A taxa de retenção é definida como o número de clientes que continuam a usar um produto/serviço. É difícil calcular a análise de retenção de coorte. Veja como calcular a taxa de retenção no SQL para análise de retenção de clientes. Você pode usá-lo para calcular a taxa de retenção em MySQL, PostgreSQL, SQL Server e Oracle. Também veremos a consulta SQL para retenção de clientes. A taxa de retenção é medida como o número de usuários que retornam, em um intervalo regular, como toda semana ou mês, agrupados por semana de inscrição.
Calcularemos a retenção por coorte semanal no SQL e terminaremos com uma tabela como a abaixo, que mostra o número de clientes que efetuaram login novamente após a primeira inscrição algumas semanas atrás, para cada semana de inscrição.
Como calcular a taxa de retenção no SQL?
Aqui estão as etapas para calcular a taxa de retenção no SQL. Digamos que você tenha a seguinte tabela que armazena user_id e login_date da visita de cada usuário.
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 |
+------------+---------+----+
Estaremos criando uma análise de coorte semanal. Dependendo do seu produto/serviço, você pode alterá-lo para mensal/diário.
Estaremos usando o MySQL para calcular a taxa de retenção no SQL. Você também pode calcular a taxa de cancelamento do PostgreSQL.
1. Visitas de bucket por semana
Para calcular a taxa de retenção no SQL, primeiro agruparemos cada visita por sua semana de login.
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 |
+---------+------------+
Confira também como calcular usuários ativos semanais (WAU) no MySQL.
2. Calcule a PRIMEIRA SEMANA de login para cada usuário
Em seguida, para calcular a taxa de retenção no SQL, precisamos calcular a primeira semana de login de cada usuário. Simplesmente usaremos a função MIN e GROUP BY para calcular a primeira semana de login para cada usuário
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. Mesclar as 2 tabelas para login_week e first_week
Em seguida, obtemos login_week e first_week lado a lado para cada usuário usando a consulta abaixo, com um INNER JOIN, para calcular a taxa de retenção no 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. Calcular o número da semana
A partir daqui, é fácil calcular a taxa de retenção no SQL. Em seguida, calculamos a diferença entre login_week e first_week para calcular o week_number (número de semanas)
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. Dinamize o resultado
Por fim, precisamos dinamizar o resultado, calcular a taxa de retenção no SQL e gerar a tabela de coorte. Em nossa tabela dinâmica, teremos uma linha para cada first_week valor e uma coluna para cada week_number contendo o número de usuários que voltaram após 'n' semanas para usar seu produto/serviço. Para isso, usamos a seguinte consulta.
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 |
+------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
Agora sabemos como calcular a taxa de retenção no SQL. Você também pode fazer as consultas acima para calcular a taxa de retenção no MySQL, PostgreSQL.
Por fim, você pode usar uma ferramenta de visualização de dados para plotar a análise de coorte de retenção acima em uma tabela. Aqui está uma tabela de retenção de coorte criada usando o Ubiq.
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