КОГОРТНЫЙ АНАЛИЗ PYTHON

Когортный анализ является мощным инструментом для изучения поведения пользователей на сайтах и в приложениях, и в Python существует множество библиотек, которые позволяют проводить такой анализ. Когорты могут быть сформированы на основе различных факторов, таких как дата первого посещения сайта, источник трафика или свойства клиентов.

Этапы когортного анализа включают сегментирование пользователей, определение ключевых показателей эффективности, визуализацию результатов и анализ трендов. Python может быть использован для выполнения всех этих шагов. Например, для сегментирования когорт можно использовать библиотеку pandas. Ниже приведен пример кода:

import pandas as pd
cohort_data = pd.read_csv('cohort_data.csv')
cohort_data['CohortMonth'] = cohort_data['FirstPurchaseDate'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m'))
cohort_data.set_index('CustomerId', inplace=True)
cohort_counts = cohort_data.groupby(['CohortMonth', 'OrderPeriod']).agg({'CustomerId': pd.Series.nunique})
cohort_counts.rename(columns={'CustomerId': 'TotalUsers'}, inplace=True)

Затем можно создать тепловую карту для визуализации количества пользователей в каждой когорте. Для этого можно использовать библиотеку Seaborn:

import seaborn as sns
sns.set(style='white')
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.title('Cohorts: User Retention')
sns.heatmap(cohort_sizes, annot=True, fmt='.0f', vmin=0, cmap='YlGnBu')
plt.show()

Такой анализ может помочь идентифицировать сезонные или годовые тренды, а также выявить, какие когорты пользователей наиболее вероятно будут совершать повторные покупки или продолжать использовать приложение.