Как посчитать retention в Python 📊🐍

Чтобы посчитать retention в Python, сначала нужно определить, как вы будете рассчитывать его. Возможны различные подходы, но я покажу вам один из них. Вот пример кода, который поможет вам посчитать retention на основе количества активных пользователей за два периода времени.

  # импортируем библиотеку pandas
  import pandas as pd

  # создаем DataFrame с данными о пользователях
  df = pd.DataFrame({
      'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
      'period_1_active': [True, False, True, True, False, True, True, True, True, False],
      'period_2_active': [False, True, True, True, True, True, False, True, False, False]
  })

  # считаем количество активных пользователей в обоих периодах
  period_1_active_count = df['period_1_active'].sum()
  period_2_active_count = df['period_2_active'].sum()

  # считаем retention
  retention = period_2_active_count / period_1_active_count * 100

  # выводим результат
  retention
  

В этом примере мы создали DataFrame с данными о пользователях и их активности в двух периодах времени. Затем мы считали количество активных пользователей в каждом периоде и рассчитали retention, разделив количество активных пользователей во втором периоде на количество активных пользователей в первом периоде и умножив результат на 100. Надеюсь, это помогло вам понять, как посчитать retention в Python. Если у вас остались вопросы, не стесняйтесь задавать их!

Как посчитать retention с помощью Python?

Retention (удержание) – это метрика, которая позволяет оценить, насколько успешно ваш продукт или услуга удерживает пользователей после их первого взаимодействия. В данной статье мы рассмотрим, как использовать Python для расчета retention и получения ценной информации о привлечении и удержании клиентов.

1. Подготовка данных

Перед тем, как начать расчет retention, вам потребуется иметь данные о взаимодействиях пользователей с вашим продуктом или услугой. Обычно такие данные хранятся в виде таблиц в базе данных или в CSV-файлах. Для нашего примера, будем считать, что данные уже доступны и хранятся в формате CSV.

Импортируем необходимые модули:

import pandas as pd
import datetime as dt
    

Загрузим CSV-файл с данными и преобразуем их в формат, понятный для дальнейшей работы:

data = pd.read_csv("data.csv")
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
    

2. Расчет retention

Расчет retention включает определение периода, за который мы хотим измерить удержание, и определение, что считать "активными" пользователями. В данном примере, мы будем использовать ежедневный retention для пользователей, которые совершали действия в первый день после установки продукта.

Для начала, определим период измерения и создадим новый столбец 'date' с датой без времени:

start_date = data['timestamp'].min().date()
end_date = data['timestamp'].max().date()
data['date'] = data['timestamp'].dt.date
    

Затем, посчитаем уникальных пользователей, зарегистрировавшихся в каждый день:

daily_users = data.groupby('date')['user_id'].nunique().reset_index()
    

Теперь, посчитаем активных пользователей для каждого дня:

active_users = data[data['date'] == start_date]['user_id'].unique()
    

Далее, для каждого дня в периоде измерения, посчитаем retention:

retention = []
for day in range((end_date - start_date).days + 1):
    current_date = start_date + dt.timedelta(days=day)
    active_users = data[data['date'] == current_date]['user_id'].unique()
    if len(active_users) > 0:
        retention.append(len(set(active_users).intersection(set(daily_users['user_id']))) / len(active_users) * 100)
    else:
        retention.append(0)
    

3. Визуализация retention

После расчета retention, можно произвести его визуализацию для наглядного представления результатов. Для этого, мы будем использовать библиотеку Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(range(len(retention)), retention)
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Retention %')
plt.title('Retention')
plt.show()
    

Этот код выведет график с retention на каждый день в периоде измерения.

4. Вывод

В данной статье мы рассмотрели, как можно использовать Python для расчета retention. Мы подготовили данные, определили период измерения, посчитали удержание и визуализировали его. Retention является важной метрикой, которая позволяет оценить эффективность удержания пользователей и оптимизировать ваш продукт или услугу. Используя Python, вы можете анализировать и визуализировать данные, чтобы принимать обоснованные решения для привлечения и удержания клиентов.