Τι είναι η Ανάλυση Ομάδων (Cohort Analysis);

Η Ανάλυση Ομάδων είναι μια τεχνική συμπεριφορικής ανάλυσης που διασπά ένα σύνολο δεδομένων σε σχετικές ομάδες για ανάλυση, αντί να εξετάζει όλους τους χρήστες ως μία ενιαία μονάδα. Ενώ οι τυπικές αναφορές μπορεί να βλέπουν τους «Συνολικούς Μηνιαίους Ενεργούς Χρήστες» (μια μέτρηση ματαιοδοξίας ή "vanity metric" που αναμειγνύει νέους και παλιούς χρήστες), η Ανάλυση Ομάδων αναγνωρίζει ότι οι χρήστες που εγγράφηκαν σε διαφορετικές χρονικές στιγμές ή επιδεικνύουν διαφορετικές συμπεριφορές έχουν διαφορετικούς κύκλους ζωής. Απαντά στο ερώτημα: «Πώς εξελίσσεται η συμπεριφορά συγκεκριμένων ομάδων με την πάροδο του χρόνου;»

Απομονώνοντας ομάδες με βάση κοινά χαρακτηριστικά, συνήθως την ημερομηνία εγγραφής τους ή μια συγκεκριμένη ενέργεια που έκαναν,  διαχωρίζει την «Ανάπτυξη» (απόκτηση νέων χρηστών) από τη «Διατήρηση» (διατήρηση υπαρχόντων χρηστών). Στην Επιστήμη Δεδομένων (Data Science), αυτό είναι ζωτικής σημασίας για τον καθορισμό της Αξίας Κύκλου Ζωής Πελάτη (CLV) και για τη διάκριση του αν μια αύξηση στα έσοδα οφείλεται σε ένα βιώσιμο προϊόν ή απλώς σε μια προσωρινή καμπάνια μάρκετινγκ.

Πώς Λειτουργεί η Ανάλυση Ομάδας;

Λειτουργεί μέσω μιας διαδικασίας τμηματοποίησης και διαχρονικής παρακολούθησης. Η μεθοδολογία περιλαμβάνει το «κλείδωμα» μιας ομάδας χρηστών στο χρόνο (ή βάσει ιδιότητας) και την παρατήρηση των καμπυλών φθοράς ή ανάπτυξής τους σε σχέση με την ημερομηνία έναρξής τους, και όχι με την ημερολογιακή ημερομηνία.

Α.Τμηματοποίηση (Το «Ποιος»): Η ανάλυση ξεκινά με τον ορισμό της Ομάδας. Οι δύο πιο συνηθισμένοι τύποι στην Επιστήμη Δεδομένων είναι:

    1.Ομάδες Απόκτησης (Acquisition Cohorts): Ομάδες που χωρίζονται ανάλογα με το πότε εγγράφηκαν (π.χ. «Η Ομάδα του Ιανουαρίου» έναντι της «Ομάδας του Φεβρουαρίου»).

    2.Ομάδες Συμπεριφοράς (Behavioral Cohorts): Ομάδες που χωρίζονται από διακριτές ενέργειες (π.χ. «Χρήστες που ενεργοποίησαν το 2FA» έναντι «Χρηστών που παρέλειψαν την εισαγωγή»).

Β.Το Layer Cake (Η «Οπτικοποίηση»): Τα δεδομένα συνήθως οπτικοποιούνται σε έναν τριγωνικό χάρτη θερμότητας (heatmap). Ο άξονας Υ αντιπροσωπεύει τις κοόρτες (οι νεότερες στο κάτω μέρος) και ο άξονας Χ αντιπροσωπεύει τον χρόνο που έχει παρέλθει από την αρχή (Ημέρα 0, Ημέρα 1, Ημέρα 7). Αυτό οπτικοποιεί την «Καμπύλη Διατήρησης» (Retention Curve) για κάθε συγκεκριμένη ομάδα δίπλα-δίπλα.

Γ.Εστίαση στη Βελτιστοποίηση: Συνδέει τις αλλαγές προϊόντων με τη μακροζωία των χρηστών. Ένας επιστήμονας δεδομένων το χρησιμοποιεί αυτό για να εκτελέσει «Επαλήθευση A/B Testing». Εάν η διεπαφή της εφαρμογής άλλαξε τον Μάρτιο, η Ανάλυση Ομάδων αποκαλύπτει εάν η «Ομάδα του Μαρτίου» έχει πιο επίπεδη (καλύτερη) καμπύλη διατήρησης από την «Ομάδα του Φεβρουαρίου», απομονώνοντας τον αντίκτυπο της ενημέρωσης από τον εξωτερικό θόρυβο.

Γιατί Είναι Απαραίτητη για τη Σύγχρονη Επιχείρηση;

Επειδή οι συγκεντρωτικές μετρήσεις λένε ψέματα. Εάν μια επιχείρηση κοιτάζει μόνο τα «Συνολικά Έσοδα», τα υψηλά ποσοστά εγκατάλειψης (churn rates) μπορούν να καλυφθούν από επιθετικές δαπάνες μάρκετινγκ που φέρνουν νέους χρήστες γρηγορότερα από ό,τι φεύγουν οι παλιοί. Η Ανάλυση Ομάδων δίνει προτεραιότητα στη Διατήρηση έναντι της Απόκτησης.

Μετακινεί τις επιχειρήσεις μακριά από στρατηγικές ανάπτυξης «Τρύπιου Κουβά» προς την επικύρωση του «Product-Market Fit». Εφαρμόζοντας μοντέλα Cohort, ένας οργανισμός μπορεί να σταματήσει να εστιάζει στο πόσοι άνθρωποι πέρασαν την πόρτα και να εστιάσει στο πόσοι έμειναν για δείπνο. Μετατρέπει τα γενικά δεδομένα εγκατάλειψης σε διαγνωστική νοημοσύνη, επιτρέποντας στις ομάδες να εντοπίσουν ακριβώς πότε οι χρήστες χάνουν το ενδιαφέρον τους (π.χ. «Χάνουμε το 40% των χρηστών συγκεκριμένα μεταξύ της 2ης και της 3ης εβδομάδας»).

Παράδειγμα

Σκεφτείτε μια Εφαρμογή Παιχνιδιών για Κινητά (Mobile Gaming App) που εφαρμόζει Ανάλυση Ομάδας για να καταλάβει γιατί η ανάπτυξη έχει σταθεροποιηθεί παρά τον υψηλό αριθμό λήψεων:

Σενάριο Α: Ανάλυση Ομάδων για έλεγχο ποιότητας leads.

    1.Παρατήρηση: Η «Ομάδα των Εορτών» (χρήστες που αποκτήθηκαν τον Δεκέμβριο μέσω ακριβών διαφημίσεων) έχει ποσοστό διατήρησης 30 ημερών μόνο 5%, ενώ η «Οργανική Ομάδα» (χρήστες που αποκτήθηκαν μέσω συστάσεων τον Οκτώβριο) είχε ποσοστό διατήρησης 25%.

    2.Μετρήσεις: Κόστος Ανά Απόκτηση (CPA) έναντι Αξίας Κύκλου Ζωής (LTV).

    3.Στρατηγική: Η ομάδα Data Science συμβουλεύει τον CMO να μειώσει άμεσα τη διαφημιστική δαπάνη. Η ανάλυση αποδεικνύει ότι ενώ οι διαφημίσεις φέρνουν όγκο, φέρνουν χρήστες χαμηλής ποιότητας που δεν παραμένουν, με αποτέλεσμα αρνητικό ROI.

Σενάριο B: Ανάλυση Ομάδων Συμπεριφοράς για βελτίωση της δέσμευσης.

    1.Παρατήρηση: Οι χρήστες που εντάχθηκαν σε μια «Συντεχνία» (κοινωνική ομάδα) εντός των πρώτων 3 ημερών παιχνιδιού διατηρούνται σε ποσοστό 60% μετά από έναν μήνα. Οι χρήστες που έπαιξαν μόνοι (solo) διατηρούνται μόνο κατά 10%.

    2.Μετρήσεις: Συσχέτιση Χρήσης Χαρακτηριστικών με τη Διατήρηση.

    3.Στρατηγική: Η ομάδα Προϊόντος επανασχεδιάζει την «Εμπειρία Χρήστη Πρώτης Φοράς» (FTUE). Αντί να κάνουν τη λειτουργία της Συντεχνίας προαιρετική, καθιστούν την ένταξη σε Συντεχνία υποχρεωτικό βήμα στο εκπαιδευτικό στάδιο (tutorial). Επιβάλλουν τη συμπεριφορά που η Ανάλυση Κοόρτης προσδιόρισε ως τον βασικό μοχλό επιτυχίας.