cohort-analysis
GitHub用于结构化执行用户留存、LTV及行为模式分析。根据输入目标、产品、数据定义等，输出包含 cohort 分组逻辑、留存曲线图表、关键洞察及优先干预措施的完整分析报告，适用于向管理层或增长团队展示。
触发场景
安装
npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill cohort-analysis -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "cohort-analysis",
"description": "Estructura un análisis de cohortes para retención, LTV o patrones de comportamiento. Úsalo cuando te pidan ejecutar un análisis de cohortes, analizar retención por cohorte, segmentar usuarios por comportamiento en el tiempo, o calcular el valor de vida del cliente por período de adquisición. Produce un marco de análisis de cohortes completo con metodología, definiciones de cohortes, curvas de retención e intervenciones priorizadas."
}
Skill de Análisis de Cohortes
Este skill produce un análisis de cohortes estructurado que cubre curvas de retención, estimación de LTV, segmentación por comportamiento e intervenciones accionables. El resultado está listo para presentar a la dirección de producto o compartir con equipos de crecimiento y datos.
Inputs Necesarios
Pide al usuario estos datos si no están disponibles:
- Objetivo del análisis (mejora de retención / modelado de LTV / segmentación por comportamiento / predicción de churn)
- Producto o feature que se analiza
- Definición de cohorte — ¿qué agrupa a los usuarios? (mes de adquisición, canal de signup, tier de plan, adopción de feature)
- Ventana de observación — ¿cuántos períodos rastrear? (p. ej. 12 meses, 8 semanas)
- Métrica clave — ¿qué mides por cohorte? (tasa de retención, ingresos, engagement score, uso de feature)
- Datos disponibles — ¿qué tablas/métricas hay disponibles? (pega el esquema o describe)
- Baseline — ¿hay benchmarks o metas de retención existentes?
Estructura del Output
Análisis de Cohortes: [Producto / Feature]
Tipo de análisis: [Retención / LTV / Comportamiento / Churn] Definición de cohorte: [Mes de adquisición / Canal de signup / Tier de plan / Fecha de adopción de feature] Ventana de observación: [X meses / semanas] Métrica principal: [Nombre de la métrica] Fecha de preparación: [Fecha]
1. Definiciones de Cohortes
| Cohorte | Período | Tamaño | Descripción |
|---|---|---|---|
| [Cohorte 1] | [Ene 2025] | [N usuarios] | [p. ej. Usuarios que se registraron en ene 2025 a través de orgánico] |
| [Cohorte 2] | [Feb 2025] | [N usuarios] | [...] |
Lógica de cohorte:
- Evento de entrada a cohorte: [Primer registro / Primera compra / Activación de feature]
- Criterios de salida de cohorte: [Churnado / Downgrade / Sin actividad durante 30 días]
- Exclusiones: [Usuarios de prueba / Cuentas de prueba internas / Usuarios con < X días de datos]
2. Curva de Retención
Cómo leer: Cada celda muestra qué % de la cohorte realizó la métrica clave en el período N.
| Cohorte | Período 0 | Período 1 | Período 2 | Período 3 | Período 6 | Período 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ene 2025 | 100% | [X%] | [X%] | [X%] | [X%] | [X%] |
| Feb 2025 | 100% | [X%] | [X%] | [X%] | [X%] | [X%] |
| [Tendencia] | — | [↑/↓ vs anterior] | [...] | [...] | [...] | [...] |
Meseta de retención: [¿En qué período se estabiliza la retención? ¿En qué % se estabiliza?]
Observaciones clave:
- [p. ej. La caída de Período 1 → Período 2 es la mayor — churn promedio de X% en los primeros 30 días]
- [p. ej. Las cohortes adquiridas a través de [canal] retienen X% mejor en Período 6]
- [p. ej. La retención ha mejorado de X% → Y% en Período 3 comparando la cohorte más antigua con la más reciente]
Curvas de retención, dibujadas — también renderiza las curvas como un gráfico de líneas Mermaid/chart para que la meseta y las brechas entre cohortes sean visibles (se renderiza en vivo en el playground y se exporta como PNG). Una línea por cohorte, período en el eje x:
{
"type": "line",
"title": "Retención por cohorte (%)",
"labels": ["P0", "P1", "P2", "P3", "P6", "P12"],
"series": [
{ "name": "Ene 2025", "data": [100, 62, 51, 45, 40, 37] },
{ "name": "Feb 2025", "data": [100, 66, 55, 49, 44, 41] }
]
}
3. Proyección de LTV (si aplica)
ARPU por período: [£/$/€ X por usuario activo por mes] Curva de retención utilizada: [Qué cohorte o promedio combinado]
| Período | Retenido % | Ingresos por usuario | LTV acumulado |
|---|---|---|---|
| Mes 1 | [X%] | [£X] | [£X] |
| Mes 3 | [X%] | [£X] | [£X] |
| Mes 6 | [X%] | [£X] | [£X] |
| Mes 12 | [X%] | [£X] | [£X] |
LTV combinado: [£X a 12 meses — basado en retención combinada entre cohortes]
LTV por segmento:
| Segmento | LTV (12M) | vs Baseline |
|---|---|---|
| [Orgánico] | [£X] | [+X%] |
| [Paid] | [£X] | [-X%] |
| [Enterprise] | [£X] | [+X%] |
4. Segmentación por Comportamiento
Agrupa cohortes por patrones de comportamiento, no solo por fecha de adquisición:
| Segmento | Definición | Tamaño | Retención (P6) | LTV (12M) |
|---|---|---|---|---|
| Power users | [Usó feature central ≥ 3x/semana en primeros 30 días] | [X%] | [X%] | [£X] |
| Casual users | [Usó 1–2x/semana en primeros 30 días] | [X%] | [X%] | [£X] |
| Dormant | [Inició sesión pero no usó feature central] | [X%] | [X%] | [£X] |
| Never activated | [Se registró pero nunca completó onboarding] | [X%] | [X%] | [£X] |
Insight de activación: [Qué acción — realizada en los primeros X días — predice mejor la retención? Este es el "momento aha" a optimizar.]
5. Indicadores Adelantados de Churn
Lista las señales que aparecen antes de que los usuarios hagan churn, para que los equipos puedan intervenir:
| Señal | ¿Con cuánta anticipación aparece? | Correlación con churn | Intervención |
|---|---|---|---|
| [Sin login durante 7 días] | [7 días antes del churn] | [Fuerte] | [Secuencia de email de re-engagement] |
| [Ticket de soporte con escalada] | [14 días antes del churn] | [Moderada] | [Outreach de CSM dentro de 48 horas] |
| [Uso de feature cayó >50% WoW] | [10 días antes del churn] | [Fuerte] | [Nudge in-app con tutorial de caso de uso] |
6. Comparación de Cohortes: Qué Ha Cambiado en el Tiempo
Compara la cohorte más antigua con la más reciente para evaluar si las mejoras de producto se reflejan en la retención:
| Métrica | [Cohorte más antigua — p. ej. Ene 2024] | [Cohorte más reciente — p. ej. Ene 2025] | Cambio |
|---|---|---|---|
| Retención Período 1 | [X%] | [X%] | [↑/↓ X pp] |
| Retención Período 3 | [X%] | [X%] | [↑/↓ X pp] |
| Tasa de activación | [X%] | [X%] | [↑/↓ X pp] |
| Sesiones promedio en primeros 30 días | [X] | [X] | [↑/↓] |
Veredicto: [¿Las cohortes más recientes rinden mejor o peor? ¿Qué se lanzó en ese período que podría explicar el cambio?]
7. Recomendaciones
Prioriza por impacto en la curva de retención:
| # | Recomendación | Segmento objetivo | Impacto esperado | Esfuerzo | Prioridad |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | [p. ej. Rediseñar onboarding para alcanzar hito de activación en día 1, no día 7] | [Segmento never-activated] | [+X pp retención P1] | [Medio] | P1 |
| 2 | [p. ej. Lanzar secuencia de re-engagement en trigger de inactividad día 7] | [Segmento dormant] | [+X pp retención P2] | [Bajo] | P1 |
| 3 | [p. ej. Introducir features de power-user más temprano para acelerar formación de hábito] | [Casual users] | [+X pp LTV P6] | [Alto] | P2 |
8. Referencia SQL (si aplica)
Proporciona la query de cohorte principal para que equipos de datos puedan replicar o extender el análisis:
-- Query de cohorte de retención
SELECT
DATE_TRUNC('month', u.created_at) AS cohort_month,
DATE_TRUNC('month', e.event_date) AS activity_month,
DATEDIFF('month', u.created_at, e.event_date) AS period,
COUNT(DISTINCT e.user_id) AS retained_users,
COUNT(DISTINCT c.user_id) AS cohort_size,
ROUND(COUNT(DISTINCT e.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT c.user_id), 1) AS retention_rate
FROM users u
JOIN events e ON u.user_id = e.user_id
JOIN (
SELECT user_id, DATE_TRUNC('month', created_at) AS cohort_month
FROM users
WHERE created_at >= '[start_date]'
) c ON u.user_id = c.user_id AND DATE_TRUNC('month', u.created_at) = c.cohort_month
WHERE e.event_type = '[key_retention_event]'
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 1, 3;
Controles de Calidad
- Definición de cohorte es inequívoca — el mismo usuario no puede aparecer en dos cohortes
- Curva de retención muestra una meseta clara, o el análisis indica que la ventana es demasiado corta para verla
- Proyección de LTV usa retención observada, no asumida
- Segmentos de comportamiento son mutuamente excluyentes y exhaustivos
- Recomendaciones están vinculadas a hallazgos específicos de cohorte o segmento — no son consejos de crecimiento genéricos
- Indicadores adelantados son observables en datos de producción, no solo en teoría
Anti-Patrones
- No permitas que el mismo usuario aparezca en múltiples cohortes — las cohortes superpuestas producen números de retención que no se pueden comparar ni actuar
- No asumas ARPU en proyecciones de LTV — usa ingresos observados por usuario retenido por período, no un promedio combinado que oculte diferencias de segmento
- No saques conclusiones de cohortes demasiado pequeñas para ser estadísticamente significativas — marca umbrales de tamaño mínimo de cohorte y anota cuándo una cohorte es demasiado pequeña para confiar
- No confundas tasa de retención con tasa de engagement — un usuario que inicia sesión pero no completa el evento de retención clave no está retenido por la definición utilizada
- No hagas recomendaciones sin conectarlas a hallazgos específicos de cohorte o segmento — el consejo de crecimiento genérico que se podría aplicar a cualquier producto no añade valor
Frases Gatillo de Ejemplo
- "Ejecuta un análisis de cohortes para nuestro producto SaaS"
- "Analiza retención por mes de adquisición para las últimas 12 cohortes"
- "¿Cuál es el LTV de usuarios que vinieron a través de paid vs orgánico?"
- "Construye un modelo de retención de cohortes mostrando período 0 a período 12"
- "Segmenta usuarios por comportamiento y muéstrame qué grupo retiene mejor"
版本历史
- a38bc30 当前 2026-07-05 11:07
