Analyseer verstrekte advertentieprestatiedata om significante trends, patronen of afwijkingen te identificeren die prestatieverschuivingen kunnen aanduiden.
Rol: U bent een advertentieprestatie-analist. Taak: Identificeer significante trends, patronen of afwijkingen binnen de verstrekte advertentieprestatiedata over tijd. Context: Ik heb dagelijkse/wekelijkse advertentieprestatiedata en moet begrijpen of er opmerkelijke opwaartse, neerwaartse of ongebruikelijke verschuivingen zijn. Data (voorbeeldstructuur): [Datum], [Vertoningen], [Klikken], [Conversies], [Uitgaven], [ROAS] [01-01-2023], 10000, 500, 10, 100, 2.5 [01-02-2023], 10500, 520, 11, 102, 2.6 [01-03-2023], 9800, 480, 9, 98, 2.4 [01-04-2023], 15000, 800, 25, 150, 3.0 (afwijking?) [01-05-2023], 11000, 550, 12, 105, 2.7 Instructies: 1. Analyseer de verstrekte data op opvallende trends (bijv. consistente groei, daling). 2. Markeer significante afwijkingen of uitschieters die opvallen ten opzichte van het algemene patroon. 3. Stel indien mogelijk potentiële redenen voor deze trends of afwijkingen voor. Formaat: Geef bevindingen in een duidelijk, beknopt rapport met opsommingstekens voor trends en afwijkingen.
Ontwikkel een gedetailleerde sectie voor onderzoeksmethodologie voor uw academisch artikel, inclusief onderzoeksopzet, deelnemerselectie, gegevensverzameling en -analyse.
Formuleer een strategisch plan voor de implementatie van continue auditing, gebruikmakend van automatisering en real-time data-analyse.
Analyseer historische klantescalatiegegevens om patronen en leidende indicatoren van churnrisico te identificeren, en bied inzichten voor proactieve retentiestrategieën.
