Сообщить об ошибкеКороткий ответ
Нет — это классический пример смещения выжившего (survivorship bias): пользователи, которые «не дожили» до 6-го месяца (ушли, разочаровались), просто не попадают в выборку, поэтому сравнение «выживших» с новыми некорректно оценивает эффект конкретного поведения.
Как это работает подробнее
выборка «доживших до месяца 6» уже отфильтрована по признаку выживания, который сам коррелирует с интересующей метрикой (тратами) — высокие траты могли быть причиной того, что пользователь остался, а не следствием «долгой жизни» в продукте.
Пример кода
analysis.py
import pandas as pd
# survived: пользователи, активные на 6-й месяц; all_new_users: вся исходная когорта, включая ушедших
survived_spend = survived['total_spend'].mean()
all_new_spend = all_new_users['total_spend'].mean()
print(survived_spend, all_new_spend)Что использовать на практике
- На практике: чтобы корректно оценить эффект, нужно сравнивать когорты целиком с момента старта (intention-to-treat подход), включая ушедших пользователей с их (нулевыми) тратами после ухода, либо использовать методы, учитывающие отбор (например, сравнение полных траекторий, а не только выживших). Рекомендации «делай как долгоживущие» без такой поправки рискуют продвигать не причину, а следствие.
- Проверка: пересчитать метрику для ВСЕХ пользователей когорты (включая ушедших, с их фактическими, часто нулевыми, последующими тратами) — если разрыв сильно сокращается или исчезает, это подтверждает, что исходный вывод был искажён смещением выжившего.
Подводные камни
- Частые ошибки: сравнивать средние по «выжившей» подгруппе с общими новыми пользователями напрямую; делать причинный вывод и продуктовую рекомендацию только на основе такого сравнения; не проговаривать аудитории (продукту/маркетингу), что часть обещающих закономерностей объясняется именно отбором, а не эффектом поведения.