[참고 게시글]
[IT 교육/데이터 분석] - 데이터분석 | 광고 효율이 나지 않는 매체 찾기 | 패키지 상품 기획하기
데이터분석 | 광고 효율이 나지 않는 매체 찾기 | 패키지 상품 기획하기
게임개발 종합반의 구매전환율 높이기 0. 가설 설정하기 ▶ 가설1 : 광고 효율이 나지 않는 매체 찾기 게임개발 종합반의 구매전환율이 불안정함. 현재 게임개발 종합반에 대한 광고 효율이 떨어
nasena.tistory.com
>> 위 게시글과 이어지는 실습
0. 가설 설정
▶ 가설1 : 할인율이 높을수록 결제전환율이 높아질 것이다.
위 [참고 게시글]의 마지막 가설에서 '결제 마지막 페이지에 할인 혜택을 적용하면 결제율을 올릴 수 있다'는 사실을 확인함
그렇다면 어느 정도의 할인 혜택을 제공하는 것이 결제 전환율을 가장 높일 수 있을지도 생각해 볼 수 있음
할인율이 높으면 높을수록 결제전환율도 높을까?
1. 분석할 데이터 가져오기
▶ (참고) 한글 깨짐 방지 코드
: 하단 코드 입력 후 실행시킨 뒤 상단의 [런타임] 카테고리에서 [세션 다시시작] 눌러준 뒤 라이브러리 import 등 코드 입력쭉 해주면 됨
※ [세션 다시시작] 한 뒤에는 하단 코드 다시 실행시킬 필요 없음!
!sudo apt-get install -y fonts-nanum
!sudo fc-cache -fv
!rm ~/.cache/matplotlib -rf
▶ 라이브러리 가져오기
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic') #한글 깨짐 방지 글꼴 설정
▶ 분석할 데이터 가져오기
sparta_data = pd.read_table('/content/user_db1.csv', sep = ',')
- user_id : 회원 고유 아이디
- gender : 성별
- age : 나이대
- access_media : 수업 신청 경로
- group : 할인 받은 여부 (1은 할인 받은 사람, 0은 할인 못 받은 사람)
- discounted : 할인의 종류
2. 데이터 분석하기
▶ 각 할인 별 강의 신청자 수 구하기
students_discounted = sparta_data.groupby('discounted')['user_id'].count()
3. 데이터 시각화하기
▶ 분석한 데이터 시각화하기
#그래프 사이즈
plt.figure(figsize=(10,5))
#x 그룹 지정하기
x_list =["1만원 할인쿠폰", "2만원 할인쿠폰", "3만원 할인쿠폰"]
# y 그룹 지정하기
y_list = students_discounted.values
#x,y값 설정
plt.bar(x_list, y_list)
#그래프 타이틀
plt.title('할인율 별 수강 신청자 수')
#x축 레이블
plt.xlabel('할인율')
#y축 레이블
plt.ylabel('수강 신청자 수')
#그래프 보여주기
plt.show()
>> 결제 페이지에서 3만원 할인쿠폰을 제공한 경우가 결제전환율이 가장 높았음
>> 차례대로 2만원 할인쿠폰 제공, 1만원 할인쿠폰 제공 순으로 결제전환율에 차이가 있었음
4. 최종 결론
▶ 결론
할인율이 높을수록 결제전환율이 높아진다.
따라서 결제 전환율을 높이고 싶으면 결제 페이지에서 3만원 할인쿠폰을 제공해야 한다.
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