成長する成長：このオープンソースコードを使用して独自のコホート分析を実行します

公開: 2022-03-11

Alejandro Rigatusoは、FacebookやTwitterへの投稿を簡単にスケジュールできるPostcron.comの創設者です。 あなたは[email protected]で彼に連絡することができます。

コホート分析、保持、および解約は、会社の構築における主要な指標の一部です。

しかし、これはコホート分析に関する単なる別の記事ではありません。 トピックの重要性をすでに知っていて、紹介をスキップしたい経験豊富なデータサイエンティストの場合は、シミュレーターにジャンプして、コホート分析を行い、保持、チャーン、およびチャーンに基づいてスタートアップの成長をシミュレートする方法を学ぶことができます。他の多くの要因、または私がオープンソースにしたソフトウェアであなた自身のPayPalログを分析してください。

ただし、これらが周りの最も重要な指標のいくつかであることに気付いていない場合は、読み続けてください。

コホート分析の概要

まず、コホート分析の定義を使用して、ここで話していることを理解しましょう。 簡単に言えば、コホートは、共通の定義特性を持つ被験者のグループです。 多分それは彼らの年齢、多分それは彼らの国籍、多分それは彼らの出生地などです。

年齢は特に良い例です。 多くの場合、60年代から80年代に生まれた人々を「ジェネレーションX」のメンバーと呼び、80年代から90年代に生まれた人々を「ジェネレーションY」のメンバーと呼びます。 各コホート、各世代には、独自の特徴があります。

同様に、どの企業も顧客をコホートごとにグループ化して分析できます。 顧客を分析するための一般的で非常に便利な方法は、顧客がサービスの使用を開始した日付で顧客をグループ化することです。

シリコンバレーに関するこの匿名の引用は、意味のあるコホート分析を実行することの重要性を強調しています。

つぶやき

「先月の収益のうち、1年前にあなたと一緒に仕事を始めた顧客からの収益はどれくらいですか？ 」何かありますか？ 新規ユーザーは見栄えがよいかもしれませんが、サインアップだけでは収益とは一致しません。 あなたは答えを知っていますか？ そうでない場合は、コホート分析について学ぶことが役立ちます。

コホート、保持、およびチャーン分析

コホートごとに収益を分析すると、収益のどれだけが新しいユーザーからのもので、どれだけが古いユーザーからのものであるかを（月単位で）推測できます。 さらに、次のステップに進み、チャーンの保持とアカウンティングに起因する将来の収益を非常に高い精度で予測できます。

さて、コホートは共通の特徴を持つ人々のグループであることがわかりました。 ここから、例を挙げて、新しいヒップクラウドコンピューティングのスタートアップの指標を調べます。 まず、1つのコホートだけを分析することから始めましょう。 この場合、2012年1月に私たちと一緒に働き始めた顧客を見ていきます。

計算する必要のある最初の重要な指標は保持です。2月に新しい1月のユーザーの何人がまだ私たちと一緒にいましたか？ 1月に100人のサブスクライバーがいて、サブスクリプションをキャンセルすることを決定したのは20人だけで、2月には残りの80人のサブスクライバーが残っているとします。 基本的な保持分析によると、これは80％の保持率です。 ここで、8人の顧客が2月にキャンセルすることを決定したとしましょう。 したがって、3月には80-8=72人のユーザーがいます。 72/80 = 90％であるため、2012年1月のコホートでは2か月後に90％の保持がありました。

コホートの初期サイズの関数として保持を計算する人もいますが、私は各コ​​ホートの前月の関数として保持を計算することを好みます。

解約率はもう1つの重要な指標です。 これは、保持の観点から定義できます。チャーン=1-保持。 したがって、80％の保持は、20％のチャーンを意味します。 言い換えれば、それは顧客があなたのサービスを離れる率です。

クラウドコンピューティングのスタートアップに戻って、理想的な（非現実的な）ケースを分析しましょう：100％の保持率。 つまり、お客様がサービスを離れることはなく、キャンセルすることもありません。 私たちの会社が月に1,000人の新規顧客を獲得したとしましょう。 24か月後、この会社には24,000人のアクティブな顧客がいます。 悪くない。 残念ながら、このシナリオは基本的に不可能です。100％の保持は、スタートアップの楽園にのみ存在します。

コホートの例のこの保持分析では、不可能な100％の保持が示されています。

さて、もう少し現実的にして、私たちの会社の保持率は90％だとしましょう。 言い換えれば、各コホートは毎月顧客の10％を失っています。 繰り返しになりますが、毎月1,000人の新規顧客を想定します。

この場合、2012年1月に1,000人の新規ユーザーを獲得した後、2月に100人の顧客を失い、3月に90人、4月に81人の顧客を失いました。 このグラフがどのように見えるか見てみましょう。

今回のコホート分析ソフトウェアは、各コホートで10％のチャーンを示しています。

前のコホートグラフを見ると、アクティブユーザーの総数が約9,000の飽和点に達していることがわかります。 この会社は、月に1,000人のユーザーを受け入れている場合でも、9,000人のユーザーを超えて成長することはないことを数学的に示すことができます。

90％の顧客維持率で月に1000人の新規ユーザーがいるため、24か月後に月間アクティブユーザーは約9,000人になります。 これを100％の保持率と比較すると、理想的なケースの37.5％（24,000人の顧客）しかありません。

簡単に言えば、保持率が10％低下すると、24か月後にアクティブユーザーの総数が62％減少しました。

ここでの重要なポイント：低い保持率は成長を制限し、コホート分析にソフトウェアを使用すると、保持率を理解するのに役立ちます。

成長する成長

今、あなたは考えているかもしれません：「しかし、アレハンドロ、待って！ すべての企業に解約率があり、解約率が成長を制限している場合、一部の企業はどのようにしてホッケースティックの成長を達成するのでしょうか？」

私が答えるのは、「彼らの成長が成長しているからです。」

成長を促進する方法はいくつかあります。マーケティング予算の増加、コンバージョンの最適化、紹介プログラムの作成はすべて、ウイルスの成長に貢献する可能性があります。 新規顧客の数が会社のアクティブな顧客の総数に影響されるウイルス成長のケースを分析してみましょう。 言い換えれば、システム上のより多くの顧客は、より多くの新規顧客を紹介するより多くの人々に等しい。

会社が0.20の一定の（K）係数でバイラルに成長しており、新規顧客の数を計算するために適用した式は次のとおりであるとしましょう。

新規顧客（月）= k *顧客の総数（月-1）

ここで、以前と同じ例（1か月あたり1000人の新規ユーザー@ 90％の保持）を視覚化しましょう。ただし、今回は、ウイルスの増殖（K = 0.20）を投入します。

このコホート分析は、10％の解約率とともに20％のウイルス増殖を示しています。

このコホート分析グラフから、2つの重要なポイントがあります。1つは、一定の係数0.20により、24か月後にアクティブな顧客の総数（約90,000）が1000％増加したことです。 第二に、システムは24か月後も成長を続けており、飽和点に達していません。

したがって、90％の保持率を補うために、毎月成長するメカニズムを作成する必要があります。

さて、この時点で、あなたは次のように言っているかもしれません。「わあ、アレハンドロ：ウイルスの成長は保持よりも明らかに重要です。 それが私たちの顧客ベースにどのように影響したかを見てください！」

私が答えるのは、「それほど速くはない」です。

もう1つのケースを分析してみましょう。 私たちの古き良きクラウドコンピューティングのスタートアップですが、保持率は50％です。 1か月あたり1,000人の新規ユーザーを維持し、ウイルスの成長率K=0.20を維持します。 しかし、バイラル性に関係なく、当社の業績は非常に悪く、毎月、すべてのコホートで顧客の50％を失っています。

この保持分析は、会社の業績が悪いことを示しています。

24か月後、当社のアクティブな顧客は90,000人ではなく3,000人になりました。これは、30倍の違いです。 保持は本当に重要です。

しかし、なぜ保持がそのような強力な効果をもたらすのでしょうか？ つまり、バイラルの成長はアクティブな顧客の数に依存するため、ユーザーをより長く維持すれば、より多くの紹介が得られます。

要点をまとめると：

  • 一般的に言えば、解約は成長を制限します。
  • 保持はウイルスの成長を増加させます。
  • 良好な保持とウイルスの成長は、企業を数百万、さらには数十億のユーザーに拡大するための前提条件です。

解約率分析の最後の言葉

使用の最初の月の間に、それ以降よりも多くの顧客がサービスをキャンセルするのを見るのはかなり一般的です。 そのため、次のシミュレーションでは、最初の月の保持率と長期の保持率の2つの保持率を提供します。 計算でこれらのパラメーターを使用すると、より正確な結果が得られます。

結論

このコホート分析チュートリアルの目的は、メトリックとコホート分析に関する詳細なクラスを提供することではありませんでした。 実際、他の人々はこれらの統計の複雑さをはるかに深く議論しました。 代わりに、このタイプの分析の重要性を目覚めさせ、さらに重要なことに、私のオープンソースコホート分析ソフトウェアソリューションを使用して、読者に独自の収益コホート分析の例と解約率を示したいと思います。

目を覚ますための質問が1つしかない場合は、次のようになります。

あなたの実際の収入のどれくらいが1年前にあなたと一緒に働き始めたユーザーから来ていますか？

独自のコホート分析を行う方法

今ではあなたの番です！ あなた自身のビジネスの保持と解約を分析する2つの方法があります：

  1. PayPalデータを私が展開したツールにアップロードします。 完全に開示するために、このツールを使用すると、ログファイルが一時的にサーバーに配置されて処理されます（データが表示されるとすぐに削除されます）。 ただし、必要に応じて、いつでも…
  2. オープンソースコードをダウンロードして、ツールを自分でデプロイします。 READMEには、その方法の詳細な手順が含まれています。 PayPalアカウントをお持ちでない場合は、コードを簡単にハッキングして他の種類のアカウントを分析できます。

または、シミュレーターを試して、上記のすべてのパラメーターに基づいてスタートアップの成長を視覚化することもできます。

読んでくれてありがとう！