Cơ chế hoạt động của cohort

Phân tích cohort có tính tùy biến cao. Bạn có thể tìm thấy ở đây nhiều bộ lọc và chỉ số mà các loại dữ liệu khác không có. Để nhận được kết quả phân tích chính xác, bạn cần hiểu cách các chỉ số này hoạt động.

Khung thời gian cohort

Cohort có thể được nhóm theo ngày, tuần hoặc tháng, với cùng một cách xem xét. Adjust xem thời điểm cài đặt là "0". Tuần / tháng cài đặt đầu tiên là W0 hoặc M0, tuần / tháng tiếp theo là W1 hoặc M1.

Khung thời gian cohort theo ngày được tính như sau:

• D0 = 24 giờ sau cài đặt
• D1 = 48 giờ sau cài đặt
• D2 = 72 giờ sau cài đặt

Một tuần gồm 7 ngày. Nếu cohort được nhóm theo tuần, thì khung thời gian cohort sẽ được tính như sau:

• W0 = D0 đến D6
• W1 = D7 đến D13
• W2 = D14 đến D20

Một tháng gồm 30 ngày. Nếu cohort được nhóm theo tháng, thì khung thời gian cohort sẽ được tính như sau:

• M0 = D0 đến D29
• M1 = D30 đến D59
• M2 = D60 đến D89

Chỉ số tích lũy và không tích lũy

Một số chỉ số cohort có tính tích lũy . Ví dụ, nếu bạn đặt khung thời gian cohort là 6D, thì kết quả chỉ số là tổng 0D + 1D + 2D + 3D + 4D + 5D.

Một số chỉ số cohort không tích lũy , bạn sẽ nhận dữ liệu theo đúng khung thời gian cohort. Ví dụ, nếu bạn đặt khung thời gian cohort là 6D, thì bạn sẽ chỉ thấy dữ liệu của ngày thứ 7 sau cài đặt.

Mức tối ưu cohort

Cohort còn được mô tả theo mức tối ưu (maturity). Hay nói cách khác, cohort còn bao gồm cohort tối ưu (mature) và cohort chưa tối ưu (immature). Thuật ngữ này mô tả khoảng thời gian đã qua kể từ ngày/tuần/tháng thứ N của cohort, giúp bạn xác định: liệu tất cả người dùng trong cohort đã trải qua hết khung thời gian cohort hay chưa.

Cohort tối ưu: Cohort tối ưu chỉ hiển thị dữ liệu khi khung thời gian đã trôi qua hết. Ví dụ, bạn muốn xem 0W cohort tính từ thời điểm phát hành ứng dụng; như vậy tất cả người dùng trong cohort phải có ứng dụng trong máy trong ít nhất 7 ngày. Nghĩa là, ngày hôm nay không sớm hơn ngày thứ 14 sau ngày phát hành ứng dụng.

• Trong hình, người dùng C đã cài ứng dụng vào D6 và cần chờ thêm 7 ngày để được đưa vào dữ liệu ngày thứ 7 sau cài đặt. Với 0W cohort tối ưu, cỡ cohort vào D0 và D6 là như nhau.

Cohort chưa tối ưu: Cohort chưa tối ưu hiển thị dữ liệu tổng hợp theo khung thời gian cohort.

• Quay lại hình bên trên, giả sử rằng hôm nay là ngày 6 tháng 3 và bạn đang xem 0W cohort. Chỉ có người dùng A và người dùng B được tính vào cohort, và chưa người dùng nào đã có ứng dụng trong máy đủ 7 ngày. Bảng bên dưới giúp bạn hình dung cụ thể hơn; bạn có thể thấy, càng xa thời điểm sau cài đặt, thì cỡ cohort càng giảm.

Tác động lên chỉ số

Khi phân tích dữ liệu cohort, bạn cần xem cohort đã tối ưu hay chưa. Đối với cohort chưa tối ưu, bạn sẽ thấy cỡ cohort giảm dần khi bạn đi càng xa ngày cài đặt.

Để giúp bạn quản lý cohort, Adjust cung cấp chỉ số với công thức tính khác nhau tùy vào cách định nghĩa cohort. Như vậy, bạn có thể xác định bạn nên đưa người dùng nào vào cohort trong quá trình phân tích cohort.

Ví dụ, hãy cùng phân tích chỉ số cohort Doanh thu quảng cáo :

• N ngày Doanh thu quảng cáo

• N ngày Tổng doanh thu quảng cáo

• N ngày Tổng doanh thu quảng cáo trên mỗi người dùng

• N ngày Tổng doanh thu quảng cáo trong cohort

Giả sử, bạn vừa cập nhật ứng dụng và muốn xem dữ liệu doanh thu quảng cáo từ đầu tháng 3 đến giờ. Hiện là 12 giờ trưa ngày 4 tháng 3, và chúng ta tạo báo cáo với dữ liệu từ ngày 1 tháng 3.

Hãy cùng xem doanh thu quảng cáo vào ngày thứ 3 sau cài đặt (D2). Từng chỉ số sẽ được tính và hiển thị dữ liệu như sau.

2D Doanh thu quảng cáo

Chỉ số này không tích lũy và chỉ hiển thị doanh thu quảng cáo của D2.

2D Tổng doanh thu quảng cáo:

Chỉ số này tích lũy và hiển thị tổng doanh thu quảng cáo của D0, D1 và D2. Người dùng không nhất thiết phải trải qua hết 24 giờ của D2 thì mới được đưa vào công thức tính.

2D Tổng doanh thu quảng cáo trong cohort

Chỉ số này tích lũy và hiển thị tổng doanh thu quảng cáo của D0, D1 và D2. Tuy nhiên, CHỈ người dùng đã trải qua hết 24 giờ của D2 thì mới được đưa vào công thức tính.

Người dùng C chưa qua hết D2, do đó không được đưa vào D2 cohort.