Entender churn e retenção é essencial para qualquer negócio de produtos ou assinaturas. A análise de coorte ajuda você a ver por quanto tempo os usuários permanecem ativos, como diferentes grupos se comportam ao longo do tempo e onde podem ocorrer quedas 📉
Neste vídeo, eu te guio por um fluxo de trabalho simples e reutilizável:
extrair seus dados com SQL
criar campos limpos de coorte e atividade
exportar os resultados
e construir uma tabela de retenção clara no Google Sheets 📊
Esta é a abordagem exata que uso em trabalhos de análise reais — limpa, reproduzível e fácil de iterar depois.
Se você quiser acompanhar, aqui estão todos os recursos 👇
🔥 Artigo no Substack com código e texto:
📄 Google Sheet (tabela de retenção)
🧾 Consulta SQL
📁 Conjunto de Dados de Exemplo
Se você tiver perguntas ou ideias para os próximos vídeos, fique à vontade para deixar um comentário. No próximo episódio, vamos aprofundar isso e olhar para o Valor do Tempo de Vida do Cliente (LTV) 🔥
0:00 - Por que o churn total é uma métrica de vaidade
1:10 - Configurando o ambiente do BigQuery
3:55 - A função de janela MIN(data) explicada
6:35 - Calculando a Idade do Pagamento com DATE_DIFF
9:15 - Exportando resultados para o Google Sheets
12:20 - Construindo o Mapa de Calor de Retenção (Formatação Condicional)
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