Retention

การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย SQL

Michel Semaan

Data Scientist

MAU - ข้อควรระวัง

  • ไม่แสดงการแจกแจงผู้ใช้งานที่ยังใช้งานอยู่ตามระยะเวลา
  • ไม่แยกแยะรูปแบบกิจกรรมของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน
    • กรณีที่ 1: มีผู้ใช้ 100 คนลงทะเบียนทุกเดือน และใช้งานแค่เดือนเดียว
    • กรณีที่ 2: มีผู้ใช้ 100 คนลงทะเบียนในเดือนแรกเท่านั้น ไม่มีผู้ใช้รายใหม่หลังจากนั้น แต่ทั้ง 100 คนยังคงใช้งานทุกเดือน
    • ทั้งสองกรณีมี MAU เท่ากับ 100!
การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย SQL

MAU - การแจกแจง

การแจกแจง

  • ผู้ใช้ใหม่ที่เข้าร่วมในเดือนนี้
  • ผู้ใช้ที่ยังคงอยู่ คือผู้ที่ใช้งานในเดือนก่อน และยังคงใช้งานต่อเนื่องในเดือนนี้
  • ผู้ใช้ที่กลับมา คือผู้ที่ไม่ได้ใช้งานในเดือนก่อน แต่กลับมาใช้งานอีกครั้งในเดือนนี้
การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย SQL

อัตรา Retention - ภาพรวม

  • อัตรา Retention: เปอร์เซ็นต์ที่วัดว่าผู้ใช้ที่เคยใช้งานในเดือนก่อนยังคงใช้งานอยู่ในเดือนปัจจุบันกี่คน
  • สูตร: $\frac{Uc}{Up}$ โดยที่ $Uc$ คือจำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันซึ่งใช้งานทั้งในเดือนปัจจุบันและเดือนก่อน และ $Up$ คือจำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันซึ่งใช้งานในช่วงเวลาก่อนหน้า
  • ตัวอย่าง: $\frac{80}{100} = 0.8 = 80\%$
การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย SQL

อัตรา Retention - คิวรี

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;
การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย SQL

อัตรา Retention - ผลลัพธ์

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

Retention

การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจด้วย SQL

Preparing Video For Download...