Conversion des annonces internes par langue

Maintenant que vous avez écarté les fluctuations naturelles liées au jour de la semaine où l’utilisateur a vu nos supports marketing comme cause de la baisse de conversion des annonces internes, vous allez examiner l’évolution de la conversion par langue. Il est possible que la nouvelle campagne ne s’applique pas de manière homogène à différentes cultures.

Idéalement, l’équipe marketing tient compte des différences culturelles avant de lancer une campagne, mais des erreurs peuvent survenir, et c’est à vous d’en identifier la cause. Les data scientists sont souvent la première ligne de défense pour comprendre ce qui n’a pas fonctionné dans une campagne marketing. À vous de faire preuve de créativité pour remonter à la cause.

Cet exercice fait partie du cours

Analyzing Marketing Campaigns with pandas

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Instructions

Créez un nouveau DataFrame house_ads en isolant les lignes de marketing où marketing_channel est égal à 'House Ads'.
Exécutez votre fonction conversion_rate() sur le DataFrame house_ads en regroupant par date_served et language_displayed.
Utilisez la fonction plotting_conv() sur conv_lang_df pour afficher vos résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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
____

Modifier et exécuter le code