Retencja

Analiza danych biznesowych w SQL

Michel Semaan

Data Scientist

MAU – pułapki

Nie pokazuje podziału aktywnych użytkowników według stażu
Nie rozróżnia różnych wzorców aktywności użytkowników
- Przypadek 1: Co miesiąc rejestruje się 100 użytkowników, aktywnych tylko przez jeden miesiąc
- Przypadek 2: W pierwszym miesiącu rejestruje się tylko 100 użytkowników, nikt nie rejestruje się później, ale ci 100 użytkowników jest aktywnych każdego miesiąca
- MAU w obu przypadkach wynosi 100!

MAU – podział

Podział

Nowi użytkownicy – zarejestrowani w danym miesiącu
Zatrzymani użytkownicy – aktywni w poprzednim miesiącu i nadal aktywni w bieżącym
Odzyskani użytkownicy – nieaktywni w poprzednim miesiącu, którzy wrócili do aktywności

Wskaźnik retencji – omówienie

Wskaźnik retencji: odsetek użytkowników aktywnych w poprzednim miesiącu, którzy pozostają aktywni w bieżącym miesiącu
Wzór: $\frac{Uc}{Up}$, gdzie $Uc$ to liczba unikalnych użytkowników aktywnych w obu miesiącach, a $Up$ to liczba unikalnych użytkowników aktywnych w poprzednim okresie
Przykład: $\frac{80}{100} = 0{,}8 = 80\%$

Wskaźnik retencji – zapytanie

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;

Wskaźnik retencji – wyniki

delivr_month  retention
------------  ---------
2018-06-01    0.70
2018-07-01    0.70
2018-08-01    0.76

Retencja

Analiza danych biznesowych w SQL