Kohort Analizi

Kohort analizi iki şeyi sabitler: üyeliği tanımlayan olay ve o olayla birlikte çalışmaya başlayan saat. Aynı takvim haftasında kaydolan herkes tek bir kohort oluşturur ve davranışları takvim tarihine göre değil, kayıttan sonra geçen haftalara göre indekslenir. Bu yeniden indeksleme yöntemin bütün püf noktasıdır; çünkü farklı zamanlarda katılan insanları kendi yaşam döngülerinin tam olarak aynı noktasında yan yana hizalar. Ortaya çıkan sonuç, her satırı bir kohort ve her sütunu edinmeden sonraki bir dönem olan, herkesin tanıdığı üçgen biçimli tablodur.

Tablonun ne anlatabileceğini iki seçim belirler. Kohort genişliği çözünürlüğü belirler: haftalık kohortlar belirli bir kampanyanın etkisini yakalar ama ince ve gürültülü satırlar üretir; aylık kohortlar daha kararlıdır, buna karşılık ay ortasında olan biteni bulanıklaştırır. Gruplama boyutu ise soruyu belirler: kayıt tarihine göre kohortlamak ürünün gelişip gelişmediğini, edinme kaynağına göre kohortlamak hangi kanalın kalıcı insanlar getirdiğini yanıtlar. En değerli içgörü genellikle ikisini aynı anda kesmekten çıkar; ne var ki örneklem büyüklükleri de en hızlı tam orada erimeye başlar.

Tabloyu her zaman iki ayrı yönde okumak gerekir. Bir sütun boyunca aşağı bakmak aynı yaştaki kohortları karşılaştırır ve son değişikliklerin işe yarayıp yaramadığını gösterir; bir satır boyunca ilerlemek tek bir kohortun nasıl eridiğini ve insanların yaşam döngüsünün neresinde ayrıldığını gösterir. Quiz hunisinde puanın kendisi kullanışlı bir kohort boyutudur: lead'leri scorecard'ın kendilerine atadığı puan kademesine göre gruplayın ve her kademenin müşteriye dönüşümünü izleyin. En üst kademe en alttakinden daha iyi dayanmıyorsa düzeltilmesi gereken şey trafik değil, puanlama kurallarının kendisidir.

En yeni kohortlar her zaman en az bilgi verenlerdir, çünkü yalnızca birkaç dönem yaşamışlardır ve tablonun son sütunu bir avuç kişiden oluşur. Kohortlar ayrıca kontrollü birer deney değildir: iki kohort, aralarındaki dönemde dünyanın farklılaştığı her şeyde farklılaşır; buna mevsimsellik, fiyatlama ve rakip hamleleri de dahildir. Dolayısıyla aradaki fark bir nedeni kanıtlamaz, yalnızca bir hipotez önerir. Çoğu kullanıcının hiç ulaşmadığı bir olayla tanımlanan kohort da kullanıcı tabanını değil, kendi kendini seçmiş dar bir grubu tarif eder.

Her hücredeki temel sayı, kohortun o dönemde hâlâ aktif olan payıdır: N döneminde aktif kullanıcı sayısının kohortun başlangıç büyüklüğüne bölümü. Eğrinin nerede düzleştiğine bakın, çünkü bu plato kalıcı olan kullanıcıların payıdır ve baştaki dik düşüşten daha çok şey anlatır. Kohortları ilk hafta rakamları yerine platolarından karşılaştırın; çünkü ilk hafta rakamı onboarding'deki kozmetik değişikliklerle bile kolayca yer değiştirir.

Elde tutmanın ötesinde aynı tabloyu gelir ve nitelikli dönüşüm üzerinde de kurun. Edinmeden bu yana geçen aylara göre izlenen, başlangıçtaki kohort üyesi başına kümülatif gelir, geri ödemenin yeni kohortlarda daha hızlı gelip gelmediğini gösterir. Lead hunilerinde karşılığı, her kohortun satış görüşmesine ulaşan payıdır; bu da erken hacim verip sonrasında hiçbir şey getirmeyen kanalları açığa çıkarır.

En zararlı hata, farklı yaştaki kohortları aynı bakışta karşılaştırmaktır. Üç aylık bir kohort, on iki aylık elde tutmada geçen yılkinden her zaman daha kötü görünecektir; çünkü o sütun basitçe boştur. Her karşılaştırmayı en genç kohortun gerçekten ulaştığı yaşta kesin ve eksik hücreleri sıfır yerine boş bırakın, böylece kimse henüz yaşanmamış bir dönemi elde tutma oranının çöküşü diye okumaz ve rapor yanlış alarm üretmez.

İkinci hata, kohortlar arasındaki farkı ekibin hatırladığı tek değişikliğe atfetmektir. Bir ürün sürümü, bir fiyat testi, mevsimsel bir trafik kayması ve yeni bir reklam kanalı aynı aya denk gelebilir ve kohort tablosu bunları birbirinden ayıramaz. Tablonun yanında sürümlerin ve kampanya değişikliklerinin tarihli bir kaydını tutun; harekete geçmeye değecek kadar önemli bir fark varsa onu yalnızca kohortla değil, kontrollü bir testle de doğrulayın.