Data Analyst Professional · Модуль 13 · Урок 46 із 51

Retention, cohorts і повторна поведінка

Retention відповідає не на «скільки активних зараз», а на «яка частка конкретної стартової групи повернулася за тим самим правилом». Потрібні однозначні inclusion event, return event, cohort clock і зріле observation window.

120 хвCohort matrixМінітест: 3 питання

П’ять частин cohort definition

ЧастинаПрикладЧому важливо
Inclusionперша activationодна дата входу в cohort
Returnmeaningful_sessionне будь-який технічний event
Granularitycalendar weekне rolling 7 days без позначки
Populationnew activated usersне змішувати reactivated
ObservationD0, D7, D14, D28однаковий час для cohorts

Класична retention matrix

retention(c, k) = returned_users(c, k) / cohort_users(c)cohort_users(c): users із inclusion date у cohort c returned_users(c, k): ці самі users із return event у period kNA: period ще не завершився 0: period завершився, повернень справді не було

Незріла права частина таблиці не є churn. Для порівняння cohorts використовуйте лише завершені однакові horizons.

Standard, rolling і cumulative — не синоніми

StandardUser повернувся саме у period k.
RollingUser повертався у k та в усі попередні periods за правилом інструмента.
CumulativeUser повернувся хоча б раз до period k.
UnboundedUser активний у k або пізніше; інша survival-like метрика.

Google Analytics cohort exploration прямо розрізняє standard, rolling та cumulative calculation. Назва в dashboard має містити тип, бо криві відповідають на різні питання.

Repeat purchase ≠ retention автоматично

Для subscription продукту return може бути active subscription; для marketplace — completed order; для контенту — meaningful session. Подія має відображати отриману цінність, а не просто push_open або background event.

  • Purchase frequency: orders / active purchasers за horizon.
  • Repeat rate: purchasers із ≥2 orders / first-time purchasers.
  • Time to second order: distribution, а не лише average.
  • Revenue retention: cohort revenue у period / baseline cohort revenue.
  • Reactivation аналізуйте окремо від continuous retention.

Причини хибного порівняння

Calendar

Week Sunday–Saturday не дорівнює rolling seven days.

Identity

Device-only identity дробить cross-device users.

Survivorship

Тільки платники виключають ранній churn.

Campaign mix

Інший acquisition mix змінює total retention.

Порівнюйте cohorts у межах сегментів і робіть weighted reconciliation до total. Descriptive uplift після релізу не є ефектом релізу без контрольного design.

Практика

  1. Заповніть cohort-template для D0/D7/D14/D28.
  2. Позначте незрілі cells як NA.
  3. Порахуйте standard і cumulative окремо.
  4. Побудуйте segment-weighted total і звірте його.
  5. Опишіть identity limits, timezone, late events і privacy threshold.

Офіційні джерела

Готовність до тесту

Ви відрізняєте retention types, не перетворюєте незавершене window на zero і пов’язуєте return event із реальною цінністю продукту.

Практична перевірка · урок 46 з 51

Закріпіть матеріал уроку

Три сценарні питання. Для зарахування уроку потрібно дати щонайменше дві правильні відповіді.

1. Що визначає cohort inclusion event?
2. Що має робити return event?
3. Як трактувати незавершений D28 window?