Эти промпты помогают продуктовым командам использовать AI для когортного анализа данных о ретенции. Замените [текст в скобках] своими данными.
Промпт 1: анализ таблицы ретенции когорт
Вот таблица ретенции когорт для [название продукта]:
[Вставьте таблицу — строки: когорта (по неделе/месяцу регистрации), столбцы: Day 0, Day 1, Day 7, Day 14, Day 30, Day 60, Day 90; ячейки: процент ретенции]
Контекст продукта: [краткое описание, значимые изменения за период]
Пожалуйста:
1. Определи временную точку с наибольшим спадом ретенции по всем когортам
2. Сравни один и тот же показатель ретенции (например, Day 7) между когортами — тренд растущий, снижающийся или стабильный?
3. Отметь когорты с аномально высокой или низкой ретенцией и предложи возможные причины
4. Рассчитай среднюю кривую ретенции и выдели лучшую и худшую когорты
5. Порекомендуй 2–3 действия для улучшения ретенции в точке наибольшего спада
6. Предложи, какие поведенческие события стоит изучить как предикторы долгосрочной ретенцииПромпт 2: сравнение ретенции по поведенческим когортам
У меня есть данные ретенции, разделённые по поведенческому событию: [название события, например «завершил онбординг»].
Группа A (совершила событие): [количество] пользователей
[Вставьте данные ретенции: Day 1, Day 7, Day 14, Day 30]
Группа B (не совершила событие): [количество] пользователей
[Вставьте данные ретенции: Day 1, Day 7, Day 14, Day 30]
Контекст продукта: [что это за событие, когда оно обычно происходит, были ли недавние изменения]
Пожалуйста:
1. Рассчитай разрыв в ретенции между группами в каждой временной точке
2. Определи, статистически значим ли разрыв (тест хи-квадрат)
3. Оцени бизнес-эффект: если увеличить процент завершения события на [X]%, сколько дополнительных пользователей останется на Day 30?
4. Предложи способы повысить процент выполнения события
5. Оцени, является ли это событие истинным драйвером ретенции или корреляциейПромпт 3: проектирование фреймворка измерения ретенции
Мне нужно настроить отслеживание ретенции когорт для [название/тип продукта].
Контекст:
- Тип продукта: [B2B SaaS / потребительское приложение / e-commerce / и т. д.]
- Основное действие пользователя (ключевая ценность): [для чего пользователи возвращаются]
- Текущее отслеживание ретенции: [что настроено сейчас]
- Бизнес-цель: [целевой уровень ретенции]
Пожалуйста, создай фреймворк измерения ретенции:
1. Сформулируй событие ретенции
2. Порекомендуй группировку когорт (ежедневно/еженедельно/ежемесячно) с обоснованием
3. Перечисли интервалы времени для отслеживания и объясни, почему каждый важен
4. Предложи 3–5 поведенческих когорт для сравнения
5. Порекомендуй разбивку по каналам привлечения
6. Приведи отраслевые бенчмарки ретенции для данного типа продукта
7. Опиши структуру дашборда
8. Установи пороговые значения для оповещений