时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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一、分析背景及目的数据源:Ad Display/Click Data on Taobao.com 这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据,本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常,进而给运营团队提出建议 评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数,可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容,只有广告被点击,后续转化为购买行为才会发生。 把广告的点击人数指标拆分: 广告点击人数=广告展示数 x 点击率,而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响;不同人群对不同类别商品有着不同的喜好,从而影响广告的点击率。 在广告展示数一定的条件下,点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。 因此本次分析就针对【点击率】这一因素进行分析。 二、分析思路从“广告”和“用户”两个角度进行分析: 1. 广告角度
2. 用户角度
三、分析过程1. 数据清洗(1)数据概览 原始的数据集中包括三类数据,具体数据对应属性如下: 为了方便分析,抽取其中的部分字段作为分析。 从raw_sample数据集中抽取:用户ID、广告ID、是否点击 从ad_feature数据集中抽取:广告ID、类目ID、广告商品价格 从user_profile数据集中抽取:用户ID、年龄层、性别、购物层次 (2)数据组合 将三张数据表,组合到一张表中
得到一张记录了用户-广告信息表
1)源数据中还有许多的缺失值,将性别和年龄层字段中为空值的记录删去 2)查看数据中的异常值,并将异常值删去 查看广告商品价格字段的属性值范围: 发现最大值为100000000.0元,价格过大,属于异常值,删去 再次查看价格字段的属性值范围: 还是存在数据值过大的异常值 为了方便分析对价格字段进行切分,选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析 切片之后仍保留了751570条记录 (4)数据字段整合 对于广告商品价格字段,每个广告的商品都有各自的价格,根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。 (0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元…) 2. 结合图表分析(1)分析不同广告商品价格对点击率的影响 ①将广告商品价格分类 将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类,并计算不同价格区间中广告的点击率情况。 从图中发现,所有价格区间商品的点击率都在5%左右,其中广告商品价格在100元以下的广告点击率最高,企业面对危机如何防范和应为5.92%; 看到价格较低的广告商品点击率更高,我们一般认为是对价格敏感的浅层用户(免费用户)在这方面的点击率更高,而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户(付费用户)则更在意购物时的体验以及商品的质量。 为了验证以上说法,我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户,再通过数据验证。 ② 分析100元以内广告商品点击率的用户组成 查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成 从用户分布可以看出,在点击了100元以内广告商品的用户中,深度用户的比例更高,占比81.6%,而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。 小结:
(2)分析哪些类别的广告点击率更高,哪些类别的点击率低 由于广告的类别数量众多,大部分类别的广告只有1-2次的展示,数据样本太小,因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。 ① 找出展示数、点击数、点击率最高的广告类别 可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高,而类别4385广告的展示数虽然有10000+,但是点击数、点击率却是最低的。 ② 分析类别4385广告效果最差的原因: a.先按【广告商品价格】来分析 计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格 而点击了类别4385广告的商品的平均价格为: 两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析(1),价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在5.29%,而类别4385则只有3.61%。 这说明:广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素 b.再按【性别】来分析 先来看看类别4385被哪些用户看到了 可以看出,类别4385的广告,主要是被推荐给了男性用户,而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。 并且女性对这类商品的广告兴趣不高,点击率只有2.75%,是造成类别4385广告点击率低的主要原因。 c.最后按【用户年龄】来分析 来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异 (年龄字段含义:0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4:40-50岁、5:50-60岁、6:60岁以上) 从统计的数据可以看出,类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户,尤其是60岁以上男性兴趣最高,而女性用户对这类广告商品兴趣低。 结合a、b的分析,受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品,推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品 ③ 小结
(3)分析性别和广告点击率有什么关系 ① 计算男女人数比例 男女比例约为:1:1.6 ② 计算男女各自的点击数 男女广告点击数的比例约为:1:1.7 因此,总体上女性的点击数要多于男性,但两者的点击率基本一致。 ③ 比较各类别广告点击率-男女差异 可以看出,大部分类别中,女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。 只有类别4385、类别4505,这两个类别的广告,男性的点击人数要超过女性的点击人数。 男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的,女性的点击数大约是男性的4倍。 ④ 小结
(4)分析用户群体对广告点击率有什么关系 不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异,对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系,来制定不同的投放策略。 这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类,并基于RFM模型来对用户价值进行划分。 ①用K-Means算法对用户进行聚类 这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格,这3个指标来作为判断用户价值的标准
对用户进行聚类分析: 这里将所有用户分成5类,来代表用户价值的高低。 注:三个特征在聚类时都进行了特征的标准化 从不同群体的特征分布可以得出:
因此,我们可以出:群体5对广告的接受程度最高,非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品,对购买高价商品抱有极大兴趣。 ② 用RFM模型对用户进行划分 根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现,将用户划分为5类客户。 1)重要保持用户
2)重要发展用户
3)重要挽留用户
4)一般用户
5)低价值用户
根据聚类结果,对应上述五类客户类型,进行匹配,得到客户群体的价值排名: 根据结果,我们可以发现5类用户的分布如图所示: 可以看出:最有价值的3类用户占比约为20%。央视一套广告折扣一览表这20%的用户必然贡献了广告点击率的绝大部分,平台如果希望广告效果好,就需要投入资源服务好这部分用户 一般用户、低价值用户仍为平台用户的主体,对于这类用户需要通过运营/营销策略,提高他们的活跃度/点击率,争取将他们转换成重要的用户。 ③ 小结
四、结论和建议把上述的分析过程中的小结正例出来,得到分析结论,并综合所有的结论提出建议: 后记由于没有深入接触过广告的业务,对于数据分析的逻辑还有待完善,本次分析也只针对了点击率这一个维度分析、拆分。而评价一个广告的推广效果的指标是有多个维度去分析的,需要更深的业务见解才能分析好。 后续会继续努力的,带来更多不同业务下的数据分析思路见解。
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