🎯 Organizar os dados em planilhas: conhecer os diferentes tipos de dados que uma célula aceita e conseguir formatar moedas, datas, números para melhor visualizar as informações. Além disso, usar filtros para organizar os dados e poder ordenar as colunas do maior para o menor (ou vice-versa) de acordo com o tipo de dados.
🎯 Manipular dados em planilhas: usar tabelas dinâmicas para calcular, resumir e analisar dados para ver comparações, padrões e tendências neles. Além disso, poder conectar duas ou mais fontes de dados usando a função PROCV (VLOOKUP).
🎯 Selecionar e filtrar dados usando Queries: usar a fórmula QUERY para selecionar todas ou um subconjunto de colunas de uma fonte de dados. Além disso, filtrar essas informações de acordo com as características de algumas de suas colunas.
🎯 Entender o conceito de Product Market Fit-PMF: entender quando um produto ou serviço atingiu o PMF. Entender seu propósito e as repercussões de medir e monitorar essa métrica para o negócio. Conhecer as diferentes maneiras que existem para medi-lo.
🎯 Realizar uma análise de coorte: organizar as informações para formar coortes de clientes de acordo com a data de entrada no produto/serviço. Realizar cálculos e formatar as informações para encontrar mapas de calor. Identificar pontos de fuga.
🎯 Tomar decisões comerciais baseadas em dados: resumir e organizar os dados de forma a encontrar informações importantes para apoiar uma decisão de negócios. Entender os prós e os contras de tal decisão e operar dentro de uma certa margem de erro.
📹 Vídeo
🎯 Determinar se o investimento recebido será usado para "melhorar o produto" ou para "expandir, conquistando mais clientes", através da determinação do alcaçe ou não do Product-Market Fit através de uma análise de retenção de coorte.
1️⃣ Importar e revisar o conjunto de dados
2️⃣ Entender a estrutura dos dados
3️⃣ Resumir o total de clientes por mês
4️⃣ Obter o número de clientes por mês
5️⃣ Organizar dados | função Query e fórmula com PROCV, LINS e COLS
6️⃣ Calcular porcentagens e formatar | Formatação condicional, escala de cores e mapa de calor
📝Porcentagem de retenção de clientes por mês
📝Porcentagem de retenção de clientes por trimestre
📝Porcentagem de rotatividade / churn de clientes por mês
📝Porcentagem de rotatividade / churn de clientes por trimestre
📝Análise mês ou trimestre em que eles perderam mais clientes: O coorte com maior % de cancelamento foi mar/2022 ou mês 22, novamente próximo ao finalização do segundo ano. É necessário analisar o perfil dos assinantes que chegam nesse período e verificar por exemplose houve mudanças no seu perfil. Talvez o produto não atenda mais o perfil atual, Talvez houve finalização de alguma promoção ou Talvez seja o fim do período de permanência obrigatória. Verificar o perfil do assinante e do produto para o coorte dez/2019, pois deste coorte não houve nenhum cancelamento.
📝Como podemos ver no gráfico abaixo, a startup ainda não atingiu o PMF. Portanto, recomenda-se usar o investimento recebido na melhora do produto / serviço.
💻 Os dados são públicos e fictícios
💻 Podem ser escontrados clicando aqui
💻 Dataset mensal
💻 Dataset trimestral
