Optimización del rendimiento de la inversión publicitaria en campañas en Google Ads para una empresa de factoring

Abstract

En el presente trabajo se presenta un análisis y optimización del rendimiento de la inver sión publicitaria en campañas de Google Ads para la empresa Chita. Chita es una empresa que se desarrolla en el negocio de factoring no bancario, con 8 años de experiencia en el mercado. El objetivo principal del proyecto es mejorar el rendimiento de las campañas publicita rias, optimizando la inversión de la empresa en medios digitales. Para lograr este objetivo, se estableció que el modelo de regresión con el cual se calcula el costo máximo a pagar por un cliente debería tener un ajuste, un R2 superior a 0.6, para así proporcionar decisiones más informadas. Se establecieron los objetivos debido a que el ajuste inicial que se tenía era de 0.26, al analizar la situación inicial se identifican diversas causas, tales como, no se considera esta cionalidad, el tamaño de la data es pequeño, hay outliers, y se incluyen pocas variables. Para ello, se utiliza el algoritmo de Random Forest para predecir de manera más robusta la cantidad de clientes que habrán por camada. Luego, con esta predicción se calcula el CPA por camada y se hace una regresión incorporando variables independientes que permiten in corporar estacionalidades en el modelo. El ajuste del modelo mejora significativamente después de estas intervenciones, alcanzan do un R2 de 0.711. Este nuevo modelo permite realizar predicciones más precisas. Al calcular el CPA Máx con el nuevo modelo el valor aumenta, lo cual tiene como conse cuencia un incremento en la cantidad de leads y clientes, así como en la inversión. Un punto importante en la optimización del rendimiento de las campañas publicitarias es la tasa de conversión de leads a clientes, por lo que se analiza la landing page de la empresa y se sugieren diversas pruebas para aumentar la tasa de conversión.