コホート分析はどう機能しますか？
ユーザーを最初に現れた時期でグループ分けします。1月の登録者、2月の登録者というように。そして各グループについて、同じ相対的な経過時点（1日目、7日目、30日目）で同じ行動を測定します。結果は通常、各行がコホート、各列が経過期間の表になります。列を縦に読むと、全体の平均では答えられない問いに答えられます。新しいコホートは古いコホートより定着しているのか、それとも獲得が伸びているだけで、プロダクトは足踏みしているのか。
リテンションカーブはどう読みますか？
1つのコホートの継続率を、登録からの経過時間に対してプロットすると、100%から始まって下がっていくカーブになります。どの1点よりも、形のほうが重要です。0に向かって下がり続けるカーブは、すべてのユーザーがいずれ離れていくことを意味します。成長は穴の空いたバケツを満たし続けているだけで、いずれ解約率が獲得に追いつきます。平らになるカーブは、ユーザーの中核が定着したことを意味します。グロースの実務家は、平らになるカーブをプロダクトマーケットフィットのシグナルとして読むのが一般的です。正式な検定ではなく経験則ですが、広く信頼されています。
2人のチームにとってなぜ重要か
全体をまとめた指標は、成長中のプロダクトをよく見せがちです。今月の登録者が去年の登録者より多ければ、平均は、まだ離れるには新しすぎるユーザーで占められます。コホートは、1つのグループ分けでそのゆがみを取り除きます。クエリも単純で、自社のイベントに対してSQLで実行できます。30日目の列をアクティベーション率と並べれば、オンボーディングの変更が本当に定着につながっているかを確認できます。コホートが落ち込んだときに何をすべきか（掘り起こしのジャーニー、ライフサイクルメッセージ）は、リテンションと掘り起こしのフローのガイドで解説しています。
コホート分析でよくある間違いは？
繰り返し見られる間違いは3つです。1つ目は、シグナルと呼ぶには小さすぎるコホートです。20人のコホートでは、1人でリテンションが5ポイント動きます。どれか1つのコホートではなく、複数のコホートにわたる傾向を読んでください。2つ目は、経過期間の異なるコホートを比べることです。登録から2か月のコホートは、12か月目の時点では、登録から12か月経ったコホートより常によく見えます。そこにはまだデータがないからです。3つ目は、「アクティブ」の定義が緩いことです。メールの開封をリテンションに数えれば、カーブは実態よりよく見えます。「アクティブ」は、ログインではなく、プロダクトの中心的な価値を届ける行動に結びつけてください。