dibimbing.id - Apa Itu Cohort Analysis? Arti, Manfaat, Cara, & Contoh

Apa Itu Cohort Analysis? Arti, Manfaat, Cara, & Contoh

Farijihan Putri

โ€ข

10 October 2024

โ€ข

967

Image Banner

Warga Bimbingan pernah mendengar istilah cohort analysis tapi bingung apa manfaatnya buat bisnis atau proyek data kamu? 

Banyak yang masih belum paham bagaimana analisis ini bisa membantu mengungkap rahasia di balik perilaku pengguna. 

Padahal, kalau kamu tahu cara menggunakan cohort analysis dengan benar, kamu bisa memahami perubahan perilaku pengguna dari waktu ke waktu, bikin keputusan yang lebih tepat, bahkan meningkatkan retensi.

Yuk, bahas lebih dalam apa itu cohort analysis, manfaatnya, dan cara menerapkannya biar kamu bisa jadi jagoan data di timmu!


Apa Itu Cohort Analysis?

Cohort analysis adalah metode dalam data science yang digunakan untuk menganalisis perilaku sekelompok pengguna atau pelanggan yang memiliki karakteristik atau pengalaman yang sama dalam periode tertentu.

Misalnya, kamu bisa mengelompokkan pengguna yang mendaftar di aplikasi kamu pada bulan Januari dan membandingkan perilaku mereka dengan yang mendaftar di bulan Februari. 

Dengan cara ini, kamu bisa melihat bagaimana kebiasaan atau retensi pengguna berkembang dari waktu ke waktu, apakah mereka setia menggunakan produkmu atau hanya semangat di awal aja.

Kenapa penting? Karena cohort analysis membantu kamu mengidentifikasi tren yang nggak kelihatan kalau cuma melihat data secara keseluruhan. 

Misalnya, Warga Bimbingan bisa mengetahui apakah pengguna baru dari kampanye promosi lebih aktif dibanding pengguna lama. 

Langkah ini juga membantu kamu mengevaluasi efektivitas strategi pemasaran, fitur baru, atau perubahan lain yang diterapkan. 

Dengan kata lain, cohort analysis memberikan insight lebih dalam untuk memahami perilaku pengguna secara spesifik dan membuat keputusan yang lebih cerdas!


5 Manfaat Cohort Analysis

Sumber: Freepik

Cohort analysis bukan cuma istilah keren dalam dunia data science, tapi juga alat yang powerful buat kamu yang ingin memahami lebih dalam tentang perilaku pengguna. 

Analisis ini bisa membantu kamu mengambil keputusan yang lebih tepat dan berbasis data. Yuk, lihat 5 manfaat utama dari cohort analysis!


1. Mengukur Retensi Pengguna

Cohort analysis memudahkan kamu buat melihat seberapa lama pengguna tetap aktif menggunakan produk atau layanan. 

Misalnya, kamu bisa tahu apakah pengguna yang mendaftar bulan lalu masih setia menggunakan aplikasi atau sudah mulai kabur. Ini penting banget buat merancang strategi retensi yang lebih efektif.


2. Membantu Evaluasi Kampanye Pemasaran

Dengan cohort analysis, kamu bisa membandingkan efektivitas kampanye pemasaran dari waktu ke waktu. 

Misalnya, kamu bisa melihat apakah pengguna yang datang dari promosi bulan Maret lebih sering membeli produk dibandingkan pengguna dari bulan April. 

Kondisi ini bikin kamu tahu kampanye mana yang benar-benar menghasilkan dan mana yang perlu diperbaiki.


3. Mendeteksi Masalah di Produk

Cohort analysis membantu kamu menemukan titik di mana pengguna mulai kehilangan minat pada produk atau layananmu. 

Misalnya, kalau banyak pengguna yang drop-off di minggu kedua setelah mendaftar, mungkin ada masalah di tahap onboarding

Ini bisa jadi sinyal buat kamu memperbaiki fitur atau alur penggunaan agar pengguna tetap betah.


4. Mengidentifikasi Tren Pengguna

Cohort analysis memungkinkan kamu untuk melihat perubahan perilaku pengguna dari waktu ke waktu. 

Kamu bisa menemukan pola-pola seperti peningkatan penggunaan pada akhir pekan atau kecenderungan pengguna tertentu untuk membeli lebih banyak setelah 3 bulan. 

Informasi ini bisa jadi dasar buat mengatur promosi atau fitur baru yang lebih sesuai dengan kebiasaan pengguna.


5. Optimasi Fitur Baru

Saat kamu meluncurkan fitur baru, cohort analysis bisa membantu mengevaluasi dampaknya terhadap pengguna. 

Misalnya, kamu bisa melihat apakah pengguna yang mencoba fitur baru lebih sering kembali ke aplikasi atau justru merasa bingung. 

Dengan data ini, kamu bisa tahu apakah fitur tersebut berhasil atau perlu diperbaiki lebih lanjut.

Baca Juga: Analisis Konten: Jenis, Contoh, dan Panduan Lengkap


Bagaimana Cara Melakukan Cohort Analysis?

Sumber: Freepik

Buat kamu yang masih penasaran gimana sih caranya bikin cohort analysis jadi nggak ribet, santai aja, Warga Bimbingan!

Proses ini sebenarnya seperti mengupas bawang, cuma bedanya, yang bakal keluar bukan air mata, tapi insight berharga yang bisa bikin strategi bisnis lebih jitu. 

Yuk, kupas tuntas 5 langkah mudah untuk melakukan cohort analysis biar kamu bisa langsung praktek tanpa pusing!


1. Tentukan Tujuan Analisis

Sebelum mulai, pastikan kamu tahu dulu apa yang ingin kamu cari dari cohort analysis

Mau tahu kenapa pengguna suka โ€œhilangโ€ setelah minggu ketiga? Atau penasaran apakah kampanye marketing baru bikin mereka balik lagi? 

Nah, tujuan ini bakal jadi kompas kamu buat menentukan langkah-langkah berikutnya.


2. Kelompokkan Pengguna Menjadi Cohorts

Setelah punya tujuan yang jelas, langkah selanjutnya adalah mengelompokkan pengguna kayak bikin grup WhatsApp. 

Misalnya, kelompokkan pengguna berdasarkan kapan mereka pertama kali daftar atau kapan mereka melakukan pembelian pertama. 

Dengan cara ini, kamu bisa lihat bagaimana "anak-anak grup" ini berkembang dan berperilaku.


3. Kumpulkan Data yang Dibutuhkan

Saatnya jadi detektif data! Kumpulkan semua informasi yang kamu butuhkan dari database atau tools analitik seperti Google Analytics. 

Data ini ibarat bahan baku masakan, tanpa data yang tepat, hasil cohort analysis kamu bakal hambar dan nggak bisa kasih insight yang gurih.


4. Visualisasikan Data dalam Tabel atau Grafik

Jangan cuma simpan datanya, tapi tampilkan dalam bentuk yang enak dilihat, kayak bikin infografis keren di Instagram. 

Gunakan tabel atau grafik untuk melihat pola-pola yang muncul dari tiap kelompok. Dengan begitu, kamu bisa langsung ngeh saat ada tren unik atau anomali yang nggak biasa.


5. Analisis dan Ambil Kesimpulan

Nah, ini bagian serunya! Setelah grafik dan tabel jadi, saatnya kamu menggali dan mencari harta karun insight di dalamnya. 

Misalnya, kamu bisa lihat kalau ternyata pengguna dari cohort bulan Februari suka banget belanja di minggu kedua. 

Dari sini, kamu bisa bikin strategi yang lebih jitu, kayak ngasih diskon khusus di minggu tersebut buat meningkatkan retensi.


Contoh Penerapan Cohort Analysis dalam Data Science

Cohort analysis bukan cuma istilah keren buat pamer di meeting, lho, Warga Bimbingan! 

Analisis ini bisa membantu kamu memahami perilaku pengguna lebih dalam, menemukan tren yang tersembunyi, dan bikin strategi yang lebih tepat sasaran. 

Yuk, lihat 3 contoh penerapan cohort analysis dalam dunia data science yang bisa bikin datamu lebih "berbicara."


1. Melacak Retensi Pengguna Aplikasi

Bayangin kamu punya aplikasi streaming musik dan ingin tahu berapa banyak pengguna yang tetap aktif setelah bulan pertama mereka mendaftar. 

Dengan cohort analysis, kamu bisa mengelompokkan pengguna berdasarkan bulan pertama mereka bergabung. Lalu lihat berapa banyak yang masih login di bulan kedua, ketiga, dan seterusnya.

Hasilnya, kamu bisa tahu apakah ada bulan tertentu di mana pengguna cenderung cepat bosan atau apakah fitur baru yang diluncurkan bikin mereka betah lebih lama.


2. Mengukur Efektivitas Kampanye Marketing

Kamu baru saja menjalankan kampanye diskon besar-besaran dan ingin tahu apakah pengguna yang datang dari kampanye tersebut lebih loyal daripada yang mendaftar secara organik. 

Cohort analysis membantu kamu membandingkan kelompok pengguna yang datang dari kampanye tertentu dengan yang datang tanpa iklan.

Kamu bisa melihat apakah mereka lebih sering berbelanja atau hanya datang saat ada promo, sehingga kamu bisa memutuskan apakah kampanye tersebut layak diulangi atau perlu penyesuaian.


3. Menganalisis Penggunaan Fitur Baru di Aplikasi

Baru aja nambahin fitur โ€œShare Playlistโ€ di aplikasi kamu, tapi bingung apakah pengguna benar-benar suka fitur ini atau cuma sekadar coba-coba?

Dengan cohort analysis, kamu bisa membuat kelompok pengguna yang mencoba fitur tersebut dalam minggu pertama peluncurannya. 

Kemudian, lihat apakah mereka jadi lebih sering login atau malah kembali ke kebiasaan lama. 

Kalau pengguna yang aktif menggunakan fitur ini cenderung lebih sering kembali, berarti fitur ini sukses besar, dan kamu bisa fokus mengembangkannya lebih lanjut!

Baca Juga: Apa itu Analisis Komparatif? Pengertian, Metode & Contohnya


Tertarik Belajar Data Science?

Sudah siap mendalami dunia data science lebih jauh, Warga Bimbingan? Yuk, gabung di Bootcamp Data Science dibimbing.id

Di bootcamp ini, kamu bakal belajar bareng mentor berpengalaman, dengan silabus terlengkap yang siap mengajarkanmu dari nol sampai mahir. 

Ada juga praktek nyata buat nambahin portofolio dan fasilitas gratis mengulang kelas sampai kamu benar-benar paham. 

Sudah ada 90% alumni yang berhasil mendapatkan pekerjaan, ditambah dengan lebih dari 700+ hiring partner yang siap membantu penyaluran kerja.

Kalo ada pertanyaan kayak, "Mulai belajar data science dari mana?" atau "Apa skill penting yang harus dikuasai?", konsultasi gratis di sini.

Dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi untuk bantu kamu mencapai impian jadi data scientist profesional!


Referensi

  1. A beginner's guide to cohort analysis: How to reduce churn and make better product decisions [Buka]
  2. What is Cohort Analysis? Strategies to Boost Retention [Buka]

Share

Author Image

Farijihan Putri

Farijihan is a passionate Content Writer with 3 years of experience in crafting compelling content, optimizing for SEO, and developing creative strategies for various brands and industries.

Hi!๐Ÿ‘‹

Kalau kamu butuh bantuan,

hubungi kami via WhatsApp ya!