Анализ коэффициента конверсии для рекламы на собственных ресурсах

Вы подтвердили, что конверсия по рекламе на собственных ресурсах снижается с 11 января. Теперь попробуем выявить возможные причины этого падения.

В работе специалиста по данным, поддерживающего маркетинговую команду, колебания метрик — привычное явление. Важно понять, чем они вызваны: ожидаемыми изменениями в поведении пользователей (например, различиями между буднями и выходными) или более серьёзными проблемами в технической реализации или маркетинговой стратегии.

В этом упражнении мы начнём с проверки того, конвертируются ли пользователи активнее в выходные дни по сравнению с буднями, и оценим, может ли это объяснить изменение коэффициента конверсии для рекламы на собственных ресурсах.

Это упражнение является частью курса

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Добавьте в DataFrame marketing столбец с днём недели, используя dt.dayofweek на основе столбца 'date_served'.
С помощью conversion_rate вычислите конверсию по дням недели и маркетинговым каналам и сохраните результат в переменную DoW_conversion.
Постройте линейный график на основе полученных данных, задайте начало оси Y равным 0 и отобразите график.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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')
____
____

Редактировать и запускать код