Eine Kohortentabelle ohne Kommentar wird als Heatmap gelesen
Kohortentabellen werden monatlich vorbereitet. Die Person, die sie ansieht, interpretiert sie, und jede Lesart ist anders. Leute sehen das Muster, das sie zu sehen erwarten.
Kleine Kohorten verursachen Probleme. Ein Monat mit vierzig Kundinnen und Kunden erzeugt Retention-Prozentsätze, die heftig schwanken. Eine farbige Zelle legt ein Signal nahe, das nur Arithmetik ist.
Der wichtige Vergleich ist selten der, den die Tabelle hervorhebt. Es ist nicht dieser Monat gegen den letzten Monat. Es ist diese Gruppe an der Dreimonatsmarke gegen alle vorherigen Gruppen an der Dreimonatsmarke. Die Tabelle erlaubt diesen Vergleich. Sie macht den Vergleich nicht klar.
Kommentar muss außerdem sagen, was sich für eine Kohorte geändert hat. Eine Kohorte, die aus einer Rabattkampagne kam, verhält sich aus Gründen anders, die nichts mit dem Produkt zu tun haben.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Ein PostgreSQL- oder MySQL-Knoten speichert die Kohortendefinition als Abfrage. Die Definition bleibt an einem Ort, statt über Berichte kopiert zu werden. Ein Start Scheduled-Knoten führt die Abfrage einmal im Monat aus.
Ein Math-Knoten berechnet das Retention-Raster und die zugehörigen Kohortengrößen. Die Größe bestimmt, ob ein Unterschied diskutierbar ist.
Ein Filter-Knoten markiert Kohorten unter der Größenschwelle, statt sie zu verbergen, sodass eine lesende Person sehen kann, dass eine Zeile existiert, aber zu klein zum Lesen ist.
Ein Google-Sheets-Knoten liefert Details zu dem, was in jedem Akquisitionsmonat geschehen ist: Kampagnen, Preisänderungen und Launches. Dieser Kontext macht aus einem Unterschied eine Erklärung.
Ein Generate Object-Knoten gibt Kommentar zurück: welche Kohorten sich im selben Alter deutlich unterscheiden, den wahrscheinlichen Kontext und eine Liste von Kohorten, die zu klein sind, um Schlüsse zu ziehen.
Ein Generate Text-Knoten schreibt den kurzen Kommentar. Ein Create Excel-Knoten erzeugt die Tabelle als Datei. Ein Notion-Knoten speichert beides, sodass ein Monatsvergleich keinen Neubau verlangt.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Start Scheduled: führt den Bericht monatlich aus.
- PostgreSQL (Data): hält die Kohortendefinition als eine einzige Abfrage. MySQL passt in denselben Slot.
- Math (Util): berechnet das Retention-Raster und die Kohortengrößen zusammen.
- Filter (Data): markiert untergroße Kohorten, statt sie zu verbergen.
- Google Sheets (Integration): liefert den Kampagnen- und Preiskontext für jeden Akquisitionsmonat.
- Generate Object (AI Core): gibt bedeutsame Unterschiede, wahrscheinlichen Kontext und Kohorten zurück, die zu klein für eine Bewertung sind.
- Create Excel (Data): erzeugt eine teilbare Tabelle.
- Notion (Integration): archiviert Tabelle und Kommentar zusammen für das Lesen im Monatsvergleich.
Häufige Fragen
Newsletter
Produktupdates erhalten
Neue Nodes, Agents und Produktnotizen. Wir senden E-Mails nur, wenn sich das Öffnen lohnt.