Як читати когортну таблицю

Когортна таблиця (cohort table) групує користувачів за часом реєстрації й стежить за кожною групою в часі.

• Кожен рядок — когорта: усі, хто зареєструвався в певному місяці (січень, лютий…), з її розміром у стовпчику users.
• Кожен стовпчик — вік: перший, другий… місяць після місяця реєстрації.
• Кожна клітинка каже, скільки людей із когорти були активні хоча б раз у цей місяць свого життя. Це утримання за місячними періодами, записане як кількість.

Щоб перетворити клітинку на утримання, поділи її на розмір своєї когорти:

Утримання k-го місяця = активні в k-му місяці ÷ користувачі когорти

У лютневій когорті 700 користувачів, і 259 з них були активні у другому місяці, тож її утримання другого місяця — 259 ÷ 700 = 37,0%.

Таблиця має форму трикутника, бо дані закінчуються на певну дату: у червневої когорти ще немає першого місяця, у січневої — п'ять місяців. Порожня клітинка — це цензурування справа, «ще не видно», а не нуль. Якщо вважати порожнечі нулями, кожна свіжа когорта виглядатиме катастрофою.

Когортну таблицю можна читати в трьох напрямках, і кожен відповідає на своє питання.

• Рядок — життя однієї когорти: як швидко відпадають січневі реєстрації і де вони стабілізуються.
• Стовпчик порівнює когорти одного віку. Якщо перший місяць росте від когорти до когорти, щось у перших тижнях покращується (або приходять інші люди).
• Діагональ — один календарний місяць. Четвертий місяць січня, третій лютого, другий березня і перший квітня — це все травень 2026 року.

Діагоналі важливі, бо календарні події б'ють по всіх когортах одночасно. Реліз із багом, свято, збій чи сезонний пік виглядає як смуга навскіс через таблицю, у кожної когорти — в іншому віці. Якщо читати лише рядки й стовпчики, це схоже на кілька непов'язаних коливань.

Щоб знайти діагональ, додай вік до місяця когорти: місяць когорти + k = календарний місяць. Лютий + 2 = квітень, березень + 1 = квітень, тож ці дві клітинки лежать на квітневій діагоналі.

Щоб звести стовпчик до одного числа, є два способи, і вони відповідають на різні питання.

Просте середнє усереднює частки когорт: (44,1 + 46,3 + 25,8 + 49,8 + 50,2) ÷ 5 = 43,2%. Кожна когорта має один голос, тож 2 400 користувачів березня важать стільки ж, як 700 лютого.

Зважене утримання йде за правилом для будь-якої частки, зібраної з частин: спершу додати людей, потім поділити один раз.

Зважене утримання = сума активних користувачів ÷ сума розмірів когорт

Для першого місяця: (353 + 324 + 620 + 448 + 502) ÷ (800 + 700 + 2 400 + 900 + 1 000) = 2 247 ÷ 5 800 = 38,7%.

Зважене утримання відповідає на питання «яка частка всіх, хто зареєструвався, повернулася в перший місяць?», і саме це майже завжди має на увазі рада директорів чи інвестор. Просте середнє не описує жодної реальної групи людей; це утримання уявного продукту, куди щомісяця приходить однакова кількість користувачів.

Вони розходяться, коли великі когорти мають незвичні частки. Тут березень — і найбільша, і найслабша когорта, тож просте середнє прикрашає на 4,5 пункту.

Когорту, незвичну зі зрозумілої причини, показують разом із причиною, а не ховають. Березень саме такий: банк платив власникам студентських карток 5 дол. за реєстрацію, реєстрації потроїлися до 2 400, і лише 25,8% повернулися в перший місяць. Це стимульовані реєстрації (incentivized sign-ups): люди, які прийшли по винагороду, і багато хто з них ніколи не мав рахунку, який треба ділити (такі промохвилі докладно розбирає модуль 6).

Тепер у тебе два чесні числа:

• 38,7% для всіх, хто зареєструвався з січня по травень, разом із березнем. Це те, що сталося насправді.
• 47,9% без березня: (353 + 324 + 448 + 502) ÷ (800 + 700 + 900 + 1 000) = 1 627 ÷ 3 400. Так виглядає звичайний місяць.

Надсилай обидва й одним реченням назви причину різниці. Мовчки викинути березень — значить показати продукт кращим, ніж кажуть гроші, витрачені на користувачів. Лишити тільки змішане число — приховати, що звичайні місяці здорові.

Два скорочення гірші. Просте середнє (43,2%) не описує нікого. Одна когорта, як-от травнева з 50,2%, — це одна вибірка приблизно з тисячі людей із шумом близько ±3 пунктів; вона не може представляти продукт.

Вирішивши, що робити з когортою-викидом, застосуй рішення до кожного стовпчика, інакше криву вже не можна порівнювати від місяця до місяця.

Для другого місяця дані мають когорти січня, лютого, березня і квітня. Зважене з березнем: (281 + 259 + 397 + 356) ÷ (800 + 700 + 2 400 + 900) = 1 293 ÷ 4 800 = 26,9%. Без березня: (281 + 259 + 356) ÷ (800 + 700 + 900) = 896 ÷ 2 400 = 37,3%.

Тож пара для ради: 38,7% / 47,9% для першого місяця і 26,9% / 37,3% для другого. Кожен рядок пари рахується за одним правилом.

Поширені дві помилки. Перша — прибрати березень із чисельника, але лишити його 2 400 користувачів у знаменнику: 896 ÷ 4 800 = 18,7%, число, що нічого не описує. Друга — прибрати викид в одному місяці й лишити в наступному, і крива стрибає залежно від того, чи є в ній березень.

Запиши правило поруч із таблицею («без когорти березня 2026 з оплатою за реєстрацію»), щоб і той, хто оновлюватиме її наступного місяця, його застосував.

Кожен стовпчик когортної таблиці охоплює свій набір когорт. Перший місяць має січень–травень; другий — січень–квітень, бо травень ще не прожив свого другого місяця; четвертий — лише січень і лютий.

Тож коли ставиш середні стовпчиків поруч, ти порівнюєш різні групи людей. Щоб побачити, наскільки утримання справді падає між двома віками, бери лише когорти, які мають обидва стовпчики.

Для переходу від першого місяця до другого це січень–квітень:

• перший місяць: (353 + 324 + 620 + 448) ÷ 4 800 = 1 745 ÷ 4 800 = 36,4%;
• другий місяць: 1 293 ÷ 4 800 = 26,9%.

Порівнянне падіння — 36,4% → 26,9%, приблизно 9,4 пункту до округлення. Якщо порівнювати перший місяць усіх когорт (38,7%) із другим (26,9%), сильна травнева когорта потрапляє лише в один бік, і падіння здається більшим.

Те саме правило діє для будь-якої кривої у звіті: спершу зафіксуй набір когорт, лиши лише ті, що достатньо старі для кожної точки кривої, і назви їх.

Порахуй зважене середнє для кожного стовпчика — і отримаєш 38,7%, 26,9%, 21,1%, потім 31,1% і 28,6%. Схоже, у четвертому місяці утримання стрибає вгору. Люди повернулися?

Ні. Подивися на рядки: січень з третього місяця на четвертий іде 32,0% → 30,5%, лютий — 34,0% → 31,7%. Кожна когорта й далі падає. Стрибок дає склад середнього: третій місяць включає слабку березневу когорту (13,7%, 2 400 користувачів), а четвертий — лише січень і лютий. Коли найслабша група виходить із середнього, воно росте, хоча жодна людина не змінилася.

Це зсув структури — ефект, який урок Обсяг, якість і парадокс Сімпсона пояснює для будь-якої частки: змінюється склад, а не поведінка. Утримання однієї когорти за місячними періодами може трохи коливатися, бо людина може пропустити місяць і повернутися, але помітне зростання середньої кривої майже завжди означає зміну когорт.

Перевірка займає хвилину: перш ніж пояснювати зростання, глянь, чи росте кожен рядок. Якщо рядки падають, а середнє росте, змінилися когорти в середньому.

Онбординг впливає на людей у перші тижні, тож його ефект видно в певному віці: у першому стовпчику, на когортах, що прийшли до і після зміни. Січень 44,1%, лютий 46,3%, квітень 49,8%, травень 50,2%, а березень відкладено як викид промоакції.

Рядок на це не відповість. Січневі користувачі пройшли старий онбординг, тож квітнева зміна може зачепити їх лише як календарна подія на діагоналі.

Навіть стовпчик дає лише обережну відповідь:

• Шум. Когорта з 800–1 000 користувачів має невизначеність близько ±3–3,5 пункту, тож зростання на 4–5 пунктів правдоподібне, але не певне.
• «До/після» — не експеримент. Частину різниці можуть пояснити сезон, структура трафіку чи інший реліз.

Чесне формулювання — «мабуть, трохи краще», плюс план підтвердження: стежити за наступними когортами або протестувати наступну зміну з контрольною групою.

Як це складається докупи: рядки показують, як старіє когорта, стовпчики порівнюють когорти в одному віці, діагоналі показують календарні події. Підсумок рахують зважено, на тих самих когортах і з одним правилом для викидів. Далі урок Плато: утримання і product-market fit читає форму однієї кривої.