Com o Explorador de Dados, você pode encontrar as respostas que procura. A ressalva é que ele requer algum conhecimento de SQL e uma exploração nos dados.
Eu fiz algo parecido e postei sobre isso no meu blog. Eu acho que isso é algo bastante importante para acompanhar em comunidades mais maduras. Aqui está uma consulta que usei para ver quantas pessoas permaneceram engajadas um mês após terem entrado:
select
to_char(date_trunc('month', u.created_at), 'YYYY Mon') "Data de Entrada",
cast(sum(case
when first_post_created_at-u.created_at <= interval '30 days'
then 1.0
else 0.0
end) /count(*) as float) "Taxa de Contribuição"
from users u
join user_stats s
on u.id = s.user_id
where u.created_at > '2004-10-01T00:00:00.000Z'
group by date_trunc('month', u.created_at)
order by date_trunc('month', u.created_at)
Isso foi útil para analisar o College Confidential porque ele tem padrões cíclicos muito óbvios: os alunos do último ano do ensino médio começam a pensar sobre as inscrições em novembro, recebem as decisões em março e esquecem o processo de inscrição durante o verão. Nem toda comunidade terá essa regularidade.
Uma palavra de aviso: eu me envolvi tanto com os dados que perdi coisas óbvias que poderia ter aprendido apenas explorando o site. Ter dados objetivos ajuda a verificar ou refutar observações subjetivas. Pode ser perigoso tomar decisões a partir de dados sem contexto. (Talvez eu esteja falando mais comigo mesmo do que com você!)