me_edu
Аналитика данных: фундаментШаг 18 из 25 · 0% пройдено
2. Профессиональный практикум: кейс, модель и итоговый артефакт
3. Атлас моделей: схема, пример, критерий и проект
Продуктовые метрики

Конверсия, retention, отток

Шаг 18 из 256 минТеория
Цель

Понять основной механизм темы «Конверсия, retention, отток» без заучивания отдельных терминов.

Как работать

Прочитайте блок один раз целиком, затем вернитесь к схеме или примеру и перескажите идею своими словами.

Критерий

Сформулированное правило, пример применения и одно ограничение метода.

COMPARATIVE CHART · LINEAR SCALE01632496581сред.35A52B68C81DmaxкатегориязначениеЧтениеmax: Dmin: A×2.3Среднее 59 · максимум 81 · минимум 35
Столбчатая диаграмма делает сравнение величин проверяемым.
Опорная идея

В продуктах и сервисах есть набор стандартных метрик. Конверсия — доля пользователей, совершивших целевое действие: из 1000 зашедших оформили заказ 30 → конверсия 3%. Воронка показывает конверсию на каждом шаге, и задача аналитика — найти, где теряется больше всего людей.

Retention (удержание) — доля пользователей, которые вернулись через какое-то время. Если из 100 новых пользователей на 7-й день вернулись 40, retention 7-го дня равен 40%. Обратная метрика — отток (churn): доля ушедших. Удержать существующего клиента обычно дешевле, чем привлечь нового, поэтому за retention следят особенно внимательно.

DAU и MAU — число уникальных активных пользователей за день и за месяц. Их отношение DAU/MAU показывает «липкость» продукта: если оно близко к 1, люди заходят почти каждый день.

Назад

Обсуждение

Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.

Пока нет сообщений.