Naast het doel stel je in hoe de producten gegroepeerd worden. Een cohort is een groep producten die in dezelfde periode is uitgekomen, en de indeling bepaalt hoe fijn die groepen zijn.

Je kiest per jaar, per half jaar, per kwartaal of per maand. Een grovere indeling geeft meer producten per cohort en dus stabielere cijfers. Een fijnere indeling laat meer zien, maar met minder producten per groep.

Je kunt bepalen vanaf wanneer producten meegerekend worden, bijvoorbeeld alleen producten die in 2024 of later zijn begonnen. Laat je dat open, dan wordt alles meegenomen waar wij data over hebben.

Je kunt één cohort als vergelijkingspunt kiezen en de andere daaraan afmeten. Dat is handig als je een specifieke periode als norm wil nemen, bijvoorbeeld het jaar waarin de markt op zijn normaalst was.

Dit is het onderdeel waar seizoensgebondenheid het duidelijkst doorwerkt. In een markt met een seizoenspiek halen producten die vlak voor die piek uitkomen hun doelen veel makkelijker dan producten die er net na verschijnen. Bij ventilatoren zie je dat de eerste helft van het jaar het beter doet dan de tweede, en dat is logisch: ventilatoren verkopen niet in de winter.

Zet je de indeling op half jaar of kwartaal, dan zie je dat verschil terug. Zet je hem op jaar, dan verdwijnt het in het gemiddelde.

Door dezelfde periode over meerdere jaren te vergelijken, dus de eerste helft van 2024 tegen die van 2025 en 2026, zie je of de kans toe- of afneemt. Dat is een van de meest bruikbare uitkomsten van deze analyse.

Houd de context erbij. Een stijgende kans in een weersafhankelijke markt kan komen doordat een jaar warmer was, en niet doordat de markt structureel makkelijker is geworden. De cijfers vertellen wat er gebeurde, niet waarom. Zie Seizoensgebondenheid.