Riepilogo

Analizzare campagne di marketing con pandas

Jill Rosok

Data Scientist

Dataset

marketing = pd.read_csv('marketing.csv')
print(marketing.head()) 
      user_id date_served    channel          variant  conv  \
0  a100000029  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
1  a100000030  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
2  a100000031  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
3  a100000032  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
4  a100000033  2018-01-01  House Ads  personalization  True   

  language_displayed language_preferred    age_group  
0            English            English   0-18 years  
1            English            English  19-24 years  
2            English            English  24-30 years  
3            English            English  30-36 years  
4            English            English  36-45 years
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Preprocessing

  • Feature engineering

  • Correzione degli errori nei dati

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Metriche di marketing

 

$$ \text{Tasso di conversione} = \frac{\text{Numero di persone che convertono}}{\text{Totale persone a cui facciamo marketing}} $$

 

$$ \text{Tasso di retention} = \frac{\text{Numero di persone che restano abbonate}}{\text{Totale persone che hanno convertito}} $$

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Segmentazione clienti

marketing.groupby(['channel', 'age_group'])\
                                ['user_id'].count()
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Calo nel tasso di conversione?

house_ads = marketing[marketing['channel'] == 'House Ads']

language = conversion_rate(house_ads, 
                           ['date_served', 
                            'language_displayed'])
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Hai analizzato un test A/B

  • Lift
  • Test t
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In bocca al lupo!

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