Conversión de House Ads por idioma

Ahora que has descartado las fluctuaciones naturales según el día de la semana en que el usuario vio nuestros recursos de marketing como causa de la bajada de conversión de los house ads, vas a analizar la conversión por idioma a lo largo del tiempo. Puede que la nueva campaña de marketing no encaje bien en distintas culturas.

Idealmente, el equipo de marketing tendría en cuenta las diferencias culturales antes de lanzar una campaña, pero a veces se cometen errores y te tocará identificar la causa. A menudo, las personas de data science son la primera línea de defensa para averiguar qué salió mal en una campaña de marketing. Tu trabajo es pensar con creatividad para encontrar la causa.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de campañas de marketing con pandas

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Instrucciones del ejercicio

Crea un nuevo DataFrame house_ads aislando las filas de marketing donde marketing_channel sea igual a 'House Ads'.
Ejecuta tu función conversion_rate() sobre el DataFrame house_ads agrupando por date_served y language_displayed.
Usa la función plotting_conv() sobre conv_lang_df para mostrar tus resultados.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Isolate the rows where marketing channel is House Ads
house_ads = ____

# Calculate conversion by date served, and language displayed
conv_lang_channel = ____

# Unstack conv_lang_channel
conv_lang_df = pd.DataFrame(conv_lang_channel.unstack(level=1))

# Use your plotting function to display results
____

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