Cohortanalyse
Veeg om het menu te tonen
Cohortanalyse is een krachtige techniek binnen productanalyse waarmee je groepen gebruikers kunt vergelijken die een gemeenschappelijk startpunt hebben, zoals hun aanmeldmaand of de datum van hun eerste aankoop. Stel je voor dat je een app beheert en wilt begrijpen hoe gebruikers die zich in januari hebben aangemeld zich in de loop van de tijd gedragen ten opzichte van degenen die zich in februari hebben aangemeld. In plaats van alle gebruikers samen te nemen, stelt cohortanalyse je in staat om de retentie en betrokkenheid van elke groep te volgen terwijl ze door hun levenscyclus gaan.
Zie een cohort als een afstudeerklas op school: alle studenten die in hetzelfde jaar zijn begonnen, maken samen hun reis door, en je kunt observeren hoeveel er bij elk mijlpaalmoment overblijven. In productanalyse betekent dit dat je kunt zien of gebruikers uit bepaalde maanden langer blijven, meer betrokken zijn of op verschillende momenten afhaken.
Je zou bijvoorbeeld kunnen merken dat gebruikers die zich in februari hebben aangemeld een hogere retentie in week 4 hebben dan die uit januari. Dit kan wijzen op succesvolle productwijzigingen, seizoensinvloeden of verschillen in acquisitiekanalen. Door gebruikers op te splitsen in cohorten krijg je een duidelijker beeld van hoe productupdates, marketingcampagnes of externe gebeurtenissen specifieke groepen in de loop van de tijd beïnvloeden.
Een cohort is een groep gebruikers die een gemeenschappelijk kenmerk delen, zoals de aanmeldmaand.
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435import pandas as pd # Example user data: user_id, signup_date, activity_date data = [ {"user_id": 1, "signup_date": "2024-01-10", "activity_date": "2024-01-10"}, {"user_id": 1, "signup_date": "2024-01-10", "activity_date": "2024-01-17"}, {"user_id": 2, "signup_date": "2024-01-15", "activity_date": "2024-01-15"}, {"user_id": 2, "signup_date": "2024-01-15", "activity_date": "2024-01-22"}, {"user_id": 3, "signup_date": "2024-02-05", "activity_date": "2024-02-05"}, {"user_id": 3, "signup_date": "2024-02-05", "activity_date": "2024-02-12"}, {"user_id": 4, "signup_date": "2024-02-20", "activity_date": "2024-02-20"}, {"user_id": 4, "signup_date": "2024-02-20", "activity_date": "2024-02-27"}, ] df = pd.DataFrame(data) df["signup_month"] = pd.to_datetime(df["signup_date"]).dt.to_period("M") df["activity_week"] = ( pd.to_datetime(df["activity_date"]) - pd.to_datetime(df["signup_date"]) ).dt.days // 7 # Keeping only the first activity per user per week df_cohort = df.drop_duplicates(subset=["user_id", "activity_week"]) # Counting users in each cohort and week cohort_pivot = ( df_cohort.groupby(["signup_month", "activity_week"])["user_id"] .nunique() .unstack(fill_value=0) ) # Calculating cohort sizes (week 0) cohort_sizes = cohort_pivot[0] retention = cohort_pivot.divide(cohort_sizes, axis=0) print(retention)
Het interpreteren van cohortanalyse-resultaten kan waardevolle inzichten opleveren voor je productstrategie. Als je ziet dat recentere cohorten een betere retentie hebben, kan dit betekenen dat je nieuwste functies of verbeteringen in onboarding effect hebben. Omgekeerd kan een plotselinge daling in retentie voor een specifieke cohort wijzen op problemen met een nieuwe release of een wijziging in marketingtactieken.
Cohortanalyse helpt je verder te kijken dan oppervlakkige statistieken en het werkelijke effect van productwijzigingen op gebruikersgedrag te begrijpen. Door het traject van elke cohort te volgen, kun je vaststellen welke strategieën zorgen voor langdurige betrokkenheid en retentie, en waar je mogelijk je aanpak moet aanpassen om gebruikers terug te laten keren.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
