Posts

Showing posts from May, 2018

Клиент: непредсказуемая предсказуемость

Image
Итак, какое-то время назад я читал исследование о том, что происходит с клиентами, которые сделали одну покупку (one-time buyers). Основной тезис исследования заключался в том, что таких клиентов, как правило, очень много (~60%) и чтобы улучшить их активацию на вторую покупку их надо как-то сегментировать и делать персонализированные офера. Для того, чтобы персонализировать офер, важно понять, что мы знаем о клиентах, которые сделали следующие шаги (2+ покупки) и пытаться применить эти знания к one-time buyers. Найденных в исследовании инсайтов было три: день недели в котором была совершена 1-я покупка имеет больше шансов быть следующим днем покупки, чем все остальные дни недели; период дня в котором была совершена 1-я покупка имеет больше шансов быть следующим периодом дня для покупки, чем все остальные периоды; сумма  1-й покупки имеет больше шансов быть следующей суммой покупки, чем все остальные суммы. Недолго думая, я решил взять один e-commerce датасет с нерегуляр

LTV: вероятность совершения повторной покупки

Image
Я думаю, вы уже пришли к выводу, что в работе с LTV главное рассчитывать вероятность совершения повторной покупки и быстро реагировать на ее снижение. Существуют разные подходы к ее оценке, но все они так или иначе связаны с поведенческими характеристиками, причем практически всегда характеристика #1 это Recency. Сегодня я покажу вам 3 подхода к оценке вероятности совершения повторной покупки (от менее точного к более точному): на основе Recency и Latency на основе Recency, Lifetime , Frequency на основе модели Pareto/NBD Прелесть каждого из подходов в том, что мы рассчитываем вероятность совершения повторной покупки для каждого клиента индивидуально ( не на основе когорты). Оценка вероятности на основе Recency и Latency Начну с того, что бегло напомню вам разницу между Recency и Latency . Recency - время, которое прошло с момента совершения последней покупки до сейчас. R = today() - last_order_date Latency - среднее время между покупками. L = ( last