Что делать с данными MVP проверенного арендодателя

Анализируй данные MVP, чтобы выявить ключевые метрики (конверсия, удержание, LTV). Определи, какие гипотезы подтвердились, а какие нет.

Пример:
Если MVP показало, что 70% арендаторов продлевают аренду после первого месяца, это сигнал к масштабированию. Если же отток высокий, ищи причины (цена, сервис, UX).

Действия:

1. Сегментируй данные (по регионам, типам жилья).
2. Проверь unit-экономику – окупается ли привлечение арендодателя.
3. Автоматизируй сбор фидбека (например, через NPS-опросы).

# Пример анализа retention
import pandas as pd

data = pd.read_csv('rental_data.csv')
retention_rate = data[data['renewed'] == True].shape[0] / data.shape[0]
print(f"Retention Rate: {retention_rate:.2%}")

Далее – принимай решение: масштабировать, дорабатывать или закрывать направление.