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업데이트됨 2 days ago

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정보

이 스킬은 코호트 기반 사용자 리텐션 분석을 통해 고객 라이프사이클 패턴과 참여도 추세를 측정합니다. 개발자들이 리텐션을 추적하고, 획득 코호트를 비교하며, 시간 경과에 따른 이탈 위험을 식별할 수 있도록 지원합니다. 제품 영향력 분석, LTV(고객생애가치) 추정, 서로 다른 사용자 그룹 간 행동 패턴 이해에 활용하세요.

빠른 설치

Claude Code

문서

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 Does	You Decide
Structures analysis frameworks	Metric definitions
Identifies patterns in data	Business interpretation
Creates visualization templates	Dashboard design
Suggests optimization areas	Action priorities
Calculates statistical measures	Decision 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

Cohort	Size	Period 0	Period 1	Period 2	Period 3
2024-01	1234	100%	65%	48%	42%
2024-02	1456	100%	62%	45%	-
2024-03	1321	100%	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

ab-test-stats - Test retention experiments
funnel-analyzer - Analyze conversion funnels

Skill Metadata

Mode: centaur

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

GitHub 저장소

guia-matthieu/clawfu-skills

경로: skills/analytics/cohort-analysis

ai-skillsanthropicclaude-codeclaude-skillsmarketingmcp-server

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