Добрый день, товарищи!
Сейчас подошел ко мне маркетолог, и просит дать ей данные по "среднему периоду между покупками".
Либо у меня проф. деформация пошла, либо у неё.
Кто может - переведите, пожалуйста, на язык прогера, если не трудно?

Ах да, у нас розница с бонусными картами покупателей. То есть считаем по определенным клиентам.

(0) 1.Клиент всегда прав.
    2. Если он не прав, см. пункт.1
    А что это такое, лучше, чем сам твой маркетолог, тебе ни на одном форуме не расскажут.

(0) перевожу: чел пытается получить прогнозную дату когда покупатель придёт приобретать снова.

То есть ты должен знать дату и время регистрации продажи. Взял данные за месяц, посчитал разницу во времени между каждой продажей, эти дельты сложил и поделил на количество продаж

(4) скорее всего не все а несколько последних... вот когда начнётся анализ динамики длительности промежуток между покупками - тогда будет веселее

+4 Еще вариант, когда это делается по всем клиентам скопом, чтобы получить средний период между покупками по группе клиентов для некоего сферического усредненного клиента.

(6) не, ну а как-же ABC-анализ?

в смысле по разным категориям

+4 И да, у тебя пошла проф. деформация. Сочувствую

(0) это вроде как называется оборачиваемость

http://prodawez.ru/biznes/uspeh/oborachivaemost-i-skorost-prodazh.html

(5) "длительности промежуток между покупками" что это

(0) если считать по определенным клиентам, то берешь период, и смотришь сколько раз за этот период клиент совершал покупки, считаешь среднее кол-во дней между покупками - прогнозируешь дату следующей покупки, чего сложного то?

(10) оборачиваемость по клиентам не считается )))

Прикольный показатель.
Самое приятное, позволяет оценить эффективность этого самого маркетолуха, типа тут работали и покупали часто, а тут пинали болт и покупатели вообще перестали возвращаться.

(13) ну наверное все зависит от контекста?

(0) Попроси пример. А то мы тут будем давать кучу "правильных" ответов, а у маркетолога будет свой "правильный" ответ.

(0) А потом попросит построить скользящую среднюю за 50 и 100 дней + индикатор схождения/расхождения скользящих средних :)

(0) пусть дает конкретную формулу расчета
или в экселе накидает, что на входе есть, что на выходе надо видеть

(0) вопрос живой. смотри периоды когда карта предъявлялась при покупке. считай среднее значение периода между событиями.

в итоге узнаешь в какой период у вас в среднем одно посещение магазина.

(18) А дальше что? Брать среднее между средним.

Один покупатель ходит каждый день (типа сотрудник пикает своей картой).
Другой в среднем раз в год.
Третий вообще 1 раз за период был.

И какое среднее?

скажи ему что бы формула дал .. средние разные бывают )

(19) для первого раз в день, для второго раз в год, третий - потерянный, чего тут не понятного?

если хочешь, первый - т.н. "горячий", второй - "теплый", тертий - "холодный"...

(21) Так маркетологов же интересует средняя по больнице, а не по клиенту

(19) Проблемы? Среднее чуть меньше дня получится.

(19) карты сотрудников нужно из этого анализа исключать. А вообще прикольно, т.к. в некоторых сетевых магазинах, где в зале работают консультанты, там обязательно кликают картами консультантов, чтоб выйти на какие-то показатели премирования.

(24) Карты и сотрудники тема вообще неисчерпаемая. У знакомых в ресторан обнес персонал на 400 тыщ за три месяца. Всего-то все офики заказы не постоянников записывали к себе на карты, а потом накопленые бонусы обналичивали через бар.

(МАКС(ДатаДок) - МИН(ДатаДок)) / количество покупок

среднее длина обратно пропорционально СРЕДНЕМУ количеству заявок в единицу времени .. и работает , только для определенного класса задач, к коим продажи товара имеющие сезонность и прочую ерунду.. но посчитать, что бы отвязался легко. Например берешь среднее количество продаж за месяц , и в дробь ее.

(19) я хожу в магазин за хлебом каждый день, в продуктовом средний период 1 день.
в авто магазине средний период покупки 3 месяца.
осталось понять сколько в магазине автора.

ну или как в (26) - так как там уже от длины периода не зависит и становится просто коэффициентом как и должно быть .. бессмысленным и беспощадным. Только там поток должен быть стационарным .. а он им не будет .

(29) отчет должен быть иной.
надо выбрать клиентов  кто был 1 раз в период, 2 раза в период, 3 раза в период и т.д.
это более информативно, чем среднее по больнице

(30) ну да , так как если просто ставить суммы по всем, то данные будут совсем не пригодны для той модели куда ее видимо хотят засунуть. Ведь все в конечном счете сводится к оценке среднего .. я вообще не понимаю зачем считать интервал , так как например получится он 5,5 часов , а магазин работает 9 в будний день и 6 по выходным .. и как это потом курить я даже думать не хочу.

(22) в (1) другое написано...

(31) чтобы получить среднее 5,5 часов у тебя n-ое, кол-во покупателей должно приходить в магазин каждый час )))

5.5 часов? это в деревне какой то может быть. в том месте где самогоном торгуют.

(30) далее называем самых лояльных к нам, ну скажем те кто был у нас 15 раз в периоде. вот среди этой группы и считаем среднее время визита в магазин.