موضوع مقاله: آنالیز کوهورت | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # آنالیز کوهورت | مقدمه: تجزیه و تحلیل کوهورت زیرمجموعه‌ای از تحلیل‌های رفتاری است که داده‌ها را از یک مجموعه داده مشخص می‌گیرد (مانند پلتفرم یک تجارت الکترونیک، برنامه تحت وب یا بازی آنلاین) و به جای این‌که تمام کاربران را به صورت یک واحد ببیند، آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل به دسته‌های مرتبط تقسیم‌بندی می‌کند. | ## بخش 1: آنالیز کوهورت | تجزیه و تحلیل کوهورت به شرکت اجازه می‌دهد تا «الگوهای چرخه عمر یک مشتری (یا کاربر) را به وضوح مشاهده کند، به جای اینکه تمام مشتریان را بدون درنظر گرفتن اینکه چه مسیری را طی کرده‌اند تقسیم کند.» با دیدن این الگوهای زمانی، شرکت می‌تواند خدمات خود را با آن کوهورت‌های خاص مطابقت دهد. هرچند تجزیه و تحلیل کوهورت گاهی به مطالعه کوهورت مربوط می‌شود، اما این دو با یکدیگر تفاوت دارند و نباید آن‌ها را مشابه دانست. هدف تجزیه و تحلیل کوهورت، توصیف دقیق و جزئی تحلیل کوهورت‌ها در رابطه با داده‌های بزرگ و تحلیل‌های تجارت است، درحالی‌که مطالعه کوهورت، اصطلاح جامع‌تری محسوب می‌شود و نوعی از مطالعه را تعریف می‌کند که در آن داده‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم‌بندی می‌شوند. به منظور استفاده عملی یک شرکت از داده‌ها، این اطلاعات باید با شرایط کنونی مرتبط باشند. پایگاه داده‌ای که پر از هزاران یا شاید میلیون‌ها ورودی از داده‌های تمام کاربران باشد، به علت دسته‌بندی‌ها و دوره‌های زمانی متفاوت موجود، کار کسب اطلاعات عملی را مشکل می‌سازد. تجزیه و تحلیل کوهورت عملی، امکان کاوش میان کاربران هر کوهورت مشخص را فراهم می‌کند تا فهم بهتری از رفتارهای آن‌ها مانند بازدید کاربر و میزان پرداختی آن‌ها به‌دست بیاید. در تجزیه و تحلیل کوهورت «هر دسته جدید (کوهورت) فرصتی ایجاد می‌کند تا کار با مجموعه تازه‌ای از کاربران آغاز شود» و به شرکت اجازه می‌دهد تا فقط داده‌های مرتبط با جستجوی خود را ببینند و بر اساس آن اقدام کنند. در تجارت الکترونیک، ممکن است یک شرکت تنها مشتریانی را بخواهد که در دو هفته گذشته عضو شده‌اند و خرید انجام داده‌اند، که این نمونه‌ای از یک کوهورت مشخص است. شاید یک سازنده نرم‌افزار فقط داده‌های کاربرانی را بخواهد که پس از یک آپدیت خاص ثبت نام کرده‌اند یا از یک ویژگی به خصوص پلتفرم استفاده کرده باشند. | ## بخش 2: آنالیز کوهورت | مثالی از تجزیه و تحلیل کوهورت گیمرها روی یک پلتفرم مشخص: گیمرهای خبره (کوهورت 1)، بیشتر از گیمرهای تازه‌کار (کوهورت 2) به امکانات پیشرفته و لگ بازی اهمیت می‌دهند. با مشخص شدن این دو کوهورت و تجزیه و تحلیل آن‌ها، نمایی تصویری از داده‌های مخصوص هر کوهورت در اختیار شرکت بازی‌ساز قرار می‌گیرد. سپس شرکت متوجه می‌شود که با تاخیری کوتاه در مواقع بارگیری بازی، درآمد قابل توجهی از سوی گیمرهای حرفه‌ای از دست داده است، درحالی‌که گیمرهای تازه‌کار حتی متوجه این تأخیر نشده‌اند. این شرکت با بررسی گزارش کلی درآمد از تمام مشتریان خود، قطعا نمی‌توانست تفاوت میان این دو کوهورت را تشخیص دهد. تجزیه و تحلیل کوهورت به شرکت اجازه می‌دهد تا با توجه به الگوها و گرایش‌ها مشتریان، برای راضی نگه داشتن گیمرهای حرفه‌ای و تازه‌کار، تغییرات لازم را انجام دهد. نقطه مقابل متریک‌های عملی، متریک‌های ونیتی هستند (مانند آمار بازدید یا تعداد دانلودها) که تنها وضعیت کنونی محصول را ثبت می‌کنند <span style="color:#222;">و در این‌که چطور به این‌جا رسیدیم یا باید در ادامه چکار کنیم هیچ کمکی نمی‌کنند.»بدون تحلیل‌های عملی، اطلاعاتی که ارائه می‌شوند ممکن است کاربرد عملی نداشته باشند زیرا نقاط داده، فقط متریک‌های ساده انگارانه(vanity metrics) را نشان می‌دهند که نمی‌توان نتیجه خاصی از آن‌ها دریافت کرد. هرچند دانستن تعداد افراد عضو سایت برای شرکت امکان مفیدی است، اما خود این متریک بی‌فایده است. این متریک برای عملی شدن باید «یک عمل قابل تکرار را به یک نتیجه مشاهده شده ربط دهد.» انجام تجزیه و تحلیل کوهورت برای انجام صحیح تجزیه و تحلیل کوهورت، چهار مرحله اصلی وجود دارد: مشخص کنید که به چه سوالی می‌خواهید پاسخ دهید. هدف از تجزیه و تحلیل، به‌دست آوردن اطلاعاتی عملی است که طبق آن برای بهبود کسب و کار، محصول، تجربیات کاربر، بازده و... | ## بخش 3: آنالیز کوهورت | در مثال شرکت بازی‌سازی بالا، این شرکت مطمئن نبود که چرا برخلاف اضافه شدن بازیکن‌ها همچنان با کاهش درآمد مواجه می‌شود. یک تجزیه و تحلیل کوهورت صحیح، نیازمند شناسایی یک رویداد است، مانند عضویت یک کاربر و نکات خاصی مثل میزان پرداختی او. در مثال بالا، تمایل مشتری برای خرید اعتبارات بازی بر اساس میزان تأخیر موجود روی سایت اندازه‌گیری شد. در ساخت یک کوهورت، یا باید تمام کاربران را هدف قرار داد و آنالیز کرد، یا برای یافتن اختلافات مرتبط بین هرکدام از آن‌ها باید مشارکت و همکاری کرد که در نهایت بتوان رفتار آن‌ها را به عنوان یک کوهورت خاص پیدا کرد و توضیح داد. مثال بالا کاربران را به دو دسته "پایه‌ای" و "پیشرفته" تقسیم می‌کند که هرکدام از آن‌ها در رفتار، حساسیت ساختار قیمت‌گذاری و سطح استفاده از بازی تفاوت دارند. <span style="color:#222;">تجزیه و تحلیل بالا با استفاده از مصورسازی داده صورت گرفت که باعث شد شرکت بازی‌سازی متوجه شود افت درآمد آن‌ها به علت عدم پرداخت کاربران پیشرفته و استفاده نکردن آن‌ها از سیستم به علت زیاد شدن تأخیر بوده‌است. از آن‌جایی که این کاربران پیشرفته بخش بزرگی از درآمد شرکت را شامل می‌شدند، اضافه شدن کاربران پایه ضرر مالی ناشی از از دست رفتن کاربران پیشرفته را جبران نمی‌کرد. | ## جمع‌بندی | شرکت برای رفع این مشکل، تاخیرها را از بین برد و توجه بیشتر به کاربران پیشرفته خود را در دستور کار قرار داد.