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    七种常见的数据分析法之:同期群分析

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    同期群分析,在数据分析中有点高大上的感觉,这个名字乍一看很酷炫啊,但实际上呢?


    也挺酷炫。


    用一句话来解释同期群分析:按时间维度对用户建立分组,观察分组用户的行为特征表现。


    以上图为例,是诸葛io中留存分析的一张图表,统计每日打开APP的用户,可以叫新增用户在后续7天内的留存情况,也就是产生任意行为的用户数量。


    那么可以得出2个同期群,例如11月27日新增的用户是一个同期群,还有就是11月26日-12月2日期间新增的用户,次日留存率也是一个同期群。


    除了留存,还可以以特定的行为建立同期群,例如某日购买了某件商品的用户或达到一定销售额的用户,同期群分析的目的在于找出有效用户的行为特征。


    例如针对某日产生过购买的用户进行同期群分析,可以查看这类用户的后续活跃、留存、访问内容等相关数据,找出有效用户的影响因素。


    同期群分析有什么用?


    例如:9月份新增用户10万人,10月份新增用户15万人,但9月份新增用户的30日留存用户为1万人,10月份新增用户的30日留存用户也为1万人,哪个月的运营业绩更好呢?


    通过同期群分析,我们可以发现9月份和10月份新增用户的留存用户是相同的,那么9月份的留存率更高,从用户质量角度考虑,9月份的运营成果更好,从有效用户角度考虑,2个月的运营成果相同,从新增用户角度考虑,10月份的运营成果更好。


    同期群分析的目的在于透过现象找到结果,以时间维度建立同期群,除按时间维度考虑,也可以对来源渠道等维度建立同期群。