#288 Analisis Básico Público v1 ChatGPT, Claude, Google Analytics #cohortes #retencion #analitica #clientes

Análisis de cohortes

Estudiar retención, recurrencia o comportamiento por grupos temporales.

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🤖
Modelo probado
ChatGPT, Claude, Google Analytics
📊
Dificultad
Básico
🔖
Versión
v1
📅
Creado
20/05/2026
Revisado
20/05/2026
⏱️
Tiempo estimado
20 min
🔑
Acceso
Público
Recomendación
🎯

Para qué sirve

Estudiar retención, recurrencia o comportamiento por grupos temporales.

📌

Cuándo usarlo

Cuando se quiere entender evolución de usuarios, clientes o cuentas en el tiempo.

📥

Datos de entrada necesarios

Datos con identificador, fecha de entrada y métrica a analizar.

📤

Resultado esperado

Análisis de cohortes con patrones e insights.

💡

Ejemplo de uso

Métrica: retención mensual; Datos: usuarios por fecha de alta y actividad.

🔧

Consejos para mejorarlo

Ajustar placeholders, tono, extensión y formato al caso real antes de ejecutar el prompt.

📝

Nota del curador

Prompt normalizado para hacerlo más claro, reutilizable y seguro sin cambiar su intención funcional.

⚠️

Restricciones

No inventar datos; indicar los supuestos; adaptar el resultado al contexto real; revisar la salida antes de usarla. No inferir causalidad sin evidencia; diferenciar patrones, hipótesis y conclusiones verificadas.

Prompt completo

Actúa como analista de cohortes. Realiza un análisis de cohortes para {METRICA} usando estos datos: {DATOS} Incluye: 1. Definición de cohorte utilizada. 2. Tabla o descripción de retención por cohorte. 3. Patrones de comportamiento. 4. Diferencias entre cohortes. 5. Insights de negocio. 6. Recomendaciones para mejorar la métrica. Explica las limitaciones si faltan fechas, identificadores o periodos comparables.

Personalizar prompt

Completa los valores de las variables para generar un prompt personalizado.

Prompt personalizado

Actúa como analista de cohortes. Realiza un análisis de cohortes para {METRICA} usando estos datos: {DATOS} Incluye: 1. Definición de cohorte utilizada. 2. Tabla o descripción de retención por cohorte. 3. Patrones de comportamiento. 4. Diferencias entre cohortes. 5. Insights de negocio. 6. Recomendaciones para mejorar la métrica. Explica las limitaciones si faltan fechas, identificadores o periodos comparables.