26 Questions
¿Cuál es el objetivo principal de construir modelos de regresión?
Predecir la tendencia de la inversión vs conversiones
¿Qué tipo de regresión se puede utilizar para predecir la tendencia de la inversión vs conversiones?
Regresión logarítmica
¿Qué herramienta se puede utilizar para estimar la inversión diaria y predecir las fluctuaciones del CPA?
Data sheet
¿Qué es el CPA en el contexto de la predicción de la tendencia de la inversión vs conversiones?
Costo por conversión
¿Qué es el objetivo principal del análisis de la composición de leads?
Construir proyecciones sobre la composición de leads
¿Qué es el CPL en el contexto del análisis de la composición de leads?
Costo por lead
¿Cuál es el reto principal en la construcción de proyecciones sobre la composición de leads?
Construir proyecciones sobre la composición de leads y CPL
¿Qué es el resultado esperado de construir proyecciones sobre la composición de leads?
Predecir la tendencia de la inversión vs conversiones
¿Cuál es el porcentaje de correlación entre la estimación y el histórico en los últimos 40 días?
60.9%
¿Cuál es el gasto mensual en el que se proyecta un CPL gestionable de $10.00?
$46,500
¿Cuál es el modelo utilizado para proyectar el nivel de correlación entre la estimación y el histórico?
Modelo econométrico de rendimiento decreciente
¿Cuál es la composición de leads NSE AB en el gráfico?
4,140, 4,320, 4,530, 4,710, 4,890, 5,070, 5,220
¿Cuál es el CPL gestionable proyectado en el gráfico para un gasto mensual de $30,000?
$9.88
¿Cuál es la relación entre la inversión y el CPL gestionable en el gráfico?
La inversión aumenta cuando el CPL gestionable aumenta
¿Cuál es el objetivo del análisis de composición de leads?
Entender la estructura de los leads
¿Cuál es el rango de valores del gasto mensual en el gráfico?
0 - $60,000
¿Qué tipo de usuarios se encontraron en los leads obtenidos de Performance Max?
Usuarios menores de edad
¿Cuál es la función del modelo econométrico de rendimiento decreciente?
Proyectar el nivel de correlación entre la estimación y el histórico
¿Cuál es el resultado del análisis de composición de leads?
Un gráfico de Leads Mensuales
¿Qué herramienta se utilizó para identificar leads poco efectivos dentro de Performance Max?
Looker Studio
¿Qué se logró al excluir ciertos temas del inventario?
Reducir la cantidad de leads no gestionables
¿Qué es un ejemplo de formulario de Lead Ad de Meta con lógica condicional?
Filtrar por monto mínimo de inversión para un DPF
¿Qué es el objetivo del Módulo III: Paid Media?
Mejorar la calidad de leads
¿Qué se logró al automatizar el proceso de evaluación de leads?
Reducir la cantidad de leads no gestionables
¿Qué es un ejemplo de análisis de la calidad de leads?
Levantar casos de leads retroalimentados por el equipo de Telemarketing
¿Qué es un resultado del análisis de la calidad de leads?
Reducir la cantidad de leads no gestionables
Study Notes
Análisis de Leads
- Se trabajó con datos históricos de los últimos 40 días para proyectar el nivel de correlación entre la estimación y el histórico, utilizando un modelo econométrico de rendimiento decreciente.
Identificación de Leads No Gestionables
- Se encontró que los leads obtenidos de Performance Max eran de usuarios menores de edad, buscadores de préstamos y gamers que ingresaron desde su celular.
- Se utilizó un dashboard en Looker Studio para identificar alertas sobre leads poco efectivos dentro de Performance Max.
Automatización en Tiempo Real
- Se automatizó la detección de leads de baja calidad en tiempo real, evaluando los casos con telemarketing.
Mejora de la Calidad de Leads
- Se levantaron casos de leads retroalimentados por el equipo de telemarketing, identificando casos cualitativos que generaban leads no gestionables.
- Se trabajó en conjunto con Google para excluir temas del inventario que generaban leads no gestionables.
Exclusión de Inventario
- Se eliminó el inventario de todas las categorías de aplicaciones, afinando la presencia de este formato dentro de la red de display.
Formularios de Lead Ad de Meta
- Se utilizaron formularios con lógica condicional para filtrar leads, por ejemplo, filtrar por monto mínimo de inversión para un DPF (Banca).
Modelos de Regresión
- Se utilizó regresión logarítmica o polinómica para predecir la tendencia de la inversión vs conversiones.
- Se utilizó un data sheet para estimar la inversión diaria de un rango de 30 días para predecir las fluctuaciones del CPA con respecto al consumo de pauta.
Proyecciones de Inversión vs Composición de Leads
- Se construyeron proyecciones sobre la composición de leads y CPL sobre diferentes escenarios de inversión.
- Se identificó una relación entre la inversión y la composición de leads, con un aumento en la inversión que se refleja en un aumento en la calidad de los leads.
Análiza la relación entre variables en series temporales. ¿Cuál es la correlación entre los datos históricos?
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