Análisis de cohorte

El análisis de cohortes es un tipo de análisis de comportamiento que divide los datos de un conjunto de datos en grupos relacionados antes del análisis. Estos grupos, o cohortes , suelen compartir características o experiencias comunes dentro de un lapso de tiempo definido. ^{[1] [2]} El análisis de cohortes permite a una empresa "ver patrones claramente a lo largo del ciclo de vida de un cliente (o usuario), en lugar de dividir a todos los clientes a ciegas sin tener en cuenta el ciclo natural que atraviesa un cliente". ^[3] Al ver estos patrones de tiempo, una empresa puede adaptar y adaptar su servicio a esas cohortes específicas. Si bien el análisis de cohortes a veces se asocia con un estudio de cohortes , son diferentes y no deben verse como uno y lo mismo. El análisis de cohortes es específicamente el análisis de cohortes con respecto a big data y análisis de negocios , mientras que en el estudio de cohortes, los datos se dividen en grupos similares.

El objetivo de la analítica empresarial es analizar y presentar información procesable. ^[4] Los conjuntos de datos grandes e indiferenciados pueden incluir una variedad de tipos de usuarios y períodos de tiempo. El análisis de cohortes analiza a los usuarios de cada cohorte por separado. En el análisis de cohortes, "cada nuevo grupo [cohorte] brinda la oportunidad de comenzar con un nuevo conjunto de usuarios", ^[5] lo que permite a la empresa observar solo los datos que son relevantes para la consulta actual y actuar en consecuencia.

Por ejemplo, en el comercio electrónico, los clientes que se registraron en las últimas dos semanas y que realizaron una compra pueden constituir una cohorte. En el caso del software, los usuarios que se registraron después de una determinada actualización o que utilizan determinadas funciones de la plataforma pueden constituir una cohorte.

Un ejemplo de análisis de cohorte de jugadores en una determinada plataforma: los jugadores expertos, cohorte 1, se preocuparán más por las funciones avanzadas y el tiempo de espera en comparación con los nuevos registrados, cohorte 2. Una vez determinadas estas dos cohortes y realizado el análisis, la empresa de juegos vería una representación visual de los datos específicos de las dos cohortes. Entonces podría ver que un ligero retraso en los tiempos de carga se ha traducido en una pérdida significativa de ingresos de los jugadores avanzados, mientras que los nuevos registrados ni siquiera han notado el retraso. Si la empresa simplemente hubiera mirado sus informes de ingresos generales para todos los clientes, no habría podido ver las diferencias entre estas dos cohortes. El análisis de cohorte permite a una empresa detectar patrones y tendencias y realizar los cambios necesarios para mantener contentos tanto a los jugadores avanzados como a los nuevos. ^{[ cita requerida ]}

"Una métrica procesable es aquella que vincula acciones específicas y repetibles con resultados observados [como el registro de usuario o el pago]. Lo opuesto a las métricas procesables son las métricas de vanidad (como las visitas a la web o la cantidad de descargas), que solo sirven para documentar el estado actual del producto, pero no ofrecen información sobre cómo llegamos hasta aquí o qué hacer a continuación". ^[6] Sin análisis procesables, la información puede no tener ninguna aplicación práctica; la información puede ser simplemente una métrica de vanidad no procesable. Si bien es útil para una empresa saber cuántas personas hay en su sitio, esa métrica es inútil por sí sola. Para que sea procesable, debe relacionar una "acción repetible con [un] resultado observado". ^[6]

El análisis de cohorte tiene cuatro etapas principales: ^[7]

• Determina qué pregunta quieres responder. El objetivo del análisis es obtener información procesable sobre la que actuar para mejorar el negocio, el producto, la experiencia del usuario, la facturación, etc. Para garantizar que esto suceda, es importante que se formule la pregunta correcta. En el ejemplo de juegos anterior, la empresa no estaba segura de por qué estaba perdiendo ingresos a medida que aumentaba el tiempo de demora, a pesar de que los usuarios seguían registrándose y jugando.
• Defina las métricas que le ayudarán a responder la pregunta. Un análisis de cohorte adecuado requiere la identificación de un evento, como el momento en que un usuario realiza el pago, y propiedades específicas, como cuánto pagó el usuario. El ejemplo de los juegos midió la disposición de un cliente a comprar créditos de juego en función del tiempo de espera en el sitio.
• Defina las cohortes específicas que son relevantes. Al crear una cohorte, se deben analizar todos los usuarios y seleccionarlos como objetivo o realizar una contribución de atributos para encontrar las diferencias relevantes entre cada uno de ellos y, en última instancia, descubrir y explicar su comportamiento como una cohorte específica. El ejemplo anterior divide a los usuarios en usuarios "básicos" y "avanzados", ya que cada grupo difiere en sus acciones, sensibilidades a la estructura de precios y niveles de uso.
• Realice el análisis de cohorte. El análisis anterior se realizó mediante visualización de datos , lo que permitió a la empresa de juegos darse cuenta de que sus ingresos estaban disminuyendo porque sus usuarios avanzados que pagaban más no usaban el sistema a medida que aumentaba el tiempo de demora. Dado que los usuarios avanzados representaban una parte tan grande de los ingresos de la empresa, las suscripciones de usuarios básicos adicionales no cubrían las pérdidas financieras por la pérdida de los usuarios avanzados. Para solucionar esto, la empresa mejoró sus tiempos de demora y comenzó a atender más a sus usuarios avanzados.
• Resultados de la prueba . Asegúrese de que los resultados tengan sentido.

Para realizar análisis de cohortes, se ha diseñado específicamente un sistema eficiente denominado COOL ^[8] , un sistema OLAP de cohortes. Ofrece una latencia extremadamente baja, lo que lo hace muy adecuado para análisis de comportamiento de usuarios a gran escala.

• Análisis de embudo
• Análisis de comportamiento

• "Análisis de cohortes con Google Analytics". Charla sobre análisis . Justin Cutroni. 11 de diciembre de 2012.
• "Obtenga información útil con mayor facilidad: automatice el análisis de cohortes con Analytics y Tableau". Blog de Google Analytics .
• Glenn, Norval D. (2005). Análisis de cohortes. Aplicaciones cuantitativas en las ciencias sociales, vol. 07-005 (2.ª ed.). Sage Publication. ISBN 9780761922155.
• Wilson, Fred (6 de octubre de 2009). "El análisis de cohorte". AVC .
• PORTER, JOSHUA. "ANÁLISIS DE COHORTES: MEDICIÓN DEL COMPROMISO A LO LARGO DEL TIEMPO". 52 semanas de UX .
• "Guía de introducción al análisis de cohortes". Blog Insights . Canopy Labs. Archivado desde el original el 4 de abril de 2016. Consultado el 30 de octubre de 2015 .