⑴ mp广告是什么意思
mp来源于微信公众平台域名，所以mp广告指的是微信公众号广告。
拓展资料
作为经济的晴雨表，经济复苏广告市场自然会同步复原。但疫情对于营销市场的作用力和催化力，却在数字化、新媒体、新消费等领域，呈现出持久而深远的影响。2021年，互联网营销模式预计依旧将飞速发展，面对新冠疫情的冲击和重重困难，互联网媒体不仅将呈现出极大的韧性，还将继续颠覆了新媒体，造就了一批新锐品牌。
我们基于广告投放数据、媒体活跃用户数据，并结合公司的财报数据等综合数据估算出各重点广告媒体的2020年移动广告收入金额，详细解读2021年媒体发展趋向、各类媒体渠道性价比，品牌投资洼地等，为各谨雀位广告主更合理地投放广告媒体资源提供一些参考。
2020年数字媒体投放呈上升趋势，增幅收窄中关村互动营销实验室数据显示，2020年中国互联网克服全球疫情的严重影响，互联网广告全年收入4971。61亿元（不包含港澳台地区），比2019年度增长13。85%，增幅较上年减缓4。35个百分点，仍维持增长态势。
2020年中国互联网营销市场规模预计约为5,494亿人民币，广告与营销市场规模合计约为10,457亿元。从广告形式收入占比情况看，展示类与电商广告维持了2019年闭粗的市场份额，搜索类广告持续势微，市场占比连续两年下滑至13。4%，相比之下在短视频的强力助攻下，视频类广告继续强势增长，年增速达45。4%。
电商平台牢牢把控广祥态早告渠道头把交椅，其占据市场收入总量的三分之一。由于短视频端的高速增长，视频类平台广告收入市场占比同比大幅增长64。91%至18。17%，其取代搜索类平台成为第二大类别广告平台。
搜索，新闻资讯、社交等类别平台广告收入市场占比均出现了不同程度的下滑，其中搜索类平台连续两年在广告收入与市场份额两方面均出现下滑。
⑵ 微信MP小程序广告投放入门&简述
微信MP既可以客户自己直投，也可以找广点通代理；
新账户需要在资质管理添加公司资质和行业资质；
主要和大家分享「小程序banner广告」和「小游戏视频广告」两种形式。
需注意的是，每天最少投放时间为12小时。
笔者一般习惯将时间设置为 10 点- 24 点，这样第二天早上可以看到前一天的数据来决定继续投还是关闭，如果设置全天投放的话，等第二天早上到公司的时候可能已经消耗了预算的一大半了。
主要注意的是兴趣行为这一个维度的定性，区分兴趣和行为的区别，并结合产品挑选出合适的便签。
更多人群信息这里的每一个属性都很重要，需要认真评估对投放的影响和对游戏数据的影响。
例如：低学历用户分享率高，iPhone 用户付费能力强，Wifi 状态下的视频广告播放完成率高等。
「排除营销」和「自定义人群」这个功能我们之后再结合定向详细介绍。
最低出价为 0.5 元，一般建议 0.5 元尝试即可，实际点击单价每日可通过 来计算，点击单价会波动，跟市场环境有关。
除非是热门定向、抢量困难以及需要迅速提高消耗的情况下，一般不必提高出价。
根据自身投放需求设置预算，在需要短时间内快速起量的时候，可以提高预算，但是注意及时调整到合适值。
注意：需要选择了地域以后才能设置预算及出价，如果发现这两个框点不了，说明没有选地域。
图片规范主要为文案不宜多，色彩不宜过多且对比过于强烈。
微信对于图片的审核还是较为宽松的，自己多去尝试即可了解其规范和尺度，微信后台也有相关文档可以阅读审核规范。
视频广告的预算 1000 元起步价，按 CPM 收费根据城市不同分为三个档位。
需要注意的是，不同档次的城市不能选做并集，单条广告只能选择一种类型的城市。
需要注意的是，视频大小不超过 3.5 mb，以及最好使用竖版素材；
文案必填且重要，广告结束页非必须，有则最好。
人群管理是我认为非常重要的功能，既可以用来做精准定向，也可以做排除营销，非常好用。
通过导入各种号码文件生成一个人群包，注意在命名的时候写明信息（如 IMEI-游戏名-付费过的用户），以便日后使用的时候方便区分。
需要注意的时候，openid 主体需和账户主体一致；上传后系统将会校验及审核，大约需要2-3小时左右，并非即传即用。
点击后将跳转至腾讯广告的 DMP 后台
这里只先强调一个功能，即广告受众，日后的文章将结合其他内容一起介绍这个功能。
微信 MP 投放小程序广告的基础入门就先到这里了，微信的广告后台功能简洁明了且易入门，上手快，试错成本低，大胆去投吧，多熟悉后台及官方文档。
⑶ 单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析
你好！单个商品的分析相对简单，你可以从时间、空间和人三个维度进行分析，比如时间可以做同比和环比分析，空间就是这个商品的销售渠道对比，哪个渠道的投产比更高，人的话，就是看谁的销售业绩更高，然后找找原因，看有没有什么共性的。如果是网上卖的商品，可以看下点击率，流量是从哪里来的 ，哪个渠道的转化率更高，哪个渠道购买的产品更多一些（客单价），还有停留时间，跳出率，浏览深度等指标。
⑷ 广告投放背景粉丝的重要维度
其实公众号粉丝的一个购买的能力及关注度会影响商品投放的一个回报率，因此我们也需要重视公众号粉丝的构成，这样在互动数据模块可以直观地展现公众号运营和粉丝之间的互动，并且也能透露出其公众号粉丝的消费倾向。同样的可以以一周或者一闷纳个月的时间维度切换查看，则可以了解到与粉丝间的互动情况以及活跃情况，而与粉丝之间的各种互动洽洽能够体现公众号与粉丝之间的活跃度。如档罩并果一个公众号的粉丝活跃度很高，粉丝黏性大，并且与我行迹们产品也很契合的话，那么我们就可以来进行方向大胆的去进行投放了。
⑸ 亚马逊广告怎么分析
亚马逊广告投放过程中产生的数据非常多，后台的各项报表也很繁杂，数据量少的可以自己制作Excel表格进行分析，不过当数据量多起来之后，想要的靠人工做到精准分析就很难了，这个时候就可以借助合适的工具，例如积加ERP的广告分析功能，来得到更精益、更高效，快速整合自己想要的数据。
广告分析功能主要分为ASIN表现和关键词表现，卖家可基于ASIN或关键词维度来查看不同的广告投放表现，为精细化的广告投放提供直观的数据参考。
在“广告分空培析-ASIN表现”中选择ASIN、店铺/站点和时间段后，卖家可直观对比不同ASIN的整体广告表现，还可展开查看单个ASIN，对比该ASIN在不同活动中的表现数据，快速筛选出表现不好的广告活动，及时优化该广告活动下的ASIN投放，有效降低ACOS，减少无效投放。
在“广告分析-关键词表现”中支持查看对比商品所投放的所有关键词的表现，在开启的广告活动中，可把所有投放的关键词做效果对比，找出最优质的关键词，加大投放；而表现不好的关键词则暂停投放，让广告预算得到更高效地利用。
广告分析功能将广告表现数据进行横向聚合，给卖家提供不同的分斗弯唯析维度，方便卖家在某广告活动内纵向深入分析的同时，能跨闹猜广告活动和广告组进行横向的数据对比分析，为广告的精细化投放提供了更精益的数据参考，很多跨境电商卖家投放广告时都会借助积加ERP这款工具。
⑹ 微信 MP 小程序广告投放进阶
本篇笔者将从广告计划的四个操作维度「投放时间」「素材」「定向」「出价及预算」进行讲解。
流量高的时段即广告消耗快的时间段，分别为早高峰、中午、晚高峰、睡前两小时。
当出价和定向合理时，这几个时段的消耗较快，并且此时导入的用户分享裂变率较高。
12之后导入的用户分享裂变率降低（大家都睡觉了），但凌晨的用户较便宜。
当出价和定向合理时，且度过广告创建的第一天后，0 点 - 9 点间往往能消耗几千上万块，因此当你处在各种尝试新广告的时候，务必注意这一点，不然第二天到公司看数据的时候发现这个定向效果不好，但是已经消耗了很多钱出去了。笔者个人的解决办法就是，设置 0 点 - 10 点暂停投放。
周日买入的用户次留较低，这个较好理解。
微信的 banner 广告没有关闭按钮，只有举报按钮，因此素材不吸量罢了，如果再引起用户反感且无法关闭，只会造成更坏的体验和印象。
素材注意左上角和右下角的内容会被挡住。
素材的文字不宜过多，几个字的 Slogan 加一个带有游戏名的 LOGO 最多了，首先因为微信对于素材的文字要求是不宜多的，笔者之前试过的两行十个字文案的素材被拒了，其次因为 banner 的特点，文字反而并不重要，并且多了会占据过多版面，导致内容变少，效果反而差了。
同一张素材的生命周期最多为一周，除非换定向换一批用户，因为 banner 广告的曝光本身已经足够，小游戏用户的生命周期也就三五天。
如果游戏的知名度很高或者游戏名字很吸量，可以尝试在素材中加上 LOGO 。
美术风格建议和游戏画风相一致，内容要直观，除非有自信自己的游戏足够能留住用户，不要怕没有曝光，而要担心广告转化率太低，毕竟小游戏的用户流失，只需要一秒钟的时间。
素材一般是游戏截图式和宣传玩法式两种。
修改素材创意需要审核，修改定向和预算出价不需要；审核时间一般为工作日早上 9 点至晚上 8 点左右，一般白天建的广告，2 小时左右可以审核完，周末也有工作人员会审核素材，但是时效会降低，注意把握上新创意的时间。
视频广告以 CPM 展示数收费，也就是说点击率越高，成本越低。同游戏，视频广告的用户成本一般是 banner 广告的 2 - 3 倍，但视频广告买入的用户质量远高于 banner 广告。视频建议竖屏为主，效果更佳。但因为成本较高，回收能力一般的游戏不推荐。
PS：banner 广告的防作弊点击逻辑是，用户点击 banner 跳转至新的应用后再返回之前的页面，此 banner 会被刷新，不会连续向用户展示同一广告。
定向是最能够决定投放数据派和的一个因素，精准定向能带来目标用户，并同时能大幅降低成本，反之对应的是通投。
通投即为不对用户的行为和兴趣进行筛选，只对属性做简单设置。适合通投的游戏有老少皆宜的泛品类游戏，如棋牌、猜词、竞猜等。
精准定向并不意味着跑不出去的窄定向。需要熟悉行为和兴趣的区别，结合产品的特点及用户画像，分析目标用户经常做什么（行为）喜欢什么（兴趣），「10 个行为 + 10 个兴趣」的定向并不一定效果会比「2 个行为 + 2 个兴趣」的定向更宽、效果更差。行为兴趣的数量不重要，重要的是抓住目标用户最关键的那几个行为兴趣即可，需要不断的测试和优化。
通投的成本较低，适合需要大量买量且不考虑 ROI 的情况。
安卓用户的分享裂变率更高，但 IOS 用户的次留和 ROI 更高。
当用户处于 WiFi 状态下时、以及用户的手尘逗盯机价值较高时，「点击-新增」的转化率自然较高。
关键词可以使用同类型游戏的名称或者竞品名称，也可以结合一些产品用户特点巧用关键词，如传奇游戏可以用“成龙”、“成龙代言”，休闲游戏用“赵丽颖”、“明星推荐”等。但是关键词的关联度和重要性指坦较低，推荐尽量使用平台给的兴趣行为标签，关联度及准确性更高。
地域和年龄也根据产品特定和用户画像做选择，也需考虑到学生有节假日影响、老年用户付费率低等特点。
保证账户余额充足，一般余额是广告预算的 2 倍及以上，才可保证正常消耗。
低单价的情况下，广告通过后的 2 - 3 小时消耗为 0 为正常现象，可耐心等待，微信 MP 一开始起量较慢。需要量级的时候，可以同时多建几条的计划一起跑。提高预算也可以非线性地提高消耗速度，但记得消耗到目标量级时把预算改回来。
点击单价能反应大盘的同品类游戏的竞争情况。
简单来说，就是对曾经点过此条广告计划的用户进行「再次投放」或者「不再投放」，注意是这对此条广告计划生效，对其他的广告计划不影响。
应用到实际中：
再营销：当有同品类的新游戏需要投放时，可以继续使用此条计划，选定再营销，将曾经点击过广告的“潜在用户”再投放一次广告。
排除营销：当某几条广告计划用了很久，且定向也用了很久，从广告进来的老用户逐渐增多，影响了新增成本和 ROI ，那可以使用排除营销来对老用户进行广告去重。
如果通过导入某批用户的信息（如 IMEI、手机号、Openid 等）来生成一个人群号码包。
用户可以是游戏的优质用户、流失用户、注册用户等等，通过将具有某一特征的用户集合成一个人群包，实现精准的定向或者排重。
实例：笔者操作过曾经有一个小游戏的视频广告，使用了 Apk 游戏的 IMEI 号去定向投放后，单用户成本降低了 200%。
甚至可以用小程序 Banner 广告来投 Apk 游戏，用人群包功能来大幅降低成本。
总之，善用自定义人群包，多尝试，会有意想不到的效果。
上篇文章有介绍，在DMP后台里，可以在「广告受众」里将点击用户进行分析和集合
上篇文章有介绍，在 DMP 后台里，可以在「广告受众」里将点击用户进行分析和集合。
这个功能可以将整个账户里，点击过某些广告的用户全部打包成一个集合并进行洞察分析，并且这个广告受众的人群包是可以在广告计划里面进行定向投放或者去重的。
结合广告受众的洞察分析以及对这批广告受众的二次操作，可以再次提高广告的精准度，这个广告受众是「再营销」和「排除营销」的加强版。
投放产品，和产品好坏离不开关系，在不断提高和优化数据的同时，也要反过来驱动产品的迭代优化。
例如“点击-新增”的转化流失中，除了素材创意原因时，游戏的 Loading 是否过长，服务器响应是否过慢；并且在投放过程中，多观察到一些优秀的竞品，也应该反馈给产品，提高产品的付费能力，投放也才能够持续下去。
小游戏的用户来得很容易，流失得也很容易，只需要右上角点一下，用户就离开了，因此避免给用户巨大的落差感。
⑺ 服装商品数据分析怎么做动态可视化模板来了
假设服装销售管理者想对公司所售卖的服装商品进行调整，为了让商品更好地适应市场，更好卖，以达到服装商品的最大售罄率，需要对各项指标数据进行分析。在分析过程中，如何能直观知道各个门店的服装销售情况？哪些门店收入情况最好？哪些门店最差？历史的销售趋势如何......
如图所示，管理者可快速掌握公司的收入、毛利、数量、订单数等数据指标情况，且还能从时间、区域、门店等维度对商品进行进行交叉分析，帮助管理者更深入了解服装商品的销售情况，以便对服装商品进行调整。
1、时间维度
时间维度是进行商品数据分析的一个重要维度，包括年、月、季度、周、天等。我们可以透过时间维度的筛选分析该某个时期内的服装商品售卖趋势是上升还是下降了，并进一步通过筛选查看上升或下降的原因。
2、客户维度
客户最为销售的对象，对其分析，可以进一步的分析不同客户的销售贡献，并可对客户划分明细等级，以采取不同的销售策略。（比如我们之前分享的客户价值分析模型-RFM模型分析）
3、区域维度
例如，省、市、区、商圈（门店）等，可以通过不同区域或门店的筛选查看公司的销售情况，帮助管理者更好地掌握不同地区、门店的销售数据情况，哪些区域、门店销售情况理想，哪些不理想等等。
4、商品维度
销售分析的最细维度之一，很多维度可以通过商品这一维度进行交叉分析。比如，通过时间分析不同服装商品的售卖情况，通过门店看服装商品的销售状况等等。
1、趋势分析
例如，分析服装商品年度、月度的销售额趋势走向。
2、对比分析
例如，通过同种商品不同时期的对比分析，更能了解该商品对公司销售收入的贡献程度。
3、结构（占比）分析
例如，可以分析不同区域的销售收入占比、不同服装品类的销售结构等等。
4、比率分析
例如，可以计算销售业绩达标率、业绩增长率、毛利率等比率的情况，并通过不同维度进行分析。
......
更详细的分析方法，可参考我们之前分享的财务报表分析方法。
⑻ 广告投放统计什么数据分析
广告投放数据分析抄，主要是为了监控效果，以及优化后续的投放策略。广告效果指标分很多，每一种监测指标反映不同的数据效果，比如二跳率、到达率、曝光量、点击量、广告受众地域分布等。
同时投放的维度不同监测的指标也不同。比如以推广品牌为目的，重点关注点击量、点击用户数、点击IP数，以及到达量、到达用户数 ；以引入流量为目的重点关注到达量、到达用户数、二跳量以及总浏览量；以引导用户参与活动为目的重点关注转化量、转化用户数；以促进销售为目的重点关注转化明细。
⑼ 广告优化师要从哪些维度复盘数据
1.账户层级
1、曝光平滑：检查最近消咐铅费是否稳定，每个账户都有自己的消费惯性
2、多开账户：只要创意与素材不同，账户之间流量不影响，而且会有意想不到的收获，比如，数据更准了，量更大了
目前经过实践得知，虽然营业执照一样，但开出的不同账户，人群还真不一样，消费、展现等都不一样
3、新开户：在所有办法用尽的情况下衡扮好仍然无法起量，或者老账户跑的时间长了，消费很难忽降或者忽升时，可以新开账户
4、账户预算：预算设置要比实际预算上浮10%-20%
2.广告组层级
1、是否设定预算，预算是否足够?
2、是否广告组下计划过多？
3、广告组下的计划是否产生流量竞争？
3.计划层级
1、定向
账户刚开始要先定向，然后账户跑出模型后，再用系统推荐，后期也只用系统推荐就可以了
如果有相关媒体包或行业包，可以选择投放拓展定向人群包，但是拓展出好效果的概率比较小。
2、可以开启衍生计划，开启后，表现较好的素材会新建一个计划，暂停状态需要我们手动开启
3、改变：常规投放、放量投放
不能改变创意、价格的情况下采用
放量投放如果太快，可以降价或者选择常规投放
4、时段
最好是全时段投放，当头条的竞争太大的话，可以设置不同的时段，一般抖音的高峰时段为8-9,12-14,18-23。
5、转化目标：
量少，有效率相对高，因为只选一个，系统更容易达成条件
多转化目标——越多，系统更容易起量
可以勾选信息确认、加为好友、高潜成交选项
01.飞鱼的标记影响准确性，不要标记错了类型，选择了表单提交才会在最下方出现深度优化方式。
02.标记的类型要浅，浅了量才打，才容易起量
03.表单提交+深度转化目标对跑量影响小，直投深度转化目标对跑量影响大但效果最好
6、付费方式
出价方式优先程度排序：OCPM、自动出价、CPA（能来就来，来不了就算了，作为辅助手段，先建几个计划），一般不用CPC和CPM的出价方式。
01.自动出价——最容易起量，成本不可控，对素材要求高，预算直接影响成本，预算不要太高，预算越高，成本越高
02.自动出价是没有赔付的，控制成本最重要的手段是预算
03.成本高就是创意问题，换创意重新投放，可以选择原计划跑的好的素材换片头换片尾重新剪辑
7、出价
优缺培化账户的目的是降低出价或者出价不变，轻易不要改出价
老计划在衰减期，需要提高出价的5%，以期仍保持现有计划模型
消耗不出去，不要过多且频繁加价，采用本解决方案尝试或者换户
当账户用手动出价出到最高不能接受的时候，再用自动出价
一个新账户上来先用ocpm，别先用自动出价，因为系统还不知道你这个账户要什么流量
8、预算
计划不能频繁修改预算，这对模型的影响很大，修改的话，他会重新根据你的预算给你找流量
9、其他
01.多计划冲量和新建计划，任何表现不好的时候都适用
02.想要增大量，需要多建分组与计划，理论上说，计划的更新频率越高，效果越好
4.创意素材
1、多上新素材：重新上图片、视频，制作一个全新的，勤换素材，账户表现较好
2、多版位投放：头条和抖音可以放一起投放，不起量的时候，要多版位投放，跑出来后，哪个版位效果最好，再单独做创意，一开始就分开不好起量
前期的时候可以把今日头条抖音火山小视频西瓜视频都选上，因为今日头条可以把竖版视频剪切成横版视频，而且前期的时候要给流量。
3、多跑不同样式：竖版视频、大图、横版视频、三图和小图，小图一般别人不跑，偶尔会有意外收获。
4、抖音高级创意—磁贴，可以提高点击率和转化率
5、抖音评论是可以管理的，可以自己留言，然后置顶
6、账户稳定期的时候加软广，停用硬广
7、衰减期：要在老计划，新增创意
5.着陆页
1、着陆页加验证码，头条必须加全量验证码，不然假量太多，可以用于解决质量太差问题。
2、更换样式：换不同首图，换不同的优惠方式或者是套餐类型，以数据表现形式的着陆页。
经常会看到一些优化师为了转化而发愁，其实当转化不好时，真正需要做的是去复盘每一项投放流程，然后针对性学习、优化之。
⑽ 淘宝平台广告点击数据分析报告
本篇数据分析报告全文约3900字，阅读大约需要10分钟
数据源： Ad Display/Click Data on Taobao.com
这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据，本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常，进而给运营团队提出建议
评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数，可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容，只有广告被点击，后续转化为购买行为才会发生。
把广告的点击人数指标拆分数汪：
广告点击人数=广告展示数 x 点击率
而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响；不同人群对不同类别商品有着不同的喜好，从而影响广告的点击率。
在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。
因此本次分析就针对 【点击率】 这一因素进行分析
从“广告”和“用户”两个角度进行分析：
原始的数据集中包括三类数据，具体数据对应属性如下：
为了方便分析，抽取其中的部分字段作为分析。
从raw_sample数据集中抽取：用户ID、广告ID、是否点击
从ad_feature数据集中抽取：广告ID、类目ID、广告商品价格
从user_profile数据集中抽取：用户ID、年龄层、性别、购物层次
将三张数据表，组合到一张表中
得到一张记录了用户-广告信息表
1、源数据中还有许多的缺失值，将性别和年龄层字段中为空值的记录删去
2、查看数据薯灶仔中的异常值，并将异常值删去
查看广告商品价格字段的属性值范围：
还是存在数据值过大的异常值
为了方便分析对价格字段进行切分，选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析
切片之后仍保留了751570条记录
对于广告商品价格字段，每个广告的商品都有各自的价格，根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。
（0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元...）
将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类，并计算不同价格区间中广告的点击率情况。
从图中发现，所有价格区间商品的点击率都在5%左右，其中广告商辩祥品价格在100元以下的广告点击率最高，为5.92%；
看到价格较低的广告商品点击率更高，我们一般认为是对价格敏感的浅层用户（免费用户）在这方面的点击率更高，而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户（付费用户）则更在意购物时的体验以及商品的质量。
为了验证以上说法，我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户，再通过数据验证。
查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成
从用户分布可以看出，在点击了100元以内广告商品的用户中，深度用户的比例更高，占比81.6%，而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。
由于广告的类别数量众多，大部分类别的广告只有1-2次的展示，数据样本太小，因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。
可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高，而类别4385广告的展示数虽然有10000+，但是点击数、点击率却是最低的。
计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格
而点击了类别4385广告的商品的平均价格为：
两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析（1），价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在5.29%，而类别4385则只有3.61%。
这说明：广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素
先来看看类别4385被哪些用户看到了
可以看出，类别4385的广告，主要是被推荐给了男性用户，而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。
并且女性对这类商品的广告兴趣不高，点击率只有2.75%，是造成类别4385广告点击率低的主要原因。
来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异
（年龄字段含义：0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4：40-50岁、5:50-60岁、6：60岁以上）
从统计的数据可以看出，类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户，尤其是60岁以上男性兴趣最高，而女性用户对这类广告商品兴趣低。
结合a、b的分析，受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品，推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品
男女比例约为：1：1.6
男女广告点击数的比例约为：1：1.7
因此，总体上女性的点击数要多于男性，但两者的点击率基本一致。
可以看出，大部分类别中，女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。
只有类别4385、类别4505，这两个类别的广告，男性的点击人数要超过女性的点击人数。
男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的，女性的点击数大约是男性的4倍。
不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异，对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系，来制定不同的投放策略。
这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类，并基于RFM模型来对用户价值进行划分。
这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格，这3个指标来作为判断用户价值的标准
这里将所有用户分成5类，来代表用户价值的高低。
注：三个特征在聚类时都进行了特征的标准化
因此，我们可以出：群体5对广告的接受程度最高，非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品，对购买高价商品抱有极大兴趣。
根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现，将用户划分为5类客户。
（1）重要保持用户
（2）重要发展用户
（3）重要挽留用户
（4）一般用户
（5）低价值用户
根据聚类结果，对应上述五类客户类型，进行匹配，得到客户群体的价值排名：
根据结果，我们可以发现5类用户的分布如图所示：
把上述的分析过程中的小结正例出来，得到分析结论，并综合所有的结论提出建议：