Атрибуционное моделирование

Маркетинговая аналитика для бизнеса

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

Что такое атрибуционное моделирование?

изображение с заголовком «Пути к покупке», показывающее путь 1 и путь 2 со значками доллара в конце

Атрибуционное моделирование: определение вклада маркетинговых усилий, предшествующих решению

Атрибуция последнего касания (LTA): 100% заслуг отдаётся последнему каналу / тактике / кампании

Метод легко понять и объяснить тренды
Каналы с прямым влиянием получают наибольший кредит
Косвенные каналы получают мало заслуг, так как редко стоят последними в цепочке покупки

значки, показывающие путь: поиск, затем email, затем поиск со 100% и конверсия

Мультиканальная атрибуция (MTA): распределение заслуг между несколькими маркетинговыми усилиями, приведшими к покупке

путь с распределением 30%, 10%, 10% и 50%, затем значок доллара

MTA может быть эвристической (на основе правил) или алгоритмической (на основе статистических моделей); сумма весов всегда равна 100%

Пример эвристической MTA: линейная атрибуция делит заслуги поровну между всеми каналами

значок трёхстороннего разделения

Пример алгоритмической MTA: регрессионное моделирование ранжирует влияние каналов по силе связи с KPI

значок нормального распределения

Атрибуция с временны́м затуханием: эвристическая MTA, при которой правила постепенно увеличивают вклад в зависимости от давности взаимодействия

график атрибуции с временны́м затуханием, показывающий нарастание вклада: 10%, 20%, 30%, 40%

«Все атрибуционные модели неточны.»

Единственно верной модели не существует — важно оценивать компромиссы каждой
Учитывайте требования к точности, простоту интерпретации, поведение клиентов, набор каналов и доступность данных
Влияние законодательства о конфиденциальности: алгоритмические модели помогают, когда данные не привязаны к конкретному клиенту

значки, представляющие Last Click, Time Decay, Linear и алгоритмическую MTA

Маркетинговая аналитика для бизнеса