사후 클릭률

보건부에서 성공적으로 커리어를 쌓은 뒤, 이제 마케팅으로 자리를 옮겼어요. 새 회사에서는 두 가지 파일럿 광고 캠페인을 진행했는데요: 하나는 운동화, 다른 하나는 의류입니다. 이제 클릭률(CTR)로 측정했을 때 어느 쪽이 더 효과적이어서 더 넓은 타깃으로 확장할지 판단하는 것이 당신의 역할이에요.

당신은 이 문제를 A/B 테스트로 접근하고, 데이터는 이항 분포 우도(binomial likelihood)로 모형화하기로 했습니다. 최근 이전 광고들의 전형적인 클릭률은 약 15%였고, 결과는 5%에서 30% 사이로 변동했음을 알게 되었어요. 이를 바탕으로 클릭률의 사전분포로 $Beta(10, 50)$가 적절하다고 결론 내렸습니다.

작업 공간에는 ads 데이터, 영상에서 보았던 simulate_beta_posterior() 함수, 그리고 numpy(np로 임포트됨)가 준비되어 있습니다.