cohort-analysis

使用するタイミング

• ステークホルダーから「前四半期と比べて、ユーザーの定着率は改善していますか？」と聞かれたとき
• 製品や機能のN日間、週次、または月次の定着率を測定する必要があるとき
• 獲得経路、プラン、登録日などで異なる獲得コホートが、利用期間を通じてどのような実績を上げているか比較したいとき
• 解約を調査し、ユーザーが通常どの時期に離脱するかを特定する必要があるとき

プロセス

1. コホートとアクティビティを定義する — コホートのグループ分け（月ごとの登録、初回購入日など）と定着イベント（ログイン、購入、機能の利用）を明確にします。レポートのヘッダーに記録してください。
2. データを取得または作成する — データベースから始める場合は、scripts/cohort_query.sql を出発点として使用します。cohort_date 列と activity_date 列をスキーマに合わせて調整してください。
3. コホートテーブルを作成する — scripts/cohort_builder.py を実行して、イベントデータからコホート × 期間の所属テーブルを作成します。出力は user_id、cohort_period、activity_period を含む CSV です。
4. 定着率マトリックスを算出する — コホートテーブルに対して scripts/retention_matrix.py を実行し、期間ごとの定着率を生成します。出力は N×M のマトリックス（コホート × 期間）です。
5. 可視化する — scripts/cohort_visualizer.py を実行して、定着率マトリックスのヒートマップと、コホートごとの定着率曲線の時系列グラフを作成します。
6. 調査結果を解釈する — 指標の定義については references/retention_metrics_glossary.md を、パターンの認識については references/cohort_definition_patterns.md を参照してください。
7. レポートを作成する — assets/cohort_report_template.md に記入します。視覚資料として提出する場合は、assets/retention_matrix.html のヒートマップテンプレートに記入してください。

このスキルに必要な入力

• 必須：user_id、cohort_date（例：signup_date）、activity_date を含むイベントデータ
• 必須：コホートのグループ分けの粒度（日次／週次／月次）
• 必須：定着イベントの定義 — 何を「アクティブ」または「定着」とみなしますか？
• 任意：コホートの最小サイズ（100 ユーザー以上を推奨。小規模なコホートでは率が不安定になります）
• 任意：追跡する期間数（例：12 か月）
• 任意：セグメント分けに使用するコホート属性（獲得経路、プランの階層、地域）

出力

• assets/cohort_report_template.md（記入済み）— 説明的な解釈と定着率の数値
• assets/retention_matrix.html（記入済み）— 色分けされた定着率ヒートマップ
• scripts/retention_matrix.py の出力 CSV — 後続の利用に使う定着率の生データ