Caso 3 · 2 niveles
Retención de clientes
Mide si los clientes vuelven: cohortes por primer pedido, tasa de recompra, una tasa justa de recompra a 90 días y la división entre consumidores y empresas, en SQL y en pandas.
Este caso se desbloquea cuando terminas ambos capítulos. Ya puedes leer los niveles.
Conseguir un cliente es caro; conservarlo es donde una tienda en línea gana su dinero. «¿La gente vuelve?» es una de las primeras preguntas que le hacen a cualquier analista nuevo, y una de las más fáciles de responder mal, porque la respuesta honesta depende de cuándo empezó cada cliente.
Este caso construye el conjunto estándar de herramientas de retención sobre los pedidos de Harbor & Pine: cohortes por primer pedido, la tasa de recompra, una tasa de recompra a 90 días que no castiga a los clientes recientes por ser recientes, y la división entre cuentas de consumidores y de empresas. Lo resuelves en SQL con funciones de ventana y en pandas con groupby, y los números deben coincidir.
Niveles
- Retención de clientes en SQL
de Catherine Hale, CEO
cohort, repeat rate, row number, cte, right censoring
- Retención de clientes en pandas
de Catherine Hale, CEO
cohort, repeat rate, cumcount, timedelta, merge, right censoring