Aprende Técnicas de Asignación de Cohortes | Estructuración y Preparación de Datos de Cohortes

Sección 1. Capítulo 1

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El análisis de cohortes es una técnica poderosa en analítica que permite agrupar a los usuarios según características o experiencias compartidas dentro de un periodo de tiempo definido. El método más común consiste en asignar a los usuarios a cohortes según la fecha de su primera transacción o interacción. Este enfoque permite rastrear cómo se comportan diferentes grupos a lo largo del tiempo, revelando tendencias como retención, compromiso y abandono que quedarían ocultas en los datos agregados.

La asignación de usuarios a cohortes es un paso fundamental en el análisis de cohortes. Al definir reglas claras para la asignación de cohortes —como agrupar por el mes o la semana de la primera compra de un usuario— se pueden crear segmentos significativos para un análisis más profundo. Este proceso no solo ayuda a identificar cambios en el comportamiento de los usuarios, sino que también respalda decisiones empresariales más específicas, como evaluar el impacto de cambios en el producto o campañas de marketing en grupos de usuarios concretos.

Comprender e implementar una asignación adecuada de cohortes garantiza que el análisis refleje los verdaderos recorridos de los usuarios y proporcione información accionable. El siguiente ejemplo de código muestra cómo asignar usuarios a cohortes utilizando la fecha de su primera transacción en Python con pandas.


              12345678910111213141516171819
            
import pandas as pd

# Sample transaction data
data = {
    "user_id": [1, 2, 1, 3, 2, 4],
    "transaction_date": [
        "2024-01-15", "2024-01-20", "2024-02-10",
        "2024-03-05", "2024-03-10", "2024-03-15"
    ],
    "amount": [100, 150, 200, 120, 80, 90]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["transaction_date"] = pd.to_datetime(df["transaction_date"])

# Assigning each user to a cohort based on their first transaction month
df["cohort_month"] = df.groupby("user_id")["transaction_date"].transform("min").dt.to_period("M")

print(df[["user_id", "transaction_date", "cohort_month"]])

La lógica detrás de la asignación de cohortes consiste en identificar un evento o característica única —generalmente la fecha de la primera transacción del usuario— y utilizarla para definir la cohorte de cada usuario. En el ejemplo de código anterior, se utiliza pandas para agrupar los datos por user_id y encontrar la fecha mínima de transaction_date para cada usuario. Esta fecha se convierte luego en un periodo mensual, creando un cohort_month que representa la cohorte del usuario.

Al implementar la asignación de cohortes, es importante considerar casos especiales como usuarios con múltiples transacciones en el mismo día, fechas de transacción faltantes o usuarios que puedan reingresar al sistema tras una larga ausencia. Es recomendable asegurar que la lógica de asignación de cohortes sea robusta ante estas situaciones, gestionando valores faltantes y validando que cada usuario sea asignado exactamente a una cohorte según su verdadera primera interacción.

Seguir estos principios ayuda a mantener la integridad de las cohortes, asegurando que el análisis posterior refleje con precisión el comportamiento de los usuarios y respalde decisiones empresariales fundamentadas.

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Se proporciona un DataFrame df con las columnas user_id y signup_date que representan los registros de usuarios. Realizar los siguientes pasos:

Convertir la columna signup_date al formato datetime.
Identificar para cada usuario su fecha de registro (signup_date) más temprana.
Crear una nueva columna cohort_week que contenga el periodo semanal (YYYY-MM-DD con frecuencia semanal) de la primera fecha de registro de cada usuario, utilizando la funcionalidad de periodos de pandas con frecuencia 'W'.
Imprimir el DataFrame resultante, que debe incluir la nueva columna cohort_week.

No modificar ninguna otra columna ni la estructura del DataFrame, excepto para agregar la columna requerida cohort_week.

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