Вивчайте Багатовимірна сегментація когорт | Розширена сегментація когорт і метрики утримання

Секція 2. Розділ 1

single

Свайпніть щоб показати меню

Багатовимірна сегментація когорт дозволяє групувати користувачів за більш ніж однією ознакою, наприклад, як за місяцем реєстрації, так і за каналом залучення. Традиційний когортний аналіз зазвичай зосереджується на одному факторі — наприклад, даті реєстрації, — тоді як багатовимірна сегментація допомагає відповідати на складніші питання. Наприклад, можна визначити, чи поводяться користувачі з певної маркетингової кампанії в конкретному місяці інакше, ніж користувачі з іншого каналу або регіону. Такий підхід є цінним для бізнесу, оскільки дозволяє виявити закономірності та тренди, які не видно при аналізі лише однієї ознаки. Сегментуючи когорти за кількома факторами, можна краще налаштовувати маркетингові стратегії, підвищувати утримання клієнтів і ефективніше розподіляти ресурси.


              12345678910111213141516171819202122
            
import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "user_id": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    "signup_date": [
        "2023-01-15", "2023-01-15", "2023-02-10",
        "2023-02-15", "2023-01-25", "2023-02-18"
    ],
    "acquisition_channel": [
        "Email", "Email", "Social", "Ad", "Ad", "Social"
    ]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["signup_month"] = pd.to_datetime(df["signup_date"]).dt.to_period("M")

# Multi-dimensional cohort segmentation by signup_month and acquisition_channel
cohorts = df.groupby(["signup_month", "acquisition_channel"])["user_id"].nunique().reset_index()
cohorts = cohorts.rename(columns={"user_id": "num_users"})

print(cohorts)

Сегментуючи когорти за signup_month і acquisition_channel, можна виявити приховані тренди, які залишаються непоміченими при одновимірному аналізі. Наприклад, можна з'ясувати, що користувачі, залучені через "Email" у січні, мають вищу залученість або утримання, ніж ті, хто прийшов через "Ad" у тому ж місяці. Такий рівень деталізації дозволяє приймати обґрунтовані рішення щодо інвестування маркетингового бюджету, персоналізації процесу онбордингу та визначення каналів, які приносять найбільш цінних клієнтів. Багатовимірна сегментація — потужний інструмент для виявлення інсайтів, що сприяють зростанню бізнесу.

Завдання

Проведіть, щоб почати кодувати

Групування користувачів за signup_month та acquisition_channel з використанням наданого DataFrame df.
Для кожного когорти (комбінації signup_month і acquisition_channel) підрахунок кількості унікальних user_id.
Збереження результату у новому DataFrame з назвою cohorts з такими стовпцями: signup_month, acquisition_channel та num_users.
Не виводити результат. Лише визначити DataFrame згідно з вимогами.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 1

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат