分析，就不得不提留存锡足。
每個(gè)產(chǎn)品椅亚，在確定了留存的衡量指標(biāo)后，下一步需要做的是更細(xì)致地篩查留存數(shù)據(jù)舱污，畢竟籠統(tǒng)地看整體用戶的留存有時(shí)候不一定能發(fā)現(xiàn)問題呀舔。這個(gè)時(shí)候就可以利用群組分析來微觀地、深入地分析不同用戶群的留存率，找出用戶留下或者離開的原因媚赖。
那做群組分析霜瘪，我們首先要做的就是對(duì)用戶進(jìn)行分組，一般可以有以下幾種分組邏輯：
1）按獲客月份（按周甚至按天分組）惧磺；
2）按獲客渠道颖对；
3）按照用戶完成的特定行為，比如用戶訪問網(wǎng)站的次數(shù)或者購買次數(shù)來分類磨隘。
這里我們摘錄《增長黑客》和《精益創(chuàng)業(yè)》里的兩個(gè)例子跟大家具體說一下缤底。
1、按獲客月份
我們來看一個(gè)視頻流服務(wù)的例子番捂。這個(gè)視頻流服務(wù)的用戶按月付費(fèi)个唧，并且可以在任意月份取消訂購。公司決定按照新用戶注冊(cè)的月份來對(duì)用戶進(jìn)行分類设预，如下圖所示徙歼。
表格的左側(cè)是每月注冊(cè)的用戶數(shù)，也就是我們要一直跟蹤的群組鳖枕。表格上半部分記錄的是各個(gè)群組每月留存下來的用戶絕對(duì)數(shù)魄梯。可以看出宾符，1月注冊(cè)的150名新用戶中酿秸，留存到2月的有140人，3月130人魏烫，這之后每月的留存人數(shù)以相對(duì)穩(wěn)定的速度遞減允扇，7—10月該群組繼續(xù)使用服務(wù)的人數(shù)維持在95人左右。再往后你會(huì)發(fā)現(xiàn)则奥，2月和3月注冊(cè)的用戶也顯示出相似的留存比例考润。
但是，4读处、5糊治、6這三個(gè)月發(fā)生了急劇變化。最明顯的是每月新增用戶的人數(shù)從之前的100多人陡增到6月的450人罚舱。如果公司的增長團(tuán)隊(duì)只是以獲取新用戶為目標(biāo)井辜，那么他們就該歡喜了，因?yàn)樗麄兂晒Φ靥岣吡嗣吭碌淖?cè)量管闷。但是粥脚，仔細(xì)觀察你會(huì)發(fā)現(xiàn)，4包个、5刷允、6月這三個(gè)群組的留存情況沒有前面幾個(gè)月好。數(shù)據(jù)顯示，注冊(cè)當(dāng)月一過這三個(gè)群組的用戶數(shù)量就開始急劇下滑树灶，而且留存數(shù)量也沒有像1—3月那樣表現(xiàn)出任何穩(wěn)定的跡象纤怒。
為了讓這些數(shù)據(jù)在“總覽圖”中更加一目了然，團(tuán)隊(duì)可以利用群組圖表中的數(shù)據(jù)繪制留存曲線圖天通。為了簡化問題我們只繪制兩個(gè)群組——1月群組和5月群組泊窘，但其實(shí)增長團(tuán)隊(duì)通常會(huì)同時(shí)繪制所有月份的留存曲線。從下圖可以看出這兩條曲線差別很大像寒，當(dāng)1月的曲線開始趨于平穩(wěn)時(shí)烘豹，5月的曲線還在繼續(xù)下行。?
很明顯诺祸，增長團(tuán)隊(duì)可以從這些數(shù)據(jù)中解讀出一些重要信息携悯，弄清楚這三個(gè)月里究竟發(fā)生了什么。要調(diào)查清楚用戶流失的原因序臂，團(tuán)隊(duì)需要更加深入地分析這幾個(gè)問題群組的數(shù)據(jù)。
出現(xiàn)這種情況可能是因?yàn)楣拘乱惠喌膹V告宣傳吸引了大量新用戶实束，但公司提供的產(chǎn)品卻并不適合這些用戶奥秆。也有可能是因?yàn)楣咎峁┝撕艽蟮膹V告促銷折扣，但價(jià)格恢復(fù)正常后大量新用戶很快就棄用產(chǎn)品咸灿。還有可能是因?yàn)楣緵Q定使用新渠道來進(jìn)行廣告宣傳构订，以便更好地針對(duì)特定人群投放廣告，比如針對(duì)在家?guī)Ш⒆拥呐员苁浮悼瘾？赡軓V告的效果很好，一下子就贏得了媽媽們的喜歡审胸，但是亥宿，當(dāng)她們和自己的孩子一起看了幾部電影后發(fā)現(xiàn)里面可選的電影并不是十分豐富，于是她們?nèi)∠擞嗛啞?/p>
意識(shí)到廣告宣傳和留存率下降之間存在某種關(guān)聯(lián)之后砂沛，增長團(tuán)隊(duì)就可以利用這個(gè)寶貴信息來決定嘗試哪種試驗(yàn)烫扼。顯然，這些媽媽成為潛在新用戶的可能性很大碍庵，但是在向她們展開第二輪廣告攻勢(shì)之前公司應(yīng)該在電影庫中增加她們愛看的電影映企，或者用更好的方式突出顯示已有的電影資源，讓用戶一注冊(cè)就能看到有哪些電影可以選擇静浴⊙呙ィ或者，團(tuán)隊(duì)一時(shí)還無法看清用戶流失的真正原因苹享，這時(shí)他們就應(yīng)該基于這些觀察針對(duì)流失用戶開展問卷調(diào)查双絮，詢問她們?yōu)楹稳∠嗁彙F(tuán)隊(duì)可以通過一些問題來驗(yàn)證假設(shè)：可選擇的電影有限的確是用戶取消訂購的原因。
2掷邦、按用戶的不同行為
這是IMVU公司使用的一張圖白胀，顯示了IMVU每個(gè)月內(nèi)增加的新顧客的轉(zhuǎn)化率。每個(gè)轉(zhuǎn)化率說明了在當(dāng)月注冊(cè)的顧客中抚岗，有多少比例的人接著做出了一些我們預(yù)期的動(dòng)作或杠。舉例來說，在2005年2月加入IMVU的顧客中宣蔚，有60%的人登錄我們的軟件至少一次向抢。
有企業(yè)銷售背景的經(jīng)理人會(huì)認(rèn)出，這個(gè)漏斗分析和傳統(tǒng)上用于管理潛在顧客群轉(zhuǎn)化為真正顧客的銷售漏斗類似胚委。精益創(chuàng)業(yè)把這個(gè)漏斗應(yīng)用到了產(chǎn)品開發(fā)上挟鸠。因?yàn)槊總€(gè)公司都是以一系列的顧客行為（稱為“流向”）作為立身之本，所以這種技巧對(duì)很多業(yè)務(wù)有用亩冬。顧客流向決定了顧客和企業(yè)產(chǎn)品的互動(dòng)關(guān)系艘希。它讓我們可以量化地理解一項(xiàng)業(yè)務(wù)，而且比使用傳統(tǒng)的總數(shù)衡量指標(biāo)有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)力硅急。
如果仔細(xì)看一下覆享，你會(huì)發(fā)現(xiàn)該圖清楚顯示了一些趨勢(shì)。有些產(chǎn)品改進(jìn)是有用的——或者說有一點(diǎn)點(diǎn)用處营袜。我們看到撒顿，使用軟件至少5次的新顧客百分比從不到5%上升到近20%，盡管多次使用的顧客量增加了4倍荚板，但購買IMVU的新顧客百分比還是停滯在1%左右凤壁。仔細(xì)想想這一點(diǎn)。經(jīng)過幾個(gè)月的工作跪另、幾千次的修改拧抖、小組討論、設(shè)計(jì)會(huì)議和可用性測(cè)試免绿，更多顧客有機(jī)會(huì)試用我們的軟件徙鱼，可是掏錢購買產(chǎn)品的新顧客百分比和項(xiàng)目剛開始時(shí)的數(shù)字是一樣的。
那么問題出在哪针姿？
正因?yàn)橛辛送谌悍治龈み海覀儾挪粫?huì)把失敗歸咎于以前的顧客不愿意改變，或外部市場(chǎng)環(huán)境距淫，或其他什么理由绞绒。每個(gè)同期群代表了一張獨(dú)立的產(chǎn)品成績報(bào)告。不管我們?cè)趺磁﹂畔荆覀兊玫降姆謹(jǐn)?shù)都是“中”蓬衡。這令我們意識(shí)到存在問題喻杈。
最后，通過邀請(qǐng)用戶來公司進(jìn)行訪談狰晚，他們發(fā)現(xiàn)問題出在用戶更希望通過這個(gè)產(chǎn)品去結(jié)識(shí)新朋友筒饰，而不是用于和老朋友的社交。
不積跬步壁晒，無以至千里瓷们，先邁出它10步。
