Phân khúc khách hàng

Phân tích chiến dịch Marketing với pandas

Jill Rosok

Data Scientist

Cách phân khúc phổ biến

phân khúc

Tuổi
Giới tính
Vị trí
Tương tác trước đây với doanh nghiệp
Kênh marketing người dùng đã tương tác

Phân khúc với pandas

# Subset to include only House Ads
house_ads = marketing\
         [marketing['subscribing_channel'] == 'House Ads']

retained = house_ads[house_ads['is_retained'] == True]\
                    ['user_id'].nunique()
subscribers = house_ads[house_ads['converted'] == True]\
                     ['user_id'].nunique()

retention_rate = retained/subscribers
print(round(retention_rate*100,2), '%')

58.05 %

Hẳn phải có cách phân khúc dễ hơn!

Phân khúc với pandas - groupby()

# Group by subscribing_channel and calculate retention
retained = marketing[marketing['is_retained'] == True]\
          .groupby(['subscribing_channel'])\
          ['user_id'].nunique()
print(retained)

subscribing_channel
Email        109
Facebook     152
House Ads    173
Instagram    158
Push          54
Name: user_id, dtype: int64

Phân khúc với pandas - groupby()

# Group by subscribing_channel and calculate subscribers
subscribers = marketing[marketing['converted'] == True]\
            .groupby(['subscribing_channel'])\
            ['user_id'].nunique()
print(subscribers)

subscribing_channel
Email        125
Facebook     221
House Ads    298
Instagram    232
Push          77
Name: user_id, dtype: int64

Kết quả phân khúc

# Calculate the retention rate across the DataFrame
channel_retention_rate = (retained/subscribers)*100
print(channel_retention_rate)

subscribing_channel
Email        87.200000
Facebook     68.778281
House Ads    58.053691
Instagram    68.103448
Push         70.129870
Name: user_id, dtype: float64

Ayo berlatih!

Phân tích chiến dịch Marketing với pandas