ภาพรวมรายงาน Retention
รายงาน Retention คือฟีเจอร์ที่จัดกลุ่มผู้ใช้เป็น cohort โดยอ้างอิงจากเหตุการณ์ที่กำหนด (เช่น install) และแสดงในรูปแบบเมทริกซ์ว่าผู้ใช้กลับเข้ามาอีกครั้ง (คงอยู่) หรือไม่ เมื่อผ่านช่วงเวลาหนึ่ง (D1, D3, D7, D14, D30) หลังจากการติดตั้ง คุณสามารถเปรียบเทียบอัตราการคงอยู่ตามมิติต่าง ๆ เช่น ช่องทางโฆษณา แคมเปญ และครีเอทีฟ เพื่อทำความเข้าใจว่าแหล่งที่มาใดนำผู้ใช้ที่อยู่กับเรานานเข้ามา
1. แนวคิดเรื่อง Cohort และ Retention
| คำศัพท์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| Cohort | กลุ่มผู้ใช้ที่ทำเหตุการณ์อ้างอิงเดียวกันในช่วงเวลาเดียวกัน เกณฑ์เริ่มต้นคือการติดตั้ง (install) |
| Retention (การคงอยู่) | สัดส่วนของผู้ใช้ที่ถูกจัดกลุ่มเป็น cohort และกลับมาใช้งาน (กลับเข้ามา) อีกครั้งหลังผ่านไประยะหนึ่ง |
| D-day | บ่งบอกว่าผ่านไปกี่วันนับจากวันอ้างอิงของ cohort โดย D1 หมายถึงวันถัดไป และ D7 หมายถึง 7 วันต่อมา |
| ขนาด cohort | จำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันที่ถูกจัดกลุ่มอยู่ใน cohort นั้น ใช้เป็นตัวหารในการคำนวณอัตราการคงอยู่ |
2. ความแตกต่างจากรายงาน Attribution
ทั้งรายงาน Retention และรายงาน Attribution ต่างก็จัดกลุ่มข้อมูลตามมิติช่องทางและแคมเปญ แต่สิ่งที่วัดนั้นแตกต่างกัน
| หัวข้อ | รายงาน Attribution | รายงาน Retention |
|---|---|---|
| มุมมองการวัด | ผลลัพธ์ (การเข้าถึง การคอนเวอร์ชัน ต้นทุน ฯลฯ) | การคงอยู่ (ผู้ใช้กลับเข้ามาอีกครั้งหลังติดตั้งหรือไม่) |
| ตัวชี้วัดหลัก | จำนวน install จำนวน conversion ROAS ฯลฯ | อัตราการคงอยู่ D1/D3/D7/D14/D30 |
| การจัดกลุ่มผู้ใช้ | อ้างอิงจากเหตุการณ์ที่ถูก attribute | อ้างอิงจาก cohort (เหตุการณ์อ้างอิง) |
| วัตถุประสงค์การใช้งาน | "ช่องทางใดนำผู้ใช้เข้ามามากที่สุด" | "ผู้ใช้ที่นำเข้ามาอยู่กับเรานานแค่ไหน" |
สรุปคือ รายงาน Attribution ดูที่ นำผู้ใช้เข้ามาได้มากแค่ไหน (ผลลัพธ์) ส่วนรายงาน Retention ดูที่ ผู้ใช้ที่นำเข้ามาอยู่กับเรานานแค่ไหน (การคงอยู่) เมื่อดูทั้งสองรายงานพร้อมกัน คุณจะแยกแยะได้ระหว่าง "ช่องทางที่นำผู้ใช้เข้ามามากแต่หลุดไปเร็ว" กับ "ช่องทางที่นำเข้ามาน้อยแต่อยู่กับเรานาน"
3. องค์ประกอบของหน้าจอ
เมื่อเข้าสู่ รายงาน Retention ในเมนูด้านซ้าย หน้าจอจะแบ่งออกเป็นแผงตัวกรองทางซ้ายและพื้นที่ผลลัพธ์ทางขวา
| ส่วน | คำอธิบาย |
|---|---|
| แผงตัวกรองทางซ้าย | ใช้ตั้งค่าช่วงเวลา cohort, เหตุการณ์อ้างอิงของ cohort, เหตุการณ์การกลับมา, มิติการจัดกลุ่ม, จำนวนวันของ retention, ตัวกรอง, แพลตฟอร์ม และขนาด cohort ขั้นต่ำ ด้านบนมีปุ่ม รีเซ็ต และ รัน Query |
| การ์ดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก | แสดงที่มุมขวาบนเมื่อมีผลลัพธ์ โดยแสดง Retention เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของทุก Cohort ซึ่งรวมทุก cohort เข้าด้วยกัน แยกตาม D-day |
| ตารางผลลัพธ์ | แสดงคอลัมน์มิติพร้อมกับขนาด cohort และคอลัมน์การคงอยู่แยกตาม D-day (จำนวนผู้ใช้ # และอัตราส่วน %) ในรูปแบบตาราง เซลล์อัตราส่วนจะแสดงเป็น heatmap ที่สีเข้มขึ้นตามค่า |
4. องค์ประกอบคอลัมน์ของตารางผลลัพธ์
| คอลัมน์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| คอลัมน์มิติ | มิติที่เลือกในการจัดกลุ่ม (ช่องทาง, แคมเปญ, กลุ่มโฆษณา, ครีเอทีฟ, แพลตฟอร์ม, วันที่ cohort) ถูกตรึงไว้ทางซ้ายและเลื่อนตามเมื่อเลื่อนตามแนวนอน |
| Cohort | จำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันที่ถูกจัดกลุ่มอยู่ใน cohort ของแถวนั้น |
D{n} # | จำนวนผู้ใช้ที่กลับมา (ทำเหตุการณ์การกลับมา) ใน D-day นั้น |
D{n} | อัตราการคงอยู่ (%) ของ D-day นั้น ยิ่งสีเข้มเท่าไร อัตราการคงอยู่ยิ่งสูง |
สำหรับแต่ละวันของ retention ที่เลือก (D1, D3, D7, D14, D30) จะแสดงคอลัมน์จำนวนผู้ใช้ (#) และคอลัมน์อัตราส่วนควบคู่กัน