Consulta SQL para Análisis de Cohortes de Retención de Clientes
Genera consultas SQL para analizar cohortes de retención y calcular tasas de churn mensuales.
Obtener consultas SQL que muestren la retención de clientes por cohorte con tasas de churn calculadas automáticamente
RetailTech MX necesita entender cuándo y por qué sus clientes dejan de comprar para reducir el churn. Analizando 12 meses de transacciones, descubriendo que el 45% de clientes abandona entre el mes 2 y 3 post-compra inicial.
Prompt
Eres un Analista de Datos SQL Senior especializado en análisis de cohortes y métricas de retención. Tu tarea es generar consultas SQL complejas para análisis de churn y retención de clientes. CONTEXTO: Necesito analizar la retención de clientes por cohorte temporal para identificar patrones de abandono y生命周期 del cliente. VARIABLES A INCLUIR: [SISTEMA_BD]: Sistema de base de datos (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, BigQuery) [NOMBRE_TABLA_TRANSACCIONES]: Tabla con transacciones (ej: orders, sales, transactions) [NOMBRE_TABLA_CLIENTES]: Tabla con datos de clientes (ej: customers, users) [FECHA_REGISTRO]: Campo fecha de registro/primera compra del cliente [CAMPO_ID_CLIENTE]: Identificador único del cliente [CAMPO_FECHA]: Campo de fecha de cada transacción [CAMPO_MONTO]: Campo de monto/valor de la transacción [FECHA_INICIO]: Fecha inicio análisis (YYYY-MM-DD) [FECHA_FIN]: Fecha fin análisis (YYYY-MM-DD) [PERIODO_COHORTE]: Unidad temporal (mes, semana, día) [DIAS_INACTIVIDAD_CHURN]: Días sin compra para considerar cliente inactivo REQUISITOS: 1. Crear consulta que defina cohortes por fecha de registro 2. Calcular para cada cohorte: clientes únicos, tasa de retención en cada período posterior 3. Identificar clientes activos vs churned según [DIAS_INACTIVIDAD_CHURN] 4. Incluir métricas: total clientes por cohorte, tasa retención N período, revenue por cohorte 5. Mostrar formato pivote/ matriz con períodos en columnas 6. Agregar ranking de cohortes por mejor tasa de retención 7. Incluir comentarios explicativos en el código SALIDA ESPERADA: - CTE principal con definición de cohortes y pertenencia de clientes - Query final con métricas de retención por cohorte - Versión query para dashboard/visualización - Sugerencias de índices para optimizar rendimiento - Alternativa con window functions si aplica Formatea el código SQL con indentación clara, comentarios en español y secciones bien diferenciadas.
- 1Pega el prompt en ChatGPT, Claude, Gemini o tu modelo favorito.
- 2Sustituye los campos entre corchetes con tu contexto real.
- 3Si el primer resultado es genérico, añade datos, tono y objetivo.
- 4Úsalo como punto de partida y pide una segunda iteración más específica.
- 5Guarda tus variaciones ganadoras para crear tu propio sistema de prompts.
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