リテンション分析

誰が戻ってくるかがわかるコホートリテンション分析

利用開始時期でユーザーをグループ化し、その後の期間にどれだけ戻ってくるかを週単位または月単位で確認できます。

解決する課題

理由のあるリテンションを求めるチームのために作られています

なぜがないリテンションの数値

各コホートを、同じワークスペースのイベント、ファネル、リプレイと並べて読み解きます。

1つの全体的な数値は物語を隠します

リテンションを週次または月次のコホートごとに分解します。

別ツールでのリテンション

リテンションは、1つのワークスペースでイベント、ファネル、リプレイのすぐ隣にあります。

ワークフロー

PulsePandaがこれをプロダクトの判断に変える方法

1

コホートにグループ化する

ユーザーは最初に現れた時期ごとにグループ化されます。

2

復帰を測定する

各コホートのどの割合が後の期間に戻ってくるかを見られます。

3

説明する

カーブをファネルやリプレイと比べて、ユーザーが戻ってくる理由を見つけます。

得られるもの

1つのワークスペースに接続された機能

1つのワークスペースに接続された機能
コホート週次または月次の開始期間ごとのリテンション。
曲線後の期間にわたる復帰率。
コンテキストイベント、ファネル、リプレイを同じワークスペースで。

よくある質問

乗り換え前によく聞かれる質問

コホートリテンションとは何ですか?

ユーザーを開始時期ごとにまとめ、後の期間にどの割合が戻ってくるかを測定します。

コホートの期間を選べますか?

はい。コホートを週単位または月単位でグループ化できます。

残りとどのように接続しますか?

リテンションは、カーブの理由を説明するイベント、ファネル、リプレイと同じワークスペースにあります。

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