Винтажный анализ
Винтажный анализ (англ. Cohort analysis) — это разновидность поведенческой аналитики, при которой данные в наборе данных разбиваются на связанные группы (винтажи, англ. cohorts) до проведения анализа. Такие группы обычно объединяет наличие общих характеристик или опыта в течение определённого промежутка времени[1][2]. Винтажный анализ позволяет компании «яснее видеть закономерности на протяжении всего жизненного цикла клиента (или пользователя), а не рассматривать всех клиентов, не учитывая естественные этапы их взаимодействия»[3]. Анализируя такие временные паттерны, компания может адаптировать и настраивать свои услуги для конкретных винтажей клиентов. Хотя винтажный анализ иногда связывают с винтажным исследованием, это различные понятия и их не следует путать. Винтажный анализ применяется для анализа винтажей в рамках больших данных и бизнес-аналитики, тогда как винтажное исследование подразумевает разбиение данных на сходные группы с целью статистического или эпидемиологического анализа.
Примеры
Цель бизнес-аналитики — анализировать и представлять информацию, имеющую практическую ценность[4]. Крупные неструктурированные наборы данных могут содержать самые разные типы пользователей и временные периоды. Винтажный анализ предполагает отдельный анализ пользователей каждого винтажа. В ходе такого анализа «каждая новая группа [винтаж] даёт возможность начать с новой совокупности пользователей»[5], что позволяет компании сосредоточиться только на данных, релевантных текущей задаче и оперативно реагировать.
Например, в электронной коммерции в винтаж могут объединяться клиенты, зарегистрировавшиеся за последние две недели и совершившие покупку. В программном обеспечении винтажем могут быть пользователи, зарегистрировавшиеся после определённого обновления или использующие конкретные функции платформы.
Глубокая прикладная аналитика винтажей
«Прикладная метрика — это такая метрика, для которой можно связать определённые, повторяемые действия с результатами (например, регистрация пользователя или оформление покупки). Противоположностью прикладных метрик являются „тщеславные метрики“ (например, количество посещений сайта или число скачиваний), которые лишь фиксируют состояние продукта, но не объясняют, каким образом оно достигнуто и что делать дальше»[6]. Без прикладной аналитики информация может быть бесполезной; она становится не более чем тщеславной метрикой. Узнать, сколько человек посетило сайт, — полезно, но само по себе этот показатель ничего не даёт. Чтобы стать прикладной, метрика должна увязывать «повторяемое действие с зафиксированным результатом»[6].
Проведение винтажного анализа
Винтажный анализ можно разбить на четыре основных этапа:[7]
- Определите, на какой вопрос вы хотите получить ответ. Цель анализа — получить информацию, на основании которой можно совершенствовать продукт, бизнес, пользовательский опыт, оборот и пр. Для этого очень важно правильно поставить вопрос. Например, в игровом бизнесе компания может не понимать, почему несмотря на приток новых пользователей выручка падает по мере увеличения задержек в системе.
- Определите метрики, которые помогут ответить на вопрос. Корректный винтажный анализ предполагает выявление события (например, покупка пользователем) и важной характеристики (например, сумма оплаты). В рассмотренном игровом примере изучался эффект времени задержки на готовность пользователя покупать игровые кредиты.
- Сформулируйте релевантные винтажи. При выделении винтажей анализируют всю совокупность пользователей — либо адресно, либо по ключевым признакам, чтобы выявить существенные различия между группами и объяснить поведение каждой отдельной группы (винтажа). В приведённом примере пользователей делят на «базовых» и «продвинутых», так как их поведение, чувствительность к стоимости и активности различаются.
- Проведите винтажный анализ. В описанном выше анализе использовалась визуализация данных, позволившая игровой компании увидеть, что снижение активности платящих продвинутых пользователей (вызванное увеличением задержки) сильнее влияет на выручку, чем приток новых (но мало покупающих) пользователей. Для исправления ситуации компании пришлось ускорить работу сервиса и больше ориентироваться на потребности продвинутых игроков.
- Проверьте результаты. Убедитесь, что результаты анализа логичны и соответствуют целям.
Для выполнения винтажного анализа был разработан эффективный OLAP-инструмент — система COOL (англ. COhort OnLine analytical processing system), специально предназначенная для этой задачи[8]. Она обеспечивает крайне низкое время отклика и хорошо подходит для анализа поведения пользователей в крупных системах.
Примечания
Литература
- Cohort Analysis with Google Analytics. Analytics Talk. Justin Cutroni (11 декабря 2012). Дата обращения: 9 июня 2024.
- Get Useful Insights Easier: Automate Cohort Analysis with Analytics & Tableau. Google Analytics Blog. Дата обращения: 9 июня 2024.
- Glenn, Norval D. Cohort Analysis. Quantitative Applications in the Social Sciences vol. 07-005. — 2nd. — Sage Publication, 2005. — ISBN 9780761922155.
- Wilson, Fred The Cohort Analysis. AVC (6 октября 2009). Дата обращения: 9 июня 2024.
- PORTER, JOSHUA COHORT ANALYSIS - MEASURING ENGAGEMENT OVER TIME. 52 Weeks of UX. Дата обращения: 9 июня 2024.
- Intro Guide to Cohort Analysis. Insights Blog. Canopy Labs. Дата обращения: 30 октября 2015. Архивировано 4 апреля 2016 года.