コホート

Adjustでコホートを使用すると、一定期間内においてアプリをインストールしたユーザーやリアトリビュートされたユーザーを区別して確認できます。このユーザーデータは、インストールまたはリアトリビューション後に経過した日、週、または月によって時系列で並べられます。これを使用して、インストール後またはリアトリビューション後のユーザー行動の変化を120日後、52週間後、または何ヶ月にもわたって把握できます。

コホートデータは多くの方法で活用できますが、マーケターは多くは以下の目的に使用しています。 

• ユーザーの継続率を計測。
• アプリユーザーの生涯価値（LTV）を評価。
• 新規インストールとリアトリビューションされたユーザーのアプリ内パフォーマンスを比較。
• アプリの変更前と変更後のユーザー行動を分析。

コホートの概要

コホートは、選択した期間中にアプリをインストールしたなど、共通の特徴を共有するユニークユーザーの集合です。コホートを使用すると、特定可能なサブセットにユーザーがセグメント化されるため、マーケターは、全てのユーザーを一度に見るよりもデータを分析しやすくなります。これらのサブセットをドリルダウンして傾向やパターンを特定し、適切な最適化を行うことができます。

ユーザー獲得から継続率まで、さまざまな種類のキャンペーンに照準を絞ってコホートを設定できます。重要な意思決定を行うために、特に重視したい指標に基づいてコホートを形成することもできます。

ユース ケース

コホート分析で、他の分析方法よりもいっそう明確にユーザージャーニーを理解することができます。コホートをどのように設定し、どのように分析を実行するかは、アプリカテゴリーや目標によって異なります。

次のステップ

• コホートの仕組み​ - Adjustのコホートの仕組みについて詳しく説明します。
• Datascapeでコホートデータを表示する​ - Datascapeのコホート管理画面では、さまざまな方法でユーザーをグループ化できます。ヒートマップの表には、パフォーマンスが最も良いコホートと最も悪いコホートがハイライト表示されます。