Итак, я продолжаю серию постов про удержание клиентов. В прошлом посте я рассказал как сделать экспресс-анализ удержания клиентов. Сегодня я расскажу почему экспресс-анализ удержания, сильно оптимистичнее, чем ситуация на самом деле.
При экспресс-анализе мы смотрим на то, сколько клиентов перетекает из месяца в месяц. При использовании такого подхода возникают две проблемы:
Разные месяца имеют разную длительность (28 vs 30 vs 31 день).
Не честно давать одним клиентам на совершение следующей покупки 28 дней, а другим - 31. С точки зрения математики разница во времени составляет 11%!
Граница месяца не учитывает, когда клиент сделал покупку.
Например, клиент сделал первую покупку 9/20/2012, а вторую 10/1/2012. При выравнивании по месяцу, вторая покупка приходится на следующий месяц (period = 1). Если же считать равными периодами в 30 дней, то выходит, что клиент сделал вторую покупку через 11 дней, т.е. все еще в period = 0.
Эти две с виду неважные детали, на самом деле, сильно влияют на то,…
При экспресс-анализе мы смотрим на то, сколько клиентов перетекает из месяца в месяц. При использовании такого подхода возникают две проблемы:
Разные месяца имеют разную длительность (28 vs 30 vs 31 день).
Не честно давать одним клиентам на совершение следующей покупки 28 дней, а другим - 31. С точки зрения математики разница во времени составляет 11%!
Граница месяца не учитывает, когда клиент сделал покупку.
Например, клиент сделал первую покупку 9/20/2012, а вторую 10/1/2012. При выравнивании по месяцу, вторая покупка приходится на следующий месяц (period = 1). Если же считать равными периодами в 30 дней, то выходит, что клиент сделал вторую покупку через 11 дней, т.е. все еще в period = 0.
Эти две с виду неважные детали, на самом деле, сильно влияют на то,…