Pendaftaran dan pengguna aktif

Menganalisis Data Bisnis di SQL

Michel Semaan

Data Scientist

KPI berfokus pengguna

KPI

Pendaftaran
Pengguna aktif
Pertumbuhan
Retensi

Manfaat

Mengukur kinerja dengan baik di B2C
Dipakai investor untuk menilai startup pra-pendapatan dan pra-laba

Pendaftaran - ringkasan

Pendaftaran: Saat pengguna pertama kali membuat akun di Delivr melalui aplikasinya
KPI pendaftaran: Menghitung pendaftaran dari waktu ke waktu, biasanya per bulan
- Baik untuk mengukur keberhasilan menarik pengguna baru
Untuk Delivr, tanggal pendaftaran pengguna adalah tanggal pesanan pertama pengguna tersebut

Pendaftaran - penyiapan

Kueri

SELECT
  user_id,
  MIN(order_date) AS reg_date
FROM orders
GROUP BY user_id
ORDER BY user_id
LIMIT 3;

Hasil

user_id  reg_date  
-------  ----------
0        2018-06-01
1        2018-06-01
2        2018-06-01

Pendaftaran - kueri

WITH reg_dates AS (
  SELECT
    user_id,
    MIN(order_date) AS reg_date
  FROM orders
  GROUP BY user_id)

SELECT
  DATE_TRUNC('month', reg_date) :: DATE AS delivr_month,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS regs
FROM reg_dates
GROUP BY delivr_month
ORDER BY delivr_month ASC
LIMIT 3;

Pendaftaran - hasil

Hasil

delivr_month  regs
------------  ----
2018-06-01      123
2018-07-01      140
2018-08-01      157

Pengguna aktif - ringkasan

KPI pengguna aktif: Menghitung pengguna aktif aplikasi perusahaan dalam periode waktu
- per hari (daily active users/DAU)
- per bulan (monthly active users/MAU)
Stickiness (DAU / MAU) mengukur seberapa sering rata-rata pengguna memakai aplikasi
- Contoh: Jika stickiness Delivr adalah DAU / MAU = 0,3 (30%), pengguna memakai Delivr selama $30% x 30$ hari = 9 hari per bulan rata-rata

Pengguna aktif - kueri

SELECT
  DATE_TRUNC('month', order_date) :: DATE AS delivr_month,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS mau
FROM orders
GROUP BY delivr_month
ORDER BY delivr_month ASC
LIMIT 3;

delivr_month  mau
------------  ---
2018-06-01      123
2018-07-01      226
2018-08-01      337

Pendaftaran dan pengguna aktif

Menganalisis Data Bisnis di SQL