Analiza ratei de conversie pentru anunțurile house ads

Acum că ai confirmat că rata de conversie pentru house ads a scăzut începând cu 11 ianuarie, vei încerca să identifici potențialele cauze ale acestei scăderi.

Ca specialist în date care sprijină o echipă de marketing, te vei confrunta frecvent cu valori fluctuante. Este esențial să determini dacă fluctuațiile sunt cauzate de schimbări firești în comportamentul utilizatorilor (de exemplu, diferențe în funcție de ziua săptămânii) sau de o problemă mai profundă de implementare tehnică ori de strategie de marketing.

În acest exercițiu, vom începe prin a verifica dacă utilizatorii sunt mai predispuși să convertească în weekend față de zilele lucrătoare și dacă aceasta ar putea fi cauza modificării ratei de conversie pentru house ads.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza campaniilor de marketing cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Adaugă o coloană cu ziua săptămânii în DataFrame-ul marketing folosind dt.dayofweek, pe baza coloanei 'date_served'.
Folosește conversion_rate pentru a calcula conversia în funcție de ziua săptămânii și canalul de marketing, și stochează rezultatele în DoW_conversion.
Creează un grafic tip linie al rezultatelor, setează axa y să înceapă de la 0 și afișează graficul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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')
____
____

Editează și rulează codul