使用SQL实现广告的精准投放

1 提出问题：如何实现广告的精准有效投放。
在推广过程中，优质人群，时间，资源位的确定属于盲测，且市场多变，推广的过程中大量人力财力是无效的投入。通过对推广数据的研究，从人群、投放时间、投放位置等多维度进行点击率数据分析，得出最佳推广方案，从而让推广更高效。
2 分析思路
3 数据来源
阿里天池 https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=56
数据集
user_profile.csv.tar.gz
ad_feature.csv.tar.gz
raw_sample.csv.tar.gz
4 数据理解
4.1 ad_feature.csv.tar.gz
【广告基本信息表】包含846811个广告id的基本信息
4.2 user_profile.csv.tar.gz
【用户基本信息表】包含1062768个用户信息
4.3 raw_sample.csv.tar.gz
【样本人群点击记录表】包含26558961条点击记录。
5 数据清洗
5.1 导入数据
新建数据库–【淘宝推广数据】，将数据csv表格通过navicat 导入数据库：
5.2 选择子集
数据库【淘宝推广数据】包含84611个广告的基本信息，1062768个用户基本信息，26558961个广告点击记录。为构建高效化推广分析模型，保证分析更准确，选择样本用户点击数据较多的广告id进行分析。
5.3 新建表
由于【样本人群点击数据记录表】数据体量是千万级别，SQL检索比较费时，我们筛选表格中广告id710164的点击记录，储存在新建表格【新样本人群点击数据记录表】中。
5.3.1 新建空白表
CREATE TABLE 新样本人群广告点击记录表
(用户id INT NOT NULL auto_increment,
时间戳 varchar(255) NOT NULL,
广告id varchar(255) NULL,
资源位 varchar(255) NULL,
nonclk varchar(255) NULL,
clk varchar(255) NULL,
PRIMARY KEY(用户id,时间戳)
)ENGINE=INNODB;
5.3.2 筛选结果储存在表中
Insert into 新样本人群广告点击记录表
select * from 样本人群广告点击记录表
where 广告id LIKE ‘%710164%’
6 构建模型
6.1 创建视图简化操作
用内联结关联【用户基本信息表】与【新样本人群点击记录表】，创建视图简化后续操作
CREATE VIEW 视图（人群分析） AS
SELECT 新样本人群广告点击记录表.用户id,
from_unixtime(新样本人群广告点击记录表.时间戳,’%Y-%m-%d’) AS ‘点击日期’,
from_unixtime(新样本人群广告点击记录表.时间戳,’%k：%i：%s’) AS ‘点击时间’,
新样本人群广告点击记录表.资源位,
新样本人群广告点击记录表.nonclk,
新样本人群广告点击记录表.clk,
用户基本信息表.城市层级,
用户基本信息表.年龄层次,
用户基本信息表.性别,
用户基本信息表.消费档次,
用户基本信息表.职位（是否大学生）,
用户基本信息表.购物深度
FROM 新样本人群广告点击记录表,用户基本信息表
WHERE 用户基本信息表.用户id=新样本人群广告点击记录表.用户id;
6.2 分析不同资源位点击率
SELECT 视图（人群分析）.资源位,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率
from 视图（人群分析）
GROUP BY 视图（人群分析）.资源位
ORDER BY 点击率 DESC;

从结果可看出，两个资源位点击率差异较少，虽然资源位430539点击率略高一点，但是展现量却不如另一资源位。运营人员应根据推广目的对曝光度以及点击率做合理的权衡。
6.3 多维度分析不同投放时间点击率
6.3.1 每日各时间段点击率分析
SELECT 视图（人群分析）.点击时间,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()100 ,2) AS 点击率,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率1
from 视图（人群分析）
GROUP BY 视图（人群分析）.点击时间
ORDER BY 点击率 DESC;

分析可知得出以下结论：
1.在展现量达到一定体量的基础上，每日的上午10点、下午3点的点击率出现了小高峰；
2.从晚上9点开始展现量提升比较大，但是点击率也在处于上升状态；
3.深夜1-2点点击率超过12%，原因可能是，一方面数据体量比较小，偶然性比较高；另一方面可能是深夜大家还在逛淘宝，购买欲望比较强烈。
6.3.2 一周中每天点击率分析
SELECT DATE_FORMAT(视图（人群分析）.点击日期时间,’%w’) AS 周数,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()100 ,2) AS 点击率,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率1
from 视图（人群分析）
GROUP BY DATE_FORMAT(视图（人群分析）.点击日期时间,’%w’)
ORDER BY 点击率 DESC;

分析总结：由图中可知周六到周一的点击率偏高，展现量也处于不错的水平。运营人员可以根据推广目的结合转化率每日设置溢价。
6.4 多维度分析各人群点击率
6.4.1 各年龄层次人群点击率分析
SELECT 视图（人群分析）.年龄层次,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率.
from 视图（人群分析）
GROUP BY 视图（人群分析）.年龄层次;

从上图可知：年龄层次1,2,5对于点击率偏高，展现量处于不错水平。
6.4.2 各个消费档次人群点击率分析
SELECT 视图（人群分析）.消费档次,
CASE WHEN 视图（人群分析）.消费档次=1 THEN “低档”
WHEN 视图（人群分析）.消费档次=2 THEN “中档”
WHEN 视图（人群分析）.消费档次=3 THEN “高档”
ELSE “未分类”
END AS 实际消费档次,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率
from 视图（人群分析）
GROUP BY 视图（人群分析）.消费档次
ORDER BY 点击率 DESC;

分析可知：高档人群点击率偏低仅有7.13%，估计可能是产品的客单价是109，不符合高档人群购物需求，推广时候应该注意剔除此类人群。
6.4.3 各购物深度人群点击率分析
SELECT 视图（人群分析）.购物深度,
CASE WHEN 视图（人群分析）.购物深度=1 THEN “浅层用户”
WHEN 视图（人群分析）.购物深度=2 THEN “中度用户”
WHEN 视图（人群分析）.购物深度=3 THEN “深度用户”
ELSE “未分类”
END AS 实际购物深度,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率
from 视图（人群分析）
GROUP BY 视图（人群分析）.购物深度
ORDER BY 点击率 DESC

分析可知：用户购物深度对于点击率影响不大。但是深度用户在展现量占据90%以上，点击率仍有9.45%，因此该人群点击率比较稳定。
6.4.4 各职位（是否大学生）人群点击率分析
SELECT 视图（人群分析）.职位（是否大学生）,
CASE WHEN 视图（人群分析）.职位（是否大学生）=1 THEN “是”
WHEN 视图（人群分析）.职位（是否大学生）=0 THEN “否”
ELSE “未分类”
END AS 实际职位（是否大学生）,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率
from 视图（人群分析）
GROUP BY 视图（人群分析）.职位（是否大学生）
ORDER BY 点击率 DESC;

分析可知：用户的职位对于是否是大学生影响不大，商品客单价109属于平价款，被接受程度较高。
6.4.5 各城市层级人群点击率分析
SELECT 视图（人群分析）.城市层级,
COUNT() AS 展现量,
SUM(视图（人群分析）.clk) AS 点击数,
CONCAT(ROUND(SUM(视图（人群分析）.clk) /COUNT()*100 ,2),’%’)AS 点击率
from 视图（人群分析）
GROUP BY 视图（人群分析）.城市层级
ORDER BY 点击率 DESC;

分析可知：第1层级点击率较低，第4层级展现量也比较低，第2层级的展现量和点击率都较高。
7 总结
1.产品分析：产品客单是109，在对应类目这个价格是普通价位，受众较多。对应广告的展现量以及点击量也处于较高的水平。
2.广告资源位分析：产品在两个资源位点击率并无较大差别。
3.广告投放时间分析：每周六到周一产品的点击率较高。每天上午10点左右，下午3点左右点击率较高。可以根据推广需求，及转化率对于这几个时间区间设置溢价，提高该时段的展现，提高整个计划的点击率。
4.投放人群分析：广告对于购物深度，以及职位的人群特性不敏感。对于城市层级，年龄层次，消费档次人群特性比较敏感。研究产品本身特点，推测产品主要消费人群是年龄处于1-2层级，消费能力一般，且处于社会中层的群体。

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