Айгентура›Аналитика и дашборды›Как с помощью ИИ провести когортный анализ удержания после активации

Как с помощью ИИ провести когортный анализ удержания после активации

Задача

Нужно понять, как ведут себя клиенты после регистрации или первой покупки: сколько остаётся активными, чем отличаются когорты, где происходит отток. Без когортного среза удержание оценивают «в среднем по больнице», теряя ключевые различия.

Как решается в Aigentura

  1. Ассистент принимает данные регистраций/активаций и последующих транзакций (или подключается к системе).

  2. Согласует определение активации, размер когорты и горизонт наблюдения.

  3. Считает удержание и повторную активность по когортам, строит тепловую карту и графики.

  4. Выделяет различия между когортами и формулирует выводы.

Пример промпта / запроса

Проведи когортный анализ удержания.

Данные: [регистрации или активации], [последующие транзакции].

Определения: активация = [условие]; когорта = [месяц регистрации];

горизонт наблюдения = [N периодов].

Что сделать: удержание и повторную активность по когортам, тепловую карту когорт,

графики и выводы о различиях между когортами.

Покажи код расчёта и допущения. Отсутствующие периоды не додумывай.

Что получается на выходе

Тепловая карта когорт, графики удержания, аналитический отчёт с выводами о различиях когорт; при необходимости - воспроизводимый код расчёта.

На что обратить внимание

  • Чётко зафиксируйте определение «активации» - разные определения дадут разные когорты и несопоставимые результаты.

  • Для коротких историй наблюдения выводы по поздним периодам ненадёжны - отмечайте горизонт данных.