เส้นโค้งการคงอยู่
วาดอัตราผู้ที่ยังใช้งานแอปอยู่ในแต่ละวันหลังติดตั้ง เพื่อมองว่าหลั่งหายตรงไหน และเร็วแค่ไหน

เราอ่านพฤติกรรมผู้ใช้ในแอปผ่านเส้นโค้งการคงอยู่และตารางคอฮอร์ต เพื่อชี้ให้เห็นว่ากลุ่มผู้ใช้แต่ละชุด ยังอยู่ หรือจากไป ตั้งแต่วันแรกที่ติดตั้งจนถึงสัปดาห์ที่สิบสอง
“ดู retention เฉพาะวันที่ 1” มักทำให้ตัดสินใจผิด เพราะผู้ใช้ที่กลับมาในวันที่ 7 อาจเล่าเรื่องที่ต่างจากผู้ที่จากไปในวันเดียวกันโดยสิ้นเชิง
มุมมองจากการวิเคราะห์คอฮอร์ตของทีม นอร์เทิร์น รีเทนชัน
เราไม่ดูตัวเลขรวมอย่างเดียว แต่แยกผู้ใช้เป็นชุด ๆ ตามช่วงเวลาที่เริ่มใช้งาน แล้วเปรียบเทียบว่าแต่ละชุดคงอยู่ได้นานแค่ไหน
วาดอัตราผู้ที่ยังใช้งานแอปอยู่ในแต่ละวันหลังติดตั้ง เพื่อมองว่าหลั่งหายตรงไหน และเร็วแค่ไหน
จัดผู้ใช้เป็นตารางตามสัปดาห์ที่เข้ามา แล้วดูว่ากลุ่มที่เข้ามาในช่วงต่างกันคงอยู่ต่างกันมากเพียงใด
ตามรอยเหตุการณ์ในแอปทีละขั้น เพื่อหาจุดที่ผู้ใช้เปลี่ยนเส้นทางหรือวางงานลงก่อนสำเร็จ
“ค่าเฉลี่ยอัตราการคงอยู่” ปิดบังความจริงของแต่ละกลุ่ม คอฮอร์ตที่เข้ามาในสัปดาห์เดียวกัน อาจเกิดจากแคมเปญต่างกัน และให้ผลที่ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ
เหตุผลที่เราแยกอ่านคอฮอร์ตแทนการดูค่าเฉลี่ยเพียงอย่างเดียว
บอกเราเกี่ยวกับแอปของคุณ จำนวนผู้ใช้ และสิ่งที่อยากเข้าใจ เราจะตอบกลับด้วยแนวทาง ที่เหมาะกับบริบทของคุณ ไม่มีการขายแพ็กเกจ และไม่มีข้อผูกมัด
คำถามของคุณจะถูกส่งไปยังตัวจัดการฟอร์มบนโดเมนเดียวกัน และใช้เพื่อติดต่อกลับเท่านั้น อ่านรายละเอียดได้ใน นโยบายความเป็นส่วนตัว
ทีมงานทำงานอยู่ในระบบนิเวศของเครื่องมือเหล่านี้มาอย่างชำนาญ ทั้งในส่วนของการเก็บเหตุการณ์ การจัดเก็บข้อมูล และการนำเสนอผลวิเคราะห์
การเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ไม่ได้แปลว่าการคงอยู่ดีขึ้นเสมอไป บางครั้งสิ่งที่ทำให้ผู้ใช้กลับมา คือการปรับจุดเล็ก ๆ ที่ซ่อนอยู่ในเส้นทางการใช้งานเดิม
เหตุผลที่เราเริ่มจากการอ่านคอฮอร์ตก่อนเสนอการเปลี่ยนแปลงใด ๆ
มีเหตุการณ์การใช้งานสะสมอยู่แล้ว และอยากเข้าใจว่าผู้ใช้กลุ่มไหนคงอยู่ กลุ่มไหนจางหาย
ต้องการอ่านพฤติกรรมจากข้อมูลก่อนตัดสินใจลงทุนในฟีเจอร์หรือแคมเปญใหม่
หากยังไม่มีเหตุการณ์ให้อ่าน การวิเคราะห์คอฮอร์ตจะไม่สามารถตอบคำถามได้ เราจะบอกตรง ๆ