Evaluando propuestas

Freela de Data Science

Publicado el 27 Julio, 2018 en Programación y Tecnología

Sobre este proyecto

Abierto

- Análise cohort (usuários e estabelecimentos credenciados).
- Análise de atividades dos usuários dentro da plataforma (fez download no dia X, fez a primeira ação do dia X e tem uma média mensal de gasto de xx,xx)
- separar usuários em camadas de uso (usuários que usam x vez por mês, usuários quem usam y vezes por mês, etc.).
- Separar usuários em camadas de ticket médio (X% dos usuários tem ticket médio de R$, xx,xx, y% dos usuários tem ticket médio de r$ zz,zz, etc.).
- Coeficiente de viralidade (uma das principais interpretações desejadas).

Outputs esperados:
- Saber que (em média) os usuários que usam o app mais de 4 vezes no mês tem uma probabilidade de 9% de dar churn (apenas um exemplo de números).
- Saber se os esforços devem ser destinados para os usuários da base ou aquisição de novos usuários.
- ROI por canal (Social, search, referral, vídeo, etc).

- ROI por gênero (idem acima).
- ROI por faixa etária (idem acima).
- Download por canal (idem acima).

Categoría Programación y Tecnología
Subcategoría Programación Web
¿Cuál es el alcance del proyecto? Cambio mediano
¿Es un proyecto o una posición? Un proyecto
Actualmente tengo No aplica
Disponibilidad requerida Según se necesite
Integraciones de API Cloud Storage (Dropbox, Google Drive, etc.), Otros (Otras APIs)
Roles necesarios Programador, Gerente de proyecto, Analista funcional, Otro
Otros roles necesarios - Análise cohort (usuários e estabelecimentos credenciados). - Análise de atividades dos usuários dentro da plataforma (fez download no dia X, fez a primeira ação do dia X e tem uma média mensal de gasto de XX,XX) - Separar usuários em camadas de uso (Usuários que usam X vez por mês, usuários quem usam Y vezes por mês, etc.). - Separar usuários em camadas de ticket médio (X% dos usuários tem ticket médio de R$, XX,XX, Y% dos usuários tem ticket médio de R$ ZZ,ZZ, etc.). - Coeficiente de viralidade (uma das principais interpretações desejadas). Outputs esperados: - Saber que (em média) os usuários que usam o app mais de 4 vezes no mês tem uma probabilidade de 9% de dar churn (apenas um exemplo de números). - Saber se os esforços devem ser destinados para os usuários da base ou aquisição de novos usuários. - ROI por canal (Social, search, referral, vídeo, etc). - ROI por gênero (idem acima). - ROI por faixa etária (idem acima). - Download por canal (idem acima).

Plazo de Entrega: No definido

Habilidades necesarias

Otros proyectos publicados por J. B.