Testarea A/B în marketing

Analiza campaniilor de marketing cu pandas

Jill Rosok

Data Scientist

Ce este testarea A/B?

Înainte de a rula testul, stabiliți:

Care este rezultatul dorit? Care este ipoteza noastră?
Ce metrică urmărim să influențăm (ex.: vizualizări de pagină, conversii)?
Vom avea suficient trafic pentru a atinge semnificația statistică într-un interval rezonabil?

Testarea ne ajută să înțelegem impactul marketingului

Cât timp trebuie să ruleze un test?

Test de e-mail personalizat

Alocarea testului

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()

Grafic de alocare

Pregătirea datelor pentru evaluarea testului

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

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

Pregătirea datelor pentru evaluarea testului

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

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

Rate de conversie

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

Control conversion rate: 0.2814814814814815
Personalization conversion rate: 0.3908450704225352

Să testăm!

Analiza campaniilor de marketing cu pandas