Метрики когорт

Сегментация клиентов в Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Удержание клиентов: таблица cohort_counts

Сколько клиентов изначально было в каждой когорте таблицы cohort_counts?

customer_counts_retention_1

Удержание клиентов: таблица cohort_counts

Сколько клиентов изначально было в каждой когорте?
Сколько из них оставались активными в последующие месяцы?

customer_retention_2

Расчёт коэффициента удержания

Сохраните первый столбец как cohort_sizes
```
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]
```
Разделите все значения таблицы cohort_counts на cohort_sizes
```
retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis=0)
```
Изучите таблицу удержания
```
retention.round(3) * 100
```

Таблица удержания

таблица удержания

Другие метрики

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)

Среднее количество для каждой когорты

среднее количество

Давайте потренируемся!

Сегментация клиентов в Python