Аналитика
Retention, churn, LTV, CAC, ARPU, ARPPU и воронки.
13 формул
Отношение DAU к MAU: формула \text{DAU/MAU} = \frac{\text{DAU}}{\text{MAU}}\cdot 100\% помогает посчитать продуктовую метрику на согласованной базе событий. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
Когортное удержание клиентов: формула \text{Retention} = \frac{N_{\text{active at end}}}{N_{\text{cohort start}}}\cdot 100\% помогает требуется требуется требуется требуется требуется требуется важно перевести сырые счетчики продукта в процент, который можно сравнивать по периодам, когортам или каналам. В тексте е...
Churn rate: отток клиентов: формула \text{Churn} = \frac{N_{\text{churned}}}{N_{\text{period start}}}\cdot 100\% помогает посчитать продуктовую метрику на согласованной базе событий. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
ARPU: средняя выручка на клиента: формула \text{ARPU} = \frac{R}{\text{MAU}} помогает посчитать продуктовую метрику на согласованной базе событий. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
ARPPU: выручка на платящего клиента: формула \text{ARPPU} = \frac{R}{N_{\text{paying}}} помогает посчитать продуктовую метрику на согласованной базе событий. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
Базовый LTV клиента: формула \text{LTV} \approx \text{ARPU} \cdot \text{Gross Margin} \cdot L помогает требуется требуется требуется требуется требуется требуется важно перевести сырые счетчики продукта в процент, который можно сравнивать по периодам, когортам или каналам. В тексте есть условия, пример, ошибки и п...
CAC: стоимость привлечения клиента: формула \text{CAC} = \frac{C_{\text{маркетинговой аналитики}} + C_{\text{sales}}}{N_{\text{new customers}}} помогает посчитать продуктовую метрику на согласованной базе событий. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
Конверсия шага воронки: формула \text{CR}_{i\to i+1}=\frac{U_{i+1}}{U_i}\cdot100\% помогает требуется требуется требуется требуется требуется требуется важно перевести сырые счетчики продукта в процент, который можно сравнивать по периодам, когортам или каналам. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка рез...
Activation rate: доля активированных клиентов: формула \text{Activation Rate} = \frac{N_{\text{activated}}}{N_{\text{registered}}}\cdot100\% помогает посчитать продуктовую метрику на согласованной базе событий. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
Precision, recall и F1 для классификации: формула F_1=\frac{2PR}{P+R} помогает требуется требуется требуется требуется требуется важны и точность, и полнота. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
ROC AUC методом трапеций по точкам: формула AUC=\sum\frac{TPR_i+TPR_{i-1}}{2}(FPR_i-FPR_{i-1}) помогает величины AUC, TPR, FPR заданы для одной и той же ситуации, периода или объекта. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
Binary log loss для вероятностной классификации: формула L=-\frac1n\sum(y\log p+(1-y)\log(1-p)) помогает величины L, n, y, p заданы для одной и той же ситуации, периода или объекта. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
Brier score для вероятностного прогноза: формула BS=\frac1n\sum(p_i-y_i)^2 помогает величины BS, p_i, y_i, n заданы для одной и той же ситуации, периода или объекта. В тексте есть условия, пример, ошибки и проверка результата.
