cohort-analysis

コホート分析

ユーザーをコホートにグループ化して、定着率や行動パターンを分析します。顧客グループごとの経時的な行動を把握できます。

このスキルを使用する場面

• 定着率の追跡 - ユーザーが時間の経過とともにどの程度利用を続けるかを測定します
• 獲得分析 - 異なるチャネルからのコホートを比較します
• プロダクト変更 - ユーザー行動への影響を測定します
• チャーン予測 - 離脱リスクのあるコホートを特定します
• LTV の推定 - 顧客生涯価値を予測します

Claude が行うことと、あなたが決めること

Claude が行うこと	あなたが決めること
分析フレームワークを構成します	指標の定義
データのパターンを特定します	ビジネス上の解釈
可視化テンプレートを作成します	ダッシュボードの設計
最適化領域を提案します	対応の優先順位
統計指標を計算します	判断のしきい値

依存関係

pip install pandas plotly click

コマンド

定着率分析

python scripts/main.py retention data.csv --date-col signup --event-col purchase
python scripts/main.py retention data.csv --date-col signup --periods week

コホートの可視化

python scripts/main.py visualize cohorts.csv --output retention_chart.html

レポートのエクスポート

python scripts/main.py report data.csv --date-col signup --event-col active --output report.html

例

例 1：ユーザー定着率を分析する

python scripts/main.py retention users.csv --date-col signup_date --event-col last_active

# Output:
# Cohort Retention Analysis
# ──────────────────────────────────
# Cohort     Users    M1     M2     M3     M4
# Jan 2024   1,234    65%    48%    42%    38%
# Feb 2024   1,456    62%    45%    41%    --
# Mar 2024   1,321    68%    52%    --     --
# Apr 2024   1,567    64%    --     --     --
#
# Avg Retention: 65% → 48% → 42% → 38%
# Best Cohort: Mar 2024 (68% M1)

例 2：ビジュアルレポートを生成する

python scripts/main.py report transactions.csv \
  --date-col signup \
  --event-col purchase_date \
  --output retention_report.html

# Generates interactive HTML with:
# - Retention heatmap
# - Cohort size chart
# - Trend analysis

コホートテーブルの形式

コホート	サイズ	期間 0	期間 1	期間 2	期間 3
2024-01	1234	100%	65%	48%	42%
2024-02	1456	100%	62%	45%	-
2024-03	1321	100%	68%	-	-

スキルの適用範囲

このスキルが得意なこと

• データ分析の構成
• パターンや傾向の特定
• 可視化フレームワークの作成
• 統計指標の計算

このスキルでできないこと

• 実際のデータへのアクセス
• 統計の専門知識の代替
• ビジネス上の意思決定
• 予測精度の保証

関連スキル

• ab-test-stats - 定着率の実験を検証します
• funnel-analyzer - コンバージョンファネルを分析します

スキルのメタデータ

• モード：centaur

category: analytics
subcategory: retention
dependencies: [pandas, plotly]
difficulty: intermediate
time_saved: 4+ hours/week