Данный проект был выполнен в ходе обучения в Яндекс.Практикуме, профессии "Аналитик данных".
Задачи проекта: выявление причин неэффективности рекламной кампании приложения, проведенной с 1 мая по 27 октября 2019 года, поиск конкретных просчетов и подготовка рекомендаций для их устранения.
Навыки и инструменты:
- Python;
- Pandas;
- Matplotlib;
- Seaborn;
- когортный анализ;
- юнит-экономика;
- продуктовые метрики
Описание проекта:
- Предобработка данных, подготовка их к анализу;
- Создание функций для расчета различных метрик;
- Создание профилей пользователей;
- Исследование маркетинговых показателей (LTV, CAC, Retention rate, DAU, WAU, MAU и т.д.) с помощью когортного анализа;
- Оценка окупаемости рекламы;
- Подготовка выводов и рекомендаций для отдела маркетинга.
Результаты: выявлены причины неэффективности привлечения пользователей в приложение и подготовлены рекомендации для их устранения.