Construiește tabelele de retenție și churn
Ai învățat principalele elemente ale calculului valorii pe durata vieții clientului (Customer Lifetime Value) și câteva variante ale acestuia. Acum vei folosi setul de date cu activitatea lunară a cohortelor pentru a calcula valorile de retenție și churn, pe care le vei explora și apoi le vei utiliza pentru a estima valoarea medie pe durata vieții clientului.
Biblioteca pandas a fost încărcată ca pd, iar setul de date cohorts_counts a fost importat. Explorează-l în consolă dacă dorești.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Marketing în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Extrage dimensiunile cohortelor din prima coloană a lui
cohort_counts. - Calculează retenția împărțind numărul de clienți din cohorte la dimensiunile cohortelor.
- Calculează churn-ul scăzând ratele de retenție din 1.
- Afișează tabelul de retenție.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Extract cohort sizes from the first column of cohort_counts
cohort_sizes = cohort_counts.___[:,0]
# Calculate retention by dividing the counts with the cohort sizes
retention = cohort_counts.___(cohort_sizes, axis=0)
# Calculate churn
churn = 1 - ___
# Print the retention table
print(___)