Общеизвестно, что привлечение новых клиентов обходится гораздо дороже, чем удержание существующих. Но как узнать, сколько клиентов мы удерживаем и насколько эффективно?
Когортный анализ продаж с помощью Python – это мощный инструмент, который позволяет компаниям глубже понять поведение своих клиентов и принимать обоснованные решения на основе данных. Группируя клиентов в когорты по времени совершения ими первой покупки, компании могут оценить, как эти когорты влияют на выручку с течением времени.
С помощью надежных библиотек Python, таких как pandas и matplotlib, аналитики могут легко агрегировать и визуализировать данные, что позволяет выявлять закономерности, тенденции и сходства между различными группами клиентов. Полученные результаты могут раскрыть такую ценную информацию, как долгосрочная (пожизненная) стоимость клиента, коэффициент удержания и показатели вовлеченности пользователей в конкретные когорты.
Когортный анализ с помощью Python не только позволяет получить практические выводы для маркетинговых стратегий, но и оптимизировать работу по привлечению клиентов, ориентируясь на конкретные сегменты, которые приносят большую долгосрочную прибыль. В целом этот сложный аналитический метод позволяет компаниям принимать обоснованные решения, способствующие росту и максимизации прибыльности в условиях современного динамичного рынка.
По ссылке ниже вы можете ознакомиться с кодом Python, где проведен когортный анализ продаж одного крупного интернет-магазина.
