Как считать Retention Rate через Когортный анализ

🔎 Retention Rate - метрика, которая показывает долю клиентов, которые продолжают пользоваться продуктов (покупать или совершать другое целевое действие) спустя какое-то время после их первого взаимодействия с продуктом. Эта метрика позволяет бизнесу оценить по-другому возвращаемость клиентов в компанию.

🔎 Когорты и когортный анализ - это метод анализ, когда клиентов объединяют одним признаком по дате совершения действия в одну группу (когорту) и считают метрику для когорты в целом, а не для конкретного клиента.

Давай разберем картинку, на которой приведен пример анализа Retention Rate для оценки оценки подписок с момента регистрации пользователя. Например, нас интересует вопрос

как много клиентов и как долго оформляли ежемесячную подписку, которые зарегистрировались в марте 2019?

Формируется когорта: в марте зарегистрировалось 1000 человек - это наши 100%

Идем читать retention по первой строке слева направо (March 2019 и по номеру месяцев 0,1,2,3...)

🔹91% из них оформили подписку в марте (0 месяц). Остальные значит ее либо вообще не оформили, либо оформили в последующие месяцы 🔹через месяц также 91% оформили подписку (1 месяц). Это считается от общего числа зарегистрированных еще в марте, по этому списку клиентов проверяем кто купил подписку а кто нет и считаем долю. 🔹а вот спустя 10 месяцев только 59% клиентов купили подписку из той самой 1000, кто зарегистрировался в марте.

Таким образом у бизнеса благодаря анализу данных есть понятный инструмент по отслеживанию эффективности удержания клиентов.

Как считать Retention Rate с помощью SQL и визуализировать в Datalens разбираем на курсе Продвинутый SQL.

Кто я | Навигация | Обучение