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Questions and Answers
¿Cuál es el objetivo principal de construir modelos de regresión?
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¿Qué tipo de regresión se puede utilizar para predecir la tendencia de la inversión vs conversiones?
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¿Qué herramienta se puede utilizar para estimar la inversión diaria y predecir las fluctuaciones del CPA?
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¿Qué es el CPA en el contexto de la predicción de la tendencia de la inversión vs conversiones?
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¿Qué es el objetivo principal del análisis de la composición de leads?
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¿Qué es el CPL en el contexto del análisis de la composición de leads?
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¿Cuál es el reto principal en la construcción de proyecciones sobre la composición de leads?
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¿Qué es el resultado esperado de construir proyecciones sobre la composición de leads?
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¿Cuál es el porcentaje de correlación entre la estimación y el histórico en los últimos 40 días?
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¿Cuál es el gasto mensual en el que se proyecta un CPL gestionable de $10.00?
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¿Cuál es el modelo utilizado para proyectar el nivel de correlación entre la estimación y el histórico?
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¿Cuál es la composición de leads NSE AB en el gráfico?
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¿Cuál es el CPL gestionable proyectado en el gráfico para un gasto mensual de $30,000?
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¿Cuál es la relación entre la inversión y el CPL gestionable en el gráfico?
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¿Cuál es el objetivo del análisis de composición de leads?
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¿Cuál es el rango de valores del gasto mensual en el gráfico?
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¿Qué tipo de usuarios se encontraron en los leads obtenidos de Performance Max?
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¿Cuál es la función del modelo econométrico de rendimiento decreciente?
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¿Cuál es el resultado del análisis de composición de leads?
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¿Qué herramienta se utilizó para identificar leads poco efectivos dentro de Performance Max?
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¿Qué se logró al excluir ciertos temas del inventario?
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¿Qué es un ejemplo de formulario de Lead Ad de Meta con lógica condicional?
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¿Qué es el objetivo del Módulo III: Paid Media?
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¿Qué se logró al automatizar el proceso de evaluación de leads?
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¿Qué es un ejemplo de análisis de la calidad de leads?
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¿Qué es un resultado del análisis de la calidad de leads?
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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.
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Description
Análiza la relación entre variables en series temporales. ¿Cuál es la correlación entre los datos históricos?
