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「淘宝」淘宝平台广告点击数据分析报告-6

cac55 2024-09-21 13:19 32 浏览 0 评论

(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

  • 用户的购物层次——体现用户在平台上的持续购物深度
  • 广告点击率——体现用户对广告的接受程度
  • 浏览广告的商品平均价格——体现用户通过广告推广能带来的潜在收益

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:

  • 群体5在点击率方面最大
  • 群体2在浏览广告的商品平均价格最大
  • 所有群体的用户在购物层次上基本没有差异

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

  • 这类用户有着高点击率,有更大的可能将用户的点击率转换为实际的购买行为。并且喜欢在平台上进行购物,是最理想的客户。
  • 应优先将广告资源投放给他们身上,维持这类客户的点击率

2)重要发展用户

  • 这类用户点击率中等、也喜欢在平台上进行购物,并且对广告商品的价格适中。具有很大的发展潜力
  • 应加强与这类用户的联系,培养其点击广告的习惯,使他们成为高点击率的用户

3)重要挽留用户

  • 这类用户点击率偏低,但是其浏览的广告商品的价格很高,对该类用户进行挽回,能提高广告转化为实际购买行为的价值
  • 应加强与这类用户的互动,延长这类用户的生命周期

4)一般用户

  • 这类用户点击率低,浏览广告的商品价格适中。这类用户没有点击广告的习惯,偶尔点击广告的商品价格也不高
  • 应尝试投放多种类型的广告给这类用户,观察是否能找到用户感兴趣的广告商品类型,进而提高点击率。

5)低价值用户

  • 这类用户点击率低,浏览广告商品价格低,属于平台的免费用户,用户价值较低

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%。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

  • 重要用户占比20%,对于群体1、2、5里的用户,应针对用户特点,定向推送广告,在高点击率的同时,争取进一步提高广告的转化率,将点击落实为购买。
  • 其他用户占比80%,对于群体3、4的用户,应推送多种类型的广告给这类用户,寻找用户对哪类广告的商品更感兴趣,并可以通过相应促销活动,提高其活跃度和广告点击率,争取将这类用户转换为重要用户

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