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案例:Facebook廣告投放數(shù)據(jù)分析 (轉(zhuǎn)發(fā))

Facebook是國外許多商家青睞的廣告平臺之一,本文站在廣告商家角度,對投放效果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,幫助商家找到問題所在,提高廣告投放效果

數(shù)據(jù)來源及字段解釋

該項(xiàng)目中使用的數(shù)據(jù)來自匿名組織的社交媒體廣告,包含11個變量中的1143個觀察值。數(shù)據(jù)來源于Kaggle:https://www.kaggle.com/loveall/notebook

提出問題

廣告投放行業(yè)主要業(yè)務(wù)指標(biāo)

效果指標(biāo):
CTR=(Clicks / Impr)*100
咨詢轉(zhuǎn)化率=Total_con / Clicks
付費(fèi)轉(zhuǎn)化率=Approved_con / Clicks

KPI指標(biāo):
CPM=(Spent / Impr) * 1000
CPC=Spent / Clicks
CPA=Spent / Approved_con

財務(wù)指標(biāo):
ROAS=Revenue / Spent

從業(yè)務(wù)角度來看,我們希望這些數(shù)據(jù)可以用來改善業(yè)務(wù)績效。在不了解公司的營銷策略或活動目標(biāo)的情況下,我們不知道哪個關(guān)鍵績效指標(biāo)最重要。 所以我們將假定這是一個電子商務(wù)公司,專注于利潤最大化。本次分析聚焦的問題:

  • 三支廣告組各自的效果如何?(瀏覽量,點(diǎn)擊率,咨詢轉(zhuǎn)化率,付費(fèi)轉(zhuǎn)化率)
  • 三支廣告組各自CPM、CPC、CPA及ROAS指標(biāo)表現(xiàn)如何?
  • 用戶點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)化量與廣告花費(fèi)是否成正相關(guān)?
  • 從性別、興趣、年齡三個方面來看,如何改善投放效果?

數(shù)據(jù)分析

  • 數(shù)據(jù)預(yù)處理
  1. 刪除重復(fù)數(shù)據(jù)選擇ad_id作為每一條數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識,刪除重復(fù)數(shù)據(jù),結(jié)果是未發(fā)現(xiàn)重復(fù)值。
  2. 觀察數(shù)據(jù)共11列,1143行, 無缺失值。Clicks列為0,但Total_Conversion列大于0,可能是未統(tǒng)計到點(diǎn)擊次數(shù),我們將這類數(shù)據(jù)作為異常值刪除。
  3. 由于此次數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化量沒有對應(yīng)的收益,現(xiàn)在假設(shè)用戶咨詢一次收益5美元,用戶付費(fèi)一次收益100美元。
  • 三支廣告的廣告效果如何?(瀏覽量,點(diǎn)擊率,咨詢轉(zhuǎn)換率,付費(fèi)轉(zhuǎn)換率)

由上圖可以看出,該公司進(jìn)行了3個系列的廣告投放,廣告組ID分別為916、936和1178。916投放了35個廣告,花費(fèi)約149.71美元,促成了16次付費(fèi)轉(zhuǎn)化;936投放了288個廣告,花費(fèi)約2893.37美元,促成了118次付費(fèi)轉(zhuǎn)化;1178投放了613個廣告,花費(fèi)約55662.15美元,促成了869次付費(fèi)轉(zhuǎn)化。

各行業(yè)之間的點(diǎn)擊率可能會有所不同,但2%是合理的基準(zhǔn)。三支廣告的平均點(diǎn)擊率在基準(zhǔn)水平,其中916和936的點(diǎn)擊率高于基準(zhǔn)水平,而1178的點(diǎn)擊率較低;916的咨詢轉(zhuǎn)化率及付費(fèi)轉(zhuǎn)化率最高,而1178的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率僅為5.21%。

  • 三支廣告組各自CPM、CPC、CPA及ROAS指標(biāo)表現(xiàn)如何?

三支廣告組中,916的ROAS最高,1178的CPA遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他兩支廣告,同時ROAS僅有3.76,表現(xiàn)欠佳。

  • 用戶瀏覽量、點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)化量及ROAS與廣告花費(fèi)是否成正相關(guān)?
首先先看廣告費(fèi)用的多少與瀏覽量、點(diǎn)擊量、付費(fèi)次數(shù),ROAS的關(guān)系,是不是廣告花費(fèi)約多,這些指標(biāo)就越高。這里我們用散點(diǎn)圖:

正如我們期望的那樣,廣告費(fèi)用與獲得的瀏覽量和點(diǎn)擊量之間有很強(qiáng)的相關(guān)性,廣告費(fèi)用越高,瀏覽量和點(diǎn)擊量越多;而廣告費(fèi)用和付費(fèi)次數(shù)沒有太強(qiáng)的相關(guān)性。

從廣泛的數(shù)據(jù)概覽中,我們可以看到,廣告支出越多,獲得的瀏覽量和點(diǎn)擊量就越多,但這并沒有為我們提供具體可行的方案。在下一階段的分析中,我們將更詳細(xì)地研究特定的廣告組,并提供具體措施。 我們選擇廣告組1178,首先因?yàn)樗耐斗帕孔疃啵瑩碛凶疃鄶?shù)據(jù),且廣告花費(fèi)最多,我們也希望能夠獲得更多轉(zhuǎn)化。其次,廣告組1178在ROAS分析中表現(xiàn)欠佳,我們將對它進(jìn)行詳細(xì)分析并且提供一些投放優(yōu)化建議。

  • 從性別、興趣、年齡三個方面來看,目標(biāo)受眾是否定位準(zhǔn)確以及找出投入產(chǎn)出最大的是哪一部分群體,如何改善投放效果?
首先,我們來看整體性別與點(diǎn)擊量、廣告費(fèi)用、付費(fèi)次數(shù)及ROAS之間的關(guān)系

從圖中可以得知,對女性用戶的廣告花費(fèi)遠(yuǎn)高于男性,但ROAS較低,整體上可以適當(dāng)增加對男性用戶的廣告投放。

整體年齡段與點(diǎn)擊量、ROAS之間的關(guān)系

45-49年齡段的點(diǎn)擊量最高,但ROAS最低,可以適當(dāng)減少在45-49年齡段的投放;且30-34年齡段人群ROAS最高,可以增加對該年齡段的投放。

興趣標(biāo)簽與點(diǎn)擊量、ROAS之間的關(guān)系。

ROAS排名前五的用戶興趣標(biāo)簽為104、101、102、31和112,可以優(yōu)先考慮投放具有這些興趣特征的用戶。

前文已計算出點(diǎn)擊量與廣告費(fèi)用呈正相關(guān),而興趣標(biāo)簽為29,16,10,27,28的點(diǎn)擊量非常高但ROAS并不理想,意味著廣告支出較多而收益較少,可以減少對具有這類興趣標(biāo)簽用戶的廣告投放。

結(jié)合用戶的性別屬性,我們選取了三個興趣標(biāo)簽進(jìn)一步分析,提出優(yōu)化建議,分別為點(diǎn)擊量多且ROAS表現(xiàn)較好的興趣標(biāo)簽101;ROAS較好,但廣告費(fèi)用相對較大的興趣標(biāo)簽15;廣告支出較多但ROAS沒有達(dá)到理想效果的興趣標(biāo)簽29。

從上面的結(jié)果來看,我們可以增加對興趣標(biāo)簽為101的男性用戶的廣告預(yù)算,因?yàn)槟壳懊?美元的支出能夠帶來30美元的收益。 但這也可能是點(diǎn)擊量較少(17)的偶然現(xiàn)象,可以結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)確定。

興趣標(biāo)簽29的男女性用戶點(diǎn)擊量差別較小,但男性ROAS遠(yuǎn)高于女性,建議增加對該興趣的男性用戶的廣告投放,減少對該興趣女性用戶的廣告投放。

為避免幸存者效應(yīng),對于點(diǎn)擊——咨詢——付費(fèi)過程中的流失客戶需要進(jìn)行流失原因分析。以下是根據(jù)用戶興趣標(biāo)簽,分析各階段的轉(zhuǎn)化率

總結(jié):

  1. 了解了三支廣告組的投放效果及KPI表現(xiàn)情況
  2. 廣告費(fèi)用與瀏覽量和點(diǎn)擊量呈正相關(guān),廣告支出越多,瀏覽量和點(diǎn)擊量越高
  3. 針對廣告組1178,整體上可以增加對男性用戶的廣告投放和30-34年齡段人群的投放;可以優(yōu)先考慮投放興趣標(biāo)簽為104、101、102、31和112的用戶,同時減少對興趣標(biāo)簽為29,16,10,27,28用戶的投放
廣告投放需要不斷進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化,根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化投放后,需要再次從數(shù)據(jù)反饋中進(jìn)行調(diào)整,判斷之前分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。實(shí)際業(yè)務(wù)中應(yīng)結(jié)合業(yè)務(wù)部門的各項(xiàng)指標(biāo)來分析,理解業(yè)務(wù)邏輯和業(yè)務(wù)模型,有一套清晰的目標(biāo),能夠在特定問題中深入數(shù)據(jù),從而做出適當(dāng)?shù)臎Q策。

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