Cohort Analysis是一个最常用的分析工具，Cohort其实是一个组群的意思， Cohort Analysis就是分组分析，也可以叫做同期分析。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。Cohort分析受到欢迎的另一个原因是它用起来十分简单，但却十分直观。相较与比较繁琐的损失分析，RFM或者用户聚类等，Cohort只用简单的一个图表，甚至连四则运算都不用，就直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存（或流失）变化情况。
**Cohort模型概述**
Cohort Analysis，也称为分组分析或同期分析，是一种用于研究用户行为和留存率的统计方法。它通过对具有相同特征的用户群体进行分析，揭示了影响用户短期、中期和长期留存的因素。这种方法的吸引力在于其简洁性和直观性，即使不涉及复杂的数学运算，也能清晰地展示用户在特定时间周期内的留存或流失趋势。
**Cohort分析方法**
1. **维度与粒度**
- **维度**：在Cohort分析中，维度指的是用来区分用户群体的属性。例如，可以按照用户注册的时间（如月份）或来源渠道（如广告、推荐链接等）进行分组。这些维度帮助我们理解不同条件下的用户行为。
- **粒度**：粒度涉及到分组的细化程度。在时间维度上，粒度可以是日、周或月；在渠道维度上，粒度可能是具体的产品或网址。粒度的选择直接影响分析的精确度和复杂性。
**Cohort分析实证研究**
Cohort分析通常通过表格形式展现，包含两个主要部分：
1. **Cohort表**：以时间为列，显示每个时间段内新增用户数及其后续月份的留存状态。例如，图1展示了1月新增80用户，其中2月流失3人，3月留存72人等信息。
2. **Cohort留存率表**：与Cohort表类似，但以留存率为单位，通常会呈现间隔月份，便于横向和纵向比较。图2展示了不同月新增用户在后续各月的留存率。
**分析解读**
- **横向比较**：通过观察同一Cohort在不同时间点的留存率，可以评估用户留存的稳定性。如果留存率在某个时间点后趋于稳定，表明有固定比例的用户保持活跃。反之，持续下降的留存率可能预示用户流失问题。
- **纵向比较**：比较不同Cohort在相同时间点的留存率，可以揭示产品和服务的改善情况。理想情况下，新加入的用户应享受到更好的体验，导致他们的留存率逐步提高。
**应用价值**
Cohort分析有助于深入理解公司的运营状况。它可以展示每月新增用户数量的波动，不同月份用户在后续月份的留存和流失趋势，以及总体用户增长是否依赖于新用户。这对于识别用户获取策略的有效性，优化产品或服务，以及制定更精准的用户保留计划至关重要。通过Cohort分析，企业能够更全面地了解用户行为，及时调整策略，以实现可持续的用户增长和更高的用户价值。
