# الاحتفاظ بالفوج (Cohort Retention)

> نسبة مستخدمي فوج تسجيل واحد الذين ما زالوا نشطين بعد عدد محدَّد من الأسابيع أو الأشهر.

- **المجال:** المنتج الرقمي (Product Management)
- **الوحدة:** %
- **تكرار القياس:** شهري
- **الاتجاه المرغوب:** أعلى أفضل
- **النوع:** تابع (Lagging)
- **الرابط:** https://kpihub.co/k/prod-cohort-retention

## الهدف

قياس ما إذا كان المنتج يتحسّن فعلًا، فمقارنة الأفواج تعزل أثر التحسينات عن أثر تغيّر حجم الاكتساب.

## لماذا هو مهم

- الرقم الكلّي للمستخدمين النشطين يخفي كل شيء: نموّ الاكتساب يغطّي على تسرّب متزايد
- منحنى الفوج يقول إن كان المنتج يستقرّ أم يستمرّ في فقد الناس بلا نهاية
- مقارنة الأفواج هي الطريقة الوحيدة لإثبات أن تحسينًا نجح

## المعادلة

```
Cohort Retention % = (Cohort users active in period N ÷ Cohort size at period 0) × 100
```

المقام هو حجم الفوج الأصلي دائمًا لا حجمه في الفترة السابقة. وتغيير المقام يعطي منحنىً يبدو مستقرًّا بينما الفوج يذوب.

## مثال محسوب

فوج يناير 4,180 مستخدمًا: 1,880 نشطين في الشهر الأول و1,170 في الثالث و1,090 في السادس. المنحنى: 45% ثم 28% ثم 26%، والاستقرار بعد الشهر الثالث هو الخبر الجيد.

## النطاق الاسترشادي

المهم هو استواء المنحنى لا ارتفاعه: منحنى يستقرّ عند 25% منتج له جمهور، ومنحنى ينحدر إلى الصفر منتج بلا جمهور مهما بدأ عاليًا.

## تحليل الاتجاه

- تحسّن الأفواج الجديدة عن القديمة هو الدليل الوحيد أن التحسينات نجحت
- منحنى لا يستوي أبدًا يعني منتجًا بلا قيمة متكرّرة مهما بلغ التفعيل
- تدهور فوج بعد تغيير كبير يستدعي التراجع لا الانتظار

## أسئلة تشخيصية

- هل يستوي المنحنى؟ وعند أي نسبة؟ الاستواء أهم من الارتفاع
- هل الأفواج الجديدة أفضل من القديمة؟ الجواب يقيس كل عملنا
- هل يختلف المنحنى بمصدر الاكتساب؟ الفارق يوجّه الإنفاق

## نصائح عملية

- اعرض الأفواج في جدول واحد، فالمقارنة البصرية تكشف ما لا يكشفه رقم
- ثبّت المقام على حجم الفوج الأصلي دائمًا
- افصل الأفواج بمصدر الاكتساب، فمصدر بمنحنى منحدر هو إنفاق ضائع

## العرض المناسب

- جدول الأفواج: الفوج صفًّا والفترة عمودًا
- منحنيات الاحتفاظ لعدّة أفواج على رسم واحد
- أعمدة بمصدر الاكتساب لاحتفاظ الشهر الثالث

## تحذيرات وفخاخ

- تغيير المقام بين الفترات يعطي منحنىً مستقرًّا كذبًا
- قراءة العدد الكلّي بدل الأفواج تخفي تدهورًا خلف نموّ الاكتساب
- الحكم على فوج قبل اكتمال فترته يعطي مقارنة غير عادلة

## أثر التغيير

- رفع احتفاظ الشهر الثالث من 28% إلى 35% يضيف نحو 293 مستخدمًا باقيًا من كل فوج
- الأثر تراكمي: كل فوج محسَّن يضيف فوق الذي قبله بلا زيادة في الاكتساب
- المقارنة بين الأفواج تحوّل «هل تحسّنا؟» من رأي إلى رقم

## احسبه في أداتك

### Excel

```excel
=COUNTIFS(Act[Cohort],C,Act[Period],3) / CohortSize
```

### Power BI (DAX)

```dax
Cohort Retention % =
DIVIDE (
    CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( 'Activity'[UserID] ), 'Activity'[PeriodIndex] = 3 ),
    [Cohort Size]
)
```

### Tableau

```
COUNTD( IF [Period Index]=3 THEN [User ID] END ) / SUM([Cohort Size])
```

### SQL

```sql
SELECT cohort_month,
       period_index,
       COUNT(DISTINCT user_id) * 100.0
         / NULLIF(MAX(cohort_size), 0) AS retention_pct
FROM   cohort_activity
WHERE  cohort_month BETWEEN :from_month AND :to_month
GROUP  BY cohort_month, period_index
ORDER  BY cohort_month, period_index;
```

---

المصدر: [KPIHub](https://kpihub.co/k/prod-cohort-retention) · مرجع عربي مجاني لمؤشرات الأداء.