House ads のコンバージョン率を分析する
House ads のコンバージョンが 1 月 11 日以降に低下していることを確認できたので、その原因になりうる要素を特定していきます。
マーケティングチームを支援するデータサイエンティストとして、指標が変動する場面は日常的に発生します。これらの変動が、ユーザー行動の想定内の変化（例：曜日による違い）によるものなのか、技術実装やマーケティング戦略に関わるより大きな問題なのかを見極めることが重要です。
この演習では、まず週末のほうが平日よりコンバージョンしやすいかを確認し、それが House ads のコンバージョン率変化の原因になっているかどうかを判断します。
この演習はコースの一部です
pandasで学ぶマーケティングキャンペーン分析
演習の手順
dt.dayofweekを使い、'date_served'列に基づいてmarketingDataFrame に曜日の列を追加します。conversion_rateを使って、曜日×マーケティングチャネルごとのコンバージョンを計算し、結果をDoW_conversionに保存します。- 結果の折れ線グラフを作成し、y 軸を
0から始めるように設定して、プロットを表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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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