数据分析 第六篇：同期群分析

同期群（Cohort）属于用户分群里的一个细分类型，是指在规定时间内对具有共同行为特征的用户进行分群。“共同行为特征”是指在某个时间段内的相似行为，它除了按不同时间的新增用户来分类外，还可以按不同的行为来分类，譬如“在2017年6月第一次购买”，“把5月1日~5月7日的注册用户划分为一个群组”等。

一，同期群分析的概念

同期群分析（Cohort Analysis）是对同期群进行分析的方法，在纵向上分析在生命周期相同阶段的群组之间的差异，在横向上分析同期群随着周期推移而发生的变化。

下图是一个典型的同期群表格，表格内部计算的是新增用户每天的留存率，表格有两个轴：

• 横轴是周期，以一天为一个周期，分析从一个周期到七个周期的客户留存率；
• 纵轴是同期群，以一天来划分不同的分组，每一个日期都确定一个同期群。

从纵向和横向两个方面来分析用户的留存率：

• 从横向看，是一个群组的前后对比，比较在不同周期内的客户留存率；
• 从纵向看，是多个不同群组的对比，比较多个群组在相同周期内的客户留存率。

二，价值留存

一般情况下横向的留存率最终会在某天后停留在一个相对稳定的状态，从图中我们可以看到，在第5天留存趋于稳定，这批用户是稳定留存下来的，这就是用户行为的生命周期，即大部分产品的用户的使用行为是随使用时间的推移呈阶段性变化的。

引用知乎上 于晓松关于同期群的见解：

前面说过，产品的用户存在生命周期只是一个假设，原因在于：

• 某个产品用户的生命周期是否存在，存在的话分为几个阶段，每个阶段平均多长时间，是需要对产品的实际用户的行为进行分析得来的。
• 即便一个产品的用户生命周期真的存在，生命周期的长度、阶段、以及不同阶段的长度，也是可以通过产品和运营对其施以影响的。也就是说，用户的生命周期是可以被管理和改变的。

而对产品的用户行为进行同期群分析，是管理和改变用户生命周期的基础。

用户行为的生命周期可以通过同期群分析来取得，并可以通过对产品的改进来影响用户的生命周期，这应该就是同期群分析的魅力所在。

不过在进行用户留存分析时，需要注意：不是所有的用户都对产品有价值，分析用户留存，一定要找到价值行为，分析用户的价值留存。价值是由产品来定位的，可以是利润、流量、活跃度等，只有留存的用户对产品产生价值，才能真实地反映出用户的使用和产品运营的实际效果之间的关系；才不会出现用户很多，但对产品有害无益的现象。

三，同期群分析的优势

同期群分析从细分的用户群体上来检验产品迭代的效果，主要具有以下三种优势。

优势1，细分用户，破开迷雾

同期群分的前提是把用户按初始行为的发生时间进行划分为群组（即同期群），把用户划分为不同的分组，使得数据分析的目标更细分、结果更精确，使得数据分析的结果更能反映事实情况。

优势2，横向比较，量化用户留存率的变化趋势

从初始行为开始，对于同一个分群的用户，留存率在逐渐降低，逐渐到一个稳定的状态。从上图中可以看出，用户留存率降低的趋势是逐渐降低的，最终到一个稳定的值，这批用户无疑是产品的忠实用户了。从用户的留存率上可以看出产品的粘性，如果用户留存率下降的很快，这说明用户的粘性低，流失的很快。

优势3，纵向比较，量化改进的效果

对处于相同生命周期阶段的不同分群进行垂直分析（纵向比较），从而比较得出相似群体随时间的变化。当对产品进行迭代更新时，通过比较不同的同期群，可以从总体上看到，产品的表现是否越来越好了，从而验证产品改进是否取得了效果。从上图中可以看出，在不同的同期群组之间，用户的留存率存在明显提升趋势，这说明，产品的改进取到了较好的效果。换句话说，同期群分析用指标来反映产品改动前后对特定群体的影响，是衡量产品迭代、运营推广效果的关键指标。

 

 

参考文档：

“同期群分析Cohort Analysis”知道不？不知道你就OUT啦！

“同期群”分析的好处是什么？