SQL TASK THUỘC CHUỖI SERIES SQL METRIC – GROWTH ANALYSIS CỦA KHÓA HỌC DATA ANALYST BOOTCAMP
Phân tích cohort truyền thống cho bạn thấy tất cả user đăng ký trong cùng một tháng và xem có bao nhiêu người ở lại. Cách nhìn này có một vấn đề: nó coi tất cả mọi người là một, và bạn không biết được ai là người có khả năng sẽ bỏ đi ngay từ đầu.
- Làm thế nào để đánh giá đồng thời cả chất lượng theo chiều dọc (so sánh cohort tháng này với tháng trước) và sự phân bổ chất lượng theo chiều ngang (phân bổ user trong cùng một cohort)?
- Liệu mật độ và tốc độ hành vi của user trong tuần đầu tiên có phải là tín hiệu dự báo sớm về giá trị dài hạn tốt hơn so với việc họ chỉ hoàn thành một hành động kích hoạt đơn lẻ hay không?
Ví dụ: Xem xét 2 người dùng trong cohort tháng 10/2025:
- User A: Đăng ký và tạo 1 bài post ngay trong ngày đầu tiên. Sau đó không hoạt động nữa.
- User B: Không hoạt động trong 3 ngày đầu. Nhưng vào ngày thứ 4 và 5, anh ta thực hiện 5 hành động: tạo 2 bài post, like 3 bài post.
Cách đo lường cũ sẽ coi cả hai là “activated” như nhau. Nhưng rõ ràng, user B sử dụng tích cực hơn và có khả năng là một tín hiệu tốt hơn cho sự gắn bó lâu dài.
Activation Event: Là các hành động có event_name là ‘like_post’, ‘create_post’, hoặc ‘send_message’.
Activation Velocity Segment: Dựa trên số lượng Activation Event mà một user thực hiện trong 7 ngày đầu tiên (từ ngày đăng ký):
- High_Velocity: Hơn 5 hành động.
- Medium_Velocity: 3-5 hành động.
- Low_Velocity: 1-2 hành động.
- Non_Activated: 0 hành động.
Sticky User: Là user có hoạt động (bất kỳ event_name nào) trong ít nhất 3 tuần khác nhau trong khoảng thời gian từ ngày thứ 8 đến ngày thứ 35 kể từ khi đăng ký.
NHIỆM VỤ CỦA BẠN LÀ VIẾT SQL QUERY ĐỂ CÓ OUTPUT SAU:
| Signup Month | Non_Activated | Low_Velocity | Medium_Velocity | High_Velocity | Total_Cohort |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025-08 | 50.0% (2 user) | 66.7% (3 user) | 50.0% (2 user) | 50.0% (2 user) | 55.6% (9 user) |
| 2025-09 | 20.0% (5 user) | 28.6% (7 user) | 75.0% (4 user) | 60.0% (5 user) | 42.9% (21 user) |
- Hàng (Signup_Month): Mỗi hàng là một cohort user đăng ký trong tháng đó.
- Cột (Non_Activated, Low_Velocity…): Phân bổ chất lượng user trong cohort dựa trên hành vi tuần đầu.
- Ô giá trị (50%): Hiển thị tỷ lệ user trong phân khúc đó trở thành user trung thành. Con số trong ngoặc đơn cho biết quy mô của phân khúc.
- Cột Total_Cohort: Thước đo retention kiểu truyền thống.
INSIGHT MẪU THAM KHẢO:
Insight 1:
- Nhìn vào cột Total_Cohort , có 1 sự sụt giảm từ 55.6% (tháng 8) xuống còn 42.9% (tháng 9). Bề ngoài, điều này cho thấy một tháng thất bại.
- Nhưng sự thật thì ngược lại:
- Trong tháng 9, những user thực sự tương tác với sản phẩm ở mức khá (Medium_Velocity) có tỷ lệ ở lại lên tới 75.0%. Con số này vượt trội hơn bất kỳ phân khúc nào của tháng 8 (cao nhất chỉ là 66.7%).
- Nguyên nhân thực sự của sự sụt giảm là vì trong tháng 9, đã thu hút một lượng lớn user kém chất lượng (nhóm Non_Activated và Low_Velocity chiếm tới 12/21 người), những người này kéo con số chung đi xuống.
- Vấn đề của tháng 9 không nằm ở sản phẩm, mà nằm ở kênh thu hút user (acquisition). Bạn đã thu hút sai đối tượng, nhưng với những ai là đối tượng đúng, sản phẩm đã giữ chân họ tốt hơn bao giờ hết.
Insight 2:
- Cohort tháng 9 cho thấy một thông tin cực kỳ giá trị:
- Tỷ lệ ở lại của nhóm Low_Velocity (làm 1-2 hành động) chỉ là 28.6%.
- Nhưng tỷ lệ này đã nhảy vọt lên 75.0% đối với nhóm Medium_Velocity (làm 3-5 hành động).
- Việc một user thực hiện được hành động quan trọng thứ ba trong tuần đầu tiên chính là điểm quyết định họ có ở lại hay không.
Insight 3:
- Cohort tháng 9, nhóm High_Velocity (60.0%) có tỷ lệ ở lại thấp hơn nhóm Medium_Velocity (75.0%).
- Ít quá (Low) thì họ không thấy được giá trị và rời đi.
- Vừa đủ (Medium) thì họ thấy sản phẩm giải quyết đúng vấn đề và ở lại.
- Nhiều quá (High) có thể là những user tò mò khám phá mọi thứ rồi nhanh chán, hoặc là những “power user” có yêu cầu cao hơn và dễ thất vọng hơn.
- Mục tiêu của bạn không phải là làm cho user làm “càng nhiều càng tốt”, mà là hướng họ đến một lượng hành động vừa đủ để cảm nhận được giá trị cốt lõi, tương ứng với phân khúc Medium_Velocity.
FILE SQL DATA THỰC HÀNH & TUTORIAL GIẢI THÍCH TỪNG BƯỚC
Tài liệu Premium dành cho các bạn học viên lớp Data Analyst BootCamp. Nếu bạn thích học Phân Tích Dữ Liệu theo phương pháp Learning by Doing Tasks thì có thể inbox mình TẠI ĐÂY.
Bonus thêm giải pháp bằng Power BI DAX
