Chinook Music Store — Анализ клиентской базы

Аналитический отчёт по клиентской базе и истории продаж цифрового музыкального магазина Chinook перед запуском масштабной рекламной кампании.

Бизнес-задача

Заказчик: маркетинговый отдел Chinook Music Store.

Контекст: компания готовится к масштабной рекламной кампании. Маркетинговый отдел запросил анализ существующей клиентской базы и истории продаж, чтобы ответить на ключевые бизнес-вопросы:

• Как распределяются чеки покупателей? Какова типичная сумма покупки?
• В каких странах сосредоточена основная выручка?
• Какие страны показывают высокий разовый чек?
• Кто из клиентов приносит наибольшую ценность и почему?
• Куда направлять рекламный бюджет и какие товары продвигать?

Цель отчёта — подготовить данные для принятия решений о распределении рекламного бюджета и о товарной стратегии кампании.

Технологии

• Python 3.14
• Pandas, Matplotlib, SQLAlchemy, psycopg2
• PostgreSQL (база Chinook)

Структура проекта

├── src/                  # Код проекта
│   ├── main.py           # SQL-запросы, агрегации pandas и запуск построения графиков
│   ├── charts_generation.py  # Функции построения диаграмм (hist 2x2, bar 2x1)
│   └── config.py         # Строка подключения к БД и путь к папке images
├── images/               # Сгенерированные графики (PNG)
├── Chinook.sql           # База данных Chinook (дамп PostgreSQL, прилагается)
├── requirements.txt      # Зависимости проекта
└── README.md             # Описание проекта

Установка и запуск

1. Восстановите прилагаемую базу Chinook — скрипт сам создаст базу chinook, подключится к ней и наполнит её данными:

   psql -U postgres -f Chinook.sql

   Внимание: при повторном запуске база chinook пересоздаётся с нуля.

2. Укажите подключение в src/config.py:

   DB_URI = "postgresql+psycopg2://postgres:password@localhost:5432/chinook"

   Рекомендуется хранить учётные данные через переменные окружения, а не в коде.

3. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

4. Запустите анализ:

   python src/main.py

5. Готовые графики появятся в папке с проектом (PNG-файлы).

Результаты анализа

1. Распределение метрик чека (min, median, mean, max)

Метрика	Значение	Комментарий
min	$0.99	минимальная покупка у 93%+ клиентов
median	$4.00	медианный чек
mean	$5.4–$5.6	выше медианы за счёт правого хвоста распределения
max	$26.00	максимальный разовый чек

Интерпретация: основная масса чеков сконцентрирована в нижнем диапазоне (до $4), а крупные чеки — редкие выбросы, которые смещают средний чек вверх.

2. География продаж (выручка vs максимальный чек)

• Топ по общей выручке: США ($520), Канада ($305), Франция ($195), Бразилия ($190).
• Топ по максимальному разовому чеку: Чехия ($26), США ($24), Венгрия ($22), Ирландия ($22).
• В большинстве стран максимум не превышает $14.

Интерпретация: объём выручки в США и Канаде формируется за счёт количества клиентов, а не за счёт высокого чека. Высокий разовый чек в Чехии или Венгрии — это единичные покупки (аномалии) 1–2 пользователей, а не показатель ёмкости рынка.

3. Анализ топовых клиентов

• Топ по разовому чеку и топ по общей выручке практически полностью совпадают: Helena, Richard, Ladislav, Hugh, Luis.
• Лидер оба раза — Helena: максимальный чек $26, общая выручка ~$49.5.

Интерпретация: клиенты, совершающие самые крупные разовые покупки, одновременно являются лидерами по общей выручке.

Рекомендации для рекламной кампании

1. Фокус на объёмных рынках. Направить рекламный бюджет в страны с подтверждённой ёмкостью (США, Канада, Франция). Игнорировать страны с единичными аномально высокими чеками (Чехия, Венгрия) при массовом запуске рекламы.
2. Увеличение чека. Базовый сценарий клиента — покупка на $4. Однако основную выручку делают те, кто покупает на $15–$26. Рекламная кампания должна продвигать не товары с низкой стоимостью, а с высокой.
3. Изучение покупок топ-клиентов. Рассмотреть, какие именно товары приобретали самые прибыльные клиенты (Helena, Richard), и использовать эти данные при построении рекламных аудиторий.

Ограничения анализа

Отчёт показывает только общие закономерности: распределение чеков, география продаж и топ-клиенты. Для более точных выводов по бизнес-решениям нужен более глубокий анализ, который на этом этапе не проводился. Что можно сделать в следующей итерации:

• анализ корзин — какие товары покупаются вместе;
• сегментация клиентов по частоте и давности покупок;
• анализ динамики продаж во времени.

Лицензия

MIT