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本文用一個(gè)虛擬例子講述了關(guān)于留存率的B2C群組分析，由此凸顯了群組分析的實(shí)用性與重要價(jià)值。

前言

作為產(chǎn)品經(jīng)理，了解我們對(duì)用戶的持久影響至關(guān)重要，而最簡(jiǎn)單的方法之一是通過(guò)群組分析。

什么是群組分析？讓我們把這個(gè)詞拆開(kāi)來(lái)看。

一個(gè)群組簡(jiǎn)而言之就是一群人。

舉個(gè)例子：以畢業(yè)時(shí)間劃分，2010年的班級(jí)是一個(gè)群組，2011年的班級(jí)則是一個(gè)不同的群組。

你可以劃分任何你想要的群組。比如你可以按家庭收入中位數(shù)進(jìn)行分群、你可以通過(guò)營(yíng)銷活動(dòng)分群、你可以按年齡分群。

群組分析是對(duì)各群組一段時(shí)間的行為數(shù)據(jù)的可視化分析。

換句話說(shuō)，你希望了解行為隨時(shí)間的變化情況，以及不同分群的不同之處。

對(duì)消費(fèi)產(chǎn)品進(jìn)行群組分析最簡(jiǎn)單，那么，讓我們開(kāi)始談?wù)凚2C群組分析吧！

案例：B2C群組分析

下面是一個(gè)虛構(gòu)的關(guān)于留存率的B2C群組分析的示例：

這是一個(gè)二維圖表，因此你必須學(xué)習(xí)如何讀取它的兩個(gè)軸。首先，讓我們從第一行開(kāi)始，從左到右閱讀。

我們有一組用戶在2019年1月7日那一周都激活了他們的新帳戶，這組用戶共包含14,256名用戶。

在第一周之后，只有70.4％的用戶仍然活躍在我們虛構(gòu)的產(chǎn)品中。換句話說(shuō)，14,256 * 70.4％= 10,036個(gè)用戶繼續(xù)活躍。

兩周后，只有35.9％的用戶仍然活躍在我們虛構(gòu)的產(chǎn)品中。換句話說(shuō)，14,256 * 35.9％= 5,118名用戶繼續(xù)活躍。

當(dāng)你從左到右閱讀時(shí)，你可以隨著時(shí)間的推移觀看這一群用戶。一般而言，群組通常會(huì)隨著時(shí)間的推移而變小，因?yàn)樵絹?lái)越少的用戶仍對(duì)該產(chǎn)品感興趣。

8周后，這整個(gè)隊(duì)列幾乎消失了——只有855名用戶（0.6％）留在最初的隊(duì)列中。

現(xiàn)在，讓我們嘗試從上到下閱讀。

我們的第二組用戶在2019年1月14日那一周激活。在這個(gè)特定的一周，我們有18,354名新用戶在我們虛構(gòu)的B2C產(chǎn)品中激活他們的賬戶，這個(gè)數(shù)字增加了29％。

雖然我們可能已經(jīng)聲稱在此分群中擁有更多用戶的勝利，但我們可以立即看到這個(gè)新分群在用戶留存方面表現(xiàn)更差。

在他們的第一周，我們只有34.6％的留存率，而第一組的留存率為70.4％。

雖然第二組用戶數(shù)量更多，但是留存率卻相對(duì)下降了近51%

如果我們繼續(xù)閱讀第1周那一列的數(shù)據(jù)，我們可以看到分群2,3,4都表現(xiàn)不佳，而分群1,5,6,7和8都表現(xiàn)相似。

但是，如果我們看第8周那一列數(shù)據(jù)，很明顯第7和第8組與其他同類組相比具有更高的留存。

上例解析

你可以從B2C群組分析中學(xué)到什么樣的東西？

首先，群組分析使你能夠拆分不同的組，而不是看一個(gè)總指標(biāo)。

如果我們沒(méi)有按群組拆分，那么活躍用戶數(shù)的圖表就是以下這樣：

看起來(lái)我們的活躍用戶正在快速增長(zhǎng)！但是！從這個(gè)圖表中，我們不能看出其實(shí)我們前面幾個(gè)群組的留存率很差。

事實(shí)上，這個(gè)圖表并沒(méi)有告訴我們——我們剛開(kāi)始的用戶都已經(jīng)流失完了！

其次，群組分析使你能夠建立一個(gè)基線，以進(jìn)行快速實(shí)驗(yàn)。下面我們?cè)賮?lái)分析一下：

假設(shè)在1月7日那一周，我們沒(méi)有進(jìn)行任何實(shí)驗(yàn)，這是我們的基線。

在我們的下一個(gè)群組中，假設(shè)我們用了一個(gè)新的落地頁(yè)。新的落地頁(yè)顯然為我們提供了更多的活躍用戶（+ 29％），但這些用戶對(duì)該產(chǎn)品的忠誠(chéng)度較低（第1周保留率減少了51％）。

隨著我們?cè)诮酉聛?lái)的兩周內(nèi)繼續(xù)迭代落地頁(yè)，我們發(fā)現(xiàn)我們無(wú)法吸引更有可能堅(jiān)持使用的用戶。

在第4個(gè)群組，假設(shè)我們又換回了最開(kāi)始的落地頁(yè)。我們看到用戶行為在群組1和群組4中非常相似。

從這里開(kāi)始，我們的客戶支持部門的某個(gè)人建議在產(chǎn)品本身內(nèi)提供實(shí)時(shí)聊天工具。在群組5中，雖然我們的用戶數(shù)量較少，但我們注意到留存率做得更好！

對(duì)于同類群組6，我們稍微調(diào)整了聊天工具，但我們沒(méi)有看到太多改進(jìn)。在第6周，我們財(cái)務(wù)部門的某個(gè)人建議讓用戶在月底付款，而不是讓他們預(yù)先付款。

于是在群組7，當(dāng)我們將新的支付方法作為實(shí)驗(yàn)實(shí)施，我們突然看到在整個(gè)群組的生命周期中留存率一路飆升。

現(xiàn)在，我們?cè)鲩L(zhǎng)部門的某個(gè)人建議添加一個(gè)用戶論壇，我們立刻在群組8實(shí)施。對(duì)于群組8，用戶論壇是一個(gè)很大的勝利——用戶更長(zhǎng)時(shí)間保持了活躍。

通過(guò)使用群組分析，我們可以經(jīng)常進(jìn)行測(cè)試，并了解測(cè)試如何在整個(gè)產(chǎn)品生命周期內(nèi)影響我們整個(gè)用戶群的。

最后，群組分析非常適合識(shí)別你是否存在留存問(wèn)題或用戶獲取問(wèn)題。

很多時(shí)候，當(dāng)B2C公司的增長(zhǎng)停滯不前時(shí)，他們會(huì)嘗試通過(guò)更多的促銷和營(yíng)銷來(lái)保證增長(zhǎng)。然而，他們的增長(zhǎng)仍然停滯不前。那是因?yàn)樗麄兛赡軟](méi)有檢查他們以前的用戶群的留存情況。

如果B2C產(chǎn)品過(guò)于專注于拉新而不是留存，那他們將很快失去用戶群。

另一方面，如果您保留了之前的用戶，那么每周添加的用戶數(shù)量就會(huì)多于流失的用戶，這意味著你的用戶群將會(huì)增長(zhǎng)！

總結(jié)

群組分析是增強(qiáng)分析能力的有效方法，讓你可以看到跨多個(gè)維度的行為，而不是衡量總指標(biāo)。大多數(shù)B2C群組分析將按時(shí)間進(jìn)行分組，因?yàn)榇_定舊群組的保留模式同時(shí)為產(chǎn)品引入新的同類群組至關(guān)重要。在我們的下一篇文章中，我們將介紹如何對(duì)B2B產(chǎn)品進(jìn)行群組分析——這些分類要復(fù)雜得多，但值得我們關(guān)注！

大家有啥建議想法，歡迎評(píng)論區(qū)留言。

原文地址：https://www.productmanagerhq.com/2019/05/introduction-to-cohort-analysis/

原文作者：Clement Kao

編譯作者：兔幾；公眾號(hào)：pm-yeah。

本文由 @兔幾 翻譯發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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