定义：
同组分析是一种将具有共同特征或在特定时间段内有共同经历的用户分组（也称为“同组”），进而分析其随时间变化的行为的方法。这种方法有助于发现用户留存率、参与度、收入和流失率方面的规律，而这些规律在查看汇总数据时可能难以察觉。.
什么是队列分析？
队列分析根据用户共有的属性（如获取日期、国家/地区、渠道、广告系列或广告素材）将用户划分为称为“队列”的组别。通过随时间推移对这些队列进行追踪，您可以比较不同队列的表现，并找出推动更好成果的因素。.
常见的队列分组包括：
- 获取日期（按安装日期划分的用户群）
- 国家（地理分组）
- 渠道（广告网络或用户获取渠道）
- 广告系列（特定用户获取广告系列）
- 广告素材（影响安装的广告素材）
队列分析的原理
- 定义用户群标准（例如，在特定日期安装应用的用户）
- 跟踪各用户群随时间推移的关键指标（例如：留存率、ARPU、LTV）
- 通过比较不同群体，找出绩效的规律和驱动因素
- 利用洞察来优化营销活动、用户引导流程或产品功能
Tenjin 能够按用户群组分配指标，并可视化展示用户群组的变化趋势，帮助您了解长期价值以及营销活动或产品体验变化所带来的影响。.
队列的类型
- 获取日期分组：按用户安装日期对用户进行分组
- 地理分组：按国家或地区分组
- 渠道用户群：按用户获取渠道或广告网络进行分组
- 广告系列受众群体：按特定广告系列进行分组
- 创意组：按广告创意分组
- 产品/功能用户群：按功能或更新的发布时间进行分组
为什么队列分析很重要
- 用户留存分析：了解用户在完成入门流程后会停留多长时间，以及不同用户群体的留存时长有何差异
- 变现指标：比较不同用户群体的LTV和ARPU
- 广告系列优化：确定哪些广告系列或广告素材能吸引更高质量的用户
- 产品反馈：分析变更对不同用户群体的行为产生的影响
- 数据驱动的决策：超越汇总指标，深入理解绩效的根本驱动因素
需要跟踪的关键受众指标
| 指标 | 它能告诉你什么 |
| 按队列划分的留存率 | 随时间推移，队列的保留情况如何 |
| 用户群终身价值（LTV） | 按队列划分的长期价值 |
| 各用户群体的ARPU | 各用户群体的平均每用户收入 |
| ARPU变化趋势 | 同一用户群中，每位用户的收入随时间的变化趋势 |
| 各用户群体的流失率 | 哪些群体在何时流失 |
| 每次安装的收入 | 安装后立即产生变现信号 |
这些指标可让您在可比的基础上对比不同用户群，并找出产品或营销调整产生最大影响的领域。您可以预览 Tenjin 的完整列表 此处的队列指标.
Tenjin 如何支持队列分析
Tenjin 支持跨网络和渠道的受众群体分析。借助 Tenjin，您可以：
- 按获取日期、国家/地区、渠道、广告系列和创意对指标进行细分
- 按用户群查看留存率、LTV、ARPU 和流失率的趋势
- 并排比较不同群体的表现，无盲点
- 通过 DataVault 或 Raw Data Exporter 导出队列数据，以便进行更深入的分析
- 将用户群分析结果与pLTV模型相结合，实现更智能的预测
相关术语
常见问题解答
在队列分析中，什么是队列？
“用户群”是指在特定时间段内具有共同特征或共同经历的一组用户，例如安装日期相同或来自同一国家。.
为什么要进行队列分析？
用户群分析揭示了不同群体随时间推移的表现情况，突出了用户留存、变现和流失模式，这些信息可为营销活动和产品决策提供依据。.
Tenjin 如何支持队列分析？
Tenjin 提供按获客日期、国家/地区、渠道、广告系列和创意划分的用户群指标，并配有可视化展示和导出功能，用于分析用户留存率、终身价值（LTV）和流失率。.