Анализ рентабельности рекламы и долгосрочной ценности клиентов с помощью Python – это мощный подход для компаний, позволяющий измерить эффективность рекламных кампаний и понять долгосрочную отдачу от продаж своих товаров и услуг своим клиентам.
Используя библиотеки Python для манипулирования данными и анализа, такие как pandas, numpy и matplotlib, компании могут легко рассчитать такие важные показатели, как рентабельность рекламных расходов (ROAS), рентабельность инвестиций (ROI), стоимость привлечения клиента (CAC) и долгосрочная (пожизненная) ценность клиента (CLTV).
Эти показатели позволяют маркетологам определить, какие рекламные каналы и стратегии обеспечивают наивысшую рентабельность инвестиций, что дает им возможность принимать более грамотные решения, основанные на данных, при распределении рекламных бюджетов. Кроме того, благодаря возможности Python анализировать исторические данные о транзакциях клиентов, компании могут оценить CLTV каждого сегмента клиентов и соответствующим образом оптимизировать свои маркетинговые усилия.
Используя Python и Pandas, компании могут автоматизировать процесс анализа стоимости приобретения клиента (CAC) и пожизненной ценности клиента (CLTV), сделав его более эффективным и точным. В этом посте я покажу вам пример кода для расчета этих показателей и их визуализации с помощью языка программирования Python и его библиотек Pandas и Plotly.
