コホート指標

Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

顧客維持: cohort_counts テーブル

cohort_counts テーブルで各コホートの初期顧客数は？

customer_counts_retention_1

顧客維持: cohort_counts テーブル

各コホートの初期顧客数は？
その後の各月のアクティブ顧客は？

customer_retention_2

維持率を計算

最初の列を cohort_sizes として保存
```
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]
```

cohort_counts の各値を cohort_sizes で割る

retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis=0)

維持率テーブルを確認
```
retention.round(3) * 100
```

維持率テーブル

その他の指標

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)

各コホートの平均数量

平均数量

ほかのコホート指標で練習しましょう！

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