Ситуация: Стартуют видео 100%, на 30s = 38%, на 5 min = 12%. Где проблема.
UGC-контент сильно варьирует по качеству — нужно decompose. На autoplay в feed «start» технический, юзер не «выбирал» видео. Хочется отличить «случайные клики» от «реального плохого видео».
video_starts: start_id, user_id, video_id, ts, source (autoplay/click)video_completion_events: start_id, seconds_watchedvideo_metadata: video_id, content_type (UGC/pro), duration_sec, categorycreator_metadata: creator_id, tier (verified/pro/regular), monetizationinteractions: video_id, ts, type (like/comment/share/skip)Жанр кейса: Funnel & Cohort / воронки и retention — все кейсы этого типа.
Funnel — последовательность шагов (search→click→buy). Cohort — группа юзеров по событию (signup в апреле). Cohort retention показывает, как ведут себя группы во времени.
Поведенческое событие, после которого юзер сильно retains. Например: «2 заказа в 7 дней» в foodtech, «follow 3+ людей» в соцсети. Identifying magic moment — ключ к activation.
Строки = cohort (signup-период), колонки = недели/месяцы после signup. Падение по строке — natural churn. Расхождение между cohorts — структурное изменение продукта или channel.