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分析广告点击率与消费者行为之间的关系

分析广告点击率与消费者行为之间的关系

现在是讲究“流量”的时代,流量在网络上的意思是指在一定时间内打开网站地址的人气访问量。我身边也不乏认识几个公司是靠流量赚钱的,即分享客户公司的广告链接靠消费者点击量抽提成的方式。

4-1


其中广告行业的业务指标有:

数据来源:

那么今天作为进军广告推广行业的我从 Kaggle竞赛平台上获取一个广告数据集,就暂且来初步分析下广告点击率与消费者行为(人口学特征、浏览网页习惯等等)之间存在的关系?

理解数据:

此数据集共有1000条记录,其中包含的字段有:

Daily Time Spent on Site: 消费者日常花费在浏览网页上的时间,以分钟为单位

Age: 消费者年龄

Area Income: 消费者收入

Daily Internet Usage: 消费者日常网络使用时间,以分钟为单位

Ad Topic Line: 广告标题

City: 消费者所在城市

Male: 消费者是否为男性,男性为1,不是男性为0

Country: 消费者所在国家

Timestamp: 时间戳

Clicked on Ad: 是否点击了广告,点击了广告为1,未点击广告的为0

分析工具:EXCEL + SQL

分析流程:

提出问题:

1⃣️消费者点击广告与消费者年龄的关系

2⃣️消费者点击广告与消费者收入的关系

3⃣️消费者点击广告与消费者使用网络的关系

4⃣️消费者点击广告与消费者浏览网页的关系

数据清洗:

  1. 对列名进行重命名,最好不允许列名中存在空格。所以我们对列名进行以下修改:

"Daily Time Spent on Site" -> ''DailyTimeOnSite"

"Area Income" -> "AreaIncome"

"Daily Internet Usage" -> "DailyInternetUsage"

"Ad Topic Line" -> "AdTopicLine"

"Clicked on Ad" -> "ClickedOnAd"

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2. 对Timestamp列数据使用DATE和TIME函数进行日期和时间的剥离

Date = DATE(YEAR(Timestamp), MONTH(Timestamp), DAY(Timestamp))

Time = TIME(HOUR(Timestamp), MINUTE(Timestamp), SECOND(Timestamp))

在保存excel文件为.csv格式后,将此数据集通过使用Navicat导入Mysql的表Advertising中。这过程中我有遇到图4-4中的错误信息:

4-4

这是因为在导入Excel文件过程中的设置出现问题,解决方法:需要按照图4-5所示在“附加的选项”中设置第一行为列名,数据从第二行开始插入

4-5

接下来就是SQL分析:

此数据集的广告点击率是多少❓

4-6

根据图4-6所示,此数据集的广告点击率为50%

1⃣️消费者点击广告与消费者年龄的关系❓

4-7

首先我们可以根据图4-7所示查看消费者的年龄分布情况:点击广告的消费群体多分布于中老年年龄段内

4-8

由图4-8可以看出,越是年轻人点击广告的可能性越小,点击广告的可能性随年龄段的提升而增大。

2⃣️消费者点击广告与消费者收入的关系❓

4-9

由图4-9的消费分布图可以看出,点击广告的消费群体大部分都属于较低收入群体

4-10

由图4-10可以看出,收入较低点击广告的可能性越大,高收入人群也极大可能不会点击广告。

3⃣️消费者点击广告与消费者是否为男性有关系❓

4-11
4-12

由图4-11和4-12对比可得,相较于男性,女性消费者点击广告的可能性会略大一点点

4⃣️消费者点击广告与消费者浏览网页的关系❓

4-13

由图4-13的分布图可以看出,点击广告的消费者大多数浏览网页用时较少

4-14

由图4-14可以看出,日浏览网页消耗用时较少的消费群体要更有可能点击广告,反之日浏览网页耗时越高,越不可能点击广告。

4-15 消费者点击广告与月份分布图
4-16

由图4-15和4-16来看,此份跨度为七个月的数据中每月的广告点击率大概稳定在50%左右,可以通过分析用户行为AARRR模型来准确定位目标群众从而提高广告的点击率。

分析结论:

综上分析,大概是比较少浏览网页、低收入且年纪偏大的女性群体更容易点击广告。这是我暂时得出的结论,希望在接下来学习过后专业的业务知识后来完善我的分析。

分析报告:

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