SQL pour l'analyse de produits : métriques, entonnoirs et segmentation

Pour prendre des décisions produit percutantes, vous devez extraire les bonnes informations de votre base de données. Les tutoriels généraux sur les bases de données enseignent souvent la syntaxe sans contexte, vous laissant incertain sur la façon de résoudre les problèmes commerciaux du monde réel. Ce cours textuel comble cette lacune en se concentrant strictement sur SQL pour l'analyse de produits. Vous apprendrez à transformer des données transactionnelles et événementielles brutes en métriques exploitables, à cartographier les parcours utilisateurs et à identifier les opportunités de croissance en utilisant des techniques SQL modernes. Ce que vous apprendrez : Comprendre la syntaxe SQL fondamentale, les structures de bases de données et les concepts de données relationnelles ; Calculer les métriques produit essentielles comme le taux de rétention, le churn, la LTV et les utilisateurs actifs ; Construire des entonnoirs de conversion à l'aide d'expressions de table communes (CTE) pour identifier où les utilisateurs abandonnent ; Segmenter les utilisateurs en fonction du comportement et des niveaux d'engagement à l'aide de fonctions de fenêtre avancées ; Interroger des données JSON semi-structurées couramment trouvées dans les systèmes modernes de suivi d'événements ; Analyser des cohortes d'utilisateurs au fil du temps pour évaluer les mises à jour de produits et l'adoption de fonctionnalités. Le cours commence par la terminologie essentielle des bases de données et les concepts de base avant de vous guider à travers la construction de requêtes étape par étape. Vous étudierez des scénarios pratiques et analyserez des exemples de code écrits pour refléter les défis réels des produits. Ce cours est conçu pour les analystes produit, les chefs de produit et les spécialistes du marketing qui souhaitent apprendre SQL à partir de zéro, sans expérience préalable en programmation. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance du développement produit basé sur les données.