Die Retention Rate ist definiert als die Anzahl der Kunden, die ein Produkt/eine Dienstleistung weiterhin nutzen. Es ist schwierig, die Kohortenbindungsanalyse zu berechnen. So berechnen Sie die Bindungsrate in SQL für die Kundenbindungsanalyse. Sie können es verwenden, um die Aufbewahrungsrate in MySQL, PostgreSQL, SQL Server und Oracle zu berechnen. Wir werden uns auch die SQL-Abfrage zur Kundenbindung ansehen. Die Bindungsrate wird als die Anzahl der wiederkehrenden Benutzer gemessen, in regelmäßigen Abständen, z. B. jede Woche oder jeden Monat, gruppiert nach der Woche der Anmeldung.
Wir berechnen die Kundenbindung nach wöchentlicher Kohorte in SQL und erhalten am Ende eine Tabelle wie die untenstehende, die die Anzahl der Kunden zeigt, die sich nach der ersten Anmeldung vor einigen Wochen für jede Woche der Anmeldung erneut angemeldet haben.
Wie berechnet man die Aufbewahrungsrate in SQL?
Hier sind die Schritte zum Berechnen der Aufbewahrungsrate in SQL. Nehmen wir an, Sie haben die folgende Tabelle, die user_id und login_date des Besuchs jedes Benutzers speichert.
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 |
+------------+---------+----+
Wir werden wöchentliche Kohortenanalysen erstellen. Abhängig von Ihrem Produkt/Dienstleistung können Sie es auf monatlich/täglich ändern.
Wir werden MySQL verwenden, um die Aufbewahrungsrate in SQL zu berechnen. Sie können auch die Abwanderungsrate für PostgreSQL berechnen.
1. Bucket-Besuche nach Woche
Um die Aufbewahrungsrate in SQL zu berechnen, gruppieren wir zunächst jeden Besuch nach der Anmeldewoche.
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 |
+---------+------------+
Sehen Sie sich auch How to Calculate Weekly Active Users (WAU) in MySQL an.
2. Berechnen Sie die ERSTE WOCHE der Anmeldung für jeden Benutzer
Um als Nächstes die Aufbewahrungsrate in SQL zu berechnen, müssen wir die erste Anmeldewoche für jeden Benutzer berechnen. Wir verwenden einfach die MIN-Funktion und GROUP BY, um die erste Anmeldewoche für jeden Benutzer zu berechnen
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. Führen Sie die beiden Tabellen für login_week und first_week
zusammenAls nächstes erhalten wir login_week und first_week nebeneinander für jeden Benutzer, indem wir die Abfrage unten mit einem INNER JOIN verwenden, um die Aufbewahrungsrate in SQL zu berechnen.
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. Berechnen Sie die Wochennummer
Von hier an ist es einfach, die Aufbewahrungsrate in SQL zu berechnen. Als nächstes berechnen wir die Differenz zwischen login_week und first_week, um week_number (Anzahl der Woche) zu berechnen
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. Pivotieren Sie das Ergebnis
Schließlich müssen wir das Ergebnis drehen, um die Retentionsrate in SQL zu berechnen und eine Kohortentabelle zu erstellen. In unserer Pivot-Tabelle haben wir eine Zeile für jede first_week -Wert und eine Spalte für jede week_number enthält die Anzahl der Benutzer, die nach 'n' Wochen zurück sind, um Ihr Produkt/Ihre Dienstleistung zu nutzen. Dazu verwenden wir die folgende Abfrage.
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 |
+------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
Jetzt wissen wir, wie man die Retention Rate in SQL berechnet. Sie können auch die obigen Abfragen verwenden, um die Aufbewahrungsrate in MySQL, PostgreSQL zu berechnen.
Schließlich können Sie ein Datenvisualisierungstool verwenden, um die obige Kohortenanalyse in einer Tabelle darzustellen. Hier ist eine Kohortenbindungstabelle, die mit Ubiq erstellt wurde.
Übrigens, wenn Sie Pivot-Tabellen, Diagramme und Dashboards aus einer MySQL-Datenbank erstellen möchten, können Sie Ubiq ausprobieren. Wir bieten eine 14-tägige kostenlose Testversion an.
