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📊Analyse de donnéesAvanceAll AIs

Analyse de cohorte et rétention clients

Analyse de cohorte complète pour mesurer et comprendre la rétention clients avec identification du moment aha.

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

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.

Pourquoi ce prompt fonctionne

Ce prompt est puissant car il intègre l'identification du moment aha, concept clé pour améliorer l'onboarding, en plus des métriques classiques de rétention. Il lie l'analyse descriptive à l'action concrète.

Cas d'usage

Analyse churn SaaSRétention e-commerceSuivi engagement application mobile

Résultat attendu

Matrice de cohorte, taux de rétention par période, LTV projetée, identification du moment aha et plan d'action rétention.

Formez-vous en profondeur

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Termes du glossaire

Chain-of-thoughtFew-shot promptingPrompt injectionContexteTop-p (nucleus sampling)GPTPrompt leakingHallucination

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