House ads का conversion rate विश्लेषण
अब जब आप ने यह सुनिश्चित कर लिया है कि 11 जनवरी से house ads का conversion कम हुआ है, तो आप इसके संभावित कारण पहचानने की कोशिश करेंगे.
एक मार्केटिंग टीम के साथ काम करने वाले डेटा साइंटिस्ट के रूप में, आपको मेट्रिक्स में उतार-चढ़ाव अक्सर मिलेंगे. यह समझना ज़रूरी है कि ये उतार-चढ़ाव उपयोगकर्ता व्यवहार में अपेक्षित बदलावों (जैसे, सप्ताह के दिनों में अंतर) के कारण हैं या फिर तकनीकी इम्प्लीमेंटेशन या मार्केटिंग स्ट्रैटेजी में किसी बड़े मुद्दे के कारण.
इस अभ्यास में, हम यह जाँचना शुरू करेंगे कि क्या यूज़र्स वीकेंड पर वर्कडेज़ की तुलना में ज़्यादा कन्वर्ट करते हैं, और तय करेंगे कि क्या यही house ads के conversion rate में बदलाव का कारण हो सकता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
'date_served'कॉलम के आधार परdt.dayofweekका उपयोग करते हुएmarketingDataFrame में सप्ताह के दिन का एक नया कॉलम जोड़ें.conversion_rateका उपयोग करके सप्ताह के दिन और मार्केटिंग चैनल के अनुसार conversion की गणना करें और परिणामDoW_conversionमें स्टोर करें.- परिणामों का एक लाइन प्लॉट बनाएँ, y-axis को
0से शुरू करें और प्लॉट दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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')
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