コホート分析 は何をしますか?
ユーザーエンゲージメントデータに対してコホート分析を実行——リテンション曲線、機能採用トレンド、セグメントレベルのインサイトを提供します。コホート別のユーザー定着率分析、経時的な機能採用の調査、解約パターンの分析、エンゲージメントトレンドの特定に利用してください。
概要
このスキルは、ユーザーエンゲージメントデータを入力として、コホート分析を自動化します。主な機能は以下の通りです:
- リテンション曲線の生成:時間経過に伴うユーザー定着率をコホート別に可視化します。
- 機能採用トレンドの分析:特定機能の利用開始タイミングと普及度をコホート間で比較します。
- セグメントレベルのインサイト:地域、プラン、デバイスなどの属性でユーザーを分割し、各セグメントの行動パターンを分析します。
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のAIエージェント
使い方
- ユーザーイベントデータ(CSV、JSON、またはデータベースクエリ結果)を提供します。
- 分析対象のコホート期間(例:週次、月次)を指定します。
- 必要に応じてセグメント条件を設定します。
- スキルが自動的にリテンション曲線やトレンドグラフを生成します。
入力データ形式
必要なカラム:
| カラム名 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
user_id | ユーザー識別子 | 12345 |
event_date | イベント発生日 | 2024-01-15 |
event_type | イベント種別 | signup, login, purchase |
segment(任意) | セグメント属性 | premium, free |
制限事項
- データはテーブル形式である必要があります。
- 日付フィールドはISO 8601形式(
YYYY-MM-DD)を推奨します。 - 大量データ(100万行超)の場合、処理に時間がかかる可能性があります。
ライセンス
MIT