Nivel 5 · Tasa de activación por trimestre de alta

La activación pregunta: de las personas que se dieron de alta, ¿cuántas hicieron lo que las convierte en un cliente de verdad, dentro de un tiempo fijo? En Harbor & Pine eso es un primer pedido completado en los 30 días posteriores al alta. Es una métrica de cohortes: agrupas a las personas por cuándo se unieron, no por cuándo compraron.

Empieza por las personas, no por los eventos

El denominador son los registros, así que la consulta parte de customers y añade el primer pedido completado de cada persona con un LEFT JOIN:

WITH first_orders AS (
  SELECT customer_id, MIN(CAST(order_date AS DATE)) AS first_order_day
  FROM orders
  WHERE status = 'completed'
  GROUP BY customer_id
)
SELECT c.customer_id, c.signup_date,
       f.first_order_day - c.signup_date AS days_to_first_order
FROM customers AS c
LEFT JOIN first_orders AS f ON f.customer_id = c.customer_id;

Restar dos DATE en DuckDB y Postgres da un número entero de días. Los clientes que nunca completaron un pedido obtienen NULL, y un NULL nunca pasa <= 30, así que cuentan como no activados, que es exactamente lo correcto.

Ejemplo resuelto: 2024 hasta el Q3 2025

signup_quarter	signups	activated_30d	activation_pct
2024-01-01	105	72	68.6
2024-07-01	111	81	73.0
2025-04-01	171	104	60.8
2025-07-01	171	102	59.6

La activación ha pasado de cerca del 70% en 2024 a cerca del 60% a mediados de 2025. Es una señal real que vale la pena plantear, con una salvedad honesta: estas cohortes son de entre 105 y 235 personas, así que unos pocos puntos de variación entre trimestres vecinos pueden ser ruido.

Censura: por qué la tarea se detiene en el Q3 2025

Los datos terminan el 2025-12-31. Quien se dio de alta el 20 de diciembre ha tenido 11 días, no 30, para hacer un pedido. Ejecuta la misma consulta por mes y diciembre de 2025 muestra un 45.2% de activación frente al 58.2% de noviembre. Los clientes de diciembre no son peores; todavía no han tenido tiempo. Esto se llama censura por la derecha, y la solución es reportar solo las cohortes cuya ventana completa ya pasó.

Errores comunes

• Inner join con orders. Los que no compran desaparecen del denominador.
• Usar cualquier pedido en lugar del primero. “Pidió en los 30 días” significa el primer pedido completado, no cualquier pedido cuya fecha esté cerca del alta.
• Mezclar cohortes de alta con fechas de pedido. Agrupa por trimestre de alta; la fecha del pedido solo decide si alguien se activó.

En SQL Server

Usa DATEDIFF(day, c.signup_date, f.first_order_day) <= 30, ya que restar fechas no está permitido. Los inicios de trimestre salen de DATEFROMPARTS(YEAR(signup_date), (DATEPART(quarter, signup_date) - 1) * 3 + 1, 1), o de DATETRUNC(quarter, signup_date) en SQL Server 2022 y posteriores.