CommencezCommencez gratuitement

Comprendre l'efficacité d'une campagne marketing

Imaginez que vous êtes spécialiste du marketing numérique et que vous analysez les données d'une campagne récente pour comprendre quel style de message et quel moment de la journée génèrent le plus de conversions. Cette analyse est essentielle pour orienter les prochaines stratégies marketing et vous assurer que vos messages rejoignent les clientes et clients potentiels au moment où ils sont le plus susceptibles d'interagir. Dans cet exercice, vous travaillez avec un jeu de données qui présente les résultats de différents styles de message (« Casual » par opposition à « Formal ») et moments de la journée (« Morning » par opposition à « Evening ») sur les taux de conversion, un scénario courant en analyse de données marketing.

Les données ont été chargées pour vous dans un DataFrame nommé marketing_data, et pandas a été importé sous le nom pd.

Cette activité fait partie du cours

Conception d'expériences en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Créez un tableau croisé avec 'Messaging_Style' comme index et 'Time_of_Day' comme colonnes, en calculant la moyenne de Conversions.
  • Affichez ce tableau croisé.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

# View the pivoted results
print(____)
Modifier et exécuter le code