Zurück zu Fähigkeiten

cohort-analysis

guia-matthieu
Aktualisiert 2 days ago
8 Ansichten
111
20
111
Auf GitHub ansehen
Designdesign

Über

Diese Fähigkeit ermöglicht kohortenbasierte Analyse der Nutzerbindung zur Messung von Kundenlebenszyklusmustern und Engagement-Trends. Sie hilft Entwicklern, die Kundenbindung zu verfolgen, Akquisitionskohorten zu vergleichen und Abwanderungsrisiken über die Zeit zu identifizieren. Nutzen Sie sie bei der Analyse von Produktauswirkungen, der Schätzung des Customer Lifetime Value (LTV) oder dem Verständnis von Verhaltensmustern verschiedener Nutzergruppen.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/cohort-analysis

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

Dokumentation

Cohort Analysis

Analyze retention and behavior patterns by grouping users into cohorts - understand how different customer groups behave over time.

When to Use This Skill

  • Retention tracking - Measure how users stick around over time
  • Acquisition analysis - Compare cohorts from different channels
  • Product changes - Measure impact on user behavior
  • Churn prediction - Identify at-risk cohorts
  • LTV estimation - Project customer lifetime value

What Claude Does vs What You Decide

Claude DoesYou Decide
Structures analysis frameworksMetric definitions
Identifies patterns in dataBusiness interpretation
Creates visualization templatesDashboard design
Suggests optimization areasAction priorities
Calculates statistical measuresDecision thresholds

Dependencies

pip install pandas plotly click

Commands

Retention Analysis

python scripts/main.py retention data.csv --date-col signup --event-col purchase
python scripts/main.py retention data.csv --date-col signup --periods week

Visualize Cohorts

python scripts/main.py visualize cohorts.csv --output retention_chart.html

Export Report

python scripts/main.py report data.csv --date-col signup --event-col active --output report.html

Examples

Example 1: Analyze User Retention

python scripts/main.py retention users.csv --date-col signup_date --event-col last_active

# Output:
# Cohort Retention Analysis
# ──────────────────────────────────
# Cohort     Users    M1     M2     M3     M4
# Jan 2024   1,234    65%    48%    42%    38%
# Feb 2024   1,456    62%    45%    41%    --
# Mar 2024   1,321    68%    52%    --     --
# Apr 2024   1,567    64%    --     --     --
#
# Avg Retention: 65% → 48% → 42% → 38%
# Best Cohort: Mar 2024 (68% M1)

Example 2: Generate Visual Report

python scripts/main.py report transactions.csv \
  --date-col signup \
  --event-col purchase_date \
  --output retention_report.html

# Generates interactive HTML with:
# - Retention heatmap
# - Cohort size chart
# - Trend analysis

Cohort Table Format

CohortSizePeriod 0Period 1Period 2Period 3
2024-011234100%65%48%42%
2024-021456100%62%45%-
2024-031321100%68%--

Skill Boundaries

What This Skill Does Well

  • Structuring data analysis
  • Identifying patterns and trends
  • Creating visualization frameworks
  • Calculating statistical measures

What This Skill Cannot Do

  • Access your actual data
  • Replace statistical expertise
  • Make business decisions
  • Guarantee prediction accuracy

Related Skills

Skill Metadata

  • Mode: centaur
category: analytics
subcategory: retention
dependencies: [pandas, plotly]
difficulty: intermediate
time_saved: 4+ hours/week

GitHub Repository

guia-matthieu/clawfu-skills
Pfad: skills/analytics/cohort-analysis
0
ai-skillsanthropicclaude-codeclaude-skillsmarketingmcp-server

Verwandte Skills

executing-plans

Design

Verwenden Sie die Fähigkeit "executing-plans", wenn Sie einen vollständigen Implementierungsplan zur Ausführung in kontrollierten Batches mit Überprüfungspunkten vorliegen haben. Sie lädt den Plan und überprüft ihn kritisch, führt dann Aufgaben in kleinen Batches (standardmäßig 3 Aufgaben) aus und meldet den Fortschritt zwischen jedem Batch zur Überprüfung durch den Architekten. Dies gewährleistet eine systematische Implementierung mit integrierten Qualitätskontrollpunkten.

Skill ansehen

requesting-code-review

Design

Diese Fähigkeit sendet einen Unteragenten für Code-Review, um Codeänderungen anhand der Anforderungen zu analysieren, bevor fortgefahren wird. Sie sollte nach dem Abschließen von Aufgaben, der Implementierung größerer Funktionen oder vor dem Zusammenführen in den Hauptzweig verwendet werden. Die Überprüfung hilft dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen, indem die aktuelle Implementierung mit dem ursprünglichen Plan verglichen wird.

Skill ansehen

connect-mcp-server

Design

Diese Fähigkeit bietet Entwicklern eine umfassende Anleitung, um MCP-Server über HTTP-, stdio- oder SSE-Transports mit Claude Code zu verbinden. Sie behandelt Installation, Konfiguration, Authentifizierung und Sicherheit für die Integration externer Dienste wie GitHub, Notion und benutzerdefinierter APIs. Nutzen Sie sie beim Einrichten von MCP-Integrationen, bei der Konfiguration externer Tools oder bei der Arbeit mit Claude's Model Context Protocol.

Skill ansehen

web-cli-teleport

Design

Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler bei der Wahl zwischen Claude Code Web- und CLI-Schnittstellen basierend auf Aufgabenanalysen und ermöglicht nahtloses Session-Teleporting zwischen diesen Umgebungen. Sie optimiert den Workflow, indem sie den Sitzungsstatus und Kontext beim Wechsel zwischen Web, CLI oder Mobilgeräten verwaltet. Nutzen Sie sie für komplexe Projekte, die in verschiedenen Phasen unterschiedliche Werkzeuge erfordern.

Skill ansehen