Facebook广告投放数据分析

前言：

Facebook是国外许多商家青睐的广告平台之一，本文站在广告商家角度，对投放效果进行数据分析，帮助商家找到问题所在，给予建议，提高广告投放效果。

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一、数据来源及字段解释

数据来源于Kaggle：

字段解释：

二、提出问题

1. 广告投放行业主要业务指标

2. 分析目标：

• 三支广告的广告效果如何？（浏览量，点击率，咨询转换率，付费转换率）
• 三支广告组各自CPC、CPA表现如何以及谁的ROAS表现最好？
• 针对ROAS最差的广告如何进行投放改善？

三、数据分析

1. 数据预处理

观察数据共11列，1143行， 无缺失值。Clicks列为0，但Total_Conversion列大于0，可能是未统计到点击次数，我们将这类数据作为异常值删除。

2. 问题1：三支广告的广告效果如何？（浏览量，点击率，咨询转换率，付费转换率）

利用数据透视表，可得出数据：

三支广告中，916,936的点击率接近，1178的点击率较低；916的咨询转化率及付费转化率最高，1178的咨询转化率非常低，仅有7.36%。

问题2：三支广告组各自CPC、CPA表现如何以及谁的ROAS表现最好？（假设用户咨询1次收益5美元，付费1次收益100美元）

利用数据透视表，可得出数据：

三支广告中，916的ROAS最高，1178的CPA远远超过其他两支广告，同时ROAS仅有1.8，表现最差。

问题3：针对ROAS最差的广告如何进行投放改善？

这里广告1178表现是最差的，我们对它详细分析以进行投放改善。

首先先看付费金额的多少与点击量、咨询次数，付费次数，ROAS的关系，是不是付费金额越多，这些指标就越高。这里我们用散点图：

上图可以观察到，付费金额与点击量拟合的最好，付费金额越多，点击量越高；付费金额与付费次数没有强相关性。

其次，分析兴趣标签与ROAS，点击量之间的关系。

ROAS排名前五用户标签为104，101，102，31，112，这类用户需要重点关注，广告投放费用优先这类客户。

用户29，16，10，27，28，63，18，19，20的点击量非常高，前文已计算出点击量与广告费用呈正相关，意味着其花费占比大，但ROAS并不理想，广告投放时避免投放这类用户。

结合用户的性别属性，我们选取ROAS最好的用户104；ROAS较好，但广告费用相对较大的用户15；ROAS一般，广告费用非常大的用户29进行分析，优化广告投放策略。

用户104，男性的ROAS有35.6，远超女性，建议加大该类用户的男性广告投放，减少女性的广告投放。（这里也可能因为点击量的基数太小，得结合实际业务确定）

用户29建议加大对男性广告投放，减少女性广告投放。

然后，我们看下整体的性别、年龄段与ROAS，点击量之间的关系。

年龄段：

45-49年龄段的点击量最高，但ROAS最低，广告投放在年龄段上加大对30-34年龄段的投放，减少45-49年龄段投放。

性别：

男性的ROAS高于女性，广告投放上增加对男性的投放。

最后，为避免幸存者效应，对于点击——咨询——付费过程中的流失客户需要进行流失原因分析。以下是根据用户兴趣标签，分析各阶段的转化率。

用户16点击量最大，但咨询转化率非常低，建议实际业务中分析客户点击了哪些页面，各页面或模块停留的时长，对比咨询转化率高的用户101，112，36，分析客户从点击至咨询流失的原因。

用户27咨询次数第三，付费转换率非常低，建议从客服或后台分析客户咨询的问题及客服回答后的反馈，对比付费转化率高的用户65，102，找到付费转换流失的原因。

总结：

1. 付费金额与点击量呈正相关，付费金额越多，点击量越高
2. 对于广告1178，建议加大用户标签为104，101，102，31，112的投放，减少用户29，16，10，27，28，63，18，19，20的投放；性别上加大对男性投入；年龄段上加大对30-34年龄段的投放，减少45-49年龄段投放。
3. 对于各阶段流失率较高的用户群体，对比转化率高的群体，找到客户流失原因，提高转化率。
4. 实际业务中应结合业务部门的KPI指标来分析，例如产品是推广期，需要加大拉新，KPI是点击量，那就以点击量来分析（本例中以ROAS作为KPI）。
5. 本次分析只针对单一的渠道，最好结合多渠道的投放数据来判断目标用户属性
6. 根据数据分析结果改善投放重心后，需要再次分析改善后的数据情况判断数据分析结果的准确性，不断进行调整优化。

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