Das Verständnis von Churn und Retention ist entscheidend für jedes Produkt- oder Abonnementgeschäft. Die Kohortenanalyse hilft Ihnen zu sehen, wie lange Nutzer aktiv bleiben, wie sich verschiedene Gruppen im Laufe der Zeit verhalten und wo es möglicherweise Abbrüche gibt 📉
In diesem Video führe ich Sie durch einen einfachen und wiederverwendbaren Workflow:
extrahieren Sie Ihre Daten mit SQL
erstellen Sie saubere Kohorten- und Aktivitätsfelder
exportieren Sie die Ergebnisse
und erstellen Sie eine klare Retentionstabelle in Google Sheets 📊
Dies ist der genaue Ansatz, den ich in der realen Analysearbeit verwende — sauber, reproduzierbar und einfach später zu iterieren.
Wenn Sie mitmachen möchten, finden Sie hier alle Ressourcen 👇
🔥 Substack-Artikel mit Code und Text:
📄 Google Sheet (Retention-Tabelle)
🧾 SQL-Abfrage
📁 Beispieldatensatz
Wenn Sie Fragen oder Ideen für die nächsten Videos haben, hinterlassen Sie gerne einen Kommentar. Im nächsten Episode werden wir das weiter vertiefen und uns den Customer Lifetime Value (LTV) ansehen 🔥
0:00 - Warum der gesamte Churn eine Eitelkeitsmetrik ist
1:10 - Einrichtung der BigQuery-Umgebung
3:55 - Die MIN(date)-Fensterfunktion erklärt
6:35 - Berechnung des Zahlungsalters mit DATE_DIFF
9:15 - Exportieren der Ergebnisse nach Google Sheets
12:20 - Erstellung der Retention-Heatmap (Bedingte Formatierung)
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