विज्ञापन अभियानों के आंकड़ों का विश्लेषण - डेटाफ़्रेम (अजगर) में एक नई मीट्रिक बनाएँ

छोटे ग्राहकों के लिए (साथ ही जटिल मल्टी-चैनल विश्लेषण वाले ग्राहकों के लिए), मैं शुद्ध सीपीसी (क्लिक, सीटीआर, मूल्य-प्रति-क्लिक, उछाल) की निगरानी करता हूं।

कार्य : यह समझने के लिए कि कौन सी rk अधिक कुशलता से काम करती है और, इसके आधार पर, दरों को संपादित करें।

ऐसा करने के लिए, मैं विश्लेषिकी में मूल्य प्रति उपयोगी क्लिक (CUC) का उपयोग करता हूं। यह मीट्रिक प्रति क्लिक लागत और बाउंस दर को ध्यान में रखता है।

फॉर्मूला : लागत / क्लिकें * ((100-BounseRate) / 100)
मैं सरल भाषा में समझाऊंगा:
हमें 2000₽ के लिए 200 क्लिक, 20% की उछाल दर मिली। तो वास्तव में उपयोगी क्लिकों को हमने 80pcs खरीदा,
2000/80 = 25₽

इसके अलावा, यह मीट्रिक छोटे नमूनों में आँकड़ों का विश्लेषण करने में मदद करती है, जहाँ आप रूपांतरणों के बारे में निर्णय नहीं ले सकते।

इनपुट पर, हमें पहले से ही विज्ञापन प्रणाली के आंकड़ों के साथ एक तैयार डाटाफ्रेम होना चाहिए।

आंकड़ों में एक नया कॉलम दर्ज करें।

पायथन गणित में उसी तरह से गणितीय कार्य नहीं करता है, इसलिए, हम प्रत्येक क्रिया को एक अलग लाइन पर करेंगे:

#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'] 

हम निम्नलिखित प्राप्त करते हैं:



इस सूचक को देखते हुए, हम कुछ सेकंड में कमजोरियों को देख सकते हैं।