belladzhu / e-commerce-delivery

Анализ поведения пользователей, когортный анализ, RFM-анализ

Проект e-commerce

Продакт-менеджер попросил проанализировать совершенные покупки и ответить на следующие вопросы:

1. Сколько у нас пользователей, которые совершили покупку только один раз?
2. Сколько заказов в месяц в среднем не доставляется по разным причинам (вывести детализацию по причинам)?
3. По каждому товару определить, в какой день недели товар чаще всего покупается.
4. Сколько у каждого из пользователей в среднем покупок в неделю (по месяцам)?
5. Провести когортный анализ пользователей. В период с января по декабрь выявить когорту с самым высоким retention на 3й месяц.
6. Построить RFM-сегментацию пользователей, чтобы качественно оценить аудиторию.

Также мною была проведено предварительное исследование данных и сформулировано, что должно считаться покупкой с помощью фактов оплат, статусов заказов и других имеющихся данных.

Анализ проведен на Python, выводы в файле e-commerce-delivery-project.ipynb

Тепловая карта метрики retention в когортном анализе