Una tabla de cohortes sin comentario se lee como un mapa de calor
Las tablas de cohortes se preparan cada mes. Quien las mira las interpreta, y cada lectura es distinta. La gente ve el patrón que espera ver.
Las cohortes chicas causan problemas. Un mes con cuarenta clientes produce porcentajes de retención que oscilan con fuerza. Una celda de color sugiere una señal que es solo aritmética.
La comparación importante rara vez es la que destaca la tabla. No es este mes contra el mes pasado. Es este grupo en la marca de tres meses contra todos los grupos anteriores en la marca de tres meses. La tabla permite esa comparación. No la deja clara.
El comentario también necesita decir qué cambió para una cohorte. Una cohorte que vino de una campaña de descuento se comporta distinto por razones que no tienen que ver con el producto.
Cómo se ejecuta el ActionFlow en el lienzo
Un nodo PostgreSQL o MySQL guarda la definición de cohorte como una consulta. La definición se queda en un solo lugar en lugar de copiarse entre reportes. Un nodo Start Scheduled ejecuta la consulta una vez al mes.
Un nodo Math calcula la grilla de retención y los tamaños de cohorte correspondientes. El tamaño determina si una diferencia se puede discutir.
Un nodo Filter marca las cohortes por debajo del umbral de tamaño en lugar de esconderlas, para que un lector vea que una fila existe pero es demasiado chica para leerse.
Un nodo Google Sheets aporta detalles de lo que ocurrió en cada mes de adquisición: campañas, cambios de precio y lanzamientos. Este contexto convierte una diferencia en una explicación.
Un nodo Generate Object devuelve comentario: qué cohortes difieren de forma significativa a la misma edad, el contexto probable y una lista de cohortes demasiado chicas para sacar conclusiones.
Un nodo Generate Text escribe el comentario breve. Un nodo Create Excel produce la tabla como archivo. Un nodo Notion guarda los dos, para que una comparación de mes contra mes no exija un rearmado.
Nodos que usa este ActionFlow
- Start Scheduled: ejecuta el reporte cada mes.
- PostgreSQL (Data): guarda la definición de cohorte como una sola consulta. MySQL ocupa el mismo lugar.
- Math (Util): calcula juntos la grilla de retención y los tamaños de cohorte.
- Filter (Data): marca las cohortes de tamaño insuficiente en lugar de esconderlas.
- Google Sheets (Integration): aporta el contexto de campañas y precios de cada mes de adquisición.
- Generate Object (AI Core): devuelve diferencias significativas, contexto probable y cohortes demasiado chicas para juzgar.
- Create Excel (Data): produce una tabla para compartir.
- Notion (Integration): archiva tabla y comentario juntos para la lectura de mes contra mes.
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