一個(gè)黑客創(chuàng)業(yè)者：今天講Cohort Analysis。 那么，cohort分析是什么呢？ Cohort分析是一種數(shù)據(jù)分析方法，用來(lái)研究特定群體的行為模式和趨勢(shì)。這種分析方法是基于定義共享特征或經(jīng)歷的一個(gè)用戶群體，他們加入產(chǎn)品、服務(wù)或團(tuán)體的時(shí)間點(diǎn)。 我們?cè)谶M(jìn)行cohort分析時(shí)，通常會(huì)選擇一個(gè)特定的行為指標(biāo)（例如購(gòu)買量、使用時(shí)間、流失率等）作為關(guān)注點(diǎn)。然后按照群體對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行分組，比如將用戶按照加入產(chǎn)品的月份進(jìn)行分組。 一般來(lái)講，考慮進(jìn)行cohort分析時(shí)，基本上分為大概五個(gè)步驟就可以啦！ 定義cohort：選擇一個(gè)明確的共享特征或經(jīng)歷作為cohort的標(biāo)準(zhǔn)，比如用戶加入時(shí)間。 數(shù)據(jù)的收集：收集與所選群體相關(guān)的數(shù)據(jù)，特別是與定義的行為指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)處理和整理：將數(shù)據(jù)按照cohort進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)群體在特定時(shí)間內(nèi)的行為指標(biāo)。 數(shù)據(jù)的分析和比較：比較不同cohort之間的行為指標(biāo)，觀察其變化趨勢(shì)。這有助于了解不同群體在時(shí)間上的差異和趨勢(shì)。 根據(jù)結(jié)果做進(jìn)行改進(jìn)：根據(jù)分析結(jié)果，推斷出可能的原因和影響因素，并提出改進(jìn)策略。

如果，你現(xiàn)在依舊不可以理解，或者是思路不是很清晰，我們嘗試進(jìn)行一個(gè)cohort分析的實(shí)際的案例，這樣就可以知曉cohort分析怎么做？ 好的，讓我們以一個(gè)在線繪本故事平臺(tái)為例來(lái)說(shuō)明cohort分析。 現(xiàn)在什么行業(yè)比較火熱呢，要不就AI行業(yè)吧！ 游戲開始：正在閱讀至此的你，現(xiàn)在扮演一位眾多互聯(lián)網(wǎng)公司其中一個(gè)公司的老板。 AI行業(yè)火熱的當(dāng)下，你認(rèn)為你的機(jī)會(huì)來(lái)啦！ 因?yàn)橄翊髲S一樣訓(xùn)練一個(gè)AI模型需要考慮成本問(wèn)題，只好指揮技術(shù)人員基于開源的模型進(jìn)行某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域市場(chǎng)產(chǎn)品推出。 暫時(shí)定義為一個(gè)在線繪本故事閱讀平臺(tái)，目前你的平臺(tái)已經(jīng)運(yùn)營(yíng)一年時(shí)間，想要了解新用戶的留存率以及用戶對(duì)平臺(tái)的使用情況。 我們首先將用戶按照注冊(cè)月份進(jìn)行分組，然后進(jìn)行cohort分析。 我們根據(jù)注冊(cè)時(shí)間將用戶分為不同的cohort，比如一月份注冊(cè)的用戶、二月份注冊(cè)的用戶、三月份注冊(cè)的用戶。接下來(lái)，他們收集每個(gè)cohort的用戶在每個(gè)月的活躍度數(shù)據(jù)（例如在繪本平臺(tái)每個(gè)月登錄的次數(shù)是怎么樣的）。 通過(guò)進(jìn)行cohort分析，他們可以觀察到不同cohort的留存率和活躍度趨勢(shì)。 例如，我們發(fā)現(xiàn)前期，較早注冊(cè)的cohort留存率會(huì)更高，并且在最初幾個(gè)月內(nèi)對(duì)平臺(tái)使用更頻繁。而后續(xù)注冊(cè)的cohort可能留存率較低且使用頻率較低。 基于以上的我們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘整理與分析，我們要行動(dòng)起來(lái)啦！我們可以做出一些決策和改進(jìn)措施。 我們可以嘗試改進(jìn)新用戶的用戶體驗(yàn)，提供繪本閱讀平臺(tái)更好的引導(dǎo)和支持，以提高后續(xù)cohort的留存率和活躍度。我們還可以通過(guò)針對(duì)不同cohort制定個(gè)性化推薦和營(yíng)銷策略，以保證最大化的用戶獲取和保留。 通過(guò)cohort分析，我們的繪本閱讀平臺(tái)可以更深入地了解不同群體的行為模式，并采取有針對(duì)性的措施來(lái)提升平臺(tái)的用戶體驗(yàn)和獲利。