Kundsegmentering

Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Jill Rosok

Data Scientist

Vanliga sätt att segmentera målgrupper

segmentation

  • Ålder
  • Kön
  • Plats
  • Tidigare interaktioner med företaget
  • Marknadsföringskanaler som användare interagerat med
Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Segmentering med 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 %
Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Det måste finnas ett enklare sätt att segmentera!

shutterstock_705276157.jpg

Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Segmentering med 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
Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Segmentering med 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
Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Segmenteringsresultat

# 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
Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Nu kör vi en övning!

Analysera marknadsföringskampanjer med pandas

Preparing Video For Download...