Entender la tasa de churn y retención es esencial para cualquier negocio de productos o suscripciones. El análisis de cohortes te ayuda a ver cuánto tiempo los usuarios permanecen activos, cómo se comportan los diferentes grupos a lo largo del tiempo y dónde podrías tener caídas 📉
En este video, te guiaré a través de un flujo de trabajo simple y reutilizable:
extraer tus datos con SQL
crear campos de cohortes y actividad limpios
exportar los resultados
y construir una tabla de retención clara en Google Sheets 📊
Este es el enfoque exacto que utilizo en el trabajo analítico real: limpio, reproducible y fácil de iterar más adelante.
Si quieres seguirlo, aquí tienes todos los recursos 👇
🔥 Artículo de Substack con código y texto:
📄 Google Sheet (tabla de retención)
🧾 Consulta SQL
📁 Conjunto de Datos de Ejemplo
Si tienes preguntas o ideas para los próximos videos, no dudes en dejar un comentario. En el próximo episodio, llevaremos esto más allá y veremos el Valor de Vida del Cliente (LTV) 🔥
0:00 - Por qué la tasa de churn total es una métrica de vanidad
1:10 - Configurando el entorno de BigQuery
3:55 - La función de ventana MIN(date) explicada
6:35 - Calculando la Edad de Pago con DATE_DIFF
9:15 - Exportando resultados a Google Sheets
12:20 - Construyendo el Mapa de Calor de Retención (Formato Condicional)
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