Удержание

Анализ бизнес-данных с помощью SQL

Michel Semaan

Data Scientist

MAU — подводные камни

Не показывает распределение активных пользователей по сроку использования
Не различает разные паттерны активности
- Случай 1: каждый месяц регистрируются 100 пользователей, каждый активен только один месяц
- Случай 2: в первый месяц регистрируются 100 пользователей, новых нет, но все 100 активны каждый месяц
- MAU в обоих случаях равен 100!

MAU — разбивка

Разбивка

Новые пользователи — зарегистрировались в этом месяце
Удержанные — были активны в прошлом месяце и остались активными
Вернувшиеся — не были активны в прошлом месяце, но вернулись в этом

Коэффициент удержания — обзор

Коэффициент удержания: доля пользователей, которые были активны в предыдущем месяце и остались активными в текущем
Формула: $\frac{Uc}{Up}$, где $Uc$ — количество уникальных пользователей, активных в обоих месяцах, $Up$ — количество уникальных пользователей, активных в предыдущем периоде
Пример: $\frac{80}{100} = 0.8 = 80\%$

Коэффициент удержания — запрос

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;

Коэффициент удержания — результат

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

Удержание

Анализ бизнес-данных с помощью SQL