Привет, Хабр!Сегодня рассмотрим, как на голом SQL построить полноценный когортный анализ: определим дату первой покупки, сгруппируем пользователей по когортам, посчитаем удержание (retention), оценим LTV по месяцам жизни и сделаем RFM-сегментацию. Читать далее
RFM анализ этоОбщий алгоритм обсчета1 Построить из исходного датасета таблицу пользователей, определив для каждого количество транзакций, общую сумму платежей и дату первой и последней операции.2 Вычислить дополнительные показатели3 Определить границы RFM рангов и присвоить их каждому пользователю4 Построить RFM таблицу, сгруппировав пользователей по рангам.5 На основе RFM таблицы построить тепловую карту Читать далее
Привет, Хабр!Сегодня поговорим про RFM-анализ на SQL. Простыми словами: RFM-анализ — это способ понять, насколько ценные у тебя пользователи. Читать далее
Продолжаю цикл статей по анализу продукта (начало) В прошлой статье я погрузился в анализ выручки и разбил ее на 2 компоненты — MRPU и кол-во клиентов. Сегодня рассмотрим дальнейшие шаги в анализе и разложим на составляющие кол-во клиентов и их динамику. Теперь общая схема анализа выглядит так: Когортный анализ позволяет объяснить тенденции, протекающие в клиентской базе и пробрасывает прямой мост в воронку продаж и действия по удержанию и возвращению клиентов. Читать дальше →