本篇數(shù)據(jù)分析報告全文約3900字态秧，閱讀大約需要10分鐘

一、分析背景及目的

數(shù)據(jù)源：Ad Display/Click Data on Taobao.com
這是一份淘寶平臺的廣告展示/點擊數(shù)據(jù)，本次分析需要從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)某些規(guī)律或者異常券躁，進而給運營團隊提出建議
評價一個廣告效果的指標就是廣告的點擊人數(shù)，可以反映一個廣告有多少人愿意點擊查看廣告的內(nèi)容掉盅，只有廣告被點擊也拜，后續(xù)轉(zhuǎn)化為購買行為才會發(fā)生。
把廣告的點擊人數(shù)指標拆分：
廣告點擊人數(shù)=廣告展示數(shù) x 點擊率
而廣告展示數(shù)又由廣告商品的價格趾痘、類別影響慢哈；不同人群對不同類別商品有著不同的喜好，從而影響廣告的點擊率永票。
在廣告展示數(shù)一定的條件下卵贱，點擊率的高低就是決定一個廣告能否被更多人看到的因素。
因此本次分析就針對【點擊率】這一因素進行分析

二瓦侮、分析思路

從“廣告”和“用戶”兩個角度進行分析：

1.廣告角度

• 分析不同廣告的商品價格對點擊率的影響
• 分析哪些類別的廣告點擊率更高艰赞，哪些類別的點擊率低

2.用戶角度

• 分析性別和廣告點擊率有什么關(guān)系
• 結(jié)合聚類分析與RFM模型分析用戶群體對廣告點擊率有什么關(guān)系

三、分析過程

1.數(shù)據(jù)清洗

（1）數(shù)據(jù)概覽

原始的數(shù)據(jù)集中包括三類數(shù)據(jù)肚吏，具體數(shù)據(jù)對應屬性如下：

為了方便分析方妖，抽取其中的部分字段作為分析。
從raw_sample數(shù)據(jù)集中抽确Ｅ省：用戶ID党觅、廣告ID、是否點擊
從ad_feature數(shù)據(jù)集中抽日埂：廣告ID杯瞻、類目ID、廣告商品價格
從user_profile數(shù)據(jù)集中抽褥牌：用戶ID魁莉、年齡層、性別、購物層次

（2）數(shù)據(jù)組合

將三張數(shù)據(jù)表旗唁，組合到一張表中

a=raw_sample.merge(right=ad_feature,on='ad_id',how='left')
b=a.merge(right=user_profile,on='user_id',how='left')

得到一張記錄了用戶-廣告信息表

（3）缺失值處理

1检疫、源數(shù)據(jù)中還有許多的缺失值屎媳，將性別和年齡層字段中為空值的記錄刪去

2风响、查看數(shù)據(jù)中的異常值钞诡，并將異常值刪去
查看廣告商品價格字段的屬性值范圍：

還是存在數(shù)據(jù)值過大的異常值
為了方便分析對價格字段進行切分邓梅，選取更貼近日常生活的價格在1000元以內(nèi)的廣告記錄進行分析
切片之后仍保留了751570條記錄

（4）數(shù)據(jù)字段整合

對于廣告商品價格字段日缨，每個廣告的商品都有各自的價格掖看，根據(jù)價格字段不便于進行統(tǒng)計哎壳。新增一個字段“price_class”代表價格的區(qū)間归榕。

（0-價格在0-100元外里、1-100-200元级乐、2-200-300元...）

2.結(jié)合圖表分析

（1）分析不同廣告商品價格對點擊率的影響

①將廣告商品價格分類

將廣告按價格分為100元以下风科、200元以下贼穆、300元以下等10類故痊，并計算不同價格區(qū)間中廣告的點擊率情況愕秫。

從圖中發(fā)現(xiàn)符喝，所有價格區(qū)間商品的點擊率都在5%左右协饲，其中廣告商品價格在100元以下的廣告點擊率最高茉稠，為5.92%而线；
看到價格較低的廣告商品點擊率更高吞获，我們一般認為是對價格敏感的淺層用戶（免費用戶）在這方面的點擊率更高各拷，而擁有一定消費行為和消費意識的中層烤黍、深層用戶（付費用戶）則更在意購物時的體驗以及商品的質(zhì)量。
為了驗證以上說法嫂丙，我們先假設(shè)100元以內(nèi)的廣告商品主要的點擊對象是淺層用戶跟啤，再通過數(shù)據(jù)驗證隅肥。

② 分析100元以內(nèi)廣告商品點擊率的用戶組成

查看點擊了100元以內(nèi)的廣告商品的用戶的用戶組成

從用戶分布可以看出腥放，在點擊了100元以內(nèi)廣告商品的用戶中秃症，深度用戶的比例更高种柑，占比81.6%莹规，而淺層用戶的占比則相對少很多泌神。這推翻了我們原來的假設(shè)欢际。

小結(jié)：

• 17年5月6日至17年5月12日這8天里的廣告點擊率理想损趋，但由于缺乏去年同期浑槽、今年上月的數(shù)據(jù)桐玻，不足以判斷5%左右的廣告點擊率是否是一個正常水平镊靴，有待更多數(shù)據(jù)驗證偏竟。
• 低價廣告商品點擊率更高，且點擊用戶中絕大多數(shù)是深度用戶蝉仇。建議：可以把這個數(shù)據(jù)反應給廣告投放部門量淌，在這個區(qū)域優(yōu)先投放廣告，既可以對淺層用戶進行流量變現(xiàn)又能讓廣告讓更多具有消費意愿的中笼痛、深層用戶看見缨伊。

（2）分析哪些類別的廣告點擊率更高，哪些類別的點擊率低

由于廣告的類別數(shù)量眾多嫂易，大部分類別的廣告只有1-2次的展示徐块，數(shù)據(jù)樣本太小，因此選取展示數(shù)量最多的7個類別進行分析旁趟。

① 找出展示數(shù)、點擊數(shù)橙困、點擊率最高的廣告類別

可以看出類別6261廣告的展示數(shù)、點擊數(shù)像捶、點擊率均為最高，而類別4385廣告的展示數(shù)雖然有10000+释簿，但是點擊數(shù)庶溶、點擊率卻是最低的偏螺。

② 分析類別4385廣告效果最差的原因：

a.先按【廣告商品價格】來分析

計算沒有被點擊的類別4385廣告的商品的平均價格

而點擊了類別4385廣告的商品的平均價格為：

兩者平均價格都在200-300區(qū)間、差異不大夺巩。結(jié)合分析（1）柳譬，價格區(qū)間在200-300的廣告商品點擊率平均是在5.29%美澳，而類別4385則只有3.61%制跟。
這說明：廣告商品價格不是影響類別4385廣告點擊率的因素

b.再按【性別】來分析

先來看看類別4385被哪些用戶看到了

可以看出，類別4385的廣告逢净，主要是被推薦給了男性用戶，而男性用戶對這類商品的興趣大于女性踩身。
并且女性對這類商品的廣告興趣不高挟阻，點擊率只有2.75%，是造成類別4385廣告點擊率低的主要原因脱拼。

c.最后按【用戶年齡】來分析

來看看不同年齡段、不同性別的用戶點擊率有什么差異

（年齡字段含義：0:10歲以下情臭、1:10-20歲俯在、2:20-30歲跷乐、3:30-40歲劈猿、4：40-50歲揪荣、5:50-60歲、6：60歲以上）

從統(tǒng)計的數(shù)據(jù)可以看出往史，類別4385廣告的商品主要點擊群體是30歲以上男性用戶仗颈，尤其是60歲以上男性興趣最高，而女性用戶對這類廣告商品興趣低椎例。
結(jié)合a挨决、b的分析，受30歲以上男性歡迎订歪、價格在200-300的商品脖祈，推測是西裝、皮鞋類或者煙酒類又或者是家用電器類商品

③ 小結(jié)

• 類別6261廣告效果最好刷晋，有最高的點擊率喻奥、展示數(shù)和點擊人數(shù)过牙〔芭猓可以加大對該類別廣告的資源投入油够，擴大廣告推廣效果鬼悠。
• 類別4385廣告點擊率的原因是它掂，這類商品對女性用戶而言興趣不大，女性用戶點擊率低，導致了整體的點擊率低。可以在該廣告的廣告詞中加入“父親笛辟、爺爺”等宣傳詞，引導女性消費者將該類別商品作為一種禮物送給男性用戶，從而提高點擊率
• 類別4385的主要受眾群體是30歲以上男性，為了提高點擊率可以重點推薦給30歲以上男性用戶。對于該類別廣告商品的受眾，可以適當增加產(chǎn)品折扣、降低商品價格，吸引點擊廣告的用戶轉(zhuǎn)換成購買用戶

（3）分析性別和廣告點擊率有什么關(guān)系

① 計算男女人數(shù)比例

男女比例約為：1：1.6

② 計算男女各自的點擊數(shù)

男女廣告點擊數(shù)的比例約為：1：1.7
因此漆诽，總體上女性的點擊數(shù)要多于男性供鸠，但兩者的點擊率基本一致。

③ 比較各類別廣告點擊率-男女差異

可以看出，大部分類別中，女性的廣告點擊數(shù)都要明顯大于男性的點擊人數(shù)劫侧。
只有類別4385拳球、類別4505酬姆，這兩個類別的廣告浮定，男性的點擊人數(shù)要超過女性的點擊人數(shù)。
男女之間的主要差異是由類型6261的廣告造成的击费，女性的點擊數(shù)大約是男性的4倍。

④ 小結(jié)

• 總體上看圆仔，女性的廣告點擊人數(shù)明顯大于男性奕污，但兩者的點擊率卻是差不多的。
• 類別4385割岛、4505廣告，男性的點擊人數(shù)要多于女性租副。這類廣告可能是男士服飾结胀、汽車秸抚、煙酒這類商品

（4）分析用戶群體對廣告點擊率有什么關(guān)系

不同的用戶群體之間用戶價值與消費習慣具有一定的差異若贮，對于不同用戶群體的廣告投放的策略也不同。通過分析不同用戶群體對廣告點擊率有什么關(guān)系，來制定不同的投放策略其徙。

這里的分析通過K-Means算法來對用戶進行聚類胚迫，并基于RFM模型來對用戶價值進行劃分。

①用K-Means算法對用戶進行聚類

這里選取用戶的購物層次唾那、廣告點擊率访锻、瀏覽廣告的商品平均價格，這3個指標來作為判斷用戶價值的標準

• 用戶的購物層次——體現(xiàn)用戶在平臺上的持續(xù)購物深度
• 廣告點擊率——體現(xiàn)用戶對廣告的接受程度
• 瀏覽廣告的商品平均價格——體現(xiàn)用戶通過廣告推廣能帶來的潛在收益

對用戶進行聚類分析：

這里將所有用戶分成5類通贞，來代表用戶價值的高低朗若。

注：三個特征在聚類時都進行了特征的標準化

• 群體5在點擊率方面最大
• 群體2在瀏覽廣告的商品平均價格最大
• 所有群體的用戶在購物層次上基本沒有差異

因此，我們可以出：群體5對廣告的接受程度最高昌罩，非常愿意點擊廣告。群體2更喜好高價格的商品灾馒，對購買高價商品抱有極大興趣茎用。

② 用RFM模型對用戶進行劃分

根據(jù)用戶在購物深度、點擊率睬罗、觀看廣告商品的平均價格3個維度的表現(xiàn)轨功，將用戶劃分為5類客戶。
（1）重要保持用戶

• 這類用戶有著高點擊率容达，有更大的可能將用戶的點擊率轉(zhuǎn)換為實際的購買行為古涧。并且喜歡在平臺上進行購物，是最理想的客戶花盐。
• 應優(yōu)先將廣告資源投放給他們身上羡滑，維持這類客戶的點擊率

（2）重要發(fā)展用戶

• 這類用戶點擊率中等、也喜歡在平臺上進行購物算芯，并且對廣告商品的價格適中柒昏。具有很大的發(fā)展?jié)摿?/li>
• 應加強與這類用戶的聯(lián)系，培養(yǎng)其點擊廣告的習慣熙揍，使他們成為高點擊率的用戶

（3）重要挽留用戶

• 這類用戶點擊率偏低职祷，但是其瀏覽的廣告商品的價格很高，對該類用戶進行挽回届囚，能提高廣告轉(zhuǎn)化為實際購買行為的價值
• 應加強與這類用戶的互動有梆，延長這類用戶的生命周期

（4）一般用戶

• 這類用戶點擊率低，瀏覽廣告的商品價格適中意系。這類用戶沒有點擊廣告的習慣泥耀，偶爾點擊廣告的商品價格也不高
• 應嘗試投放多種類型的廣告給這類用戶，觀察是否能找到用戶感興趣的廣告商品類型昔字，進而提高點擊率爆袍。

（5）低價值用戶

• 這類用戶點擊率低首繁，瀏覽廣告商品價格低，屬于平臺的免費用戶陨囊，用戶價值較低

根據(jù)聚類結(jié)果弦疮，對應上述五類客戶類型，進行匹配蜘醋，得到客戶群體的價值排名：

根據(jù)結(jié)果胁塞，我們可以發(fā)現(xiàn)5類用戶的分布如圖所示：

③ 小結(jié)

• 重要用戶占比20%衩匣，對于群體1、2粥航、5里的用戶琅捏，應針對用戶特點，定向推送廣告递雀，在高點擊率的同時柄延，爭取進一步提高廣告的轉(zhuǎn)化率，將點擊落實為購買缀程。
• 其他用戶占比80%搜吧，對于群體3、4的用戶杠输，應推送多種類型的廣告給這類用戶赎败，尋找用戶對哪類廣告的商品更感興趣，并可以通過相應促銷活動蠢甲，提高其活躍度和廣告點擊率僵刮，爭取將這類用戶轉(zhuǎn)換為重要用戶

四、結(jié)論和建議

把上述的分析過程中的小結(jié)正例出來鹦牛，得到分析結(jié)論搞糕，并綜合所有的結(jié)論提出建議：