Как оценить влияние маркетинговой кампании на продажи?

Разберем пример оценки эффективности маркетинговой кампании на продажи. Для этого предположим, у нас есть интернет-магазин, и мы запустили рекламную кампанию для продвижения продукта. Мы хотим оценить, как эта кампания повлияла на наши продажи.

Пример кода в Python для оценки эффективности кампании:

# Импортируем библиотеки
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Создаем данные о продажах до и после кампании
dattti = ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05']
prodaji_do = [100, 120, 130, 110, 105]
prodaji_posle = [120, 150, 140, 160, 155]
# Создаем DataFrame
dannie = pd.DataFrame({'Дата': dattti, 'Продажи до': prodaji_do, 'Продажи после': prodaji_posle})
# Строим график продаж
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(dannie['Дата'], dannie['Продажи до'], label='Продажи до кампании')
plt.plot(dannie['Дата'], dannie['Продажи после'], label='Продажи после кампании')
plt.xlabel('Дата')
plt.ylabel('Продажи')
plt.legend()
plt.title('Продажи до и после маркетинговой кампании')
plt.show()

Результат выполнения кода:

Объяснение кода:

1. Импортируем библиотеки: Это позволяет нам использовать готовые функции для анализа данных и построения графиков.
2. Создаем данные о продажах: Мы создаем списки с датами и продажами до и после запуска рекламной кампании.
3. Создаем DataFrame: Это структура данных, которая помогает организовать информацию о продажах.
4. Строим график продаж: Мы используем данные из DataFrame для построения графика, на котором видно, как изменились продажи до и после кампании.

Этот пример помогает нам визуализировать изменения в продажах перед и после маркетинговой кампании. В реальной практике, анализируя подобные графики, мы можем сделать выводы об эффективности кампании.