Cómo Calcular la Tasa de Retención en SQL para Análisis de Retención de Clientes (2023)

En el ámbito empresarial, la tasa de retención es un indicador clave para evaluar la fidelidad de los clientes y medir el éxito de un producto o servicio. Calcular la tasa de retención a través del análisis de cohortes en SQL proporciona una visión detallada de la lealtad del cliente a lo largo del tiempo. En este artículo, exploraremos paso a paso cómo realizar este análisis utilizando SQL en bases de datos como MySQL, PostgreSQL, SQL Server y Oracle.

Definición de la Tasa de Retención

La tasa de retención se define como el número de clientes que continúan utilizando un producto o servicio en un período específico. El análisis de cohortes se presenta como una herramienta valiosa para calcular esta tasa, permitiendo agrupar a los usuarios según su fecha de registro y evaluar su comportamiento en intervalos regulares, como semanas o meses.

Paso 1: Creación de la Tabla de Datos

Supongamos que tenemos una tabla llamada 'login' que almacena la fecha de inicio de sesión, el ID de usuario y un ID único para cada entrada. Utilizaremos MySQL para los ejemplos, pero estos conceptos son fácilmente aplicables a otras bases de datos.

CREATE TABLE login (
  login_date DATE,
  user_id INT,
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  PRIMARY KEY (id)
);

INSERT INTO login (login_date, user_id) VALUES
  ('2020-01-01', 10), ('2020-01-02', 12), ('2020-01-03', 15),
  -- ... (se omite por brevedad)
  ('2020-01-29', 10), ('2020-01-30', 18);

Paso 2: Agrupación de Visitas por Semana

El primer paso es agrupar las visitas por semana utilizando la función WEEK. Esto nos dará una visión general de los usuarios que han iniciado sesión en cada semana.

SELECT user_id, WEEK(login_date) AS login_week FROM login GROUP BY user_id, WEEK(login_date);

Paso 3: Cálculo de la Primera Semana de Inicio de Sesión para Cada Usuario

Determinamos la primera semana de inicio de sesión para cada usuario utilizando la función MIN y la agrupación por usuario.

SELECT user_id, MIN(WEEK(login_date)) AS first_week FROM login GROUP BY user_id;

Paso 4: Combinación de las Tablas de Semanas de Inicio de Sesión y Primera Semana

Unimos las tablas obtenidas en los pasos anteriores para tener una visión completa de las semanas de inicio de sesión y la primera semana para cada usuario.

SELECT a.user_id, a.login_week, b.first_week AS first_week
FROM
  (SELECT user_id, WEEK(login_date) AS login_week FROM login GROUP BY user_id, WEEK(login_date)) a,
  (SELECT user_id, MIN(WEEK(login_date)) AS first_week FROM login GROUP BY user_id) b
WHERE a.user_id = b.user_id;

Paso 5: Cálculo del Número de Semana

Calculamos la diferencia entre la semana de inicio de sesión y la primera semana para obtener el número de semana.

SELECT
  a.user_id, a.login_week, b.first_week AS first_week, a.login_week - first_week AS week_number
FROM
  (SELECT user_id, WEEK(login_date) AS login_week FROM login GROUP BY user_id, WEEK(login_date)) a,
  (SELECT user_id, MIN(WEEK(login_date)) AS first_week FROM login GROUP BY user_id) b
WHERE a.user_id = b.user_id;

Paso 6: Pivoteo de los Resultados

Finalmente, pivotamos los resultados para obtener una tabla de cohortes que muestre el número de usuarios que regresaron después de 'n' semanas.

SELECT
  first_week,
  SUM(CASE WHEN week_number = 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_0,
  SUM(CASE WHEN week_number = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_1,
  SUM(CASE WHEN week_number = 2 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_2,
  SUM(CASE WHEN week_number = 3 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_3,
  SUM(CASE WHEN week_number = 4 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_4,
  SUM(CASE WHEN week_number = 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_5,
  SUM(CASE WHEN week_number = 6 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_6,
  SUM(CASE WHEN week_number = 7 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_7,
  SUM(CASE WHEN week_number = 8 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_8,
  SUM(CASE WHEN week_number = 9 THEN 1 ELSE 0 END) AS week_9
FROM
  (SELECT
    a.user_id, a.login_week, b.first_week AS first_week, a.login_week - first_week AS week_number
  FROM
    (SELECT user_id, WEEK(login_date) AS login_week FROM login GROUP BY user_id, WEEK(login_date)) a,
    (SELECT user_id, MIN(WEEK(login_date)) AS first_week FROM login GROUP BY user_id) b
  WHERE a.user_id = b.user_id) AS with_week_number
GROUP BY first_week
ORDER BY first_week;

Con estos pasos, hemos obtenido una tabla de cohortes que representa la retención de usuarios a lo largo de las semanas. Este análisis profundo de la tasa de retención en SQL proporciona información valiosa para evaluar la lealtad de los clientes y mejorar estrategias de retención.

Recuerda que estos ejemplos se basan en MySQL, pero los mismos principios se aplican a otras bases de datos. ¡Optimiza tu análisis de retención y toma decisiones informadas sobre la fidelidad de tus usuarios!