Analisi decisionale: costo
Il tuo percorso nel marketing continua. Hai già calcolato le distribuzioni posteriori dei tassi di click per gli annunci di abbigliamento e di sneakers, disponibili nel tuo workspace come clothes_posterior e sneakers_posteriors, rispettivamente. Il tuo capo, però, non è interessato alle distribuzioni dei tassi di click. Vuole sapere quale sarebbe il costo di lanciare una campagna pubblicitaria su 10'000 utenti. Il partner pubblicitario dell'azienda addebita $2.5 per click su dispositivo mobile e $2 su dispositivo desktop. Al tuo capo interessa il costo della campagna per ciascun prodotto (abbigliamento e sneakers) su ciascuna piattaforma (mobile e desktop): in totale, quattro quantità.
Confrontiamo questi quattro costi posteriori usando il forest plot di pymc3, che è stato importato per te come pm.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Calculate distributions of the numbers of clicks for clothes and sneakers
clothes_num_clicks = ____
sneakers_num_clicks = ____