Fannel, Kohorten, Retention

Der Funnel zeigt, wo das Skript verloren geht, die Kohorte zeigt, wie sich vergleichbare Gruppen im Laufe der Zeit verhalten, die Aufbewahrung zeigt, ob die Nutzer zum Wert zurückkehren. Diese Tools ergänzen sich, aber die Ausgabe hängt von den genauen Ereignissen, dem Beobachtungsfenster und dem sinnvollen Segment ab.

Warum brauchen Sie Fannels, Kohorten und Retention?

Wie Fannelle (Trichter) funktionieren

Ein Fannel ist ein Schritt-für-Schritt-Prozess, ein Schritt-für-Schritt-Prozess, wie das Registrieren, Ausfüllen eines Profils, Kaufen, und bei jedem Schritt fällt ein Teil des Benutzers ab, und wenn Sie wissen, wohin die Metrik geht, wissen Sie, wo Sie nach dem Problem suchen müssen.

**Beispiel: Es gibt 10.000 Downloads in einer mobilen App, nur 6.000 registriert, 3.000 erste Bestellung, und der Feed zeigt die Hauptlücke zwischen Download und Anmeldung, daher müssen wir das Onboarding verbessern.

Warum brauchen wir Kohorten?

Eine Kohorte ist eine Gruppe von Benutzern, die ein Produkt ungefähr zur gleichen Zeit oder mit einer einzigen Aktion verwendet haben, wobei Kohorten normalerweise nach Registrierungsdatum oder bei der ersten Bestellung betrachtet werden.

Kohorten helfen, die Wirkung von Neuheiten nicht mit Gewohnheiten oder Schwärmen zu verwechseln, denn wenn die Beibehaltung einer neuen Kohorte unter die vorherigen fällt, ist möglicherweise etwas gebrochen oder der Test ist fehlgeschlagen.

**Beispiel: Entwickler führen neues Onboarding ein. Kohortenanalysen zeigen, dass diejenigen, die ein neues Onboarding durchlaufen haben, mit größerer Wahrscheinlichkeit eine Zahlung erhalten als die vorherige Kohorte.

Warum die Retention überwacht werden sollte

Die Retention ist der Prozentsatz der Benutzer, die nach einer bestimmten Zeit zu einem Produkt zurückkehren. Schwache Retention = hohe Abwanderung, fast immer ein Problem im Produkt oder dessen Wert.

** Fall: Tag 1 Retention ist 38%, Tag 7 12%, und wenn Push-Benachrichtigungen verbessert werden, ist das Experiment eingestellt.

Wie man Fannels baut und Engpässe findet

Stufe für Stufe

Liste die wichtigsten Aktionen, ohne die die Umwandlung nicht möglich ist. Für den E-Commerce: besuchen → in den Warenkorb hinzufügen → Registrierung starten → Zahlung.

Wie man die Zahlen in jeder Phase fixiert

In den Berichten sehen Sie Konvertierungen zwischen den Phasen: Wie viele Benutzer haben einen Schritt durchlaufen, wie viele sind abgefallen, wenn Sie es als Sitzungen in einer Phase und Sie denken, es als Benutzer in einer anderen, werden Sie Fehler bekommen.

**Beispiel: Bei einem Fintech-Service ist die Lücke zwischen dem Ausfüllen des Fragebogens und der Verknüpfung der Karte nach der Optimierung der Benutzeroberfläche um 9 Prozentpunkte gestiegen.

Experiment: Wie man die Auswirkungen von Veränderungen misst

Wenn Sie beispielsweise eine Hypothese testen, vereinfachen Sie die Auftragsform, vergleichen Sie den Fannel davor und danach, sehen Sie den Unterschied in den Kohorten, zählen Sie den Auftrieb nicht nur in der Umwandlungsphase, sondern auch auf die Retension.

** Fall: Im FMCG A/B-Test, dem neuen Checkout-Test, zeigte Fannel, dass das Hinzufügen von automatischen Conversions zur Zahlung und eine Kohorte neuer Benutzer mit einem neuen Checkout einen zweiten Kauf häufiger in einer Woche tätigen.

Amplitude: Funnel Analysis Overview

Wie man Kohorten sammelt und das Verhalten der Benutzer liest

Grundlegende Ansätze für Kohortenkonstruktion

In der Produktanalytik basieren Kohorten am häufigsten auf:

• Datum der Registrierung oder der ersten Maßnahme
• Anziehungskanal (Organik, Werbung, Affiliates)
• Erstes Produkt oder erste Funktion

Wenn man sich alle Daten anschaut, können die Schlussfolgerungen falsch sein: Zum Beispiel Benutzer, die nach der Kampagne gegangen sind, verderben die allgemeinen Metriken.

Wie man Kohorten in Dynamik liest

Öffnen Sie einen Kohortenbericht in BI- oder Produktanalysen, vergleichen Sie die Renditen verschiedener Kohorten und suchen Sie nach Änderungen im Produkt oder Marketing, wenn eine neue Kohorte schneller abfällt.

**Beispiel: Eine Online-Bildungsplattform bemerkte einen Tag 7 Retention Drawdown in der Kohorte nach dem Start eines Promo-Codes: Benutzer aktivierten Testphasen und brannten aus, ohne zu einer kostenpflichtigen Version zu wechseln.

Verwenden Sie Heatmap, Kohortentabelle oder Liniendiagramm, um das Bild zu visualisieren.Tools: Amplitude (Kohortenanalysehandbuch), Mixpanel.

Retention: Wie man berechnet und was man verwendet

Arten des Einbehalts

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Retention zu zählen:

• Klassische Aufbewahrung (Rückgabe an einem bestimmten Tag)
• Rollhaltung (zu oder später als zur angegebenen Zeit zurückgegeben)
• Bracketed (Synonym Rolling)

Es ist wichtig, nicht mit der DAU / MAU verwechselt zu werden: Letzteres zeigt den Anteil der aktiven, berücksichtigt jedoch nicht die Kohorte.

Große Fallen und Fehler

Ein häufiger Fehler besteht darin, Kohorten nach dem falschen Ereignis zu zählen oder Metriken von neuen und alten Benutzern zu mischen, und ein weiteres Anti-Muster besteht darin, die Aufbewahrung mit Mechaniken zu verbessern, die den Kernwert des Produkts nicht beeinflussen.

** Fall: Zu viele unnötige Fluffs stufen vorübergehend die Aufbewahrung von Tag 1 ein, führen jedoch bis zum Ende des Monats zu einer Bereinigung der App.

Wie man sich für Produktlösungen bewirbt

Retention ist der Hauptbezugspunkt für Features, Marketingkampagnen oder neue UX. Wenn das Ergebnis des Experiments keine langfristige Wirkung auf die Kohortenretension hat, ändern Sie die Richtung.

Was man aus Analytics Schlussfolgerungen ziehen kann

Wie man experimentelle Effekte verfolgt

Messen Sie für jeden Produkttest Metriken, nicht nur Conversions, sondern auch Kohortenretentionsdynamiken, sonst können Sie die langfristige Leistung unmerklich verschlechtern.

** Beispiel: Fintech hat Gamification hinzugefügt. Die Conversion ging weiter, aber nach einem Monat verschwand die Kohorte neuer: Die Mechaniken drehten sich nicht um den Kernwert.

Welche Entscheidungen werden am häufigsten getroffen

• Ändern Sie die Form des Onboardings, wenn Kohorten neuer Benutzer die Retention verlieren.
• Entfernen Sie die Phasen des Fannels, in denen die meisten Benutzer verloren gehen.
• Reverse-Funktion oder Rabatt, wenn neue Kohorten bei Renditen schlechter werden.

**Tipp: Betrachten Sie Analysen immer nicht nur anhand allgemeiner Metriken, sondern auch anhand von Kohorten und Retentionen, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringert.

Anti-Muster und typische Fehler

Falsche Gruppierungen und die Mischung aus Kohorte/Trichter

Mischen Sie nicht verschiedene Kanäle der Anziehung oder Regionen. Vergleichen Sie ähnliche Kohorten über Entfernungen, oder Sie erhalten einen Brei.

Konzentrieren Sie sich nur auf die kurze Retention

Das kurzfristige Wachstum von Tag 1 spart nicht, wenn Tag 7 und Tag 30 nahe null liegen.Jagen Sie keine Zahlen, ohne Wiederholungszyklen zu bewerten.

Chaotisches Sammeln von Veranstaltungen

Wenn es keine Einheit beim Sammeln von Ereignissen und bei den Interpretationsschritten gibt, sind alle Ergebnisse nicht repräsentativ.

FAQ: Eine kurze Zusammenfassung des Haupt

**Wie unterscheidet sich der Fannel von den Kohorten? Ein Kanal ist der Weg eines Benutzers in einem Moment. Eine Kohorte ist eine Gruppe von Benutzern nach Zeit oder Ereignis und ihrem Verhalten in der Dynamik.

**Was ist, wenn die Retention an Tag 1 hoch ist und dann stark abfällt? Oft ist die Ursache ein starker Auslöser in der ersten Phase, aber es gibt keinen Wert, um zurückzukehren.

** Können Fannel und Kohorten auf verschiedenen Ereignissen aufgebaut werden? Ja, der Fannel ist oft auf Schlüsselstufen, Kohorten am Eingang oder der ersten Aktion aufgebaut.

**Woher wissen Sie, welche Kohorte wichtiger ist? Schauen Sie sich die Kohorten nach Zielaktionen und den Kanälen an, die für das Unternehmen von Bedeutung sind, und Sie können sehen, wer sich auszahlt und wie schnell.

**Welche Werkzeuge werden für die Kohortenanalyse benötigt? Amplitude, Mixpanel, Looker, eigene BI-Systeme mit Cross-Tables und Heatmap.

**Was ist, wenn alle Kohorten einen Drawdown zeigen? Überprüfen Sie auf Fehler, Produktänderungen, Marketing oder externe Faktoren, der Traffic hat sich möglicherweise verschlechtert oder es sind technische Fehler aufgetreten.