Пресса для френч пресса.
Пишу, чтобы почитать под кофеек.
Мое приложение:
https://apps.apple.com/ru/app/video-text/id6777499327
Бот для скачивания видео: @data_brew_download_bot
Ютуб:https://www.youtube.com/@echemenev
Сотрудничество:@echemenev
Post #182
1.32K
Сегодня Retention
Определение:
Ну это вообще ультра база.
Retention - доля юзеров кто еще пользуется продуктом на какой то день/месяц,считается когортно. Пример: какая доля из тех кто зарегался в январе еще активный юзер черз 6 месяцев?
Применение:
Снова метрика "Здоровья" продукта, показывает сколько длится интерес к использованию продукта. А значит можно прикинуть сколько сможем на этой активной базе заработать, и сколько будет стоить обслуживание этой массы юзеров. Важно следить за динамикой, чтобы не было провала, если он есть возможно тех проблема или еще что то пошло не так.
пример расчета в SQL:
Подсветить:
Важно не только учитывать дату регистрации, но и источник. Чтобы не смешивать платный и органический трафик.
Data Brew
Определение:
Ну это вообще ультра база.
Retention - доля юзеров кто еще пользуется продуктом на какой то день/месяц,считается когортно. Пример: какая доля из тех кто зарегался в январе еще активный юзер черз 6 месяцев?
Применение:
Снова метрика "Здоровья" продукта, показывает сколько длится интерес к использованию продукта. А значит можно прикинуть сколько сможем на этой активной базе заработать, и сколько будет стоить обслуживание этой массы юзеров. Важно следить за динамикой, чтобы не было провала, если он есть возможно тех проблема или еще что то пошло не так.
пример расчета в SQL:
WITH r AS
(SELECT u.id,
date_joined::date,
AGE(ue.entry_at, u.date_joined),
EXTRACT(DAY
FROM AGE(ue.entry_at, u.date_joined)) AS days_since_start,
ue.entry_at::date
FROM public.users u
LEFT JOIN UserEntry ue ON u.id =ue.user_id
AND ue.entry_at > u.date_joined)
SELECT date_joined,
(count(DISTINCT CASE
WHEN days_since_start = 7 THEN id
ELSE NULL
END) *1.0) / count(DISTINCT CASE
WHEN days_since_start = 0 THEN id
ELSE NULL
END) r_7
FROM r
WHERE days_since_start IN (0,
7)
GROUP BY date_joined
HAVING count(DISTINCT CASE
WHEN days_since_start = 0 THEN id
ELSE NULL
END)>0
Подсветить:
Важно не только учитывать дату регистрации, но и источник. Чтобы не смешивать платный и органический трафик.
Data Brew
- ❤ 13
- 👍 8
- 🔥 2
- 👀 1
