一文看懂商品/用户分析模型——同期群模型

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:915 次浏览
2023-09-14 11:38:33

什么是同期群
同期群是一种划分用户群的方法,它将用户按首次行为的发生时间,划分为不同群组(即同期群),进而分析同期群的行为。常用于产品迭代、运营策略的效果评估。
举个例子
对于APP来说,初始行为是注册。那么在V1版本的产品时注册的人群是一个同期群,在V2版本产品注册的人群是另一个同期群。

什么是同期群分析
对某个群组的用户进行横向比较,可以看出群体在时间上的表现变化。图中例子表明:从首次行为开始,随着时间的推移,后面坚持购买的用户越来越少,而且每个群组都有类似的规律。
对不同群组的用户进行纵向比较,可以看出是否随着优化迭代,新用户的表现是否越来越好了,从而验证业务迭代是否取得了效果。图中的例子,在不同的同期群组之间,用户在每个月的留存率并没有看到明显的变化趋势。

如何进行同期群分析
同期群模型应用得十分普遍,其在商品分析用户分析、渠道分析上都有应用,下面就分不同的应用场景详细介绍一下。
1️用户同期群1:用户留存模型
2️用户同期群2:用户LTV模型
3️商品同期群:商品LTV模型
4️渠道同期群:渠道质量用户分析模型

同期群分析的缺陷
虽然同期群模型能很充分暴露问题,但是缺乏解释问题的能力。
比如通过分析我们发现A渠道崩了,那为啥它突然崩了?这个单靠同期群就解释不了,需要其他用户分析模型来解释。

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