דיברנו בפוסט הקודם על איך מבינים Cohort Analysis ולמה זה טוב. עכשיו אנחנו יודעים לזהות שינויים ב-KPIs שלנו ולשייך אותם לאירועים כמו שדרוגים, שינויים במוצר, פרסום ושאר ירקות. אבל יש עוד כמה דרכים להסתכל על דו”ח Cohort Analysis, כאלו שיכולות לתת לנו כוחות על לגלות פרטים על העולם.
בפוסט הקודם למדנו להסתכל על הנתונים בדו”ח שלנו בשורות משמאל לימין בכדי לראות את ההשפעה על קבוצת משתמשים לאורך זמן ובעמודות מלמעלה למטה כדי לראות איך חווית השימוש בשבוע מסוים משתנה לאורך חיי המוצר. מה שלא דיברנו עליו זה האלכסון.
בואו ניקח לדוגמה, את דו”ח ה-Cohort Analysis הזה:
ונתמקד בשבוע של ה-21 לינואר 2020:
אנחנו רואים שבשבוע הזה “שרדו” איתנו רק 31.4% מהמשתמשים שהצטרפו במהלך השבוע. זה אחוז קטן יחסית של משתמשים שנשארו איתנו. או בניסוח אחר: הנטישה הכי גדולה שלנו עד כה וזה עוד אחרי שהיתה לנו עליה ממש נחמדה בשבוע לפני זה (41.5%). הדברים הראשונים לעשות זה לבדוק עם מחלקת השיווק לראות שלא היו פרסומים כלשהם, לבדוק עם צוות הפיתוח לראות אם פספסנו משהו ולאחר שאנחנו מגלים שלא קרה משהו יוצא דופן, אנחנו תוהים, מה יכולה להיות הסיבה לשינוי?
עכשיו אני ממליץ להסתכל על האלכסון כלפי מעלה וימינה:
הנה משהו מעניין, אנחנו יכולים לראות שהיתה ירידה מורגשת לאורך כל האלכסון הזה.
מוכנים לתובנה מדהימה שהיא בעצם ממש ברורה? האלכסון הזה בעצם מראה את אותו השבוע לכל היוזרים.
כי אם תחשבו על זה, השבוע הראשון של המשתמשים שהתחברו לאפליקציה שלי השבוע, הוא השבוע השני של המשתמשים שהתחברו בשבוע שעבר, וזה השבוע השלישי של המשתמשים שהתחברו לפני שבועיים.
למה זה טוב? כי אם אנחנו רואים מגמה ברורה לאורך האלכסון, בין אם לחיוב או לשלילה, זה כנראה אומר שהתרחש משהו באותה השבוע שהשפיע על כל המשתמשים שלנו. זה יכול להיות פיצר ששחררנו לכל המשתמשים. אבל זה גם יכול להיות משהו פשוט יותר, כמו שבוע של חג או אירוע שמשפיע על כלל המשתמשים שלנו. נפילה של הבורסה או חתימת הסכם שלום יכולים להשפיע מאוד על אופי השימוש של אנשים באפליקציות או אתרים מסוימים. אם יש שינוי מהותי בעמודה הראשונה שלא בא לידי ביטוי באלכסון זה אומר שהגורם כנראה משפיע רק על המצטרפים החדשים.
זכרו: מהיום, לא מסתכלים רק ימינה ושמאלה או למעלה ולמטה, אלא גם באלכסון!
