Q3.12.3Cohort analysis unmixes new and returning users设计研究
群组分析避免混淆新老用户
别名: 队列分析 · 同期群 · acquisition cohort
概念解释
群组分析（cohort analysis）按共同起点把用户分成同期群，通常是首次使用或首次付费的日期，再分别追踪他们随后的行为。把今天所有活跃用户混成一个池子，新用户的首次体验和老用户的习惯使用会互相稀释：产品正在高速获客时，总体留存会变差，即使老用户并未离开。群组把“谁在什么时候进来”固定住，才不会把用户构成变化读成产品变好或变坏。
机制
总体指标是当前在场者的加权平均。新用户比例上升时，尚未形成习惯的人会拉低留存和完成率；增长放缓时，剩下的多为已经筛选过的老用户，总体数字会自动变好看。这是构成效应，不是体验效应。按获取日锁定分母，每个群组的时间轴都从各自的起点计算，构成被冻结。群组也可以按渠道、设备或首次任务成功与否划分，原理相同：先保证比较的是同一类起点的人，再谈随后的变化。
怎么研究
先定义群组起点事件，并保证该事件在观察期内含义稳定。按日或周生成群组，绘制各群组随年龄变化的指标，而不是按日历日混合全站用户。比较相邻群组在相同年龄上的差异，用来评估版本或获客质量；比较同一群组随年龄的轨迹，用来评估习惯养成。报告时同时给出群组规模：很小的群组波动大，不宜单独下结论。探索性的事后分组（付费与否、是否打开某功能）会把结果变量写进分组规则，需标明是描述而非因果。
边界
群组不能消除起点事件本身的选择：用“首次付费”建群，已经丢掉从未付费的人。跨设备、注销重装、企业共享账号会把同一个人拆成多个起点。观察窗口未结束的最近群组，后期时点尚未发生，不能与成熟群组的同期数字直接比。当产品有强烈的星期模式时，按日群组会把周一获客和周末获客的差异当成版本差异，需要按周聚合或控制进入星期。
怎么落地
- 把留存、激活和关键任务完成改成“某获取周的用户在第 n 日/周的表现”，停止用当日全体用户的混合率做版本对比。
- 评审增长活动时，把新群组与活动前群组在相同年龄上对齐，而不是看活动周的总体留存。
- 若新群组变差而老群组稳定，优先查获客来源和首次体验，而不是改老用户功能。
- 在仪表盘上同时展示群组规模与年龄，未满观察窗的格子标为尚未到期。