- 온라인 광고 효과를 분석하는 파이썬 기반의 A/B 테스트 실습
소개
온라인 광고 효과를 분석하는 것은 마케팅 전략을 세우는데 중요한 요소입니다. 그 중에서도 A/B 테스트는 가장 효과적인 방법 중 하나로 알려져 있습니다. A/B 테스트는 두 가지 다른 버전의 광고를 대조하여 어느 버전이 더 우수한 결과를 보이는지 테스트하는 방법입니다.
이번 실습에서는 파이썬을 사용하여 온라인 광고의 효과를 분석하는 A/B 테스트를 실습해보겠습니다.
실습 단계
- 데이터 수집: 사용할 광고 데이터를 수집합니다.
- 데이터 전처리: 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공합니다.
- A/B 테스트: 두 가지 광고 버전의 성과를 비교하여 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인합니다.
- 결과 분석: A/B 테스트 결과를 분석하고 결론을 도출합니다.
예시 코드
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
# 데이터 수집
ad_data = pd.read_csv('ad_data.csv')
# 데이터 전처리
group_a = ad_data[ad_data['group'] == 'A']['clicks']
group_b = ad_data[ad_data['group'] == 'B']['clicks']
# A/B 테스트
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b)
# 결과 분석
if p_value < 0.05:
print("두 광고 그룹 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있습니다.")
else:
print("두 광고 그룹 간에 통계적으로 유의미한 차이가 없습니다.")
참고 자료
- A/B 테스트: 광고 성과 분석을 통한 데이터 기반 마케팅 전략
- A Beginner’s Guide to A/B Testing: Definition, Benefits, and Best Practices