マーケティングのA/Bテスト

pandasで学ぶマーケティングキャンペーン分析

Jill Rosok

Data Scientist

A/Bテストとは

テスト実施前に確認すること:

期待する成果は何か？仮説は何か？
影響したい指標は何か（例：ページビュー、コンバージョン）？
有意差に到達し、迅速に判断できる十分なトラフィックが見込めるか？

テストでマーケ効果を把握する

テスト期間はどのくらい？

パーソナライズドメールのテスト

テストの割り当て

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

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

割り当てプロット

評価用データの準備

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

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

評価用データの準備

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

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

コンバージョン率

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

Control conversion rate: 0.2814814814814815
Personalization conversion rate: 0.3908450704225352

テストを始めましょう！

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