Analizar la tasa de conversión de anuncios internos
Ahora que has confirmado que la conversión de los anuncios internos ha caído desde el 11 de enero, vas a intentar identificar posibles causas de la disminución.
Como científica/o de datos que da soporte a un equipo de marketing, te encontrarás con métricas que fluctúan constantemente. Es fundamental detectar si esas variaciones se deben a cambios esperados en el comportamiento de los usuarios (p. ej., diferencias según el día de la semana) o a un problema mayor en la implementación técnica o en la estrategia de marketing.
En este ejercicio, comenzaremos comprobando si las personas tienen más probabilidades de convertir durante los fines de semana que entre semana y determinaremos si eso podría explicar el cambio en la tasa de conversión de los anuncios internos.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de campañas de marketing con pandas
Instrucciones del ejercicio
- Añade una columna de día de la semana al DataFrame
marketingusandodt.dayofweekbasada en la columna'date_served'. - Usa
conversion_ratepara calcular la conversión por día de la semana y canal de marketing y guarda los resultados enDoW_conversion. - Crea un gráfico de líneas con los resultados, ajusta el eje y para que empiece en
0y muestra el gráfico.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Add day of week column to marketing
marketing['DoW_served'] = ____
# Calculate conversion rate by day of week
DoW_conversion = conversion_rate(____, ['____', '____'])
# Unstack channels
DoW_df = pd.DataFrame(DoW_conversion.unstack(level=1))
# Plot conversion rate by day of week
DoW_df____
plt.title('Conversion rate by day of week\n')
____
____