Hoe je een gebruikersactivatierapport maakt: een volledige gids

Twee teams bekijken dezelfde productgegevens en rapporteren activatiepercentages van 22% en 61%.

Geen van beide maakte een rekenfout. Ze kozen verschillende gebeurtenissen, verschillende vensters en verschillende noemers.

Dat is meteen de hele moeilijkheid met deze metriek. De formule is een deling, en elke discussie gaat over wat erin gaat.

Deze gids behandelt wat het rapport moet bevatten en de drie keuzes die het getal bepalen. Vervolgens bespreken we waarom je spreadsheet zal verschillen van je analysetool, en hoe je het rapport opstelt op basis van een export van gebeurtenissen.

Wat een activatierapport moet bevatten

Het belangrijkste percentage is slechts één regel. Het rapport is de context die die regel verdedigbaar maakt.

Vijf dingen horen in hetzelfde overzicht thuis. De activatiegebeurtenis, het venster, de cohortdefinitie, het aantal in de noemer en het percentage zelf.

Laat je een van deze weg, dan wordt het getal niet te verifiëren. Iemand zal het citeren in een presentatie voor het bestuur, en niemand zal het kunnen reproduceren.

Voeg de trend toe als zesde item. Eén meting is slechts een datapunt, maar drie opeenvolgende metingen met ongewijzigde definities zijn het eerste waarop je echt actie kunt ondernemen.

De drie keuzes die het getal bepalen

Elke keuze beïnvloedt het resultaat op zich, en elke keuze is onzichtbaar in het uiteindelijke percentage.

Keuze	Wat het bepaalt	Wat er gebeurt als je het verandert
Activatiegebeurtenis	Wat als succes telt	Een latere gebeurtenis verlaagt het percentage voor elk cohort
Activatievenster	Hoeveel tijd gebruikers hebben	Een langer venster verhoogt het percentage en vertraagt de rapportage
Noemer	Wie er wordt gemeten	Een verschoven cohort kan het percentage boven de 100% jagen

Keuze 1: De activatiegebeurtenis

Dit is de belangrijkste inschatting, en deze vraag kan niet worden beantwoord door simpelweg naar de export te kijken.

Een activatiegebeurtenis moet de vroegste actie zijn die voorspelt dat een gebruiker terugkeert. Gemak is niet het criterium, en hoe eenvoudig de gebeurtenis te meten is evenmin.

Het voltooien van de registratie is dat bijna nooit. Registreren is de ingang van de trechter, niet het bewijs dat het product voor iemand heeft gewerkt.

Kies de actie waarbij het product voor het eerst zijn belofte nakomt. Voor een rapportagetool kan dat een eerste gepubliceerd rapport zijn, en voor een messagingtool een eerste bericht dat naar een andere persoon is verzonden.

Schrijf de keuze op met een korte toelichting van één regel. Die zin voorkomt dat de definitie het volgende kwartaal verschuift.

Keuze 2: Het activatievenster

Elke serieuze tool behandelt dit als een parameter, wat betekent dat het een beslissing is die bij jou ligt.

De funnel-documentatie van Mixpanel is expliciet. Het conversievenster "bepaalt hoeveel tijd een gebruiker heeft om te converteren via alle stappen van de funnel na het betreden ervan."

De standaardinstelling daar is zeven dagen vanaf de eerste stap. Het maximum is 366 dagen, of twaalf sessies voor op sessies gebaseerde vensters.

Eén detail zet mensen vaak op het verkeerde been. Mixpanel merkt op dat het venster "begint bij de eerste instantie van de Stap 1-gebeurtenis per funnel-invoer." Latere instanties van die gebeurtenis zetten de klok niet terug.

Dus een gebruiker die zich registreert, een maand verdwijnt, terugkeert en activeert, kan als een mislukking worden geteld. Dat is correct gedrag bij een kort venster, en het zal de lezer van je rapport verrassen.

Keuze 3: De noemer

De noemer is het cohort, en cohorten worden gedefinieerd door wanneer mensen zijn binnengekomen in plaats van wanneer ze actie hebben ondernomen.

Neem iedereen die zich in een vaste periode heeft geregistreerd. Bevries die lijst en meet vervolgens hoeveel van hen de activatiegebeurtenis binnen het venster hebben bereikt.

De unieke telmethode van Mixpanel werkt op dezelfde manier en registreert een gebruiker "de eerste keer dat deze Stap 1 bijhoudt in de geselecteerde periode." Latere invoeren verhogen het aantal niet.

De valkuil is het mengen van periodes. Als de noemer "registraties deze maand" is en de teller "activaties deze maand", dan heb je ook activaties geteld van gebruikers die zich eerder hebben geregistreerd.

Die versie van de metriek kan de 100% overschrijden, wat de weggever is. Onze uitleg over cohortanalyse behandelt waarom het cohort eerst moet worden bevroren.

Waarom je spreadsheet zal verschillen van je analysetool

Deze vergelijking kost de meeste teams een hele middag, dus het is de moeite waard om te begrijpen hoe dit komt voordat het gebeurt.

Drie instellingen binnen de tool zijn onzichtbaar in de output: de vensterlengte, de telmethode en de volgorde van de stappen.

Mixpanel hanteert standaard een specifieke volgorde, waarbij elke stap vooraf moet gaan aan de volgende. Het biedt ook de optie 'willekeurige volgorde', waarbij stappen in elke gewenste volgorde tellen, tenzij je ze vastzet.

Een handmatige reconstructie in een spreadsheet kiest impliciet zijn eigen antwoorden op alle drie. Twee correcte berekeningen zullen verschillen, en geen van beide partijen heeft ongelijk.

De oplossing is saai maar effectief. Noteer de drie instellingen op het rapport en vergelijk alleen appels met appels of vergelijk ze helemaal niet.

Hoe je dit handmatig doet

Optie 1: Twee tellingen en één deling

Maak een lijst van elke gebruiker die zich in de periode heeft geregistreerd en ontdubbel de id's met UNIQUE.

Tel die lijst met COUNTA voor de noemer. Gebruik vervolgens COUNTIFS om gebruikers uit dezelfde lijst te tellen met een activatiegebeurtenis binnen het venster.

Houd beide tellingen in zichtbare cellen. Deel aan het einde één keer, zodat iedereen de twee invoerwaarden afzonderlijk kan controleren.

Je loopt al snel tegen de grenzen aan. Je krijgt één percentage voor één venster, en geen inzicht in wie er niet is geactiveerd.

Optie 2: Eén rij per gebruiker

Bouw een tabel met één rij per gebruiker in het cohort. Kolommen voor registratiedatum, datum van de eerste activatiegebeurtenis, aantal dagen daartussen, en een markering voor 'binnen het venster'.

Bereken het verschil in dagen door de eerdere datum van de latere af te trekken. Microsofts eigen richtlijnen voor de DATEDIF-functie waarschuwen dat deze "in bepaalde scenario's onjuiste resultaten kan berekenen", en raden een eenvoudige aftrekking aan voor het tellen van dagen.

Nu kan het rapport worden gesegmenteerd. Per abonnement, per acquisitiekanaal, per registratieweek of per bedrijfsgrootte.

In die segmentatie ligt meestal het echte inzicht. Een vlak, gemiddeld percentage verbergt vaak dat het ene kanaal uitstekend activeert en het andere helemaal niet.

De beperking zit in de joins en het volume. Het koppelen van een export van gebeurtenissen aan een gebruikerstabel is ergens voorbij de paar honderdduizend rijen niet leuk meer.

Optie 3: Een tabblad met definities

Leg de activatiegebeurtenis, het venster, de cohortregel en de telmethode vast. Noteer vervolgens wat je uitsluit, zoals interne accounts en testgebruikers.

Intern verkeer is de stille verstoorder. Een team van dertig mensen dat het product wekelijks test, kan het percentage van een klein cohort met meerdere procentpunten verhogen.

De beperking is dat het opschrijven van een regel deze nog niet toepast. Volgende maand bouwt iemand alsnog dezelfde filters opnieuw op.

De gezamenlijke grens. Alle drie de opties gaan ervan uit dat de export een betrouwbare gebruikers-id en een zuivere naam van de gebeurtenis bevat. Als gebeurtenissen halverwege het kwartaal zijn hernoemd, is die afstemming het eigenlijke werk.

Waar de handmatige route vertraagt

Het eerste rapport kost een ochtend. Het vierde kost meer tijd, omdat de definities tegen die tijd zijn verschoven.

Het hernoemen van gebeurtenissen is de meest voorkomende oorzaak. Een opschoning van de tracking splitst één gebeurtenis op in twee, waardoor het aantal activaties daalt zonder dat er iets in het gedrag is veranderd.

Ook de cohortperiode verschuift. Iemand voert het bestand van vorig kwartaal opnieuw uit met het datumfilter van dit kwartaal, en de twee getallen worden in een vergadering met elkaar vergeleken.

En dan is er de vraag die elke keer weer terugkomt. Iemand vraagt om hetzelfde percentage per kanaal, en de hele set filters wordt weer handmatig opgebouwd.

Het overzicht van AI-tools voor productanalyse behandelt de toolkant van dit probleem.

Hoe je dit bouwt met Powerdrill Bloom

Stap 1: Upload je export van gebeurtenissen

Upload het bestand met gebeurtenissen, of de bestanden met gebeurtenissen en gebruikers samen. Powerdrill Bloom analyseert de kolommen bij binnenkomst, zodat ontbrekende gebruikers-id's, inconsistente namen van gebeurtenissen en tijdstempels buiten het bereik aan het licht komen nog voordat er een percentage wordt berekend.

Stap 2: Beschrijf de definitie in natuurlijke taal

Formuleer de regels in plaats van ze te bouwen. Noem de activatiegebeurtenis, het venster in dagen, de cohortperiode en welke accounts moeten worden uitgesloten.

Stel vervolgens de vragen die de randgevallen blootleggen. Vraag hoeveel gebruikers één dag na het sluiten van het venster zijn geactiveerd. Vraag welke namen van gebeurtenissen slechts in een deel van de periode voorkomen. Vraag vervolgens om het percentage gesegmenteerd per kanaal en per registratieweek.

Stap 3: Exporteer de grafiek, het rapport of de presentatie

Exporteer het percentage met de bijbehorende noemer, een activatiecurve per dag sinds de registratie, of dia's die de definities naast het getal tonen.

Veelgemaakte fouten

Registratie gebruiken als de activatiegebeurtenis. Registratie is de ingang van de trechter. Activatie moet het moment zijn waarop het product daadwerkelijk waarde leverde.

Het percentage rapporteren zonder de noemer. Een percentage van een onbekende basis is slechts versiering. Toon de cohortgrootte er direct naast.

Cohortperiodes mengen. Het tellen van activaties van eerdere registraties ten opzichte van de basis van deze maand vertekent het percentage en kan dit boven de 100% jagen.

Het venster wijzigen zonder het label aan te passen. Een cijfer voor zeven dagen en een cijfer voor dertig dagen zijn verschillende metingen. Kies er één en vermeld dit duidelijk op het rapport.

Je cijfer vergelijken met een gepubliceerde benchmark. Andere bedrijven kiezen andere gebeurtenissen en vensters. Vergelijk in de eerste plaats met je eigen trend.

Interne accounts in het cohort laten staan. Medewerkers en testgebruikers activeren voor bijna 100%. Bij een klein cohort beïnvloedt dit het getal aanzienlijk.

Hernoemde gebeurtenissen negeren. Een wijziging in de tracking kan het aantal doen dalen zonder dat het gedrag is veranderd. Controleer de namen van gebeurtenissen voordat je een daling probeert te verklaren.

Conclusie

Kies de activatiegebeurtenis, bepaal het venster, bevries het cohort en rapporteer het percentage met de noemer ernaast. Die vier beslissingen leveren een getal op waar mensen echt iets mee kunnen.

Het percentage zelf is niet het eindproduct. De segmentatie per kanaal en per registratieweek is wat je vertelt waar je volgende maand je budget aan moet besteden.

Als het herbouwen van die segmentatie al je tijd opslokt, probeer dan Powerdrill Bloom op je export van gebeurtenissen. Bekijk ook onze gids over het omzetten van productgebruiksgegevens in een functie-adoptierapport en de pagina over de AI-rapportgenerator.

Veelgestelde vragen

Wat is de formule voor het activatiepercentage?

Tel de gebruikers in een cohort die de activatiegebeurtenis binnen het venster hebben bereikt. Deel dat door het totale aantal gebruikers in het cohort en vermenigvuldig dit met 100.

Hoe lang moet het activatievenster zijn?

Lang genoeg om normaal gedrag vast te leggen en kort genoeg om actiegericht te zijn. Mixpanel stelt zijn conversievenster standaard in op zeven dagen en staat tot 366 dagen toe.

Welke gebeurtenis moet als activatie tellen?

De vroegste actie die voorspelt dat een gebruiker terugkeert. Test potentiële gebeurtenissen door te kijken of gebruikers die deze actie hebben uitgevoerd in latere weken terugkomen.

Waarom verschilt mijn getal van dat in onze analysetool?

Meestal ligt dit aan het venster, de telmethode of de volgorde van de stappen. Die drie instellingen bevinden zich binnen de tool en zijn niet zichtbaar in het geëxporteerde getal.

Kan het activatiepercentage hoger zijn dan 100%?

Alleen als het cohort is verbroken. Dat resultaat betekent dat activaties van eerdere registraties worden geteld ten opzichte van een latere noemer.