共同事件契約
使這些查詢可重用的欄位
- timestamp_utc、event_name、user_id、team_id 和 session_id
- 功能、來源、計劃、experiment_variant 和狀態
- 穩定的啟用、保留、升級和流失里程碑
SQL 之前的定義
查詢無法為您做出的決定
- 1為啟用編寫一個持久的定義並在各處重複使用。
- 2選擇渠道是否對使用者、團隊、會話或嘗試進行計數。
- 3明確匿名和經過身分驗證的身分規則。
推薦順序
先建立檢測，然後診斷
分析模式
讓結果解釋決定
首先定義里程碑
在計算漏斗或群組之前，為註冊、啟用、採用、保留、升級和流失編寫持久的定義。
選擇計數單位
決定分析是否遵循使用者、團隊、會話、帳戶或嘗試，並保持該單位一致。
比較同類群組
在解釋差異之前，使用完整的觀察視窗和穩定的採集或實驗尺寸。
完整的查詢範例
複製查詢，然後驗證假設
中級product_events
使用 SQL 建置註冊到啟用渠道
透過註冊、入職、整合和第一價值里程碑計算唯一使用者轉化。
新使用者在達到第一個價值之前會離開哪裡？
檢視 SQL 和結果高階product_events
計算每週群組保留率
按第一個活動周對使用者進行分組，並衡量隨後幾周的返回百分比。
每個註冊群體在第一週到第十二週內返回的百分比是多少？
檢視 SQL 和結果高階product_events
查詢升級前使用的功能
加入功能事件以升級事件並對付費轉化之前發生的行為進行排名。
帳戶升級前最常採用哪些功能？
檢視 SQL 和結果高階product_events
計算 DAU、WAU 和產品粘性
一起衡量每日和每週的活躍使用者，並根據一致的活動定義計算 DAU 到 WAU 的粘性。
平均每天返回的每週活躍使用者比例是多少？
檢視 SQL 和結果中級product_events
按獲取來源比較渠道轉化
按獲取來源衡量註冊到啟用的轉化，同時消除重複的里程碑事件。
哪些獲取來源產生啟用使用者？
檢視 SQL 和結果高階product_events
測量啟用時間
計算使用者註冊和執行第一個有意義的產品操作之間經過的時間分佈。
新使用者需要多長時間才能採取第一個有意義的行動？
檢視 SQL 和結果高階product_events
按群組衡量流失和重新啟用
將帳戶分類為保留帳戶、流失帳戶或因重複的有意義的產品活動而重新啟用的帳戶。
本月有多少帳戶流失、保持活躍或返回？
檢視 SQL 和結果高階experiment_events
比較實驗轉化和收入提升
透過實驗變數衡量轉化率、每個參與者的收入以及相對提升，而無需重複計算重複事件。
實驗是否提高了每個指定參與者的轉化率和收入？
檢視 SQL 和結果中級product_journey_events
按會話衡量產品旅程下降情況
衡量有多少會話達到每個訂購產品的里程碑，並計算旅程完成度和逐步轉化率。
會話從登入頁面到第一個查詢的路徑在哪裡？
檢視 SQL 和結果