电商平台为提升商品销量和收益，广告推送投放是最常见的方式。然而，评估广告效果却是一项挑战。点击率是衡量广告绩效的关键指标。通过对比广告点击率与基准点击率，可以量化广告效果。对电商平台而言，精准投放广告至高价值用户，或针对反馈不足的用户推出业务方案，至关重要。以下以阿里云天池公开数据集为例，介绍如何通过数据分析来评估电商广告投放效果。
分析过程中，我们将使用FineBI工具，跟随老李一起实操。
业务背景：从广告主角度，点击率可比较不同广告渠道的绩效。通过对比横幅广告和视频广告的点击率，了解广告市场变化趋势，决定投资重点。
在浏览广告的用户中，产生点击行为的用户具有更强的购买意愿。分析这部分用户的类型和特征，有助于提升广告效益。使用BI工具可以整合数据，并通过可视化方式展示，便于制定业务策略。
思路分析：包括用户画像和广告分析。用户画像通过分析用户属性和行为特征，提取不同类型用户，实施相应投放策略。广告分析则关注曝光量、点击量和点击率的变化趋势，调整投放策略，提高效率。
具体实操：从数据处理开始，搭建数据表和关联模型，进行可视化数据分析。包括用户画像分析（属性分布、行为特征分布、广告点击RFM分析）和广告投放效果分析（概况统计、时间维度变化趋势、广告商品价格分析、投放效果分析）。
通过FineBI工具量化广告效果，结合平台内其他行为，确认高点击率与用户价值增加之间的联系，提高广告主对不同广告渠道或形式的应用效果认知，调整投资布局。
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