コホート分析

コホート分析とは、共通の開始イベント、通常はサインアップした週や月によってユーザーをグループ化し、そのグループとして時間の経過とともに行動を追跡する手法です。1本の移動平均ではなく、多数の並行する線が見え、それぞれが特定の世代のユーザーが実際にどう行動したかを明らかにします。

なぜ重要なのか

集計された指標は嘘をつきます。製品はMAUの増加を示しながら、個々のコホートが前のコホートより速くチャーンしているということがあり得ます。その成長は、獲得が減衰を上回ることだけによって生まれているのです。コホート分析はこのパターンを即座に明らかにします。本格的なグロースチーム（Facebook、Airbnb、Shopify）はいずれも、平均値ではなくコホートチャートをもとにリテンションの議論を進めます。コホート分析はまた、製品変更が実際に効果を上げたかどうかを知る唯一の信頼できる方法でもあります。前後の平均値は古い行動と新しい行動を混ぜてしまいますが、コホートはそれらを切り分けます。

仕組み

1. 開始イベントを選ぶ: サインアップ、初回購入、ある機能の初回利用など。これが各ユーザーにとっての「Week 0」を定義します。

2. 開始期間でユーザーをグループ化する: 4月の第1週にサインアップしたユーザー全員が1つのコホート、第2週が別のコホート、というように分けます。

3. リテンションイベントを選ぶ: 何をもって「維持された」とみなすのか。ログインした、コアアクションを完了した、支払った、など具体的に定義します。

4. 各コホートのリテンションを時間とともに追跡する: 各コホートについて、Week 1、Week 2、Week 3 …の時点でリテンションイベントをまだ実行しているユーザーの割合を算出します。

5. 並べてプロットする: 各コホートが1行または1本の線になります。数値だけでなく形を比較します。

注目すべき形

フラット化する曲線: リテンションが最初に急落し、その後安定した割合で横ばいになります。これはプロダクトマーケットフィットの形であり、コアとなるグループが定着していることを示します。

スマイルカーブ: リテンションが低下した後、休眠ユーザーが戻ってきて再び上昇します。まれですが強力で、製品が習慣になったときに見られます。

ゼロへの下降: リテンションが着実に0%まで減衰します。製品が定着していません。獲得では救えません。

コホートの時系列的な改善: 新しいコホートが古いコホートより高いリテンションを示します。これは製品変更が実際に効果を上げたというシグナルです。

コホートの劣化: 新しいコホートのリテンションが悪化します。何かが壊れています。製品か、あるいは獲得チャネルがフィットしないユーザーを引き込んでいるかのどちらかです。

一般的な用途

リテンションの診断: 私たちの製品は本当に定着しているのか。

機能のインパクト: Xをローンチしたことで、それを目にしたコホートのリテンションは改善したのか。

チャネルの質: Google広告から来たユーザーは、オーガニック経由のユーザーと同じくらい定着するのか。

価格の実験: 新しいプランのコホートは、旧プランのコホートより高いリテンションを示すのか。

チャーン予測: コホート曲線を新規サインアップに当てはめ、将来のMRRを予測します。

よくある間違い

平均値と比較する: 平均値はすべてのコホートを混ぜ合わせ、重要なトレンドを隠してしまいます。

コホートのサイズが小さすぎる: 20人の週次コホートはほとんどがノイズです。ボリュームが少ない場合は月次に集約します。

間違った開始イベント: 「サインアップした」は「アクティベートされた」ではありません。実際の利用を定義するイベントを選びます。

間違ったリテンションイベント: ログインは何の意味も持ちません。価値を生むアクションを選びます。

1つのコホートだけを見る: 単一コホートのスナップショットでは、時間とともに状況が改善しているのか悪化しているのかが分かりません。

獲得月だけでコホート化する: 機能への接触、チャネル、プランなど他の軸でもコホート化し、本当のドライバーを見つけましょう。

Sources:

• コホート分析とは - Amplitude
• パワーユーザーカーブ - Andrew Chen
• コホート分析の解説 - Mixpanel