Casos de Estudo: Análise de Campanhas do Facebook Ads e Detecção de Anomalias

Relatório Final: Análise de Campanhas do Facebook Ads e Detecção de Anomalias

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Objetivo do Projeto

O objetivo deste projeto foi detectar anomalias em campanhas do Facebook Ads para identificar problemas de desempenho e oportunidades de otimização. Utilizamos diversas abordagens de análise para detectar e interpretar as anomalias, e fornecer insights detalhados para que os tomadores de decisão possam ajustar as campanhas de forma eficaz. Foram realizadas quatro análises principais:

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Análise 1: Detecção de Anomalias com Isolation Forest

• Metodologia: Usamos o algoritmo de Isolation Forest para detectar anomalias nas campanhas do Facebook Ads, focando em variáveis-chave como CPA (custo por conversão), impressões, ROAS (retorno sobre investimento), e outras métricas de desempenho.
• Resultado:
  • Foram detectadas 500 campanhas anômalas em um total de 10.000 registros.
  • CPA médio das campanhas anômalas: $26.01.
  • CPA médio das campanhas normais: $25.32.
  • Conclusão: As campanhas anômalas apresentaram um leve aumento no CPA em comparação às campanhas normais, indicando que o problema está relacionado ao custo por conversão mais alto e à variação maior de desempenho entre as campanhas anômalas.

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Análise 2: Impacto Financeiro das Campanhas Anômalas

• Metodologia: Calculamos o impacto financeiro das campanhas anômalas no orçamento total da empresa e estimamos o potencial de economia caso as anomalias fossem corrigidas.
• Resultado:
  • Custo total das campanhas anômalas: $1,300,585.94.
  • Custo total das campanhas normais: $23,726,818.40.
  • Economia potencial: $19,271.74, se o CPA das campanhas anômalas fosse ajustado para o mesmo nível das campanhas normais.
  • Conclusão: Embora a diferença de CPA entre campanhas anômalas e normais seja pequena ($0.38), a economia potencial mostra que otimizações nas campanhas anômalas poderiam gerar economias significativas e aumentar a eficiência orçamentária a longo prazo.

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Análise 3: Segmentação das Anomalias por Métricas-Chave

• Metodologia: Fizemos uma segmentação das campanhas anômalas com base em variáveis-chave como visualizações de vídeo, engajamento, compras, adições ao carrinho, e submissões de leads.
• Resultado:
  • Campanhas anômalas apresentaram métricas de engajamento semelhantes às campanhas normais, mas com um CPA mais elevado e maior variação de desempenho.
  • Diferenças principais: Campanhas anômalas geraram menos curtidas na página e, apesar de terem um bom número de compras e submissões de leads, o custo dessas ações foi superior ao das campanhas normais.
  • Conclusão: As campanhas anômalas não apresentaram grandes problemas de alcance ou engajamento, mas sim de eficiência financeira. Ajustes no orçamento e na segmentação de público poderiam melhorar significativamente o desempenho.

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Análise 4: Clusters de Campanhas Anômalas (K-Means)

• Metodologia: Utilizamos o algoritmo de K-Means para agrupar as campanhas anômalas em clusters, com o objetivo de identificar padrões de comportamento semelhantes e entender melhor os diferentes tipos de problemas presentes nas campanhas anômalas.
• Resultado:
  • Cluster 0: Campanhas com menor número de impressões (17,219), mas com bom desempenho geral (CPA de $25.57).
  • Cluster 1: Campanhas com o maior número de impressões (89,377), mas com o pior desempenho de conversão (apenas 97 compras, CPA de $25.64).
  • Cluster 2: Campanhas com impressões intermediárias (57,735) e o maior número de compras (105 compras), mas com o CPA mais alto ($26.15).
  • Conclusão: Os clusters de campanhas anômalas revelaram que o Cluster 1 apresenta o maior problema: muitas impressões, mas com poucas conversões. Esses resultados indicam que as campanhas deste grupo precisam de ajustes imediatos para melhorar a segmentação e o retorno sobre investimento.

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Considerações Finais

1. Campanhas Anômalas vs Normais:
   • Embora as campanhas anômalas tenham resultados parecidos em termos de alcance e engajamento, o custo por conversão mais elevado é o principal problema. Isso está impactando diretamente a eficiência do orçamento de marketing.
2. Impacto Financeiro:
   • Com mais de $1.3 milhões investidos em campanhas anômalas, há uma oportunidade significativa de economia ao otimizar essas campanhas. Ajustes no CPA poderiam economizar quase $20.000, o que, ao longo do tempo, representaria uma economia ainda maior.
3. Clusters de Campanhas:
   • A análise de clusters mostrou que campanhas com muitas impressões e baixa conversão são as mais problemáticas. Focar em reduzir o custo dessas campanhas e melhorar a segmentação de público pode gerar resultados mais eficientes.
4. Recomendações:
   • Ajustar o orçamento das campanhas anômalas: Diminuir o investimento nas campanhas do Cluster 1, que geram muitas impressões, mas têm baixas conversões.
   • Revisar a segmentação de público: As campanhas com muitas impressões, mas baixa conversão, devem passar por uma revisão de público-alvo para garantir que estão atingindo as pessoas certas.
   • Focar nas campanhas do Cluster 0: Campanhas com menor alcance, mas bom desempenho de conversão, podem ser escaladas, aumentando o investimento para maximizar os resultados.

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Conclusão

As análises realizadas mostram que há oportunidades claras de otimização nas campanhas anômalas, especialmente na redução de custos por conversão. Ajustar o orçamento e otimizar a segmentação de público pode gerar economias significativas e aumentar o retorno sobre o investimento das campanhas publicitárias no Facebook Ads. Implementar essas mudanças vai garantir que a empresa esteja gastando de forma mais eficiente, maximizando o impacto financeiro de suas campanhas.

Foi utilizado dataset com dados sintéticos similares a dados reais exportados da Central de Anuncios (bussiness) arquivo com extensão .csv

Dataset com 10 mil linhas e 22 colunas.

Este relatório fornece as bases necessárias para ações corretivas imediatas e melhorias estratégicas a longo prazo.