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SaaS运营关键工具—同期群分析 / 所谓同期群（Cohort）就是指特定时间内一组具有共同行为特征客户的集合，比如最常见的按照“客户都从1月份开始注册使用产品”这一行为特征进行分组，形成“1月份客户同期群”。 同期群分析就是针对这些特定的客户群进行分析，从而找到客户纷杂行为掩盖下的真相。 本文主要介绍利用同期群，回答三个方面的问题。更多用途，读者可以自行挖掘。 问题1：客户留存是否在改善 无数人告诉我们，对于SaaS业务来说，客户留存至关重要。如果不能留存客户，这个业务注定走不远。 那么我们该如何掌握客户的留存情况呢？如何知道客户留存是在变好，还是在变坏呢？ 这种情况下，我们可以按照月度（或年度）把相关同期群的留存情况，整理成如下表格： 这样我们就可以相对直观的了解，近半年以来，客户的留存情况是在逐步提高，还是逐步降低。为了便于观察，可以用图表方式展示： 从上图可知，虽然随着时间的延长，各个同期群都出现了用户不断流失的情况，但是6月份同期群客户的留存情况，明显好于1月份同期群的表现（6月份同期群的曲线，明显在1月份曲线的上面），说明我们的客户留存情况是在逐步向好的。 通过同期群对客户留存情况的分析，我们很容易回答类似问题： 我们是在前几个月就流失了大部分客户吗？ 多长时间后，客户留存情况开始稳定下来？ 除了对客户留存率（Customer Retention Rate）进行统计分析，也可以对客户的现金留存率（Dollar Retention Rate）进行统计分析。通过两个维度的对比分析，我们可以较好的掌握SaaS业务的客户和现金留存情况。 问题2：产品改进/市场营销是否有效果 为了改善我们的产品，获得更高的收入，产品研发部门和市场营销部门，一直在不断的努力。那么如何评估产品改进/市场营销的效果呢？同期群分析从跟踪客户行为的改变角度，可以提供给我们更多的思考。 比如通过问题1，我们了解了客户留存情况的改善状况，这也客观反映了一段时间以来，产品的总体改善（无论是产品层面，还是在市场等其他层面）的总体效果：即我们的努力换来了多少客户行为的改变。 如果无论我们怎么努力，客户行为都没有任何改变，那么这绝对是最失败的情况。对于很多以技术人员为主的创业团队来说，这是最容易犯的错误。 我们想当然地认为，产品卖不出去是因为产品功能和产品质量的问题。所以我们每天都加班加点的把工作集中在扩展产品功能、提高产品质量上，并坚信我们的努力是值得的。 但很多情况是：产品功能的增多、产品质量的提高，并没有产生任何顾客行为的改变。为了避免这种情况的出现，多看看你的同期群客户表现吧。 Eric Ries在他的《精益创业》中也提供了一张类似的同期群分析图： 近七个月里，他们不断改进产品，每天发布新的功能。产品开发团队工作得非常辛苦。图中显示了每个月内增加的新顾客的转化率。每个转化率说明了在当月注册的顾客中，有多少比例的人做出了一些他们预期的行为。 比如在2005年2月加入的客户中，有60％的人登录了他们的软件至少一次。 从上图可以看出，有些产品改进是有用的——或者说有一点点用处。比如“使用软件至少5次”的新顾客百分比从不到5％上升到近20％，但付费的新顾客百分比还是停滞在1％左右（位于图表的最底部，几乎看不到）。 也就是说：虽然经过几个月的工作、几千次的修改、小组讨论、设计会议和可用性测试，更多顾客有机会试用他们的软件，可是掏钱购买产品的新顾客百分比和项目刚开始时的数字是一样的。 正是通过同期群分析，我们才不会把失败归咎于以前的顾客不愿意改变，或外部市场环境，或其他什么理由。每个同期群都代表了一张独立的产品成绩报告。所以产品改进/市场营销到底效果如何，看一下他们对应的客户同期群表现如何，是一个不错的方法。 问题3：哪个细分市场/线索渠道利润最高 通过比较不同客户的LTV/CAC比值，可以帮助我们找到最具利润的细分市场。这部分客户如何定义和找到，就可以借助同期群的方法。 比如我们可以给每个客户加上诸如“大企业”、“中小企业”之类的属性标签，寻找高LTV/CAC比值客户的“共同行为特征”，这样你就可以更好的发现哪些是最有利可图的客户群体，以及你需要在哪些方面工作来解决他们的问题。 同样对于不同渠道来源的营销线索而言也是如此，我们可以根据不同的线索来源，针对特定时间段内的客户建立同期群，从而分析不同渠道来源的LTV/CAC比值，如下表所示： 从中可以看出，客户有哪些信誉好的足球投注网站同期群规模最大，说明这是最主要的客户来源。客户推荐的线索渠道具有最高的LTV/CAC比值，值得进一步扩大。付费推广渠道则是获客成本最高、LTV/CAC值最低。 利用同期群分析这个工具，还有很多问题可以回答，比如： 刚刚举办的营销活动，是否在将线索转换为客户？ 客户有很明显的季节特征吗？ 客户生命周期的每个阶段