Когортный анализ в Tableau
При анализе данных о бизнесе требуется понять общее в поведении клиентов. Для этого мы объединяем их в группы по определенному признаку, например, времени регистрации — это называется когортой клиентов.
Коготный анализ помогает в принятии решения «стоит ли продолжать инвестировать в рекламу?»
- Смотрим на динамику потраченных денег — это даст представление о окупаемости вложенных средств.
- Смотрим как окупается реклама — если реклама окупается быстрее, это позволяет постоянно не привлекать новых клиентов.
Вебинар Анастасии Кузнецовой и Андрона Алексаняна — «Собираем дашборд с нуля. Аналитика данных. Tableau. Когортный анализ»
Очень здорово Анастасия показывает принцип сборки отчета в Bi системе Табло. Отчет можно попробовать повторить в других системах.
| 00:02:37 | Как понять на основе данных — окупаемость инвестиций в рекламу |
| 00:05:33 | Детализация дэшборда по источникам и когортам |
| 00:09:43 | Как использовать заготовки блоков для упрощения верстки нового дэшборда |
| 00:15:39 | Верстка и использование готовых блоков — для экономии времени и ресурсов |
| 00:19:19 | Анализ данных и когортный анализ |
| 00:22:30 | Почему для разных типов бизнеса могут быть разные способы формирования когорт и атрибуции |
| 00:29:09 | Способы визуализации данных: таблицы и линейные графики. Добавление дополнительных столбцов в таблицу, например «сколько потрачено» для каждой когорты. |
| 00:31:49 | Как когортный анализ может помочь в принятии решений стоит ли продолжать рекламу |
| 00:39:18 | Почему поверхностные выводы могут привести к ошибочным решениям |
| 00:58:17 | Коготный анализ для определения приоритетной аудитории рекламы |
| 01:09:27 | Окупаемость рекламной кампании |
Дашборд Анастасии Кузнецовой — Когортный анализ для маркетинга
Большой гайд по когортному анализу от Андрона Алексаняна, описывает зачем нужен когортный анализ и как провести его на SQL и Python.
Блокнот с колаба с кодом питона для проведения когортного анализа — используется библиотека pandas.