מנתחים נתונים, מנצחים את השוק: איך SQL יכול לשנות את המשחק בעולם הדיגיטלי

כיצד להגדיל כמות משתמשים פעילים?

בעידן שבו נתונים הם המטבע החדש, היכולת לנתח ולהבין את התנהגות המשתמשים שלנו היא יותר קריטית מתמיד. במאמר זה, נחקור איך שימוש נכון ויצירתי בשאילתות SQL יכול לאפשר לנו לזהות מגמות, להבין את הצרכים של המשתמשים שלנו, ובסופו של דבר – להגדיל את מספר המשתמשים הפעילים חודשית (MAU) באופן משמעותי.בקורס דאטה אנליסט וקורס BI אנו לומדים זאת לעומק , רצינו לשתף אותכם עם דוגמאות פרקטיות וטיפים מועילים, זהו המדריך המושלם לכל מי שרוצה להפוך נתונים להצלחה.

 

1.הבנת הנתונים: כדי להשתמש ב-SQL לניתוח נתונים, חשוב להבין את מבנה הנתונים שלך. כולל טבלאות כמו משתמשים, פעילויות, והתחברויות.

 

2.הגדרת משתמש פעיל: קבע את הקריטריונים למהו משתמש פעיל. לדוגמה, משתמש שביקר באתר לפחות פעם אחת בחודש.

 

3.כתיבת שאילתות SQL: צור שאילתות SQL שמחזירות מידע על התנהגות המשתמשים. לדוגמה, שאילתה שמחשבת את מספר המשתמשים הפעילים בחודש מסוים.

 

4.ניתוח התוצאות: נתח את הנתונים שהתקבלו מהשאילתות כדי לזהות מגמות והזדמנויות. לדוגמה, האם יש ימים מסוימים בשבוע שבהם יש יותר פעילות?

 

5.פיתוח אסטרטגיות להגדלת ה-MAU: מבוסס על הניתוח, פתח אסטרטגיות להגדלת ה-MAU. זה יכול לכלול שיפורים במוצר, קמפיינים שיווקיים ממוקדים, או שינויים בממשק המשתמש.

 

6.בדיקה ומדידה: אחרי יישום האסטרטגיות, השתמש ב-SQL כדי למדוד את השפעתן על ה-MAU. זה יאפשר לך לכוון ולשפר את התוכניות שלך בהמשך.

 

דוגמאת ה SQL:

1.הבנת הנתונים:
לפני שנתחיל, חשוב להבין את מבנה הנתונים שלנו. דוגמה טובה היא טבלת 'User Activity', המכילה את העמודות: `user_id`, `activity_date`, `session_duration`, `page_id`, ו-`action_type`. כל שורה בטבלה מייצגת פעולה שמשתמש עשה באתר או באפליקציה.

 

2.ניתוח תדירות הפעילות:

באמצעות שאילתות SQL, אנו יכולים לזהות את המשתמשים הפעילים ביותר ואת תדירות הפעילות שלהם. לדוגמה( שאילתה זו מדגימה את כמות הפעמים שכל משתמש ביקר באתר)

				
					SELECT user_id, COUNT(*) AS number_of_visits
   FROM user_activity
   GROUP BY user_id
   ORDER BY number_of_visits DESC

				
			

3.מציאת משך הזמן הממוצע באתר

חשוב להבין כמה זמן משתמשים מבלים באתר שלך ולחשוב כיצד ניתן להאריך את הביקור שלהם (כנגזרת ממטרת האתר ). ניתן לעשות זאת על ידי :

 

				
					SELECT user_id, AVG(session_duration) AS average_session_duration
FROM user_activity
GROUP BY user_id;

				
			

4.סגמנטציה של משתמשים לפי פעילות והעדפות יכולה לסייע בייעול קמפיינים ואסטרטגיות שיווק. לדוגמה:

				
					SELECT
       user_id, 
       CASE 
           WHEN COUNT(*) > 10 THEN 'Highly Active'
           WHEN COUNT(*) BETWEEN 5 AND 10 THEN 'Moderately Active'
           ELSE 'Low Activity'
       END AS activity_level
   FROM 
       user_activity
   GROUP BY 
       user_id;

				
			

5.זיהוי מגמות עונתיות

 מנתח פעילות משתמשים לפי חודשים, כדי לזהות תקופות בשנה עם פעילות גבוהה או נמוכה.

				
					  SELECT MONTH(activity_date) AS month, COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users
     FROM user_activity
     GROUP BY month
     ORDER BY month;
 
				
			

 6.ניתוח פעילות בשעות שונות של היום (כאשר activity_date הוא מסוג date time)

הבנה באילו שעות של היום יש את הכי הרבה פעילות, על מנת לתכנן שיווק או פעילויות ממוקדות בשעות אלו.

				
					 SELECT HOUR(activity_date) AS hour, COUNT(*) AS activities
     FROM user_activity
     GROUP BY hour
     ORDER BY activities DESC;
				
			

סיכום:

יש עוד המון סוגי שאילתות שבעזרתן ניתן להוציא עוד תובנות מהנתונים, 

פה ראינו דוגמה של טבלה אחת מיני רבות שקיימות במסגרת הארגונים השונים 

את היכולות הללו אנו לומדים בקורסים שלנו: 

דאטה אנליסט או בקורס BI שלנו 

 

 

אולי פספסת משהו
אורי ליכטמן - מומחה לדאטה והכשרות להיי-טק
אורי ליכטמן - מומחה לדאטה והכשרות להיי-טק

לאורי ליכטמן 10 שנות ניסיון ומומחיות בתחום הדאטה ובהן הוא גם פיתח ולימד יותר מ-100 אנליסטים ומפתחי BI.

מהנדס תעשייה וניהול, מומחה באנליזה, הקמת מערכות BI ותשתיות דאטה, שותף להצלחת מודלים סטטיסטיים בארגונים גדולים כגון בנקים, חברות תקשורת וחברות קמעונאות, ממקימי צוותים ותשתיות דאטה בסטארטאפים מובילים בתעשיית ההייטק.

מלאו את הפרטים וניצור איתכם קשר