El promedio simple está bien, pero los histogramas de sus datos de CPC pueden ayudarlo a comprender mejor los puntos de datos atípicos. Esta es la primera parte de una serie de tres partes sobre las herramientas de distribución de datos de Bing.
En el campo de la inteligencia empresarial, y específicamente, el BI extraído del rendimiento de búsqueda, los promedios son ubicuos. El costo por clic, el costo por adquisición y la posición promedio son métricas que deberían venir a la mente de inmediato, pero otras, como el valor promedio de los pedidos, también están en la mala hierba.
No hay nada intrínsecamente malo con un promedio simple, pero en muchos casos pueden ser inútiles o engañosos debido a su susceptibilidad a la influencia extrema de puntos de datos atípicos. Para ilustrar brevemente el punto, considere una cartera de diez palabras clave. Nueve de esas palabras clave tienen un clic cada una, todo a un costo de $ 1. La décima palabra clave también tiene un clic, pero esta tiene un precio de $ 6. Esto lleva el CPC promedio de la cartera a $ 1,50, lo que es una ofuscación de mucha información importante.
Por supuesto, las carteras son generalmente mucho más grandes que diez palabras clave, y con la escala también crece la oportunidad de que los promedios enturbien las aguas de sus análisis. Como tal, el objetivo de esta serie de tres partes es ayudarlo a sentirse cómodo pensando en sus datos con respecto a distribuciones, lo que le ayudará a aportar más información y contexto a sus métricas de inteligencia empresarial y le ayudará a depender menos de los promedios.
Comencemos destacando la diferencia entre una vista de resumen y una vista de distribución, avanzando con el CPC como ejemplo. A continuación, se muestra un método estándar para visualizar el rendimiento de CPC durante un solo mes.
Pero podemos desbloquear inmediatamente mucha información sobre este mes segmentando el informe de palabras clave que extraemos de la interfaz de usuario de Bing por día. Dado que estamos trabajando con datos de CPC, queremos eliminar cualquier línea de pedido del archivo de Excel que tenga cero clics. Una vez que hagamos eso, seleccione todos sus datos de CPC para el mes y cree un histograma.
Nuestro gráfico resultante está a continuación:
El histograma es una visualización común para distribuciones de datos. Cuenta con un eje x agrupado, lo que significa que cada marca en el eje representa un rango de valores. Cada vez que se representa un valor en el conjunto de datos, se agrupa en consecuencia. El recuento acumulativo de valores dentro de un rango determinado se denomina frecuencia y se representa en el eje y.
A continuación, calcule la media y la mediana de sus datos de CPC. En Excel, consiga esto usando la función = PROMEDIO () para la media y la función = MEDIANA () para la mediana.
Recuerde que nuestro CPC promedio para el mes fue de $ 6.82. Nuestro CPC medio es de 6,01 dólares. Esa es una enorme diferencia de $ 0,81 y una información absolutamente valiosa para este anunciante.
La brecha entre la CPC media y mediana es causada por el sesgo a la derecha de la distribución. Cuanto más a lo largo de la cola esté un valor, más capaz será ese valor de influir en la media. Todos los puntos de datos tienen la misma influencia en la mediana.
Antes de ver esta distribución de CPC a lo largo de un mes, todo lo que sabíamos era que el costo promedio por clic era de $ 6.82. Ahora entendemos que el anunciante tenía una probabilidad mucho mayor de recibir un clic en el rango de $ 4,20 a $ 6,30 que en el rango de $ 6,40 a $ 6,90.
Los histogramas son solo la punta del iceberg cuando se trata de comprender la distribución de datos. En la siguiente parte de esta serie, exploraremos este mismo conjunto de datos utilizando un diagrama de caja y bigotes.
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