Добрый день уважаемые читатели! Данная статья является продолжением публикации "Повторяем когортный анализ, выполненный в Power BI, силами Python" (ссылка). Настоятельно рекомендую познакомиться с ней хотя бы бегло, иначе последующее повествование будет вам малопонятным. С момента ее
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 →
Добрый день уважаемые читатели! Поводом для написания данной публикации послужил вебинар, который я посмотрел на Youtube. Он был посвящен когортному анализу продаж. Автор использовал для работы с данными платформу Power BI Desktop. Ссылку на указанное видео приводить не буду, чтобы эта…
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