Название: Оценка маркетинговых кампаний с помощью метрик
Стек:
Примечание: Отображение графиков и дашборда не работает даже через Jupyter nbviewer, решением может быть загрузка файла на локальную машину для дальнейшего просмотра. SQL запросы для простоты отображены в markdown формате для демонстрации умения написания запросов.
Оценить, какой из каналов привлечения сработал лучше для приложения по доставке продуктов. Обосновать свои выводы с помощью выбранных метрик и построенных визуализаций.
- Рассчитал ROI для каждого рекламного канала
- Посчитал среднюю стоимость заказа привлечённых пользователей за первую неделю использования приложения с 1 по 7 сентября 2022 года
- Для каждой рекламной кампании посчитал Retention 1-го и 7-го дня у привлечённых пользователей
- Для каждого дня посчитал накопительный ARPPU и затраты на привлечение одного покупателя(CAC)
- По всем метрикам построил графики и написал выводы
- Из графиков построил дашборд
- Построил графики и дашборд
- Выяснил, что:
- Первая кампания имеет положительный ROI, у второй рекламной кампании ROI отрицательный
- По среднему чеку без статистических тестов отличаются ли группы сказать нельзя, но можно предположить, что различия несущественные. Средний чек во второй группе с отрицательным ROI даже немного выше
- Retention почти в два раза выше у первой группы. Пользователи из первой группы приносят нам больше денег
- Для первой рекламной кампании накопительный ARPPU превысил затраты на привлечение одного покупателя (CAC) уже на 5-й день, тогда как для второй кампании даже на 7-й день значение CAC всё ещё превышало значение ARPPU
Вывод: канал привлечения пользователей первой рекламной кампании оказался лучше
