Подведение итогов

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas

Jill Rosok

Data Scientist

Набор данных

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

Предобработка

Конструирование признаков
Исправление ошибок в данных

Маркетинговые метрики

$$ \text{Коэффициент конверсии} = \frac{\text{Число людей, совершивших конверсию}}{\text{Общее число людей, которым показана реклама}} $$

$$ \text{Коэффициент удержания} = \frac{\text{Число людей, сохранивших подписку}}{\text{Общее число людей, совершивших конверсию}} $$

Сегментация клиентов

marketing.groupby(['channel', 'age_group'])\
                                ['user_id'].count()

Падение коэффициента конверсии?

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

language = conversion_rate(house_ads, 
                           ['date_served', 
                            'language_displayed'])

Вы проанализировали A/B-тест

Прирост (Lift)
T-тесты

Удачи!

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas