Nivel 9 · Desafío final: el panel de marketing

Un panel es una cuadrícula de Axes

plt.subplots(rows, cols) crea una Figure con una cuadrícula de Axes y los devuelve como un array bidimensional:

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
axs[0, 0].plot(...)     # top left
axs[0, 1].barh(...)     # top right
axs[1, 0].bar(...)      # bottom left
axs[1, 1].hist(...)     # bottom right
fig.suptitle("One title for the whole figure")
plt.tight_layout()      # stops titles and labels from overlapping

Las filas y las columnas se cuentan desde 0. Los gráficos de pandas pueden ir a una celda elegida con ax=: monthly.plot(ax=axs[0, 0]). Cuando dos gráficos deban compararse por altura, crea la cuadrícula con sharey=True para que usen la misma escala.

Las tres tablas

Gasto por mes. marketing_spend tiene una fila por día y canal. Una columna de mes y un pivot dan los meses en vertical y los canales en horizontal. En 2025 el gasto de paid rondó los $21,000 a $28,000 al mes de enero a octubre y saltó a $47,475.61 en noviembre.

Conversión por fuente. Cada sesión tiene una source y un booleano converted. Sumar un booleano cuenta los valores True, y la media de un booleano es la proporción de True. En 2025 convirtió el 9,6 % de las sesiones de email, el 5,4 % de direct, el 1,8 % de organic, el 1,5 % de paid y el 0,7 % de social.

Coste por conversión. Divide el gasto de cada canal entre las conversiones que produjeron sus sesiones. Los nombres de canal de marketing_spend (email, paid, social) coinciden con los valores de source de web_sessions, así que tras renombrar source a channel las dos tablas pequeñas se unen uno a uno. El tráfico organic y direct no tiene gasto, y el merge inner los deja fuera.

cpc = spent.merge(conv, on="channel")
cpc["cost_per_conversion"] = cpc["spend"] / cpc["conversions"]

Email: $38,322.22 por 187 conversiones, $204.93 cada una. Paid: $340,778.33 por 55, $6,195.97 cada una. Social: $131,540.77 por 19, $6,923.20 cada una. Las sesiones no están enlazadas con pedidos en estos datos, así que una conversión aquí es una sesión convertida, no ingresos. Una diapositiva cuidadosa lo dice en una nota al pie.

Guardar la figura

En un notebook guardarías el panel para la diapositiva con fig.savefig("marketing_2025.png", dpi=150, bbox_inches="tight"). Llámalo antes de plt.show(): después de show, la figura se cierra y el archivo guardado sale en blanco. Aquí la página muestra tu figura automáticamente, así que no necesitas ninguna de las dos llamadas.

Errores comunes

• Comparar gasto y conversiones de periodos distintos (gasto de 2025 contra sesiones de todos los años).
• Dividir el gasto entre todas las sesiones: eso es coste por visita, una cifra distinta y mucho menor.
• Olvidar plt.tight_layout(), de modo que los títulos de los gráficos inferiores se solapan con las etiquetas de los ejes superiores.
• Escribir axs[0][0] y axs[0, 0] indistintamente está bien, pero axs[1] solo es una fila entera.