TGViewer
Убежище аналитика Убежище аналитика @shelter_analytics · 1.14K subscribers
Post #11 1.5K
Кейс 1️⃣.

Всем привет!
Новости с полей и огородов (работы).
Прилетела задача, которая сначала казалось ad-hoc (прикрепил скрин).

Но если начать вчитываться в неё, то понимаешь, что это мини-исследование, потому что:

1. Не понятно, что такое отток в парадигме бизнеса, который поставил задачу.
2. Критерии откуда взялись? Как их грамотно считать? Не будешь же считать их на периоде, на котором предполагается уже отток, а если считать до периода оттока, то как?
3. Вопросы с покрытием CRM рассылки, так как очень малая часть клиентов получают рассылки и судить по конверсии в открытие будет странно.

В итоге созваниваюсь с бизнесом.
Выведываю у них основную боль, которую они хотят решить: хотят понять причины оттока, а оттоком они считают клиентов, который начали меньше тратить в последнее время или вообще перестали.

Понимаю проблему и предлагаю следующее решение на основании опыта (понимании нашей базы клиентов):
Оттоком мы будем считать клиентов, которые упали полгода последних к полгодам предыдущих на 50-70% и более (порог будем двигать в зависимости от того, какого объёма нужна будет база для рассылки опросника). Этот подход позволяет учитывать сразу все сезонности, кроме годовой (об этом я расскажу чуть ниже), а другие подходы (год к году или 3 месяца к 3 месяцам) имеют недостатки.

год к году: основной недостаток в том, что клиенты в случае сильного падения скорее всего с меньшей вероятностью выйдут на связь + эта база более глубокого оттока, чем в подходе полгода-полгода.

3 месяца к 3 месяцам: основной недостаток - потеря связи с сезонностью годовой, полугодовой (мы учитываем только последние полгода, которые как оказывается являются в данных сезонным падением) + мы теряем клиентов, которые отвалились ранее (более 3ёх месяцев назад).

Есть ещё один недостаток, который тянется из арифметики.

Падение на 70%, когда у тебя траты 1000 рублей и когда у тебя траты 10_000 рублей - разные для бизнеса . Второй случай более важный, чем первый, поэтому я беру отсечку экспертную по тратам в разрезах бизнеса, чтобы учитывать более релевантных клиентов оттока.

Получается решение задачи, НО...
Как я ранее говорил, мы забываем учесть годовую сезонность, а на наших данных это оказывает сильное влияние, так как оказывается, что клиенты тратят во второй половине года меньше, чем в первой, поэтому падение на 50% у клиента раскладывается на органическое + сезонность. И, если мы фиксируем падение в 50% и более, то чтобы органическое было таким, нам надо прибавлять к 50% нашу сезонность. Это дополнительно доказывает нам, почему нельзя брать отсечки менее процента сезонности.

Теперь всё! Спасибо за внимание! Жду ваших идей и комментарий по задаче.
  • ❤ 11
  • 👍 5
More from @shelter_analytics
  1. Sep 8, 2026Post #80
  2. Sep 4, 2026Post #79
  3. Sep 4, 2026Post #78
  4. Aug 17, 2026Post #77
  5. Aug 9, 2026Post #76
  6. Jun 9, 2026🚨🚨🚨AI в Causal Inference - это хайп или полезный инструмент? Всем привет!🤟 Сегодня нат…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →