[Python数据分析案例]某企业广告投放效果分析

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[Python数据分析案例]某企业广告投放效果分析,第1张

抖音2020年第一季度财报显示，其月活跃用户超过10亿，庞大的用户量背后是巨大的流量。现如今，抖音无疑是许多投放广告的商家最青睐的原生广告平台之一。

用户可以根据一系列属性建立，包括等，同时广告商可以创建抖音广告，然后为该广告或广告组创建“受众”，从而广告商可以针对特定受众，适当地定制内容。

（1） 用户点击量、转化量与广告花费是否成正相关？

（2） 从兴趣、性别、年龄三个方面来看，目标受众是否定位准确以及找出投入产出最大的是哪一部分群体？

*点击率 = 点击量/展示量

*转化率 = 询问产品次数/点击量

*二次转化率 = 购买产品次数/询问产品次数

*单次链接点击费用 = 广告花费的金额/广告得到的点击量。（单次链接点击费用 (CPC)：每次有人点击广告时，支付的平均费用。）

*平均每个激活用户的成本(CPA)=广告投入总额/所投的广告带来的激活用户数

*广告投资回报率 = 转化带来的销售额/广告花费

1、查看数据概况

2、用户点击量、转化量、广告销售额与广告花费是否成正相关？

（1）广告点击量与广告花费相关性

（2）转化量与广告花费相关性

（3）广告销售额与广告花费相关性

结论：散点图一可以看出点击量和广告花费呈正相关；转化量、销售额和广告花费虽然整体呈正相关，但是相关性较弱，且广告花费从200开始，点分布太散，说明广告投放效果不好，广告投放预算需要怎么调整，还需要进一步分析广告投放的受众情况。

2、问题二：从兴趣、性别、年龄三个方面来看，目标受众是否定位准确以及找出投入产出最大的是哪一部分群体？

（1）每个广告活动的花费占比

（2）每个广告活动的销售额占比

（3）不同广告活动的平均每个激活用户的成本(CPA)柱形图

（4）不同广告活动的广告投资回报率柱形图

（5）不同广告活动的转化率柱形图

结论： 整体分析完了，现在分析局部，分别查看三支广告的指标情况，可以看出1178广告的花费和销售额都是最高的，且三支广告的点击率、二次转化率差不多，但是1178广告的转化率和投资回报率是最低的、平均每个用户激活成本却是最高的，需要具体分析1178这支广告为何花费成本最高，投资回报率却最低。

3、1178这支广告为何用户激活成本高，但转化率却不理想，是否是用户群体选择有问题（从年龄、性别、兴趣进行分析）

（1）各年龄段广告花费、广告销售额与点击率、转化率、投资回报率情况

结论： 可以看出30-34年龄段用户的广告花费排名第二，广告销售额却是最高的，并且点击率最低，转化率和投资回报率却是最高的；也可以看出之前主要投放的45-49年龄段用户，广告花费是最多的，带来的销售额并不多，点击率是最高的，但是转化率和投资回报率却是最低的，说明之前广告投放用户群年龄段定位有问题，广告需要重点投放的用户群体年龄段是30-34用户。

（2）各性别广告花费、广告销售额与点击率、转化率、投资回报率情况

结论： 从用户性别可以看出，女性用户之前的广告花费最多，点击率最高，但是带来的销售额、转化率、投资回报率却是最低的，不如男性用户。说明之前广告投放主要用户群的性别选择有偏差，应该重点投放男性用户。

（3）从兴趣进行分组分析用户画像情况

结论： 根据不同兴趣用户可以看到投资回报率最高的兴趣是36、31、101、102、112；广告花费最高的兴趣是16、27、29、10、28，可以看出广告花费最多的兴趣投资回报率都不高，兴趣标签用户定位不准确。

1、广告点击量与广告花费呈现明显的正相关，但是广告转化率与广告花费相关性弱，主要是因为广告投放受众定位不准确，虽然花了大量的广告费，带来的销售额却不是很好；

2、通过分析对销售影响最大的1178广告，发现之前大量的广告花费是投放给45-49年龄段，还有女性群体，目标定位不准确，导致广告投资回报率低；

3、需要调整抖音上广告投放的受众：30-34年龄段的男性群体，用户的兴趣范围是36、31、101、102、112。

需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。

另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等！