Анализ Статистики Рекламных Кампаний — Создание Новой Метрики В Dataframe (Python)

Для небольших клиентов (а также для клиентов, у которых сложная для анализа многоканальная среда) я отслеживаю чистую цену за клик (клики, CTR, стоимость клика, отказы).

Задача : понять какой рынок работает эффективнее и исходя из этого редактировать ставки.

Для этого я использую в аналитике цену за полезный клик (CUC).

Этот показатель учитывает стоимость клика и показатель отказов.

Формула : Стоимость/клики*((100-BunseRate)/100) Поясню простыми словами: Мы получили 200 кликов за 2000₽, процент отказов составил 20%.

Это значит, что мы купили 80 штук действительно полезных кликов, 2000₽/80 = 25₽ Эта метрика также помогает анализировать статистику на небольших выборках, где невозможно принять решение на основе конверсий.

На входе у нас уже должен быть готовый DataFrame со статистикой из рекламной системы.

Вводим новый столбец в статистике.

Python выполняет математические действия иначе, чем математические, поэтому давайте выполним каждую из них в отдельной строке:

   

 #f['CUC'] = f['Cost']/f['Clicks']*((100-f['BounceRate'])/100)
 f['CUC'] = 100-f['BounceRate']
 f['CUC'] = f['CUC']/100
 f['CUC'] = f['Clicks']*f['CUC']
 f['CUC'] = f['Cost']/f['CUC']

   

• Ракушки

  19 Oct, 24

• В Китае Камеры Наблюдения Установлены Перед Входными Дверями И Внутри Квартир Граждан

  19 Oct, 24

• Пять Типов Систем Крафта В Играх

  19 Oct, 24

• Разбираем Протокол Чайника Redmond G200S И Подключаем Его К Homeassistant

  19 Oct, 24

• Спросите Итана №75: Как Мы Все Еще Можем Видеть Большой Взрыв?

  19 Oct, 24

• Google Chrome Заблокировал Images.yandex.ru Из-За Картинки

  19 Oct, 24

• Изучение Структуры Файлов Цифрового Кардиографа, Извлечение И Анализ Данных Кардиограммы

  19 Oct, 24

• Какую Литературу Следует Прочитать, Чтобы Научиться Проектировать Ракеты?

  19 Oct, 24

• Яндекс И Google: Обмен Контекстной Рекламой

  19 Oct, 24

• Краткая, Неполная И Во Многом Неверная История Языков Программирования

  19 Oct, 24