import pandas as pd

# 로스 리더 캠페인 성과 분석 스크립트
# 유저별 구매 데이터에서 미끼 상품 포함 여부와 전체 객단가 및 마진을 계산합니다.

def analyze_loss_leader_campaign(df):
    # df 컬럼: user_id, order_id, product_id, is_loss_leader (0 또는 1), quantity, unit_price, unit_cost
    df['total_revenue'] = df['quantity'] * df['unit_price']
    df['total_cost'] = df['quantity'] * df['unit_cost']
    df['gross_profit'] = df['total_revenue'] - df['total_cost']
    
    # 주문별 미끼상품 포함 여부 확인
    order_summary = df.groupby('order_id').agg(
        has_loss_leader=('is_loss_leader', 'max'),
        order_revenue=('total_revenue', 'sum'),
        order_profit=('gross_profit', 'sum')
    ).reset_index()
    
    # 세그먼트별 비교
    comparison = order_summary.groupby('has_loss_leader').agg(
        order_count=('order_id', 'count'),
        avg_revenue=('order_revenue', 'mean'),
        avg_profit=('order_profit', 'mean'),
        total_profit=('order_profit', 'sum')
    ).reset_index()
    
    return comparison

# 예시 실행용 더미 데이터프레임 생성 코드
# data = pd.DataFrame(...)
# print(analyze_loss_leader_campaign(data))

⚡ 5분 만에 적용하는 실행 스텝

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)