Калькулятор корректировок ставок по полу в POWER BI для Яндекс.Директ

Тренд последних лет в интернет-маркетинге - сквозная аналитика.

В закладки

Я занимаюсь настройкой контекстной рекламы и в этой статье, хочу поделиться с вами одной наработкой, которая позволяет повышать эффективность рекламных кампаний в Яндекс.Директ - увеличить количество заявок, оставаясь в рамках прежнего бюджета.

Анализируя рекламные кампании, я заметил, что в некоторых случаях конверсия в целевое действие, в зависимости от пола может сильно разниться.

Таблица "Пол посетителя и конверсия"

В связи с этим возник вопрос: как мне эффективнее использовать рекламный бюджет. А точнее: как, используя корректировки ставок, перераспределить бюджет между мужчинами и женщинами таким образом, чтобы число заявок выросло, а рекламный бюджет при этом остался прежним.

Проведя несколько бессонных ночей, в попытках написать формулу для расчета корректировок, параллельно консультируясь с аспирантами Мехмата МГУ (да, да, не удивляйтесь, на сайтах решения домашних заданий для студентов можно и таких встретить), я создал вот такой калькулятор для расчета корректировок ставок по полу.

Калькулятор корректировок по полу в Excel

Работает он следующим образом: вы подставляете в таблицу справа значения кликов мужчин, кликов женщин, достижения целей мужчинами, достижения целей женщинами, а также значение ставки в Яндекс.Директ для рекламной кампании и получаете значение корректировок отдельно для мужчин и для женщин.

Если вы настроите корректировки по полу в соответствии с полученными значениям, то суммарное значение достижения целей мужчинами и женщинами вырастет. При этом вы останетесь в рамках текущего бюджета.

В таблице слева сразу же дается прогноз: на сколько увеличится количество заявок (в единицах и процентах), на сколько уменьшится средняя стоимость заявки (в единицах и процентах), как вырастет общая конверсия по рекламной кампании.

Не углубляясь в математические дебри, скажу, что принцип работы, основан на формуле, которая является квадратным уравнением с 2-мя неизвестными. Решается оно с использованием функции Лагранжа.

Хотите такую же таблицу? Пишите мне во Вконтакте.

Если у вас несколько десятков, а тем более сотен рекламных кампаний - пользоваться Excel калькулятором будет не удобно.

Поэтому я создал панель мониторинга в Power BI, с помощью которой можно подгрузить данные из Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа по всем рекламным кампаниям в аккаунте, и в автоматическом режиме расчитать корректировки для Мужчин и Женщин, а также проиллюстрировать прогнозируемые изменения соответствующими диаграммами.

Использование панели мониторинга Power BI решает сразу 2 задачи:

  • позволяет визуально оценить эффект от корректировок и рост показателей;
  • автоматически (т.е. мгновенно) рассчитать корректировки для множества рекламных кампаний.

Остается с помощью API Яндекс.Метрики загрузить данные по всем кампаниям в табличную часть Power BI (Power Pivot), а затем на панели мониторинга переключиться на нужную рекламную кампанию с помощью чек-бокса.

Как видно из представленных данных, в рекламной кампании “Кампания 1” мы должны:

  • установить корректировку по мужскому полу + 22% и по женскому полу - 40%;
  • это приведет к тому, что количество заявок вырастет на 5379 ед. или 5,05%
  • при этом средняя стоимость заявки уменьшится на 17 рублей или 4,8%, а рекламный бюджет останется прежним.

Понравился калькулятор для расчета корректировок ставок по полу в Power BI? Пишите мне в ВК - поделюсь.

Я планирую опубликовать еще несколько статей об инструментах аналитики в Power BI.

Голосуйте: о чем написать следующую статью?
7 ежедневных отчетов по Яндекс.Директ в Power BI - то, что не покажет Яндекс.Метрика
Калькулятор корректировок по возрасту и полу для Яндекс.Директ в Power BI
Когортный анализ в контекстной рекламе: 5 практик применения
Показать результаты
Переголосовать
Проголосовать

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Сергей Иваница", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 1, "likes": 12, "favorites": 37, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 60377, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Wed, 06 Mar 2019 17:49:13 +0300" }
{ "id": 60377, "author_id": 133605, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/60377\/get","add":"\/comments\/60377\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/60377"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113 }

1 комментарий 1 комм.

Популярные

По порядку

1

Интересно, но формулу можно было бы и в статье указать как для excel так и power bi.
Ну и дальнейшее расширение еще и на возраст.

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }