Analiza kohortowa

Aby zapoznać się z analizą kohortową w statystyce i epidemiologii, zobacz Badanie kohortowe .

Analiza kohortowa to rodzaj analizy behawioralnej , która przed analizą dzieli dane ze zbioru danych na powiązane grupy. Te grupy lub kohorty zwykle mają wspólne cechy lub doświadczenia w określonym przedziale czasowym. Analiza kohortowa pozwala firmie „wyraźnie zobaczyć wzorce w całym cyklu życia klienta (lub użytkownika), zamiast ślepo przecinać wszystkich klientów bez uwzględnienia naturalnego cyklu, któremu przechodzi klient”. Widząc te wzorce czasowe, firma może dostosować i dostosować swoje usługi do tych konkretnych kohort. Chociaż analiza kohortowa jest czasami kojarzona z badaniem kohortowym , są one różne i nie należy ich postrzegać jako jednego i tego samego. Analiza kohortowa to w szczególności analiza kohort w odniesieniu do dużych zbiorów danych i analiz biznesowych , podczas gdy w badaniu kohortowym dane są dzielone na podobne grupy.

Przykłady

Celem analityki biznesowej jest analiza i prezentacja przydatnych informacji. Duże, niezróżnicowane zbiory danych mogą obejmować różne typy użytkowników i okresy. Analiza kohortowa analizuje użytkowników każdej kohorty osobno. W analizie kohortowej „każda nowa grupa [kohorta] zapewnia możliwość rozpoczęcia ze świeżym zestawem użytkowników”, co pozwala firmie spojrzeć tylko na dane, które są istotne dla bieżącego zapytania i podjąć na ich podstawie działania.

Na przykład w eCommerce kohortą mogą być klienci, którzy zarejestrowali się w ciągu ostatnich dwóch tygodni i dokonali zakupu. W przypadku oprogramowania kohortę mogą stanowić użytkownicy, którzy zarejestrowali się po określonej aktualizacji lub korzystają z określonych funkcji platformy.

Cohort Analysis Chart - Gaming Example.png

Przykład analizy kohortowej graczy na określonej platformie: Zaawansowani gracze, kohorta 1, będą bardziej zwracać uwagę na zaawansowane funkcje i czas opóźnienia w porównaniu z nowymi rejestracjami, kohorta 2. Po określeniu tych dwóch kohort i przeprowadzeniu analizy gra firmie zostanie przedstawiona wizualna reprezentacja danych specyficznych dla dwóch kohort. Można było wtedy zauważyć, że niewielkie opóźnienie w czasie ładowania przekładało się na znaczną utratę przychodów ze strony zaawansowanych graczy, podczas gdy nowi rejestrujący się nawet nie zauważyli opóźnienia. Gdyby firma po prostu spojrzała na swoje ogólne raporty o przychodach dla wszystkich klientów, nie byłaby w stanie dostrzec różnic między tymi dwiema kohortami. Analiza kohortowa pozwala firmie wychwycić wzorce i trendy oraz wprowadzić zmiany niezbędne do zadowolenia zarówno zaawansowanych, jak i nowych graczy. [ potrzebne źródło ]

Głęboka, praktyczna analiza kohortowa

„Metryka umożliwiająca podejmowanie działań to taka, która wiąże określone i powtarzalne działania z obserwowanymi wynikami [takimi jak rejestracja użytkownika lub realizacja transakcji]. Przeciwieństwem metryk umożliwiających podjęcie działań są metryki próżności (takie jak odwiedziny w sieci lub liczba pobrań), które służą jedynie do dokumentowania bieżącego stanu produkt, ale nie dają wglądu w to, jak się tu znaleźliśmy ani co robić dalej”. Bez przydatnych analiz informacje mogą nie mieć żadnego praktycznego zastosowania; informacje mogą być po prostu niepodlegającymi działaniu wskaźnikami próżności. Chociaż dla firmy przydatna jest wiedza o tym, ile osób jest w jej witrynie, sama ta miara jest bezużyteczna. Aby było wykonalne, musi powiązać „powtarzalne działanie z [] obserwowanym wynikiem”.

Przeprowadzanie analizy kohortowej

Analiza kohortowa składa się z czterech głównych etapów:

  • Określ, na jakie pytanie chcesz odpowiedzieć. Celem analizy jest uzyskanie praktycznych informacji, na podstawie których można podjąć działania w celu poprawy działalności, produktu, doświadczenia użytkownika, obrotów itp. Aby to zapewnić, ważne jest, aby zadać właściwe pytanie. W powyższym przykładzie gier firma nie była pewna, dlaczego traci przychody w miarę wydłużania się czasu opóźnienia, mimo że użytkownicy nadal rejestrowali się i grali w gry.
  • Zdefiniuj metryki, które pomogą Ci odpowiedzieć na pytanie. Właściwa analiza kohortowa wymaga zidentyfikowania zdarzenia, takiego jak wylogowanie się użytkownika, oraz określonych właściwości, takich jak kwota, jaką zapłacił użytkownik. W przykładzie gry zmierzono gotowość klienta do zakupu kredytów do gry na podstawie czasu opóźnienia w witrynie.
  • Zdefiniuj konkretne kohorty, które są istotne. Tworząc kohortę, należy albo przeanalizować wszystkich użytkowników i wybrać ich cel, albo dokonać wkładu atrybutów, aby znaleźć istotne różnice między każdym z nich, ostatecznie odkryć i wyjaśnić ich zachowanie jako określonej kohorty. Powyższy przykład dzieli użytkowników na użytkowników „podstawowych” i „zaawansowanych”, ponieważ każda grupa różni się działaniami, wrażliwością na strukturę cen i poziomami użytkowania.
  • Wykonaj analizę kohortową. Powyższa analiza została przeprowadzona przy użyciu wizualizacji danych , która pozwoliła firmie zajmującej się grami zorientować się, że jej przychody spadają, ponieważ ich lepiej opłacani zaawansowani użytkownicy nie korzystali z systemu wraz ze wzrostem czasu opóźnienia. Ponieważ zaawansowani użytkownicy stanowili tak dużą część przychodów firmy, rejestracje dodatkowych użytkowników podstawowych nie pokrywały strat finansowych wynikających z utraty zaawansowanych użytkowników. Aby temu zaradzić, firma poprawiła czasy opóźnień i zaczęła oferować więcej usług swoim zaawansowanym użytkownikom.
  • Wyniki testu . Upewnij się, że wyniki mają sens.

Zobacz też

Dalsza lektura

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Cohort_analysis&oldid=1137128206 ”