Ebebek Cohort Analizi

Merhabalar,

Bu yazı çerçevesinde öncelikle Cohort analizinin ne olduğundan bahsedip sonrasında Ebebek’teki ürünlerimize yaptığımız analizler üzerinden devam edeceğim.

İyi okumalar!

Cohort Analizi, bir ürün için müşteri tarafından tutunma analizi yapar.

Ürün tutundurma analizi, bir ürünün kullanıcılarını zaman içinde ne kadar iyi tutabildiğini inceleme sürecidir. Bir ay veya bir yıl gibi belirli bir süre sonra bir ürünü kullanmaya devam eden kullanıcıların yüzdesinin izlenmesini içerir. Elde tutma oranı yüksek olan bir ürünün kullanıcıları tarafından iyi karşılanması ve uzun vadede güçlü bir büyüme potansiyeline sahip olması muhtemeldir. Öte yandan, düşük elde tutma oranlarına sahip bir ürün zaman içinde kullanıcı tabanını korumakta zorlanabilir ve yeniden değerlendirilmesi veya iyileştirilmesi gerekebilir.

Analizde kullanılacak değişkenler ise şu şekildedir:

Ebebek’teki çalışmamızda, 2022’de piyasaya sürülen ürünler ile rfm analizindeki skorlar üzerinden oluşturulan segmentler tablosundan “champions” segmentindeki ortak ürünlerin cohort analizi yapılmıştır. Toplamda 589 ürünün tutunma analizi yapılmıştır.

— Şimdi Ebebek’teki veriler ile Cohort analizin nasıl yapıldığını anlatacağım.

Kodun ilk bölümünde ‘Varyant_id’ adlı sütunun ikinci satırının değeri ‘SKU’ adlı değişkene atanıyor. Daha sonra, ‘Order_Date’ adlı sütunun değerleri ‘OrderDate’ adlı sütuna dönüştürülüyor ve ‘Order_Date’ sütunu siliniyor.

Sonra, ‘OrderMonth’ adlı sütun için bir fonksiyon tanımlanır ve bu fonksiyon her bir tarihin yıl ve ay değerlerini döndürür. ‘OrderMonth’ sütunu oluşturulur ve ‘OrderDate’ sütununu kullanarak bu fonksiyonu uygular.

‘CohortMonth’ sütunu oluşturulur ve ‘Customer_Id’ sütununa göre gruplanarak ‘OrderMonth’ sütununun minimum değerleri alınır. Daha sonra, ‘OrderMonth’ ve ‘CohortMonth’ sütunlarındaki yıl ve ay değerleri kullanılarak ‘CohortIndex’ adlı sütun oluşturulur.

Sonra, ‘CohortMonth’ ve ‘CohortIndex’ sütunlarına göre veri kümesi gruplanıyor ve her gruptaki ‘Customer_Id’ değerlerinin sayısını hesaplayan ‘cohort_data’ adlı bir veri çerçevesi oluşturuluyor. ‘cohort_data’ veri çerçevesi, ‘CohortMonth’ sütunu için satır ve ‘CohortIndex’ sütunu için sütun olarak pivotlanarak ‘cohort_user_counts’ adlı veri çerçevesine dönüştürülüyor.

Daha sonra, ‘cohort_user_counts’ veri çerçevesi ‘df’ adlı veri çerçevesine atanıyor ve ‘Sku’ adlı sütun oluşturuluyor. ‘CohortMonth’ sütunun indeks değerleri ‘CohortMonth’ sütununa atanıyor ve ‘df’ veri çerçevesinin indeks değerleri sıfırlanıyor. Sonra, veri çerçevesindeki ‘inf’ ve ‘-inf’ değerleri ‘nan’ değerlerine dönüştürülüyor ve bu ‘nan’ değerleri 0 ile dolduruluyor.

Sonra, veri çerçevesinde 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 ve 12 adlı sütunların olup olmadığı kontrol ediliyor. Eğer bu sütunlar yoksa, bu sütunlar oluşturuluyor ve 0 değerleri atanıyor.

Son olarak, ‘df’ veri çerçevesinde ‘bir’, ‘iki’, ‘uc’, ‘dort’, ‘bes’, ‘alti’, ‘yedi’, ‘sekiz’, ‘dokuz’, ‘on’, ‘onbir’ ve ‘oniki’ adlı sütunlar oluşturuluyor ve bu sütunların değerleri 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 ve 12 adlı sütunların değerlerine atanıyor. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 ve 12 adlı sütunlar veri çerçevesinden siliniyor ve veri çerçevesi böylece son haliyle döndürülüyor.

Genel olarak yapılan analizi anlatacak olursak bir veri kümesinde müşterilerin ilk sipariş tarihlerini bulunuyor ve bu tarihlere göre bir “cohort” adı verilen grup oluşturuluyor. Daha sonra bu cohort’lar için her bir ay için müşteri sayıları hesaplanır ve bu sayılar bir pivot tablo oluşturarak gösterilir.

— Aşağıda karşılaştırma yapabilmek için iki örnek gösterilmiştir.

Champions (555): Zuzu Sulu Diş Kaşıyıcı Çıngırak 4134:

Hibernating (111): Kızarıklık Önleyici Krem 50 ml:

Tablolarımızda da görüldüğü üzere ürünlerin aktiflik oranlarını yazdırmış olduk. Aslında bu durum bizim müşterimizi ne kadar tutundurduğumuzu da göstermektedir.

Genel olarak, Cohort analizi, bir ürünün kullanıcılarının ihtiyaç ve beklentilerini ne kadar iyi karşıladığına dair değerli bilgiler sağlayabilir ve ürün geliştirme ve pazarlama stratejilerini bilgilendirmeye yardımcı olabilir.