Как правильно применить эконометрические/статистические пакеты в статистике для того, чтобы оценить эффективность контекстной рекламы Яндекс.Директ?
Доброго времени суток! Анализируя статистику по всем кампаниям контекстной рекламы Яндекс.Директ (клики,сред.цена клика,расход,CTR) ,а также имея на руках google analytics и некоторые данные по звонкам->заявкам->продажам... можем ли мы составить регрессионную модель, постановить некоторые гипотезы, построить прогноз на будущее и т.д.
Цель дипломного проекта - понять эффективность вложения денежных средств в контекстную рекламу Яндекс.Директ (возможно применение в eviews,statistics,язык программирования R и т.д.). Помогите разобраться с данной проблемой. Возможно, кто-то занимался анализом этих данных. Может, у кого есть какие-то идеи. Либо подскажите источники/литература/практические кейсы и т.д.
А как насчет того, чтобы прибегнуть к анализу данных/data mining,в том числе построить воронку продаж. А также используя регрессионный анализ временных рядов оценить модель и построить прогнозы на будущее,например спрогнозировать конверсию(сезонность за год).
Конечно Вы можете сделать прогноз. Например, если у вас есть статистика за последние 3 месяца, то Вы можете построить прогноз с учетом истории запросов. Т.е. Вы можете по каждому запросу выявить сезонный коэффициент и выполнить корректировку по месяцам.
Также Вы можете использовать когортный анализ в Google Analytics. На самом деле ничего сложного, просто много рутины ))