什么是同期群（Cohort）？

同期群是一種用戶分群的方式。

同期群按用戶的新增時間將用戶分群，得到的每個群叫一個同期群。

舉個例子：

從上帝視角看，對地球這個產(chǎn)品的用戶（即人類）的進行劃分，得到的同期群就是「70后」、「80后」、「90后」、「00后」……（按新增即出生時間劃分）。

對您的產(chǎn)品來說，對用戶劃分得到的同期群就是「本周新增的用戶」、「上周新增的用戶」、「上上周新增的用戶」……當然也可以按天或按月劃分，時間顆粒度可大可小，但重要的是按新增時間劃分。

什么是同期群分析（Cohort Analysis）？

同期群分析是指將用戶進行同期群劃分以后，分析和對比不同同期群組用戶的相同指標，這套分析方法就是同期群分析。

要點：

對用戶進行同期群劃分

對比不同同期群組（比如本周新增用戶和上周新增用戶的）

的相同指標（比如注冊轉化率）

為了便于理解，這里舉幾個同期群分析例子以供參考：

| 例1 |

現(xiàn)象：一個App，某一天有100位新用戶安裝并“首次”使用，一天后還剩98人用，兩天后…三天后……N天后還有95人在用。

結論：這個產(chǎn)品的粘性非常非常好，幾乎全部用戶都留存下來，沒有流失。

| 例2 |

現(xiàn)象：還是這個App，3月份的新增用戶有XXX人，其中只有3%的人安裝了第二天還在用。經(jīng)過運營的改進，4月份的新增用戶有YYY人，安裝第二天還在用的人提升到了15%。又經(jīng)過產(chǎn)品改進，5月份的新增用戶有ZZZ人，安裝第二天還在用的人提升到了30%。

結論：改進前，這個產(chǎn)品非常糟，第二日流失率相當高；但多次產(chǎn)品改進后，其用戶粘性得到了大幅提升。

| 例3 |

現(xiàn)象：某電商應用，首次產(chǎn)生購買行為的用戶：在“首次購買”之后第一個月內平均買買買10次，在之后第二個月內平均買買買8次，但到了第三個月，平均買買買不足1次。

結論：用戶的購買行為在首次發(fā)生2個月后驟降，應進一步分析背后原因，并加以改善。

Why 同期群分析？

進行同期群分析最重要的原因是：

同一項產(chǎn)品改進，對不同同期群中的用戶，產(chǎn)生的影響是不同的，分開衡量才更能反映真實的情況。

舉例來說：

「計劃生育」這項偉大的產(chǎn)品策略，只影響「50后 ~ 90后」幾個同期群中的用戶。因為：計劃生育開始實施時，50前的人們已經(jīng)過了生育年齡，而計劃生育結束（全面放開二孩）時，00后還未到生育年齡。

對于產(chǎn)品來說也是如此：

如果你為產(chǎn)品增加新手引導，那么只對之后新增的用戶（同期群）產(chǎn)生影響，而不會改變老用戶的行為；

如果你準備發(fā)放優(yōu)惠券，那么對剛剛注冊的用戶和已長期使用的忠實用戶，產(chǎn)生的效果會有差別；

……

如何應用同期群分析？

同期群分析是一種分析方法，但更重要的是其背后的思考方式。

所以，請確保你已經(jīng)充分理解了同期群的概念、同期群分析的基本思路以及為什么應該采用同期群分析（如果還不清楚，請重新、反復閱讀前文）。

一旦你掌握了它，只要有合適工具（比如諸葛io）的幫助，您幾乎可以在任何場景下使用它：

衡量產(chǎn)品業(yè)務的整體進展；

評估產(chǎn)品改版的效果；

優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗；

尋找產(chǎn)品改進關鍵點；

提升用戶參與度；

……

小結

總的來說，所謂同期群分析方法，就是將用戶按初始行為的發(fā)生時間進行劃分為群組。

對處于相同生命周期階段的用戶進行垂直分析（橫向比較），從而比較得出相似群體隨時間的變化。如上圖的例子表明：從初始行為開始，用戶的使用頻率在逐漸降低。

通過比較不同的同期群，可以從總體上看到，應用的表現(xiàn)是否越來越好了。從而驗證產(chǎn)品改進是否取得了效果。

現(xiàn)在，你能理解同期群分析了嗎？