高阶运营：用数据驱动增长
利用所学的数据分析方法，某广告产品的投放campaigns进行分析，找出后端转化下降原因：
一、背景阐述
「业务背景」站在信息流广告投放平台角度，分析所抽取的客户A的5个投放campaigns在今年6月消耗情况，及不同客户对平台收入的贡献情况；
「平台业务逻辑」
平台通过提供实时广告竞价交易服务，将投放端的广告主获量需求和自有硬件上的广告位进行匹配（类似于股票交易场所）；
「信息流优化逻辑」
「信息流计费方式」
常见收费方式有CPC和CPM;
CPC（Cost Per Click） 点击成本，即每产生一次点击所花费的成本;
CPM（Cost Per Mille） ：展现成本，为广告每展现给一千个人所需花费的成本。按CPM计费模式的广告，只看展现量，按展现量收费;
「业务目标」通过分析消耗下降原因，给客户改善建议，提升客户在平台消耗；
「举个栗子」
京东app（广告主）在小米移动营销平台（实时广告竞价平台）手机浏览器（流量主提供方）首页资讯频道（信息流广告内容载体）上通过实时竞价展示京东的618活动图文信息（广告素材）；
京东app（广告主）通过提升素材的吸引力，引导用户下载京东app完成获量目标；
小米移动营销平台（实时广告竞价平台）通过流量售卖，按每单次点击（CPC）收取广告费用；
「其它说明」
平台要求当消耗环比变化±10%，变化幅度在±5000的话，需要重点分析原因；
数据已经脱敏处理，个别步骤依情况省略，请勿对号入座
二、分析思路：
1、纵向比较：客户6月消耗的环比变化、去年同比变化；
2、横向比较：各广告主的campaign 在6月表现情况，分析可能原因，并提供后续优化建议；
3、站在投放平台角度，使用RFM模型了解广告主不同campaign收入对平台贡献；
三、分析过程
3.1 数据获取
了解到广告主A在5~6月份共有5个广告campaigns（计划），先从数据后台分别导出5个campaigns在5月和6月的数据
每张表包含的信息是日期+4个基本数据维度（曝光、点击、下载、注册）指标
为方便分析，需要将5个表合成一个表格，在此借用power bi这个超级透视表工具
新建源
选择合并并转换数据
3.2数据整理
（1）数据有效性检查
Power bi可以自动检测数据是否存在空值或者错误值
检查了下，几个指标的数据空值或者错误值都没有
（2）数据类型检查
表格中只有四种类型，且导入时默认的数据类型除了日期以外，类型识别正确，日期需要修改为短日期类型
重复一列，增加Campaign名称，去掉“.csv”显示
数据类型默认是文本，更改字段名为：campaign
数据清洗完成，点击右上角“关闭并应用”
3.3 数据处理
（1）增加计算指标度量值：
点击率=点击量/曝光量
下载率=下载量/曝光量
注册率=注册量/下载量
点击单价=消耗量/点击量
下载单价=消耗量/下载量
注册单价=消耗量/注册量
字段指标构建完成（字段名称前面带着小计算机icon的）
3.4 可视化分析
从数据上显示，6月整体消耗约为117w，消耗top3的Campaign分别为Campaign5、Campaign1和Campaign3。
由于6月消耗月环比下降10%，去年同比提升20%。
需要找出消耗变化是由哪些campaign引起。
经观察数据发现，同比收入上升主要由于Campaign5同比提升了30%；
环比收入下降主要来自Campaign 1和Campaign5；且Campaign5下降幅度最大；
Campaign5的消耗占据了80%以上的预算，campaign1和campaign3占比分别为约13.8%和3.7%；剩下两个Campaigns占比均不超过1%；
由于平台要求当消耗环比变化±10%，变化幅度在±5000的话，需要重点分析原因，Campaign5显然是需要重点分析的。而且这个campaign占据了这个广告主80%以上的预算，需要进一步了解背后的原因。
接下来，我们对campaign5 进行深入的分析：
从曝光——点击——下载——注册转化来看，campaign5 的曝光量（辅助Y轴）、点击量、下载量变化趋势基本一致，拿量较为平稳，可以粗略判断点击率、下载率应该没有太大波动。但注意到，曝光、点击、下载、注册有个断崖式下降，时间是在6月1日左右。
由于注册量和点击、下载放在一起，变化看不出来太大波动，我们需要单独把注册量和下载量在单独拿出来看下变化趋势：
尽管下载量整体趋势也是在下降，但是注册量从5月1日开始，整体趋势一直在下降。
我们进一步拉出campaign 5 各环节5月和6月的转化率进行比较，6月点击率和下载率没有太大的变化，且有轻微上涨，但注册率下降了将近5%；这个变化带来的直接后果就是，客户的后端转化成本上升。
由图可以看到，数据上可以看到，客户的注册成本较5月份至少上涨了20%。
客户Campaign5的注册成本在5月初的时候不到4块一个，到6月底的时候已经快接近6块了。
5.20~6.1期间，看似表面上消耗变动不大，但是后端注册成本在一路飙升，猜测客户是由于注册成本提升导致预算下调。
3.5 验证猜想
（1）先去客户账户检查是否有下调预算动作
经查看日志，预算方面，客户从6月1日~6月9日期间，预算从每天的3.5w下调到每天3.0w。
6月9日，虽然消耗有所提升，但消耗仍比不上5月份。
进入客户账户查看操作记录，6月9日客户预算上调到之前的3.5w/日的水平了。
但是，我们还发现6月9日之前，Campaign5是全天投放的。6月9日开始客户还设置了广告推广只在午后开始投放：
（2）与客户沟通原因进一步了解背后原因
经过与客户沟通原因，客户反馈确实在5.20~6.1期间后端的转化成本的确一路走高，因此在6月1日下调推广预算，并调整Campaign5的投放时段。
由此，再次印证猜想：客户由于后端注册成本上升，下调了预算，导致6月1日起较5月份消耗有断崖式下降，且由于分时段投放，6月消耗有一直走低趋势，从而引起6月消耗环比5月整体下降10%。
3.6 策略建议：
短期过渡调整方向：
1）反馈当前大盘竞价情况：由于6月是电商旺季，电商app提价抢量明显，导致非电商类产品6月被抢量明显，非电商类产品如若提价抢量，超过提价阈值，必然导致后端激活成本升高；
2）由于客户主要反馈激活量不达标问题，我们可以从激活率以及激活单价两个方向给予指导：
长期调整方案：
1）根据app流量特性，合理规划全年投放节奏和渠道预算，非电商类产品如遇预算不足，尽量避开618、双十一、双十二电商提价大促节点抢量；
2）配合客户获取增量需求，流量淡季时期，将平台非标准化竞价流量进行打包进行整合营销；
四、延展分析：从平台角度，利益最大化原则，分配人力物力客户服务资源
使用RFM变体应用对客户消耗进行进一步分析。
以下为站在【渠道方角度】，通过对数据的分析，了解campaign对平台贡献值，有针对性分配客户投放服务的支持资源；
Step1 ：定义指标
R:点击率，反映客户推广素材的吸引力；
F:注册率，反映客户推广素材的转化效果；
M:消耗，反映该campaign在渠道的贡献程度；
时间范围：近3个月内的数据
——为什么不选择下载率：从推广平台的角度出发，由于点击率和注册率以及消耗都是广告主较为可控的指标，而下载率跟广告渠道的下载路径有关，下载率的优化一般在渠道侧，平台投放产品的下载率一般在一个固定水平上下波动，广告主可操作的可行性较小，因此不选择下载率作为对广告主的优化建议；
step 2：构建RFM表格
step3：划分R/F/M值区间，完善广告主A的RFM值记录
根据渠道内同行业广告主的表现拆分（略敏感过程）
step4： 对RFM值进行分层，在广告主A的RFM表格中完善不同campaign类别
step5：制定相应运营策略
四、根据业务实际给出建议
（1）campaign 5：重要挽留campaign
从上述分析我们知道，客户在campaign上的消耗是非常大的，对渠道而言，营收的贡献也比较大，但是从客户的角度来看，点击率和注册率都低于中值，显然客户对这样的效果是不满意的，以至于客户会减少日投放预算，并且从5月份全天投放调整为从一天的中午开始投放。为了锁住这类型的优质campaign，我们需要积极与客户沟通如何提升campaign5的点击率和注册率的转化。例如向广告主提供同类点击率较好的素材和注册率较高的落地页供客户参考；
（2）campaign 1：重要发展campaign
跟客户沟通提升campaign 1素材落地页注册率的提升，如减少不必要信息的填写、减少注册环节、提升落地页加载速度、使用动态落地页等等；
（3）campaign 2和campaign 4：一般保持campaign
此类campaign的注册转化率较高，客户会比较认可这类campaign所带来的用户，可以引导客户优化素材吸引力，提升素材的点击率，为客户下一步提升预算做好准备；
（4）campaign 3：一般挽留campaign
建议客户往点击率、注册率、预算三个角度进行优化，如果优化两个星期仍然没有效果，可以建议客户关停此campaign，参考自身转化比较好的campaign来建立新的campaign进行推广。
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