Na czym to polega w sklepie
Funkcja np.cumsum zwraca sumę narastającą elementów tablicy. W raportowaniu kampanii porównujesz krzywą skumulowanego spendu z budżetem miesięcznym - widać czy media buyer przepala za szybko w połowie miesiąca.
Przykład ze sklepu internetowego
Dzienny spend kampanii retargeting_cart w kwietniu. Budżet miesięczny: 30 000 PLN. Liczysz narastająco:
import numpy as np
daily_spend = np.array([800, 950, 1100, 900, 1200, 1050, 980])
cumulative = np.cumsum(daily_spend)
budget = 30000
pacing_pct = cumulative[-1] / budget * 100
# cumulative[-1] = suma do dziś; porównaj z (dni/30)*budgetCo zrobić po stronie biznesu
- Skumulowane konwersje w teście A/B landing page - kiedy widać zwycięzcę.
- Krzywa LTV kohorty - cumsum revenue per customer w czasie od pierwszego zakupu.
- Pułapka: luki w datach (brak wiersza = brak dnia) psują cumsum - uzupełnij zerami lub resampluj wcześniej.
W skrócie
cumsum to podstawa wykresów pacingu. Dziel ostatnią wartość przez plan, żeby dostać % realizacji budżetu w połowie okresu.