言語別のハウス広告コンバージョン
曜日ごとの自然な変動がハウス広告のコンバージョン低下の原因ではないと切り分けられたので、次は時間の経過に伴う言語別のコンバージョンを確認します。新しいマーケティングキャンペーンが、さまざまな文化圏に十分に適用できていない可能性があります。
理想的には、キャンペーン開始前にマーケティングチームが文化的な違いを考慮しますが、時には見落としが起きます。その原因を特定するのが皆さんの役割です。多くの場合、データサイエンティストは、マーケティングキャンペーンで何がうまくいかなかったのかを最初に見極める立場にあります。創造的に考え、原因を見つけていきましょう。
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
marketingから、marketing_channelが'House Ads'に等しい行を抽出して、新しい DataFramehouse_adsを作成します。house_adsに対してconversion_rate()関数を実行し、date_servedとlanguage_displayedでグループ化します。conv_lang_dfをplotting_conv()関数に渡して、結果を可視化します。
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。
# 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
____