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

Анализ рентабельности рекламы и долгосрочной ценности клиентов с помощью Python – это мощный подход для компаний, позволяющий измерить эффективность рекламных кампаний и понять долгосрочную отдачу от продаж своих товаров и услуг своим клиентам. Используя библиотеки Python для манипулирования данными и анализа, такие как pandas, numpy и matplotlib, компании могут легко рассчитать такие важные показатели, как рентабельность рекламных расходов (ROAS), рентабельность инвестиций (ROI), стоимость привлечения клиента (CAC) и долгосрочная (пожизненная) ценность клиента (CLTV). Эти показатели позволяют маркетологам определить, какие рекламные каналы и стратегии обеспечивают наивысшую рентабельность инвестиций, что дает им возможность принимать более грамотные решения, основанные на данных, при распределении рекламных бюджетов. Кроме того, благодаря возможности Python анализировать исторические данные о транзакциях клиентов, компании могут оценить CLTV каждого сегмента клиентов и соответствующим образом оптимизировать свои маркетинговые усилия. Используя Python и Pandas, компании могут автоматизировать процесс анализа стоимости приобретения клиента (CAC) и пожизненной ценности клиента (CLTV), сделав его более эффективным и точным.

Акции FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix и Google) и MSFT (Microsoft) завоевали огромную популярность среди инвесторов по нескольким причинам: Во-первых, эти компании являются гигантами технологической отрасли и доказали свою способность постоянно внедрять инновации. Их продукты и услуги стали частью повседневной жизни миллиардов людей по всему миру. Во-вторых, они могут похвастаться впечатляющими финансовыми показателями и большими перспективами роста. Обладая огромными пользовательскими базами, эти компании получают значительные доходы за счет рекламы, подписки, продажи оборудования и облачных сервисов. Кроме того, они пользуются глобальным охватом и диверсификацией в нескольких секторах технологической отрасли. В-третьих, акции FAANG обеспечивают стабильность во время экономических спадов, поскольку люди продолжают полагаться на технологии для различных целей. Наконец, инвесторов привлекает долгосрочный потенциал этих фирм, поскольку они постоянно инвестируют в исследования и разработки, чтобы оставаться впереди конкурентов. В целом, их доминирование в технологическом ландшафте в сочетании с последовательным ростом делают акции FAANG и MSFT весьма привлекательными для инвесторов, ищущих стабильные и прибыльные

В эпоху бума соцсетей для компаний крайне важно регулярно оценивать лайки и репосты своих пользователей в социальных сетях, поскольку это дает ценную информацию о предпочтениях, интересах и поведении клиентов. Отслеживая эти показатели, компании могут лучше понять свою целевую аудиторию и соответствующим образом адаптировать свои маркетинговые стратегии. Это помогает им определить, какой контент находит отклик у их подписчиков, и позволяет им создавать более интересные и релевантные посты (твиты) в будущем. Более того, анализ лайков и репостов позволяет компаниям отслеживать успех своих кампаний и инициатив, определяя, какие сообщения обеспечивают более высокий уровень вовлеченности или привлекают больше трафика на их сайт. Такой подход, основанный на данных, позволяет компаниям совершенствовать свои стратегии в социальных сетях, оптимизировать усилия по созданию контента и, в конечном итоге, строить более прочные отношения с клиентами, постоянно предоставляя убедительный и действительно интересный контент, соответствующий предпочтениям пользователей платформы. Анализ графов в Python – это отличный способ изучения соцсетей и анализа отношений

Одним из важных аспектов использования курьерских услуг является точный анализ расходов, которые вы несете как предприятие. Это включает в себя анализ таких параметров, как вес посылки (контейнера), объем, пройденное расстояние, используемый вид транспорта и т.д. Точность в этой области имеет ключевое значение, поскольку она гарантирует, что вы не переплачиваете за курьерские услуги, и помогает вам составить соответствующий бюджет. Вы можете провести этот анализ самостоятельно или нанять стороннего поставщика услуг, который сделает это за вас. И поверьте мне: если вы потратите время на то, чтобы обеспечить точность анализа расходов на курьерские услуги B2B, то в долгосрочной перспективе это обязательно окупится! Так, недавно я наткнулся на интересную технику анализа, которая использует Python для выявления переплат, сделанных за курьерские услуги B2B. По сути, можно получить данные по счетам, а затем использовать библиотеки Python, такие как Pandas и Numpy, для проведения различных статистических тестов с целью выявления тенденций и аномалий. Применяя алгоритмы обнаружения выбросов

Большинство владельцев интернет-магазинов мечтают о высокой посещаемости своих начинаний. Однако немногим это удается. Согласно статистике, только 2-3% владельцев онлайн-магазинов удается сделать свои сайты постоянно популярными. Остальные довольствуются единичными визитами посетителей и, как следствие, разоряются. Однако высокая посещаемость интернет-магазина – это только половина успеха. Кроме того, чрезвычайно важно правильно выстроить бизнес-процессы, чтобы бизнес был рентабельным и приносил прибыль, а не убытки. Недавно я провел анализ одного интернет-магазина с высоким трафиком, но низким доходом. И это был довольно интересный опыт. Я подготовил для владельцев бизнеса как подробный анализ с использованием Pandas и Python, так и подробный аналитический отчет на 14 страницах. Ниже я продемонстрирую его текст, а также дам 2 ссылки на оригинальный отчет и код на русском языке: Код Python в Google Colab Аналитический отчет в Google Docs Аналитический отчет по итогу анализа транзакций интернет-магазина Данный отчет подготовлен с целью ознакомить менеджмент организации, инвесторов, и других заинтересованных лиц с результатами работ

Cookie Cats – чрезвычайно популярная мобильная игра-головоломка, разработанная компанией Tactile Entertainment. Это классическая головоломка, в которой игрок должен соединить плитки одного цвета, чтобы очистить поле и выиграть уровень. В игре также есть поющие коты. По мере прохождения уровней игроки периодически сталкиваются с воротами, которые заставляют их ждать определенное время или совершать покупки в приложении, чтобы продолжить игру. Помимо поощрения покупок в приложениях, эти ворота (гейты) служат другой важной цели – дать игрокам вынужденный перерыв в игре, что, как надеются разработчики, приведет к увеличению и продлению удовольствия от игры. Очевидно, что гейты приносят прибыль разработчикам игры. Однако где же лучше всего поставить такие ворота? Первоначально первые ворота были размещены на 30-м уровне. Но может быть лучше поставить их позже? В этой статье вы увидите решение принятое на основе AB-теста, в котором создатели перенесли первые ворота в Cookie Cats с 30-го уровня на 40-й. В частности, мы рассмотрим влияние А/Б-теста на удержание

Идеального дизайна веб-сайта не существует. Даже если его многократно оттачивать, всегда найдется что-то, что можно улучшить. Как правило, качество дизайна сайта оценивается не только с точки зрения визуальной красоты и удобства использования, но и с точки зрения конверсий, которые он приносит. Это могут быть покупки товаров, заявки с электронными адресами и номерами телефонов клиентов, нажатия на определенные кнопки. Все это измеряется и определяется как конверсия. Сами расчеты конверсий могут производиться разными способами: с помощью Excel, внутренних CRM-систем, а также с помощью языков программирования и специальных математических библиотек. Python является наиболее подходящим языком программирования для проведения A/B-тестирования различных версий дизайна сайта. A/B-тесты в Python могут помочь повысить конверсию сайта, позволяя моделировать и анализировать результаты экспериментов с различными вариантами дизайна и пользовательского опыта. С помощью Python веб-разработчики могут легко отслеживать и анализировать поведение клиентов на своих сайтах, что позволяет им соответствующим образом корректировать дизайн площадки. Они могут тестировать конкретные компоненты, такие как

Сегодня прошло более 3 лет с момента начала пандемии COVID-19. За это время были разработаны десятки высококачественных тестов. Однако ни один из них не является точным даже на 99%. Могут ли тесты ошибаться? Конечно, могут. Какова вероятность того, что человек действительно болен COVID, если результат лучшего теста положительный? Чтобы ответить на эти вопросы, я загрузил данные о лучшем на сегодняшний день тесте на коронавирус в России, а также данные о количестве инфицированных людей и смоделировал 1 миллион тестов в Python. Ссылки Код Python в Google Colab

Задумывались ли вы когда-нибудь, что делает людей счастливыми? Конечно же, не считая любви и близких людей. Вероятно, первой вашей мыслью будут деньги. Хорошо известно, что деньги не могут купить счастье, но они точно могут сделать жизнь более приятной. Они позволяют легко закрыть свои базовые потребности. Деньги позволяют иметь гибкость в выборе значимых занятий, которые приносят нам радость – будь то отпуск мечты, хобби или финансовая помощь близкому человеку. Таким образом деньги в значительной степени способствуют нашему общему благополучию. Разумеется, отсутствие денег влияет на ощущение счастья. Однако есть и другие источники счастья, которые не зависят от денег. Это здоровье, долголетие, свобода выбора профессии, свобода времяпрепровождения, чувство плеча со стороны правительства и руководства, благоприятная окружающая среда и многое другое. Когда речь заходит о том как правительства заботятся о счастье своих граждан, предпринимается множество различных инициатив. Во многих странах реализуются различные программы, такие как бесплатные медицинские услуги для нуждающихся и многочисленные общественные мероприятия,

Пандемия COVID-19 оказала огромное влияние на нашу повседневную жизнь. Она изменила то, как мы работаем, общаемся, играем и взаимодействуем друг с другом. Люди стали более привычными к социальному дистанцированию, удаленной работе и ношению масок при появлении на публике. Это отразилось и на бизнесе – многие из компаний теперь полностью полагаются на цифровые решения, чтобы оставаться на плаву. Образование также понесло удар: учебные заведения практически в одночасье перевели все свои учебные программы на виртуальные платформы. Мы стали свидетелями драматических изменений во всех сферах жизни – от остановки транспорта до отмены мероприятий, – которые в совокупности привели к беспрецедентному сбою во всем мире. Первая волна ковида-19 серьезно повлияла на мировую экономику, поскольку мир не был готов к пандемии. Это привело к увеличению числа случаев заболевания, смертей, безработицы и бедности, что привело к экономическому спаду. Ситуация усугублялась тем, что помимо общего карантина, который замедлил развитие бизнеса, правительства стран были вынуждены бросить все силы

Продолжительность жизни – это сложный показатель, на который влияет множество различных факторов. Генетика, выбор образа жизни, доступ к медицинскому обслуживанию и даже географическое местоположение дома – все это может оказывать влияние на то, сколько в среднем человек может прожить. Качество воды может оказывать огромное влияние на уровень смертности, поскольку оно в значительной степени определяет, происходят ли в регионе вспышки заболеваний, передающихся через воду, таких как холера, дизентерия и тиф. Плохое качество воды может привести к долгосрочным проблемам со здоровьем и у тех, кто живет в загрязненных районах: люди, потребляющие большое количество воды, со временем получают отравление вредными загрязняющими веществами. Загрязняющие воду вещества также могут привести к таким онкологическим заболеваниям, как рак мочевого пузыря и желудка, что однозначно повышает риск смертности для проживающих в таких районах людей. В целом, доступ к безопасной питьевой воде необходим для здорового образа жизни, поэтому крайне важно регулярно контролировать и обновлять нашу инфраструктуру, чтобы каждый мог

Смартфоны Apple iPhone, несомненно, являются продуктом десятилетия. По оценкам Strategy Analytics, в период с 2010 по 2020 год компания Apple поставила 1,2 миллиарда устройств по всему миру, заработав около 760 миллиардов долларов!!! Что еще более удивительно, так это сохраняющийся безумный спрос на эти телефоны на протяжении многих лет. Сегодня на рынке существует огромная конкуренция между брендами смартфонов, практически в любом месте вы можете купить телефон с новейшими технологиями за половину цены iPhone. Тем не менее, даже спустя десятилетия эти смартфоны пользуются огромной популярностью, а продажи iPhone во всем мире остаются высокими. Конечно, было бы очень интересно проанализировать данные о продажах продуктов Apple. Посмотреть, какие модели продаются лучше, а какие хуже, и понять почему. Однако найти необходимые данные для такого анализа оказалось непростой задачей. В основном есть либо таблицы с общими данными о продажах, либо очень старые данные 7-8-летней давности. Я смог найти подходящий для моих целей датасет только на Kaggle.

Каждый современный банк можно сравнить с огромной аналитической машиной. Банки хранят и обрабатывают огромные объемы информации. Они знают все о доходах людей, их имуществе, их приоритетах. И такая информация у них есть не только о своих заемщиках, но и о тех, кто уже брал кредиты в других банках. Банковская аналитика – это мощный инструмент, позволяющий современным банкам принимать решения на основе данных и обеспечивать отличное обслуживание клиентов. Собирая, анализируя и интерпретируя большие объемы финансовых данных, банки могут получить ценные сведения о потребностях своих клиентов и тенденциях в банковской отрасли. Затем они могут использовать эту информацию для разработки более эффективных продуктов и услуг, создания лучшего пользовательского опыта, снижения уровня мошенничества и улучшения управления рисками. С помощью этой технологии банки могут принимать разумные и своевременные решения, которые улучшают их деятельность, не отставая от постоянно меняющегося мира. Анализировать банковские данные всегда интересно. Я всегда обнаруживаю что-то ценное в таких данных. В моем распоряжении

Является ли высокая зарплата синонимом счастья? Скорее нет, чем да. США – самая богатая (пока) страна в мире, но люди там менее счастливы, чем во многих других, более скромных странах. Например, в Швеции или Нидерландах. Жители Швеции в целом более довольны жизнью, чем жители США, по ряду причин. Для начала, шведы пользуются более высокими уровнями оплачиваемого отпуска, плюс отпуска по уходу за ребенком; кроме того, большинство шведов имеют доступ к недорогим услугам здравоохранения и образования. Кроме того, шведы больше доверяют друг другу и своему правительству, что создает чувство безопасности и общности, которое не так заметно в США. Кроме того, в шведской культуре приоритет отдается семейному отдыху и досугу, а не профессиональным обязанностям, поэтому люди лучше умеют находить баланс между личной жизнью и карьерой. В отличие от них, многие американцы сталкиваются с более продолжительным рабочим днем, стагнацией заработной платы и вызывающими тревогу событиями, такими как увольнения или неожиданные расходы на здравоохранение,