कोहोर्ट मेट्रिक्स

Python में Customer Segmentation

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

कस्टमर रिटेंशन: cohort_counts टेबल

cohort_counts टेबल में हर कोहोर्ट में शुरुआत में कितने कस्टमर थे?

कस्टमर_काउंट्स_रिटेंशन_1

कस्टमर रिटेंशन: cohort_counts टेबल

हर कोहोर्ट में शुरुआत में कितने कस्टमर थे?
आगे के महीनों में उनमें से कितने एक्टिव रहे?

कस्टमर_रिटेंशन_2

रिटेंशन रेट कैलकुलेट करें

पहली कॉलम को cohort_sizes के रूप में स्टोर करें
```
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]
```
cohort_counts टेबल की सभी वैल्यूज़ को cohort_sizes से डिवाइड करें
```
retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis=0)
```
रिटेंशन टेबल रिव्यू करें
```
retention.round(3) * 100
```

रिटेंशन टेबल

रिटेंशन_टेबल

अन्य मेट्रिक्स

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)

हर कोहोर्ट के लिए औसत क्वांटिटी

औसत_क्वांटिटी

आइए अन्य कोहोर्ट मेट्रिक्स पर अभ्यास करें!

Python में Customer Segmentation