Cohort Analizi Nedir?
Cohort analizi, kullanıcıları ortak bir özelliğe (genellikle katılım tarihi) göre gruplara ayırıp her grubun zaman içerisindeki davranışını ayrı ayrı izleme yöntemidir. Mobil uygulama analitiğinde en güçlü araçlardan biridir.
Neden Gerekli?
Aggregate (toplam) metrikler yanıltıcı olabilir. Örnek:
- Bu ay DAU artıyor → İyi mi?
- Belki sadece yeni kullanıcıların artmasından kaynaklı
- Eski kullanıcılar aslında ayrılıyor olabilir
Cohort analizi bu "Simpson's Paradox" problemini çözer. Toplam sayılardaki iyileşme, altta yatan bozulmayı gizleyebilir - cohort analizi bunu ortaya çıkarır.
Cohort Türleri
Acquisition Cohort
- Katılım tarihine göre gruplama
- En yaygın: Haftalık veya aylık cohort'lar
- Retention, engagement, monetizasyon izlenir
- Ürün değişikliklerinin etkisini ölçmek için ideal
Behavioral Cohort
- Davranışa göre gruplama
- Örnek: "İlk hafta 3+ içerik oluşturanlar" vs "1 veya daha az"
- Hangi davranışların uzun vadeli değer yarattığını gösterir
- Aha moment keşfi için kullanılır
Channel Cohort
- Kazanım kanalına göre gruplama
- Organic vs Facebook vs Google vs TikTok
- Hangi kanalın daha kaliteli kullanıcı getirdiğini gösterir
- UA bütçesi optimizasyonu için kritik
Cohort Retention Tablosu
| Cohort | D1 | D7 | D14 | D30 |
|---|---|---|---|---|
| Hafta 1 | %45 | %22 | %15 | %10 |
| Hafta 2 | %48 | %25 | %17 | %12 |
| Hafta 3 | %50 | %28 | %19 | %14 |
| Hafta 4 | %47 | %24 | %16 | %11 |
Bu tablodan görülenler:
- Hafta 3 cohort'u en iyi performansı göstermiş
- Genel bir iyileşme trendi var (onboarding değişikliği etkisi?)
- D1→D7 arası en büyük kayıp yaşanıyor - bu geçişi iyileştirmek öncelikli
Cohort Analizi Nasıl Yapılır?
Adım 1: Cohort Tanımlama
- Zaman dilimini seçin (günlük, haftalık, aylık)
- Haftalık genellikle en dengeli seçimdir
Adım 2: Metrik Seçimi
- Retention rate (en yaygın)
- Revenue per user
- Feature adoption rate
- Session frequency
Adım 3: Isı Haritası (Heatmap)
- Cohort verilerini ısı haritası olarak görselleştirin
- Yeşil = iyi performans, kırmızı = düşük performans
- Trend'leri ve anomalileri hızla tespit edin
Adım 4: Aksiyon
- Kötüleşen cohort'ları araştırın (ne değişti?)
- İyileşen cohort'lardan ders çıkarın
- Ürün değişikliklerini cohort bazlı ölçün
Ne Zaman Kullanılmalı?
- Ürün değişikliğinin etkisini ölçmek için
- Farklı UA kanalların kalitesini karşılaştırmak için
- Monetizasyon trend'lerini anlamak için
- Feature adoption'ı izlemek için
- Sezonsal etkileri ayırt etmek için
- A/B test sonuçlarını uzun vadeli değerlendirmek için
Cohort Karşılaştırma Örneği
Yeni onboarding akışının etkisini ölçmek:
| Metrik | Eski Onboarding (Cohort A) | Yeni Onboarding (Cohort B) |
|---|---|---|
| D1 Retention | %30 | %42 |
| D7 Retention | %15 | %22 |
| D30 Retention | %6 | %11 |
| D30 ARPU | $1.20 | $2.10 |
Bu veriler yeni onboarding'in tüm metriklerde iyileşme sağladığını gösterir.
Araçlar
| Araç | Özellik |
|---|---|
| Amplitude | Güçlü cohort analizi + behavioral cohort |
| Mixpanel | Retention + cohort builder |
| Firebase | Temel cohort raporu (ücretsiz) |
| App Store Connect | Retention cohort (sınırlı) |
| Play Console | Retention cohort |
| CleverTap | Cohort + engagement analizi |
Best Practices
- Haftalık cohort'larla başlayın (günlük çok detaylı, aylık çok kalın)
- Minimum 4 haftalık veri biriktirin
- Segment bazlı analiz yapın (ülke, kanal, platform)
- Değişiklikleri cohort bazlı ölçümle doğrulayın
- Cohort boyutlarının yeterince büyük olduğundan emin olun (küçük cohort = güvenilmez veri)
- Otomatik raporlama kurun - cohort verilerini haftalık gözden geçirin
Cohort analizi "ortalama" arkasındaki gerçeği gösterir. Düzenli cohort raporu, sağlıklı bir ürün için zorunludur.