Когда клиент салона возвращается: не все успели прожить одинаковый срок

Один клиент впервые пришёл в августе, другой — шестнадцать дней назад. К середине октября у второго ещё нет повторного визита. Считать обоих «не вернувшимися за два месяца» нельзя: нового клиента столько времени просто не наблюдали. Если сравнить такие истории одной долей повторов, в показатель попадёт разная возможность успеть вернуться.

Для исследования времени до второго визита полезно различать подтверждённое событие и окончание наблюдения без события. Это задача аналитики данных CRM, а не рекомендация, через сколько клиенту нужна процедура.

Что именно считаем

Начало истории

Первый фактический визит клиента в согласованной когорте. Если после переноса базы виден только первый известный визит, это отдельное ограничение данных.

Событие

Второй завершённый визит. Будущая запись, отмена и напоминание не являются этим событием.

Правое цензурирование

До даты отчёта второй визит не наблюдался. Известен только срок, который клиент уже прожил без него; окончательный интервал пока неизвестен.

Учебный отчёт на 17 октября 2026 года

Возьмём пять вымышленных историй. Для вернувшихся длительность заканчивается датой второго визита. Для остальных — общей датой отчёта. Даты используются как календарные дни, без часов и часовых поясов.

Почему меняется число наблюдаемых

После шестнадцатого дня о дальнейшем интервале C сведений ещё нет. Перед тридцатым днём в расчёте остаются четыре наблюдаемые истории; у двух происходит второй визит. Перед шестидесятым днём остаются две, и у одной происходит событие. D наблюдается до дня 77 без второго визита.

Клиента C не объявляют потерянным и не считают вернувшимся. Его история участвует в доступном участке, после чего прекращает давать сведения о более позднем времени. Это отличается от удаления всех новых клиентов из исходного набора или записи отсутствующего второго визита как нуля дней.

Оценка Каплана — Майера в этой форме

Метод работает с числом ещё наблюдаемых историй перед каждым временем события. Доля ещё не вернувшихся умножается на (n − d) / n, где n — число под наблюдением непосредственно перед этим днём, d — число повторных визитов в этот день. Цензурирование само по себе не создаёт шага повторов, но уменьшает последующее n.

В примере оценка ещё не состоявшегося повтора после дня 30 равна 1 × (4 − 2) / 4 = 1/2. После дня 60 она равна 1/2 × (2 − 1) / 2 = 1/4. Соответствующая оценка накопленного повторного визита составляет 50% и 75%. В документации SciPy правое цензурирование рассматривается через оценку Каплана — Майера; NIST описывает сам порядок произведения долей.

Какие допущения нельзя пропустить

Окончание наблюдения должно быть неинформативным относительно времени возвращения, по крайней мере в выбранной однородной группе. Если новые клиенты пришли по другой акции или в другой сезон, их дальнейшее поведение может отличаться. Простое объединение таких историй способно сделать оценку неподходящей. Метод не устраняет различия услуг, периодов и качества исходной базы.

Что означает медиана и когда её нет

Медиана здесь — первый наблюдаемый день, когда оценка накопленного повторного визита достигает 50%. В примере это день 30. Если порог не достигнут, выводится отсутствие оценки, а не среднее по уже вернувшимся и не ноль. Этот показатель нельзя автоматически превращать в график процедур или срок отправки сообщения конкретному человеку.

Форма не строит доверительные интервалы и не сравнивает группы статистическим тестом. Пять историй специально выбраны для объяснения арифметики, а не для вывода о реальном салоне. За пределами максимальной длительности наблюдения запрошенная дневная оценка не выводится: хвост не продлевается как обещание.

Как подготовить данные и проверить CRM

1. Выбрать сопоставимую когорту и зафиксировать, что означает первый визит.
2. Для каждого технического ID найти следующий завершённый визит, а не следующую запись в календаре.
3. Не включать события после даты отчёта; отсутствие второго обозначить знаком «-».
4. Проверить дубли карточек и полноту истории после импорта.
5. Сохранить дату отчёта и правила отбора вместе с результатом.

В инструменте допускаются до трёхсот клиентов и длительность до 3650 дней. События и окончания наблюдения, попавшие на один день, обрабатываются совместно: люди с окончанием в этот день ещё входят в число n перед событием. Все промежуточные доли рассчитываются точными дробями, проценты отображаются с округлением.

На странице клиентской базы Homade описана история посещений. Конкретный состав выгрузки нужно проверить в текущей системе; приведённая статистическая модель не объявляется встроенным отчётом Homade. Используйте её для постановки аналитической задачи, сохраняя различие между фактом повторного посещения и оценкой времени по неполным историям.

Оценить время до второго визита с правым цензурированием

Учебная обычная оценка Каплана — Майера, не внутренний алгоритм Homade. Одна история до второго завершённого визита; для отсутствующего повтора конец наблюдения — дата отчёта. Даты без часовых поясов; максимум 3650 дней. Нет доверительных интервалов, тестов групп, диагноза потери клиента, рекомендаций процедур или рассылки. За пределами максимального наблюдения дневная оценка не выводится. Расчёт выполняется на вашем устройстве, введённые данные никуда не отправляются.

Дата отчёта YYYY-MM-DD2026-10-17

День от первого визита для оценки, целое 0–365060

ID;первый визит YYYY-MM-DD;второй завершённый YYYY-MM-DD или -. До 300 строк.A;2026-08-01;2026-08-31 B;2026-08-01;2026-09-30 C;2026-10-01;- D;2026-08-01;- E;2026-09-01;2026-10-01

Рассчитать / проверитьВернуть примерСкачать результат

Источники и проверка

• docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.ecdf.html
• itl.nist.gov/div898/handbook/apr/section2/apr215.htm
• homade.ru/vozmozhnosti/klientskaya-baza-salona-krasoty/