队列分析是一种用于研究特定用户或客户群体随时间变化的行为的方法。“队列”是由共享特征或事件定义的群体，例如在同月注册服务、在特定活动期间购买产品或在特定更新后与应用互动。通过隔离这些群体，开发人员和分析师可以跟踪模式、衡量保留率并识别在查看聚合数据时可能被掩盖的趋势。例如，您可以比较一月份和二月份加入的用户，以查看入职培训的更改是否影响了长期参与度，而不是一次分析所有用户。
队列分析通常用于衡量用户保留率、产品参与度或客户生命周期价值。例如，一个开发订阅应用的用户可以跟踪每个月队列中有多少用户在 30 天、60 天或 90 天后仍保持活跃。 这有助于确定最近的更新是否提高了保留率。在电子商务中，队列可以通过跟踪重复购买来揭示假日促销是否吸引了一次性购买者或忠诚客户。技术团队通常通过记录带有时间戳的用户事件（例如，注册、登录、购买），然后查询数据库以按用户的首次活动日期对用户进行分组并计算每周活跃用户或流失率等指标来实现这一点。
为了应用队列分析，开发人员通常将数据构建成并排比较队列的表格或可视化效果。例如，SQL 查询可能会按注册周对用户进行分组，并计算注册后每周的登录次数。Python 的 pandas 库等工具可以聚合这些数据，而 Tableau 等可视化工具可以绘制保留曲线。一个实际的例子：一个团队注意到，在 UI 重新设计后注册的用户（一个队列）的 30 天保留率比早期队列高 20%。这种洞察可以验证重新设计的影响并指导未来的更新。通过关注特定的队列，团队可以避免混淆来自不相关群体的数据，并更有效地做出数据驱动的决策。