产品留存
找出用户流失的关键节点。
对比注册同期群在第 1 月和第 3 月的留存情况。保持活动事件一致，并标记尚未完成的周期。
同期群工作流
从用户活动
到更清晰的留存洞察。
将具有相同起点的人群进行分组，在同一时间线上计算留存率，并对比不同同期群。选择任一步骤以探索月度注册示例。
探索步骤
点击任意步骤探索示例。
同期群分析 · 示例01 / 03
01 — 定义统一的初始事件。
统一的初始事件。
一致的时间基准。
示例简介：按注册月份对用户进行分组，并衡量他们是否在后续月份回访。在计算留存率之前，先明确用户 ID、注册日期、活动事件以及“活跃”的定义。
源数据
用户活动数据源
注册日期起点
同期群规则
回访事件指标
月度周期间隔
哪些用户行为算作留存？
免费试用在计算留存率之前，先定义初始事件、回访行为和时间间隔。
围绕留存构建
洞察同期群之间的 差异与变化。
使用同期群分析来对比同类用户群体，而不是依赖整体平均值。以下示例展示了该分析可以支持的常见决策。
获客质量
对比不同渠道带来的用户质量。
按获客渠道细分注册同期群，观察来自不同渠道的新用户是否具有相似的回访率。在得出结论前，请先确认同期群的样本量。
订阅健康度
持续追踪用户的重复行为。
按首次购买或订阅开始时间对客户进行分组，并对比后续活动。明确“留存”是指重复购买、活跃订阅计划还是其他事件。
探索 POWERDRILL
将同期群数据转化为直观视图。
Powerdrill 提供了针对表格导出的自然语言同期群分析工作流。探索其数据可视化和 Canvas 功能，以查看留存表、图表和辅助洞察。
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常见问题解答
AI 同期群分析：常见问题
什么是 AI 同期群分析？
同期群分析将具有共同初始事件（如注册月份）的用户进行分组，并追踪他们在相同时间周期内的行为。AI 可以帮助整理记录、计算留存率并实现模式可视化，但同期群和活动定义仍需人工审核。
Powerdrill 可以帮助进行同期群分析吗？
Powerdrill 的同期群分析指南介绍了如何上传 Excel、CSV 或 TSV 用户数据，并使用自然语言获取同期群和留存周期。它还说明了如何生成同期群表并导出图表或报告。在使用结果前，请对照源数据进行核对。
我需要准备哪些数据？
请准备唯一的用户标识符、注册或首次购买日期，以及带有时间戳的活动记录。定义何为“回访”，并选择按天、按周或按月作为周期。检查重复用户和日期格式，以确保同期群对比的一致性。
同期群分析与整体留存率有什么区别？
整体留存率可能会将具有不同开始日期的群体混在一起。而同期群分析则对比在同一时期开始的用户，并追踪每个群体随时间的变化。通过对比各个同期群自注册以来的相同月份，可以更轻松地解读趋势。
如何阅读同期群留存表？
横向阅读行可以追踪单个同期群随时间的变化，纵向阅读列可以对比处于相同生命周期的不同群体。检查每个同期群的初始规模，并对较新群体的未来周期保持空白。不同的活动定义或不完整的数据可能会导致对比结果产生误导。
点击“免费试用”会发生什么？
该按钮将打开 Powerdrill 首页以探索 AI 工作区。本页面仅展示同期群分析工作流，不在此处上传数据或计算留存。当前功能、账户要求和使用限制可能会有所不同。