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Marketing-Kampagnenwirksamkeit verstehen

Stell dir vor, du bist Digital-Marketer und analysierst Daten aus einer aktuellen Kampagne, um herauszufinden, welcher Sprachstil und welche Tageszeit die höchsten Conversions liefern. Diese Analyse ist wichtig, um zukünftige Marketingstrategien zu steuern und sicherzustellen, dass deine Botschaften potenzielle Kundinnen und Kunden erreichen, wenn sie am ehesten reagieren. In dieser Übung arbeitest du mit einem Datensatz, der die Auswirkungen verschiedener Sprachstile ('Casual' versus 'Formal') und Tageszeiten ('Morning' versus 'Evening') auf die Conversion-Rate zeigt – ein typisches Szenario in der Marketingdatenanalyse.

Die Daten wurden für dich als DataFrame namens marketing_data geladen, und pandas ist als pd importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Versuchsplanung mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erstelle eine Pivot-Tabelle mit 'Messaging_Style' als Index und 'Time_of_Day' als Spalten und berechne den Mittelwert von Conversions.
  • Gib diese Pivot-Tabelle aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
  values='____', 
  index='____', 
  columns='____', 
  aggfunc='____')

# View the pivoted results
print(____)
Code bearbeiten und ausführen