Cohort- en retentieanalyse
Tijdgebonden cohorten, cohortretentie, RFM-analyse, klantsegmentatie, churnvoorspelling
1Wat is een cohort in data-analyse?
Wat is een cohort in data-analyse?
Antwoord
Een cohort is een groep gebruikers die een gemeenschappelijk kenmerk delen in een bepaalde periode, meestal de datum van hun eerste actie (registratie, eerste aankoop). Door gebruikers in cohorten te groeperen, kun je hun gedrag in de loop van de tijd vergelijken en trends identificeren over acquisitieperioden. Het is een fundamenteel hulpmiddel om retentie te meten en de impact van productwijzigingen te evalueren.
2Wat is het meest voorkomende criterium om een tijdgebonden cohort te definiëren?
Wat is het meest voorkomende criterium om een tijdgebonden cohort te definiëren?
Antwoord
Het meest voorkomende criterium voor het definiëren van een tijdgebonden cohort is de datum van de eerste registratie of eerste aankoop. Groeperen per acquisitieperiode (week, maand, kwartaal) maakt objectieve vergelijking van gebruikersgedrag over verschillende acquisitiemomenten mogelijk. Dit helpt het effect van tijd te isoleren en verbeteringen of verslechteringen te detecteren die verband houden met product- of marketingwijzigingen.
3Hoe lees je een cohortretentietabel?
Hoe lees je een cohortretentietabel?
Antwoord
Een cohortretentietabel wordt gelezen met cohorten als rijen (per acquisitieperiode) en daaropvolgende perioden als kolommen (Maand 0, Maand 1, enz.). Elke cel toont het percentage gebruikers van die cohort dat in die periode nog actief is. De eerste kolom is altijd 100% en de waarden nemen na verloop van tijd op natuurlijke wijze af. Dit formaat maakt visuele vergelijking van retentie tussen cohorten mogelijk.
Wat is het verschil tussen Day-N-retentie en rolling-retentie?
Waarom wordt retentie beschouwd als een betrouwbaarder metriek dan het aantal actieve gebruikers?
+17 gespreksvragen
Andere Data Analytics-sollicitatieonderwerpen
Google Sheets - Grondbeginselen
Google Sheets - Geavanceerde formules
SQL - Grondbeginselen
SQL - Aggregaties en groeperingen
SQL - Joins
BigQuery - Grondbeginselen
Data Cleaning - Data opschonen
KPI's en business-metrieken
Beschrijvende statistiek
Zapier en No-Code automatisering
Principes van datavisualisatie
Python & Pandas - Grondbeginselen
Google Sheets - Geautomatiseerde dashboards
SQL - Subquery's en CTE's
SQL - Window Functions
BigQuery - Geavanceerde functies
Data Modeling
Funnel- en conversieanalyse
Google Tag Manager en tracking
API's en webhooks
dbt - Grondbeginselen
AB Testing en toegepaste statistiek
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Basisprincipes
SQL - Geavanceerde analytische queries
dbt - Geavanceerde functies
Power BI - DAX en geavanceerde dashboards
Python Analytics - Geavanceerde analyse en ML
Beheers Data Analytics voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis