A cohort azonos jellemzővel — pl. beszerzési dátummal vagy forrással — rendelkező felhasználók csoportja, amit együtt elemzel.
A cohort (kohorsz) azonos időszakban, azonos csatornán vagy azonos jellemző alapján érkezett felhasználók csoportja, amelynek viselkedését időben együtt követed és hasonlítod össze más kohorszokéval. A klasszikus példa az „installálási kohorsz": a január 1. és 7. között egy appot letöltő felhasználók egy csoportot alkotnak, a január 8. és 14. között érkezők egy másikat, és a két csoport megtartási vagy fizetési görbéjét egymás mellé állítva látszik, javult-e a termék vagy a marketingcsatorna minősége.
Miért fontos ez Shopify-appok és -boltok esetén?
A puszta összesített mutatók (pl. „ennyi installunk volt ezen a héten") önmagukban keveset mondanak arról, hogy a felhasználók valóban értéket találnak-e a termékben. A cohort-elemzés ezzel szemben megmutatja, hogy egy adott beszerzési hullám hány százaléka marad aktív a 7., 30. vagy 90. napon, illetve mennyi bevételt termel az adott időszak alatt. Egy Shopify-appfejlesztő számára ez kulcsfontosságú, mert két hasonló installszám mögött teljesen eltérő minőségű felhasználói bázis is állhat — az egyik kohorsz hetek alatt lemorzsolódik, a másik hónapokig fizető ügyfél marad.
Webáruház-tulajdonosok is használhatják a fogalmat: a vásárlói kohorszok (pl. „karácsonyi kampányból érkezett vásárlók") ismételt vásárlási hajlandóságának összehasonlítása segít eldönteni, mely marketingcsatorna hoz hosszú távon értékes ügyfelet, nem csak egyszeri tranzakciót.
Bővebben: Shopify app növekedés: miért kevés az installszám önmagában?