Database
 sql >> Baza danych >  >> RDS >> Database

Jak obliczyć współczynnik retencji w SQL?

Wskaźnik retencji definiuje się jako liczbę klientów, którzy nadal korzystają z produktu/usługi. Obliczenie analizy retencji kohorty jest trudne. Oto jak obliczyć wskaźnik retencji w SQL do analizy retencji klientów. Możesz go użyć do obliczenia wskaźnika retencji w MySQL, PostgreSQL, SQL Server i Oracle. Przyjrzymy się również zapytaniu SQL pod kątem utrzymania klientów. Wskaźnik utrzymania jest mierzony jako liczba powracających użytkowników w regularnych odstępach czasu, na przykład co tydzień lub miesiąc, pogrupowanych według tygodnia rejestracji.

Obliczymy retencję według tygodniowej kohorty w SQL i otrzymamy tabelę taką jak ta poniżej, która pokazuje liczbę klientów, którzy zalogowali się ponownie po pierwszej rejestracji kilka tygodni temu, dla każdego tygodnia rejestracji.

Jak obliczyć współczynnik retencji w SQL?

Oto kroki, aby obliczyć wskaźnik retencji w SQL. Załóżmy, że masz poniższą tabelę, która przechowuje identyfikator_użytkownika i datę_logowania każdej wizyty użytkownika.

mysql> create table login(login_date date,user_id int, id int not null auto_increment, primary key (id));

mysql> insert into login(login_date,user_id)
     values('2020-01-01',10),('2020-01-02',12),('2020-01-03',15),
     ('2020-01-04',11),('2020-01-05',13),('2020-01-06',9),
     ('2020-01-07',21),('2020-01-08',10),('2020-01-09',10),
     ('2020-01-10',2),('2020-01-11',16),('2020-01-12',12),
     ('2020-01-13',10),('2020-01-14',18),('2020-01-15',15),
     ('2020-01-16',12),('2020-01-17',10),('2020-01-18',18),
     ('2020-01-19',14),('2020-01-20',16),('2020-01-21',12),
     ('2020-01-22',21),('2020-01-23',13),('2020-01-24',15),
     ('2020-01-25',20),('2020-01-26',14),('2020-01-27',16),
     ('2020-01-28',15),('2020-01-29',10),('2020-01-30',18);


mysql> select * from login;
+------------+---------+----+
| login_date | user_id | id |
+------------+---------+----+
| 2020-01-01 |      10 |  1 |
| 2020-01-02 |      12 |  2 |
| 2020-01-03 |      15 |  3 |
| 2020-01-04 |      11 |  4 |
| 2020-01-05 |      13 |  5 |
| 2020-01-06 |       9 |  6 |
| 2020-01-07 |      21 |  7 |
| 2020-01-08 |      10 |  8 |
| 2020-01-09 |      10 |  9 |
| 2020-01-10 |       2 | 10 |
| 2020-01-11 |      16 | 11 |
| 2020-01-12 |      12 | 12 |
| 2020-01-13 |      10 | 13 |
| 2020-01-14 |      18 | 14 |
| 2020-01-15 |      15 | 15 |
| 2020-01-16 |      12 | 16 |
| 2020-01-17 |      10 | 17 |
| 2020-01-18 |      18 | 18 |
| 2020-01-19 |      14 | 19 |
| 2020-01-20 |      16 | 20 |
| 2020-01-21 |      12 | 21 |
| 2020-01-22 |      21 | 22 |
| 2020-01-23 |      13 | 23 |
| 2020-01-24 |      15 | 24 |
| 2020-01-25 |      20 | 25 |
| 2020-01-26 |      14 | 26 |
| 2020-01-27 |      16 | 27 |
| 2020-01-28 |      15 | 28 |
| 2020-01-29 |      10 | 29 |
| 2020-01-30 |      18 | 30 |
+------------+---------+----+

Będziemy tworzyć cotygodniową analizę kohortową. W zależności od produktu/usługi możesz zmienić ją na miesięczną/dzienną.

Będziemy używać MySQL do obliczania wskaźnika retencji w SQL. Możesz także obliczyć współczynnik rezygnacji dla PostgreSQL.

1. Wizyty zbiorcze według tygodnia

Aby obliczyć wskaźnik retencji w SQL, najpierw pogrupujemy każdą wizytę według tygodnia logowania.

mysql> SELECT
                user_id,
                week(login_date) AS login_week
                FROM login
                GROUP BY user_id,week(login_date);
+---------+------------+
| user_id | login_week |
+---------+------------+
|       2 |          1 |
|       9 |          1 |
|      10 |          0 |
|      10 |          1 |
|      10 |          2 |
|      10 |          4 |
|      11 |          0 |
|      12 |          0 |
|      12 |          2 |
|      12 |          3 |
|      13 |          1 |
|      13 |          3 |
|      14 |          3 |
|      14 |          4 |
|      15 |          0 |
|      15 |          2 |
|      15 |          3 |
|      15 |          4 |
|      16 |          1 |
|      16 |          3 |
|      16 |          4 |
|      18 |          2 |
|      18 |          4 |
|      20 |          3 |
|      21 |          1 |
|      21 |          3 |
+---------+------------+

Sprawdź także Jak obliczyć tygodniowych aktywnych użytkowników (WAU) w MySQL.

2. Oblicz PIERWSZY TYDZIEŃ logowania dla każdego użytkownika

Następnie, aby obliczyć wskaźnik retencji w SQL, musimy obliczyć pierwszy tydzień logowania dla każdego użytkownika. Po prostu użyjemy funkcji MIN i GROUP BY, aby obliczyć pierwszy tydzień logowania dla każdego użytkownika

mysql> SELECT
                user_id,
                min(week(login_date)) AS first_week
                FROM login
                GROUP BY user_id;
+---------+------------+
| user_id | first_week |
+---------+------------+
|       2 |          1 |
|       9 |          1 |
|      10 |          0 |
|      11 |          0 |
|      12 |          0 |
|      13 |          1 |
|      14 |          3 |
|      15 |          0 |
|      16 |          1 |
|      18 |          2 |
|      20 |          3 |
|      21 |          1 |
+---------+------------+

3. Połącz 2 tabele dla login_week i first_week

Następnie otrzymujemy login_week i first_week obok siebie dla każdego użytkownika przy użyciu poniższego zapytania, z INNER JOIN, aby obliczyć współczynnik retencji w SQL.

mysql> select a.user_id,a.login_week,b.first_week as first_week  from   
              (SELECT
                user_id,
                week(login_date) AS login_week
                FROM login
                GROUP BY user_id,week(login_date)) a,
              (SELECT
                user_id,
                min(week(login_date)) AS first_week
                FROM login
                GROUP BY user_id) b
        where a.user_id=b.user_id;
+---------+------------+------------+
| user_id | login_week | first_week |
+---------+------------+------------+
|       2 |          1 |          1 |
|       9 |          1 |          1 |
|      10 |          0 |          0 |
|      10 |          1 |          0 |
|      10 |          2 |          0 |
|      10 |          4 |          0 |
|      11 |          0 |          0 |
|      12 |          0 |          0 |
|      12 |          2 |          0 |
|      12 |          3 |          0 |
|      13 |          1 |          1 |
|      13 |          3 |          1 |
|      14 |          3 |          3 |
|      14 |          4 |          3 |
|      15 |          0 |          0 |
|      15 |          2 |          0 |
|      15 |          3 |          0 |
|      15 |          4 |          0 |
|      16 |          1 |          1 |
|      16 |          3 |          1 |
|      16 |          4 |          1 |
|      18 |          2 |          2 |
|      18 |          4 |          2 |
|      20 |          3 |          3 |
|      21 |          1 |          1 |
|      21 |          3 |          1 |
+---------+------------+------------+

4. Oblicz numer tygodnia

Od tego momentu łatwo jest obliczyć wskaźnik retencji w SQL. Następnie obliczamy różnicę między login_week i first_week, aby obliczyć week_number (liczbę tygodni)

mysql> select a.user_id,a.login_week,b.first_week as first_week,
              a.login_week-first_week as week_number from   
             (SELECT
                user_id,
                week(login_date) AS login_week
                FROM login
                GROUP BY user_id,week(login_date)) a,
             (SELECT
                user_id,
                min(week(login_date)) AS first_week
                FROM login
                GROUP BY user_id) b
        where a.user_id=b.user_id;
+---------+------------+------------+-------------+
| user_id | login_week | first_week | week_number |
+---------+------------+------------+-------------+
|       2 |          1 |          1 |           0 |
|       9 |          1 |          1 |           0 |
|      10 |          0 |          0 |           0 |
|      10 |          1 |          0 |           1 |
|      10 |          2 |          0 |           2 |
|      10 |          4 |          0 |           4 |
|      11 |          0 |          0 |           0 |
|      12 |          0 |          0 |           0 |
|      12 |          2 |          0 |           2 |
|      12 |          3 |          0 |           3 |
|      13 |          1 |          1 |           0 |
|      13 |          3 |          1 |           2 |
|      14 |          3 |          3 |           0 |
|      14 |          4 |          3 |           1 |
|      15 |          0 |          0 |           0 |
|      15 |          2 |          0 |           2 |
|      15 |          3 |          0 |           3 |
|      15 |          4 |          0 |           4 |
|      16 |          1 |          1 |           0 |
|      16 |          3 |          1 |           2 |
|      16 |          4 |          1 |           3 |
|      18 |          2 |          2 |           0 |
|      18 |          4 |          2 |           2 |
|      20 |          3 |          3 |           0 |
|      21 |          1 |          1 |           0 |
|      21 |          3 |          1 |           2 |
+---------+------------+------------+-------------+

5. Obróć wynik

Na koniec musimy przestawić wynik, obliczyć wskaźnik retencji w SQL i wygenerować tabelę kohortową. W naszej tabeli przestawnej będziemy mieć jeden wiersz na każdy pierwszy_tydzień wartość i jedna kolumna na każdy week_number zawierające liczbę użytkowników, którzy wrócili po „n” tygodniach do korzystania z Twojego produktu/usługi. W tym celu używamy następującego zapytania.

mysql> select first_week,
     SUM(CASE WHEN week_number = 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_0,
       SUM(CASE WHEN week_number = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_1,
       SUM(CASE WHEN week_number = 2 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_2,
       SUM(CASE WHEN week_number = 3 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_3,
       SUM(CASE WHEN week_number = 4 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_4,
       SUM(CASE WHEN week_number = 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_5,
       SUM(CASE WHEN week_number = 6 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_6,
       SUM(CASE WHEN week_number = 7 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_7,
       SUM(CASE WHEN week_number = 8 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_8,
       SUM(CASE WHEN week_number = 9 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_9
    
       from  (
    
       select a.user_id,a.login_week,b.first_week as first_week,a.login_week-first_week as week_number  from   (SELECT
                user_id,
                week(login_date) AS login_week
                FROM login
                GROUP BY user_id,week(login_date)) a,(SELECT
                user_id,
                min(week(login_date)) AS first_week
                FROM login
                GROUP BY user_id) b
        where a.user_id=b.user_id
    
        ) as with_week_number
    
         group by first_week
     order by first_week;
+------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| first_week | week_0 | week_1 | week_2 | week_3 | week_4 | week_5 | week_6 | week_7 | week_8 | week_9 |
+------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
|          0 |      4 |      1 |      3 |      2 |      2 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |
|          1 |      5 |      0 |      3 |      1 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |
|          2 |      1 |      0 |      1 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |
|          3 |      2 |      1 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |      0 |
+------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

Teraz wiemy, jak obliczyć wskaźnik retencji w SQL. Możesz również wykonać powyższe zapytania, aby obliczyć współczynnik retencji w MySQL, PostgreSQL.

Na koniec możesz użyć narzędzia do wizualizacji danych, aby wykreślić powyższą analizę kohorty retencji w tabeli. Oto tabela przechowywania kohorty utworzona za pomocą Ubiq.

Przy okazji, jeśli chcesz tworzyć tabele przestawne, wykresy i dashboardy z bazy danych MySQL, możesz wypróbować Ubiq. Oferujemy 14-dniowy bezpłatny okres próbny.

  1. Database
  2.   
  3. Mysql
  4.   
  5. Oracle
  6.   
  7. Sqlserver
  8.   
  9. PostgreSQL
  10.   
  11. Access
  12.   
  13. SQLite
  14.   
  15. MariaDB
  1. Co to jest AWS RDS

  2. Easysoft udostępnia most ODBC-ODBC dla systemu Windows 10

  3. Jak dezaktywować wtyczki z bazy danych WordPress

  4. Skany zleceń alokacji

  5. StarJoinInfo w planach wykonania