Teste A/B para marketing

Análise de campanhas de marketing com pandas

Jill Rosok

Data Scientist

O que é teste A/B?

Antes de rodar o teste, defina:

Qual é o objetivo e a hipótese?
Qual métrica vamos impactar (ex.: page views, conversões)?
Teremos tráfego suficiente para atingir significância estatística e decidir no prazo?

Testes mostram o impacto do marketing

Quanto tempo o teste deve rodar?

Teste de e-mail personalizado

Alocação do teste

email = marketing[marketing['marketing_channel'] == 'Email']
alocation = email.groupby(['variant'])\
                           ['user_id'].nunique()

alocation.plot(kind='bar')
plt.title('Personalization test allocation')
plt.xticks(rotation = 0)
plt.ylabel('# participants')
plt.show()

Gráfico de alocação

Preparando os dados para avaliar o teste

# Group by user_id and variant
subscribers = email.groupby(['user_id', 
                             'variant'])['converted'].max()

subscribers = pd.DataFrame(subscribers.unstack(level=1))

Preparando os dados para avaliar o teste

# Drop missing values from the control column
control = subscribers['control'].dropna()

# Drop missing values from the personalization column
personalization = subscribers['personalization'].dropna()

Taxas de conversão

print("Control conversion rate:", 
      np.mean(control))
print("Personalization conversion rate:", 
      np.mean(personalization))

Control conversion rate: 0.2814814814814815
Personalization conversion rate: 0.3908450704225352

Hora de testar!

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