Métriques de cohortes

Customer Segmentation in Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Rétention client : table cohort_counts

Combien de clients initialement dans chaque cohorte dans la table cohort_counts ?

comptes_clients_rétention_1

Rétention client : table cohort_counts

Combien de clients initialement dans chaque cohorte ?
Combien étaient actifs les mois suivants ?

rétention_clients_2

Calculer le taux de rétention

Stocker la première colonne comme cohort_sizes
```
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]
```
Diviser toutes les valeurs de la table cohort_counts par cohort_sizes
```
retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis=0)
```
Examiner la table de rétention
```
retention.round(3) * 100
```

Table de rétention

table_rétention

Autres métriques

grouping = online.groupby(['CohortMonth', 'CohortIndex'])

cohort_data = grouping['Quantity'].mean()

cohort_data = cohort_data.reset_index()

average_quantity = cohort_data.pivot(index='CohortMonth', 
                                     columns='CohortIndex', 
                                     values='Quantity')

average_quantity.round(1)

Quantité moyenne par cohorte

quantité_moyenne

Passons à la pratique !

Customer Segmentation in Python