基于某网站AdWords付费广告调查对美国和加拿大广告支出模型的建立和分析

发布时间：2017-05-16 21:04

  本文关键词：基于某网站AdWords付费广告调查对美国和加拿大广告支出模型的建立和分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：某网站的AdWords是一种在该网站及其广告合作伙伴的网站上快捷简便地刊登广告的方式。每天都有日益增加的用户在该网站上进行搜索,并在该网站相关的网上浏览网页,这时用户在AdWords投放的广告会随搜索结果一起显示。AdWords希望通过营销活动发掘到新的广告用户。从市场营销的角度来看,公司做品牌的推广活动不再是仅仅追求知名度,而是更多希望得到即时的效益,从有效的营销手段逐步转变为有着紧迫营销需求的主体。并且随着网络的发展,在数据量、数据处理能力和技术方面取得较大成就,人们的思维方式、商业营销模式等诸多方面被促使发生革命性的变化。因此,应用客户关系管理(CRM)和数据挖掘工具是实现利润最大化路上必不可少的。这项研究的目的是开发AdWords广告服务潜在客户的评分模型,也就是,根据广告支出作为判断是否作为市场营销执行目标的依据,从而在了解潜在客户特征的基础上执行精确的目标营销。这样可以降低营销成本和提高市场的效率和效益。根据该网站对潜在客户的定义,在美国、加拿大的公司广告支出缺失值较多的情况下,利用已有数据分别对两个国家建立模型并做出预测,进而发掘出了潜在客户的特征。为此,本文首先回顾了目前的客户关系管理,介绍了数据挖掘现状以及几种常用的数据挖掘和统计方法,探讨了建模步骤和数据处理的方法,然后采用Logistic回归和线性回归相结合的评分模型处理客户数据。本文的研究工作及结论包括：1)为了提高响应率和响应质量,建立了一种响应-支出的两阶段模型,获得了公司广告支出的期望值；2)利用所得到的数据建立Logistic模型,找出潜在客户的特征,现体现潜在客户特征的变量多与公司行业有关,并且模型效果较为显著,可使营销活动达到事半功倍的效果；3)最后根据模型结果,为AdWords的营销团队挑选潜力客户提供依据和意见,挑选出潜在客户,作为其进行营销活动对象。
【关键词】：市场营销 数据挖掘 潜在客户 评分模型
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;F49
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 简介8-9
• 1.2 文献综述9-11
• 1.2.1 客户关系管理和数据挖掘9
• 1.2.2 评分模型9-11
• 1.2.3 数据挖掘工具11
• 1.3 本文主要工作11-12
• 1.4 本文结构组织安排12-13
• 第二章 建模方法及理论介绍13-24
• 2.1 Logistic回归模型的基本知识13-16
• 2.1.1 Logistic模型简介13-15
• 2.1.2 Logistic模型的参数估计及算法实现15-16
• 2.2 线性回归16-21
• 2.2.1 多元线性回归模型形式17-18
• 2.2.2 多元线性回归模型的基本假定18-20
• 2.2.3 多元线性回归模型的显著性检验20-21
• 2.3 统计量简介21-23
• 2.3.1 混淆矩阵21-22
• 2.3.2 ROC曲线22
• 2.3.3 Lift(提升指数)22
• 2.3.4 C统计量22-23
• 2.3.5 十分位分析23
• 2.4 小结23-24
• 第三章 建立模型24-41
• 3.1 数据来源以及建模数据24-25
• 3.2 美国模型的建立与分析25-33
• 3.3 加拿大模型的建立与分析33-40
• 3.4 小结40-41
• 第四章 总结与展望41-43
• 4.1 结论41-42
• 4.2 展望42-43
• 参考文献43-45
• 致谢45

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 孙尚拱;;Logistic回归的近况与评述[J];中国卫生统计;1986年03期

  本文关键词：基于某网站AdWords付费广告调查对美国和加拿大广告支出模型的建立和分析，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：371905