Когортная таблица удержания

Когортная таблица удержания объединяет пользователей по неделе или месяцу, когда они впервые воспользовались продуктом, а затем отслеживает, какой процент каждой когорты остаётся активным в последующие недели. В строке 0 всегда отображается 100 %, поскольку неделя 0 определяется как неделя регистрации. Значения в последующих столбцах показывают, насколько быстро продукт теряет пользователей: чем медленнее снижение, тем выше удержание.

Неделя когорты — это неделя первого события каждого пользователя. Используйте groupby('user_id')['event_date'].min(), чтобы найти дату первого события для каждого пользователя, а затем преобразуйте её в неделю ISO с помощью .dt.to_period('W'). Объедините эту метку когорты с основным DataFrame событий, чтобы каждая строка содержала информацию о неделе когорты пользователя.

Номер недели, также называемый номером периода или возрастом, — это разница между неделей события и неделей когорты. Вычитание периодов Pandas возвращает целочисленное смещение. Неделя 0 означает, что пользователь был активен в неделю регистрации; неделя 4 — что он вернулся через четыре недели. Этот столбец смещения становится осью столбцов матрицы удержания.

Сгруппируйте данные одновременно по cohort_week и week_number и подсчитайте уникальных пользователей, чтобы получить исходную матрицу показателей удержания. Каждая ячейка показывает, сколько пользователей из когорты C были активны на неделе N. Диагональ из верхнего левого угла в нижний правый — неделя 0 для каждой когорты — содержит размеры когорт, которые используются как знаменатели при вычислении процентов.

Используйте pivot_table(), чтобы преобразовать показатели удержания из длинного формата в широкую матрицу: строки — это недели формирования когорт, а столбцы — номера недель. Параметр aggfunc='sum' обрабатывает дублирующиеся ключи группировки. Заполните нулями ячейки, соответствующие неделям, когда пользователи этой когорты не были активны. Эта матрица является основой анализа удержания.

Разделите каждую строку на её значение для недели 0, чтобы преобразовать количество в проценты. Столбец недели 0 содержит размер когорты и хранится в retention_matrix[0]. Используйте divide(cohort_sizes, axis=0), а затем умножьте результат на 100. Для удобства чтения округлите значения до одного знака после запятой. В результате получится стандартная тепловая карта удержания, используемая в отчётах по продуктовой аналитике.

Читайте таблицу удержания по диагонали: со временем показатели каждой строки снижаются. У продукта с высоким удержанием значения могут выглядеть так: 100, 60, 50, 45, 42 — быстрое первоначальное падение сменяется стабильным плато. У продукта с низким удержанием значения будут примерно такими: 100, 30, 15, 8, 4 — постоянное снижение без плато. Уровень плато (если оно есть) называют долгосрочным уровнем удержания; это важнейший KPI удержания.

Сравнивайте результаты когорт по удержанию на 4-й или 8-й неделе. Когорта с самым высоким удержанием на 4-й неделе, вероятно, получила преимущества от улучшения продукта или эффективного канала привлечения; худшая когорта могла быть привлечена через канал низкого качества. Используйте .loc[:, 4].sort_values(ascending=False), чтобы упорядочить когорты по удержанию на 4-й неделе.

Тепловая карта с цветовой кодировкой — стандартный способ визуализации таблиц удержания. Используйте sns.heatmap() с параметром annot=True, чтобы показать процентное значение внутри каждой ячейки, и расходящуюся цветовую шкалу (низкое удержание — красный цвет, высокое — зелёный). Задайте vmin=0 и vmax=100, чтобы цвета можно было сопоставлять на разных шкалах удержания.

Линейный график среднего удержания по неделям яснее тепловой карты показывает общую кривую снижения показателя при представлении результатов нетехническим заинтересованным сторонам. Постройте кривую среднего удержания с затенённой областью в пределах плюс-минус одного стандартного отклонения, чтобы показать степень различий между когортами. Плато — участок, где линия выравнивается, — это естественный нижний предел удержания продукта.

Экспортируйте таблицу удержания в Excel, чтобы менеджеры продукта могли использовать её на еженедельных встречах. Примените to_excel() и вручную задайте условное форматирование в Excel либо используйте Styler.background_gradient() в Pandas, чтобы добавить цвета непосредственно в экспортированный файл. Таблица удержания — один из наиболее востребованных результатов продуктовой аналитики.

В этом уроке Вы научились: относить пользователей к неделям когорт и вычислять смещения по неделям, преобразовывать данные в матрицу удержания и переводить количество в проценты, а также визуализировать удержание когорт с помощью тепловой карты и кривой среднего удержания. Далее мы рассмотрим визуализацию пользовательских путей с помощью воронкообразных столбчатых диаграмм и тепловых карт.