So sánh tỷ lệ chuyển đổi
Giờ khi đã biết việc phân bổ là tương đối đồng đều, hãy xem xét tỷ lệ chuyển đổi của nhóm control và personalization. Vì chúng ta đã chọn tỷ lệ chuyển đổi làm chỉ số chính cho thử nghiệm này, nên việc đánh giá xem tỷ lệ chuyển đổi trong phương án personalization có cao hơn so với control hay không là cực kỳ quan trọng. Mặc dù ở các bài tiếp theo chúng ta sẽ đi sâu hơn, việc đo lường sự khác biệt giữa chỉ số chính ở nhóm control và nhóm xử lý là phần quan trọng nhất để đánh giá thành công của một thử nghiệm A/B.
DataFrame email đã được nạp vào không gian làm việc của bạn, chỉ chứa các dòng từ DataFrame marketing nơi marketing_channel là 'Email'.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chiến dịch Marketing với pandas
Hướng dẫn bài tập
- Nhóm DataFrame
emailtheouser_idvàvariant, đồng thời chọn giá trị lớn nhất của cộtconverted, và lưu kết quả vàosubscribers. - Loại bỏ giá trị thiếu khỏi cột
controlcủasubscribers_df. - Loại bỏ giá trị thiếu khỏi cột
personalizationcủasubscribers_df. - Tính tỷ lệ chuyển đổi cho cả
personalizationvàcontrolbằng hàm phù hợp cho mỗi cột.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Group marketing by user_id and variant
subscribers = email.____(['user_id',
____])____
subscribers_df = pd.DataFrame(subscribers.unstack(level=1))
# Drop missing values from the control column
control = ____
# Drop missing values from the personalization column
personalization = ____
print('Control conversion rate:', ____)
print('Personalization conversion rate:', ____)