Поздравляю всех с завершающей рабочей неделей 2024!🔥 Сегодня хотел бы предложить вам на обсуждение весьма интересную аналитическую тему из мира онлайн-кинотеатров. Сразу скажу, что готового правильного ответа у этой задачи нет и над этим вопросом прямо в режиме реального времени бьются реальные аналитики😀 Проблема: Мы хотим понять, отбивает ли свою цену закупленный контент, т.е. хотим оценить качество текущей стратегии закупки контента. Решение: Чтобы ответить на этот вопрос, нам необходимо понимать, какие тайтлы (от англ. title - заглавие) сколько выручки сгенерировали. Прикинуть, какой тайтл сколько приносит можно, произведя аллокацию (от англ. allocation - распределение) выручки на имеющиеся тайтлы. То есть у нас есть информация о том: - Какие тайтлы у нас есть сейчас. - Какие тайтлы просматривали пользователи и сколько времени. - Какой пользователь сколько раз в какое время продлевал подписку. Если вам, как аналитику, потребуются ещё какие-то данные, то напишите, что бы вы хотели и будем считать, что эти данные у нас есть. Методология аллокации Как же честно определить, какой тайтл сколько денег принёс, исходя из просматриваемости этого тайтла?💵 Какие бы вы предложили алгоритмы аллокации суммарной выручки на конкретные тайтлы из нашей библиотеки? P.S. Следует обратить особое внимание на сравнение полнометражных фильмов/мультфильмов с сериалами/мультсериалами. Ведь, разумеется, суммарное время смотрения сериала в среднем будет значительно выше времени смотрения фильма. 🕙 Если распределять выручку пропорционально распределению суммарного валового времени смотрения, то фильмы будут априори проигрывать и не попадать в план закупки контента. Жду ваши идеи!🔥🔥🔥 #data_analysis #аналитика