Медтех: аналитика данных с носимых устройств

Ситуация: Приложение для здоровья собирает данные с 2 млн устройств. DAU/MAU = 0,31. Retention D30 = 22%. Нужно увеличить вовлечённость.

Пользователи носят фитнес-браслеты и смарт-часы, данные синхронизируются с приложением. Основные метрики: шаги, пульс, сон, калории. 65% пользователей перестают синхронизировать данные после 2 недель.

Доступные данные

• users: user_id, registration_date, device_model, age, gender, health_goal
• sync_events: user_id, sync_date, device_id, metrics_count, battery_level
• health_metrics: user_id, date, steps, heart_rate_avg, sleep_hours, calories_burned
• app_sessions: user_id, session_date, duration_sec, screens_viewed, features_used
• notifications: user_id, notification_type, sent_at, opened, action_taken

Задачи

• Сегментировать пользователей по паттерну использования (active, declining, churned).
• Определить корреляцию между типом устройства и retention.
• Найти «момент aha» — какие действия в первую неделю предсказывают D30 retention.
• Предложить стратегию реактивации для declining-сегмента.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы