कोहॉर्ट एनालिसिस: एक जैसे यूज़र को समूह में बाँटकर पैटर्न खोजना

आपके 10,000 यूज़र हैं। आपका कुल रिटेंशन 40 प्रतिशत है: 40 प्रतिशत दूसरे महीने में लौटते हैं। लेकिन यह आंकड़ा असली कहानी छिपा लेता है। जनवरी में साइन अप करने वाले यूज़र 50 प्रतिशत पर टिकते हैं। अगस्त में साइन अप करने वाले 20 प्रतिशत पर। यूज़र को कोहॉर्ट में बाँटने पर आपको वे पैटर्न दिखते हैं जो कुल आंकड़े छिपा देते हैं।

कोहॉर्ट एनालिसिस यूज़र को किसी साझा गुण के आधार पर समूहों में बाँटता है (कब साइन अप किया, कहाँ से आए, सबसे पहले क्या किया) और समय के साथ उनके व्यवहार को ट्रैक करता है। यह लेख बताता है कि कोहॉर्ट एनालिसिस कैसे काम करता है, यह वह क्या दिखाता है जो बाक़ी एनालिटिक्स नहीं दिखाते, और रिटेंशन और एंगेजमेंट सुधारने के लिए कोहॉर्ट का इस्तेमाल कैसे करें।

कोहॉर्ट ऐसे यूज़र का समूह है जिनमें कुछ समान है। उन सबने एक ही हफ़्ते में साइन अप किया। वे सब एक ही मार्केटिंग चैनल से आए। उन सबने ऑनबोर्डिंग पूरी की। उन सबने एक ही फ़ीचर इस्तेमाल किया।

कोहॉर्ट क्यों मायने रखते हैं: कुल मेट्रिक्स अंतर को छिपा देती हैं। आपका कुल चर्न 30 प्रतिशत है। आप सोच सकते हैं कि आपके प्रोडक्ट में चर्न की समस्या है और उसे नए सिरे से डिज़ाइन कर दें। लेकिन अगर आप यूज़र को कोहॉर्ट में बाँटें, तो पता चलता है: ऑनबोर्डिंग पूरी करने वाले यूज़र 10 प्रतिशत पर चर्न होते हैं, ऑनबोर्डिंग छोड़ने वाले 70 प्रतिशत पर। आपकी समस्या प्रोडक्ट नहीं है, ऑनबोर्डिंग है। कोहॉर्ट असली समस्या दिखाते हैं।

ट्रैक करने लायक कोहॉर्ट के प्रकार

समय पर आधारित कोहॉर्ट: यूज़र को इस आधार पर बाँटें कि उन्होंने कब साइन अप किया। जनवरी के कोहॉर्ट को 12 महीने तक ट्रैक करें। फ़रवरी के कोहॉर्ट को 11 महीने तक। इससे मौसमी पैटर्न और समय के साथ यूज़र की गुणवत्ता के ट्रेंड दिखते हैं। क्या जुलाई के साइनअप का रिटेंशन इसलिए ख़राब रहा कि जुलाई में प्रोडक्ट कम निखरा हुआ था? क्या नवंबर के साइनअप का रिटेंशन इसलिए बेहतर रहा कि आपने ऑनबोर्डिंग सुधारी थी?

व्यवहार पर आधारित कोहॉर्ट: यूज़र को इस आधार पर बाँटें कि उन्होंने क्या किया। जिन यूज़र ने पहले हफ़्ते में किसी दूसरे यूज़र को बुलाया। जिन्होंने दूसरे हफ़्ते में पेड टीम बनाई। जिन्होंने ट्यूटोरियल देखा। इससे पता चलता है कि कौन से शुरुआती व्यवहार लंबे समय के रिटेंशन का संकेत देते हैं। अगर पहले हफ़्ते में ऑनबोर्डिंग पूरी करने वाले यूज़र, उसे छोड़ने वालों से 3 गुना ज़्यादा टिकते हैं, तो ऑनबोर्डिंग बहुत अहम है।

सोर्स पर आधारित कोहॉर्ट: यूज़र को इस आधार पर बाँटें कि वे कहाँ से आए। ऑर्गेनिक सर्च से आए यूज़र। विज्ञापन से आए यूज़र। रेफ़रल से आए यूज़र। इससे पता चलता है कि कौन से ट्रैफ़िक सोर्स अच्छी गुणवत्ता वाले, वफ़ादार यूज़र लाते हैं और कौन से एक बार आकर चले जाने वाले। हो सकता है विज्ञापन संख्या लाएँ पर रिटेंशन कम हो। हो सकता है रेफ़रल कम संख्या लाएँ पर रिटेंशन ऊँचा हो।

डेमोग्राफ़िक कोहॉर्ट: यूज़र को जगह, कंपनी के आकार या इंडस्ट्री के हिसाब से बाँटें। अमेरिका के यूज़र अंतरराष्ट्रीय यूज़र से बेहतर टिकते हैं। बड़ी कंपनियों के यूज़र छोटी टीमों से ज़्यादा टिकते हैं। इससे पता चलता है कि कौन से सेगमेंट आपके सबसे अच्छे ग्राहक हैं और ध्यान कहाँ लगाना है।

कोहॉर्ट रिटेंशन टेबल कैसे पढ़ें

कोहॉर्ट टेबल में यूज़र (पंक्तियाँ) और महीने (कॉलम) दिखते हैं। पहला कॉलम शून्य महीना है (जिस महीने साइन अप किया)। पहला महीना साइनअप के बाद का पहला महीना है। दूसरा महीना दूसरा। संख्याएँ दिखाती हैं कि मूल कोहॉर्ट के कितने प्रतिशत यूज़र लौटे।

उदाहरण: जनवरी का कोहॉर्ट, 1,000 यूज़र

शून्य महीना: 100 प्रतिशत (सभी 1,000)

पहला महीना: 70 प्रतिशत (700 लौटे)

दूसरा महीना: 50 प्रतिशत (500 लौटे)

तीसरा महीना: 40 प्रतिशत (400 लौटे)

इससे दिखता है: आप पहले महीने में 30 प्रतिशत खोते हैं, फिर आंकड़ा स्थिर हो जाता है। आप लंबे समय में 40 प्रतिशत बनाए रखते हैं।

अलग-अलग कोहॉर्ट की तुलना करें। अगर जनवरी 40 प्रतिशत और फ़रवरी 35 प्रतिशत बनाए रखता है, तो फ़रवरी थोड़ा कम है। अगर नवंबर 20 प्रतिशत और दिसंबर 60 प्रतिशत बनाए रखता है, तो कुछ बदला है। दिसंबर का कोहॉर्ट अलग है।

कोहॉर्ट वह क्या दिखाते हैं जो बाक़ी मेट्रिक्स छिपाती हैं

आपका कुल मासिक रिटेंशन 50 प्रतिशत है। ठीक-ठाक लगता है। पर आपके अप्रैल के कोहॉर्ट का रिटेंशन 70 प्रतिशत है, अगस्त के कोहॉर्ट का 30 प्रतिशत। अप्रैल और अगस्त के बीच कुछ बदला। क्या आपने प्रोडक्ट में बदलाव किया? ऑनबोर्डिंग में बदलाव किया? कोहॉर्ट बताते हैं कि आपके प्रोडक्ट की गुणवत्ता कब बदली।

आपका कुल एक्टिवेशन (ऑनबोर्डिंग पूरी करने वाले यूज़र) 60 प्रतिशत है। पर पेड विज्ञापनों से आए यूज़र 30 प्रतिशत पर एक्टिवेट होते हैं, जबकि ऑर्गेनिक सर्च से आए 80 प्रतिशत पर। अब आप जानते हैं: आपकी विज्ञापन टार्गेटिंग ग़लत लोगों को ला रही है। टार्गेटिंग ठीक करें, ऑनबोर्डिंग नहीं।

कोहॉर्ट वे समस्याएँ दिखाते हैं जो कुल मेट्रिक्स से छूट जाती हैं।

कोहॉर्ट एनालिसिस में आम ग़लतियाँ

कोरिलेशन को कॉज़ेशन समझ लेना: ऑनबोर्डिंग पूरी करने वाले यूज़र, उसे छोड़ने वालों से 3 गुना बेहतर टिकते हैं। क्या ऑनबोर्डिंग रिटेंशन की वजह है? ज़रूरी नहीं। हो सकता है जिन यूज़र को इतनी परवाह है कि वे ऑनबोर्डिंग पूरी करें, वे टिके रहने की भी उतनी ही परवाह करते हों। ऑनबोर्डिंग इरादे का संकेत है, ज़रूरी नहीं कि रिटेंशन की वजह हो। कॉज़ेशन का दावा करने से पहले टेस्ट करें।

अलग-अलग आकार के कोहॉर्ट की तुलना करना: आपके जनवरी के कोहॉर्ट में 5,000 यूज़र हैं। दिसंबर के कोहॉर्ट में 100। इनके रिटेंशन रेट की तुलना करना ठीक नहीं। छोटे कोहॉर्ट में शोर ज़्यादा होता है। तुलना से पहले आंकड़ों के स्थिर होने का इंतज़ार करें।

मौसमी असर को अनदेखा करना: नवंबर और दिसंबर के कोहॉर्ट का रिटेंशन हमेशा ख़राब रहता है, क्योंकि छुट्टियाँ आ जाती हैं। जनवरी के कोहॉर्ट का रिटेंशन अक्सर बेहतर रहता है, क्योंकि लोगों में नए साल का जोश होता है। यह कहने से पहले कि एक कोहॉर्ट बेहतर है, अपने मौसमी पैटर्न समझ लें।

काफ़ी इंतज़ार न करना: आपने दो हफ़्ते पहले एक कोहॉर्ट बनाया। अभी रिटेंशन न मापें। मायने रखने वाले पैटर्न देखने के लिए कम से कम 30 दिन चाहिए। बेहतर: 90 दिन इंतज़ार करें।

कोहॉर्ट से रिटेंशन कैसे सुधारें

पहला चरण: वह कोहॉर्ट पहचानें जो सबसे अच्छा टिकता है। जनवरी का कोहॉर्ट 60 प्रतिशत पर टिकता है। दिसंबर का कोहॉर्ट 30 प्रतिशत पर। जनवरी आपका नमूना है।

दूसरा चरण: पता करें कि अलग क्या है। क्या जनवरी के कोहॉर्ट ने अलग ऑनबोर्डिंग देखी? क्या वे प्रोडक्ट के किसी अलग वर्शन के दौरान आए? क्या उन्होंने अलग मार्केटिंग संदेश पर प्रतिक्रिया दी?

तीसरा चरण: वह फ़र्क़ कम रिटेंशन वाले कोहॉर्ट पर लागू करें। दिसंबर के साइनअप पर जनवरी की ऑनबोर्डिंग इस्तेमाल करें। देखें कि रिटेंशन सुधरता है या नहीं।

चौथा चरण: नए कोहॉर्ट को मापें। क्या बदलाव काम करता है? कोहॉर्ट आपको समूह के हिसाब से टेस्ट और माप करने देते हैं।

कोहॉर्ट बनाम सेगमेंट बनाम फ़नल

सेगमेंट एक झलक है: वे यूज़र जिन्हें हम आज टार्गेट कर रहे हैं। कोहॉर्ट एक सफ़र है: यूज़र का एक समूह जिसे हम समय के साथ देखते हैं। फ़नल एक रास्ता है: कितने प्रतिशत यूज़र एक चरण से अगले चरण पर जाते हैं।

सेगमेंट जवाब देते हैं “हमारे यूज़र अभी कौन हैं?” कोहॉर्ट जवाब देते हैं “क्या हमारे यूज़र टिकते हैं?” फ़नल जवाब देते हैं “यूज़र कहाँ छोड़ देते हैं?” आपको तीनों नज़रिए चाहिए।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल