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Modéliser des courbes de rétention avec votre IA

Connectez vos données une seule fois. Ensuite, votre IA s'occupe des calculs et de la visualisation.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment modéliser des courbes de rétention avec mon IA ?

Votre IA utilise l'outil `calculate_retention_curve` pour traiter vos données de rétention mensuelles brutes. Elle transforme ces chiffres en modèles de décroissance visuels qui isolent le moment exact où les utilisateurs cessent de revenir. Vous pourrez identifier les points de chute précis grâce à l'analyse suivante.

Les résultats de votre analyse.

Ce que vos données deviennent.

L'IA transforme vos données brutes en ces vues spécifiques.

VISUEL

Modèles de courbes de décroissance

L'IA génère des représentations visuelles de l'attrition. Vous visualisez clairement comment la rétention diminue avec le temps.

DONNÉES

Analyses par cohortes

L'IA organise vos données mensuelles en cohortes distinctes. Cela permet de comparer le comportement de différents groupes d'utilisateurs.

INSIGHT

Points de rupture

L'IA identifie les intervalles de temps où le départ des utilisateurs est le plus massif. Cela cible précisément où votre produit perd son attractivité.

HUMAIN

Décisions stratégiques

L'IA fournit les calculs et les graphiques, mais c'est vous qui décidez des changements produits à effectuer selon les résultats.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA prend en charge toute la complexité du traitement et de la modélisation.

  1. Ingestion des données

    Votre IA lit les journaux de rétention mensuels bruts que vous lui fournissez.

    calculate_retention_curve

  2. Calcul de la courbe

    L'IA effectue les calculs pour déterminer le taux de décroissance de chaque groupe d'utilisateurs.

    calculate_retention_curve

  3. Modélisation visuelle

    L'IA convertit ces taux de décroissance mathématiques en modèles visuels.

    calculate_retention_curve

  4. Détection de patterns

    L'IA repère les points d'inflexion spécifiques où la rétention chute brutalement.

    calculate_retention_curve

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour débuter votre analyse.

Points de départ

Ce sont des exemples pour lancer la discussion. Remplacez les sources de données par les vôtres.

Cohort Retention Analytics Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_0clZooXkip3nj1SVREyeX8jIZAq7iA6bQySCHT9q/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Cohort Retention Analytics capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "cohort-retention-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_0clZooXkip3nj1SVREyeX8jIZAq7iA6bQySCHT9q/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Calcule une courbe de rétention en utilisant mes données d'utilisateurs mensuelles dans ce Google Sheet.

  • Modélise la courbe de décroissance pour la cohorte d'utilisateurs de janvier dernier.

  • Montre-moi la courbe de rétention pour les utilisateurs de l'application mobile dans ce fichier CSV.

  • Identifie le mois précis où la courbe de rétention de mes utilisateurs SaaS chute le plus fortement.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Cohort Retention Analytics une fois, puis interrogez.

Suivez simplement le lien pour établir la connexion. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez immédiatement demander à votre IA de lancer ces modèles.

Connecter Cohort Retention Analytics à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle créer les images des graphiques ?

    L'IA génère les modèles mathématiques et les données des courbes, mais vous utilisez votre client IA pour visualiser le rendu final.

  • 02

    L'IA modifie-t-elle mes fichiers de données originaux ?

    Non. L'IA se contente de lire vos données pour effectuer les calculs. Elle ne modifie et ne supprime jamais vos fichiers sources.

  • 03

    L'IA peut-elle corriger automatiquement le churn de mes utilisateurs ?

    Non. L'IA identifie où les utilisateurs partent, mais c'est à vous de décider comment améliorer le produit ou l'expérience.

  • 04

    Quel type de données dois-je fournir ?

    Vous devez fournir des données de rétention mensuelles brutes que l'IA pourra traiter via l'outil de calcul.

  • 05

    Puis-je utiliser cela avec n'importe quel client IA ?

    Oui, à condition que votre client soit compatible MCP, comme Claude, Cursor ou Windsurf.

  • D'autres questions sur Cohort Retention Analytics ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Cohort Retention Analytics

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