อัตราการ Conversion ของ House Ads แยกตามภาษา
เมื่อตัดความผันผวนตามปกติของวันในสัปดาห์ที่ผู้ใช้เห็นสื่อการตลาดออกไปได้แล้ว ต่อไปจะมาดูอัตราการ conversion แยกตามภาษาในช่วงเวลาต่าง ๆ เนื่องจากแคมเปญการตลาดใหม่อาจไม่ได้ผลดีในทุกวัฒนธรรม
โดยอุดมคติแล้ว ทีมการตลาดควรคำนึงถึงความแตกต่างทางวัฒนธรรมก่อนเปิดตัวแคมเปญ แต่บางครั้งก็เกิดข้อผิดพลาดขึ้น และหน้าที่ของคุณคือการระบุสาเหตุ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักเป็นด่านแรกในการวิเคราะห์ว่าอะไรทำให้แคมเปญการตลาดไม่เป็นไปตามเป้า จึงต้องคิดอย่างสร้างสรรค์เพื่อค้นหาต้นตอของปัญหา
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
วิเคราะห์แคมเปญการตลาดด้วย pandas
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง DataFrame ใหม่ชื่อ
house_adsโดยกรองแถวจากmarketingที่marketing_channelมีค่าเท่ากับ'House Ads' - รันฟังก์ชัน
conversion_rate()บน DataFramehouse_adsโดยจัดกลุ่มตามdate_servedและlanguage_displayed - ใช้ฟังก์ชัน
plotting_conv()กับconv_lang_dfเพื่อแสดงผลลัพธ์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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
____