-
RFM-анализ с помощью Python
RFM-анализ – это мощный метод сегментации клиентов, основанный на трех ключевых метриках их поведения: Recency (давность последней покупки), Frequency (частота покупок) и Monetary Value (денежная ценность клиента). За свою карьеру в области data science я убедился, что это один из самых эффективных способов понять и структурировать клиентскую базу. Каждый раз, когда я применяю RFM-анализ в…
-
Создание ML-модели прогноза действий пользователей интернет-магазина и рекомендательной системы
Сегодня в электронной коммерции успех бизнеса во-многом зависит от способности предугадывать потребности клиентов и предлагать им именно то, что они ищут. И, как показал опыт, правильно реализованные модели могут значительно повысить конверсию, увеличить средний чек и улучшить лояльность клиентов. В этой статье я поделюсь своим опытом и знаниями о том, как создать ML-модель прогноза действий…
-
Определение лучших источников трафика сайта с помощью Python
В современном интернет-маркетинге понимание эффективности источников трафика сайта является одним из важнейших критериев оптимизации маркетинговых стратегий и повышении конверсии. В этой статье я поделюсь своим опытом использования Python для глубокого анализа источников трафика, уделяя особое внимание UTM-меткам и их влиянию на конверсию. Почему анализ источников трафика так важен? Прежде чем мы погрузимся в технические детали,…
-
Трафик сайтов. Анализ воронки и клиентского поведения с помощью Python
В эпоху доминирования цифровых коммуникаций сайты часто являются первой точкой контакта с потенциальными клиентами. И понимание того, как пользователи взаимодействуют с сайтом, откуда они приходят и что их интересует, может дать ценное преимущество в конкурентной борьбе. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как использовать Python для глубокого анализа трафика сайтов и поведения…
-
Как находить точки роста онлайн-бизнеса с помощью Python
В условиях огромной конкуренции успех онлайн-бизнеса во-многом зависит от способности компании анализировать огромные объемы данных и находить в них скрытые возможности для роста. В цифровом мире каждое действие пользователя оставляет след: клики, просмотры страниц, время на сайте, конверсии – все это ценная информация, которая при правильном анализе может указать на новые возможности для развития. Подготовка…
-
Расчет и анализ продуктовых метрик по данным веб-аналитики с помощью Python
В современном мире данных и аналитики ключом к успеху любого онлайн-бизнеса является глубокое понимание поведения пользователей и эффективности продукта. В этой статье я поделюсь своим опытом использования Python для расчета и анализа продуктовых метрик, которые помогают принимать обоснованные решения и оптимизировать бизнес-процессы. Мы погрузимся в мир веб-аналитики, рассмотрим ключевые продуктовые метрики и научимся их вычислять…
-
Ad hoc анализ трафика сайтов с помощью SQL и Python
Ad hoc анализ – это метод исследования данных, который фокусируется на конкретных бизнес-вопросах или проблемах, возникающих в режиме реального времени. В контексте анализа трафика сайтов, ad hoc подход позволяет нам быстро реагировать на неожиданные тренды, аномалии или возможности, которые могут быть упущены при стандартном регулярном анализе. В этой статье я поделюсь своим опытом использования SQL…
-
Поиск и анализ аномалий в сырых данных веб-аналитики с помощью Python
Аномалии в трафике, конверсиях, поведении пользователей на сайте могут рассказать многое о здоровье веб-сайта. И если научиться их своевременно выявлять, то можно сэкономить множество сил, нервов, времени и денег. Простой пример – аномально высокая конверсия по одной из целей может быть следствием “наплыва” ботов на сайт и если это вовремя не обнаружить и не остановить…