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Análise de coortes, retenção e LTV de usuários para SaaS e e-commerce
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Gerador de contratos e propostas comerciais para o mercado brasileiro. Contratos de prestação de serviço, proposta comercial, SOW, NDA, MSA — todos adaptados à legislação brasileira (Código Civil, CLT, LGPD). Use quando precisar criar contratos de desenvolvimento, propostas para clientes, acordos de confidencialidade, contratos de consultoria ou contratos de parceria comercial.
Monitora saúde do cliente, prevê risco de churn e identifica oportunidades de expansão usando modelos de pontuação ponderada para sucesso do cliente SaaS. Use ao analisar contas de clientes, revisar métricas de retenção, pontuar clientes em risco, ou quando o usuário mencionar churn, pontuações de saúde do cliente, oportunidades de upsell, receita de expansão, análise de retenção ou análise de clientes. Executa três ferramentas Python CLI para produzir pontuações de saúde determinísticas, tiers de risco de churn e recomendações de expansão priorizadas em segmentos Enterprise, Mid-Market e PME.
Analisa saúde do pipeline de vendas, precisão de previsão de receita e métricas de eficiência go-to-market para otimização de receita SaaS. Use ao analisar cobertura do pipeline de vendas, prever receita, avaliar desempenho go-to-market, revisar métricas de vendas, avaliar análise de pipeline, rastrear precisão de previsão com MAPE, calcular eficiência GTM ou medir eficiência de vendas e unit economics para equipes SaaS.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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| name | analise-de-coortes |
| description | Análise de coortes, retenção e LTV de usuários para SaaS e e-commerce |
| version | 1.0.0 |
| license | MIT |
| tags | ["analytics","cohorte","retencao","ltv","churn","usuarios","saas","e-commerce"] |
Metodologia e implementação de análise de coortes para entender retenção, LTV e comportamento de usuários ao longo do tempo.
Tenho um app de finanças pessoais com 50.000 usuários cadastrados mas apenas
8.000 ativos mensalmente. Explique como montar uma análise de coortes mensal
para entender: quando os usuários deixam de usar, qual coorte tem melhor retenção
e o que diferencia os usuários retidos dos que abandonaram.
Sou gestor de e-commerce e quero calcular o LTV dos meus clientes por canal
de aquisição (Google, Meta, Orgânico, Indicação). Crie a metodologia de cálculo,
como segmentar por cohort de primeiro mês de compra e como usar esse dado
para otimizar o CAC aceitável por canal.