Сводка когорт retention
Владелец понимает когортную таблицу retention без аналитика — видит ранний отвал и улучшение новых когорт.
Какую проблему решает
Product отдаёт heatmap retention, а собственник не знает, плохой ли M1 58% и что делать дальше.
Когда использовать
- Объяснить матрицу M0/M1/M2 для SaaS
- Где отвал — онбординг или долгосрок
- Сравнить когорты до/после изменения продукта
- Revenue retention / NRR narrative
- Просадка D7 у всех когорт — внешний фактор
Когда не подходит
- Расчёта когорт в SQL/Python
- Прогноза LTV
- Недельной сводки продаж
- ROAS рекламы
- A/B тестовой статистики
Установка и экспорт
Скачайте SKILL.md, metadata.json, правило Cursor или адаптер под вашу платформу. Файлы генерируются из текущей версии skill и кешируются в хранилище.
Базовые форматы
Адаптеры платформ
Частые вопросы
История изменений
v1.2.0 — quality pass: glossary (M0/M1/D7, GRR/NRR, classic vs rolling), mode notes, curve shapes, planner questions, richer examples. v1.1.0 — expanded SKILL.md: cohort retention narrative (SaaS/ecom/app); early vs late churn; not SQL/LTV.
Нужен skill под ваш процесс?
Опишите задачу, сервисы и AI-платформу — подскажем готовый навык или соберём адаптацию с доступом к вашим данным. Ответим за час.
Обсуждение
Пока нет комментариев. Будьте первым!