Cohort analysis and customer retention
Complete cohort analysis to measure and understand customer retention with aha moment identification.
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Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.
Je veux réaliser une analyse de cohorte pour [PRODUIT/SERVICE] avec les données suivantes : [DESCRIPTION_DONNEES] (dates d'inscription, connexions, achats, churns sur [PERIODE]). Type de cohortes : [TYPE_COHORTE] (ex : mois d'acquisition, canal d'acquisition, plan souscrit, segment géographique) Métrique de rétention : [METRIQUE] (ex : connexions actives, transactions, MRR conservé) Réalise l'analyse de cohorte complète : 1. Construis la matrice de rétention par cohorte mensuelle sur [N_MOIS] mois 2. Calcule le taux de rétention à J+7, J+30, J+90, J+180 et J+365 3. Identifie les cohortes les plus performantes et les facteurs explicatifs 4. Calcule le taux de churn mensuel et annuel par cohorte 5. Projette la valeur vie client (LTV) à partir des courbes de rétention 6. Compare les cohortes selon [DIMENSION_COMPARAISON] (ex : canal d'acquisition, plan) 7. Identifie le "moment aha" : à quel stade les utilisateurs retenus divergent des churners 8. Propose 3 actions pour améliorer la rétention à [PHASE_CRITIQUE] jours Fournis le code SQL ou Python pour construire la matrice.
Why this prompt works
<p>This prompt is powerful because it integrates aha moment identification, a key concept for improving onboarding, in addition to classic retention metrics. It links descriptive analysis to concrete action.</p>
Use Cases
Expected Output
Cohort matrix, retention rates by period, projected LTV, aha moment identification, and retention action plan.
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