qual o total e percentual de disparos por tipo de campanha?
dados %>%
tabyl(campanha) %>%
arrange(-n) %>%
adorn_pct_formatting() %>%
kable()
| carrinho |
114 |
34.1% |
| informe |
67 |
20.1% |
| relacionamento |
41 |
12.3% |
| desconto |
37 |
11.1% |
| cupom |
30 |
9.0% |
| posvenda |
23 |
6.9% |
| atendimento |
22 |
6.6% |
qual é o percentual médio de leituras?
O email-marketing obteve taxa media de abertura de 32.45
qual a relacao entre leituras e cliques?
g1 <- dados %>%
ggplot(aes(cliques, leituras)) +
geom_point(color = "#40cf9d", alpha = .5)+
theme_ft_rc()
ggplotly(g1)
# qual campanha gerou maior media de leituras mensalmente?
dados %>%
group_by(mes, campanha) %>%
summarise(media = mean(leituras)) %>%
ggplot(aes(mes, media, group = campanha, color = campanha)) +
geom_line(size = 3) + facet_wrap(~ campanha) +
theme(legend.position = "none") + theme_ipsum_rc()

qual a curva de densidade dos cancelamentos?
g10 <- dados %>%
ggplot(aes(cancelamentos)) + geom_density()
ggplotly(g10)
quantas campanhas foram disparadas para cada segmento?
dados %>%
tabyl(campanha, segmento) %>%
kable(align = "c")
| atendimento |
7 |
9 |
6 |
| carrinho |
42 |
39 |
33 |
| cupom |
10 |
9 |
11 |
| desconto |
12 |
10 |
15 |
| informe |
22 |
14 |
31 |
| posvenda |
10 |
8 |
5 |
| relacionamento |
11 |
15 |
15 |
qual a porcentagem de abertura de cada campanha nos segmentos?
dados %>%
group_by(segmento) %>%
summarise(media = mean(porcentagemabertura)) %>%
kable()
| gold |
32.32456 |
| platinum |
32.13462 |
| silver |
32.85345 |