Métricas de cohorte

Segmentación de clientes en Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Retención de clientes: tabla cohort_counts

¿Cuántos clientes hay originalmente en cada cohorte en la tabla cohort_counts?

recuentos_clientes_retencion_1

Retención de clientes: tabla cohort_counts

¿Cuántos clientes hay originalmente en cada cohorte?
¿Cuántos siguieron activos en los meses siguientes?

retencion_clientes_2

Calcular la tasa de retención

Guarda la primera columna como cohort_sizes
```
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]
```
Divide todos los valores de la tabla cohort_counts por cohort_sizes
```
retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis=0)
```
Revisa la tabla de retención
```
retention.round(3) * 100
```

Tabla de retención

tabla_retencion

Otras métricas

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)

Cantidad media por cohorte

cantidad_media

¡Vamos a practicar!

Segmentación de clientes en Python