Giữ chân

Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL

Michel Semaan

Data Scientist

MAU - cạm bẫy

  • Không cho thấy phân tách người dùng hoạt động theo thâm niên
  • Không phân biệt các mẫu hành vi hoạt động khác nhau
    • Trường hợp 1: Mỗi tháng có 100 người đăng ký, chỉ hoạt động 1 tháng
    • Trường hợp 2: Chỉ có 100 người đăng ký tháng đầu, không ai đăng ký sau đó, nhưng 100 người này hoạt động mỗi tháng
    • MAU của cả hai vẫn là 100!
Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL

MAU - phân tách

Phân tách

  • Người dùng mới tham gia tháng này
  • Người dùng được giữ chân: hoạt động tháng trước và tiếp tục tháng này
  • Người dùng được khôi phục: không hoạt động tháng trước, quay lại tháng này
Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL

Tỷ lệ giữ chân - tổng quan

  • Tỷ lệ giữ chân: Phần trăm người dùng hoạt động tháng trước vẫn hoạt động tháng này
  • Công thức: $\frac{Uc}{Up}$, trong đó $Uc$ là số người dùng khác nhau hoạt động cả tháng hiện tại và tháng trước, $Up$ là số người dùng khác nhau hoạt động tháng trước
  • Ví dụ: $\frac{80}{100} = 0{.}8 = 80\%$
Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL

Tỷ lệ giữ chân - truy vấn

WITH user_activity AS (
  SELECT DISTINCT
    DATE_TRUNC('month', order_date) :: DATE AS delivr_month,
    user_id
  FROM orders)

SELECT previous.delivr_month, ROUND( COUNT(DISTINCT current.user_id) :: NUMERIC / GREATEST(COUNT(DISTINCT previous.user_id), 1), 2) AS retention
FROM user_activity AS previous LEFT JOIN user_activity AS current ON previous.user_id = current.user_id AND previous.delivr_month = (current.delivr_month - INTERVAL '1 month') GROUP BY previous.delivr_month ORDER BY previous.delivr_month ASC LIMIT 3;
Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL

Tỷ lệ giữ chân - kết quả

delivr_month  retention
------------  ---------
2018-06-01    0.70
2018-07-01    0.70
2018-08-01    0.76
Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL

Giữ chân

Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL

Preparing Video For Download...