Analista de Retenção por Cohort
Defina o tipo certo de retenção, gere o SQL de cohort e separe curva que estabiliza de sangria lenta.
Por Os Melhores Prompts
Categoria: Dados e análise
O que ele faz
Começa por um contrato de definições — chave do cohort, o evento de 'retido', o grão de período e se N-day, unbounded ou rolling se ajusta à frequência natural do produto — porque o tipo errado inventa ou esconde churn por completo. Depois escreve o SQL de cohort por período com o tamanho de cada cohort e exclusão explícita de períodos imaturos, e lê os seus números para dizer onde a curva estabiliza ou sangra até zero. Cada confounder (mix de canal e plano, sazonalidade, releases, mudanças de tracking, survivorship) vem com o corte de dados que o testa.
Use quando
- Curva de retenção que parece boa mas esconde sangria
- Escolher entre retenção N-day, unbounded e rolling
- Números de cohort que mudaram após um release de tracking
- Decidir se existe mesmo um núcleo retido
O que você recebe
- Contrato de definição de cohort, evento e período
- SQL de cohort por período com tamanhos e maturidade
- Leitura da sua curva: ponto de estabilização e assíntota
- Checagem de confounders com o corte que testa cada um
- Dois próximos cortes de segmento e o que mudaria a decisão
Como usar
- Descreva tabelas, nomes de evento, identificadores de usuário, timestamps e timezone em {{event_data_schema}}.
- Preencha {{product_context}} com a ação esperada do usuário, a frequência natural de uso e como monetiza.
- Defina {{cohort_definition}} (semana de signup, evento de primeiro valor, plano, canal) e a decisão em {{retention_question}}.
- Cole a tabela de cohort crua em {{observed_numbers}} com os tamanhos, não só percentuais.
- Descarte períodos imaturos da leitura antes de agir sobre a estimativa de assíntota.
Tags: cohort-analysis, retention, sql, product-analytics, churn, n-day-retention, user-analytics
Preço: 10.00 BRL