언어별 하우스 광고 전환율
요일에 따른 자연스러운 변동이 하우스 광고 전환율 하락의 원인이 아니라는 점을 확인했으니, 이제 시간에 따른 언어별 전환율을 살펴보려고 해요. 새 마케팅 캠페인이 다양한 문화권에 두루 적용되지 않았을 수도 있어요.
이상적으로는 캠페인을 시작하기 전에 마케팅 팀이 문화적 차이를 고려해야 하지만, 때로는 실수가 발생하곤 하죠. 그 원인을 파악하는 일이 바로 여러분의 역할이에요. 마케팅 캠페인에서 어떤 문제가 있었는지 가장 먼저 진단하는 방어선이 데이터 사이언티스트인 경우가 많아요. 원인을 찾기 위해 창의적으로 생각해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 마케팅 캠페인 분석하기
연습 안내
marketing에서marketing_channel이'House Ads'인 행만 골라 새로운 DataFramehouse_ads를 만드세요.house_adsDataFrame에 대해date_served와language_displayed기준으로 그룹화하여conversion_rate()함수를 실행하세요.conv_lang_df에plotting_conv()함수를 사용해 결과를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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
____