Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
I modelli di attribuzione classicamente si dividono in due tipi di modelli euristici e i modelli da Madrid.
I modelli euristici sono modelli semplici che sono basati su delle regole fisse.
Si dividono in single multitouch.
I più famosi di cui sicuramente avrete sentito parlare sono i single, ad esempio il fax click e il click nell'esempio di Mario.
Il first click sarebbe Facebook, cioè un modello X click attribuisce il valore totale della conversione al primo canale di marketing con cui il nostro utente è venuto a contatto.
Esattamente opposto.
La click attribuisce il totale valore della conversione all'ultimo point che l'utente ha toccato prima della conversione.
In molti sono una piccola complicazione dei modelli single in cui non si tiene in considerazione solo un canale di vendita.
Solo uno step diciamo del funnel di conversione, ma si tengono in considerazione piu' canali e quindi abbiamo il modello lineare che è un modello che fonda eventualmente divide il valore totale della conversione in maniera uguale per tutti i touch point che vengono toccati durante il percorso di conversione.
Il position based che invece dà un valore al primo e all'ultimo touch point e un modello più modelli ne esistono di vari tipi ehmm che si basano su il decadimento temporale, che fondamentalmente tendono a dare un valore maggiore hit point toccati per ultimi, quindi quelli più vicini alla conversione e un valore più più basso rispetto a un valore più basso.
Scusate a tutti i touch point più lontani nel tempo rispetto alla conversione.
Questi modelli con hanno dei pro e dei contro i pro sono intuibili, sono modelli estremamente semplici anche da capire e per il fatto che sono estremamente semplici, sono anche molto rapidi da applicare.
Hanno ovviamente anche dei contro e la semplicità e da una parte un pro e da da una parte incontro perché in questi modelli c' è un'eccessiva semplificazione del problema l'assegnazione dei valori e quindi della quantità diciamo di valore che assegna ad ogni touch point non dipende dal touch point in se stesso, ma dipende in quale posizione della catena del Pat e messo il il touch point e quindi quello che succede dopo o nel mezzo due touch point fondamentalmente non viene preso in considerazione.
Inoltre questi modelli prendono in considerazione solo le conversioni degli utenti che convertono.
Vengono analizzati in qualche modo i dati solo dei clienti che prima o poi acquistano una lavatrice, ma vengono totalmente dimenticati i comportamenti degli utenti invece che non acquisteranno mai sul sul mio sito c'e'.
Un modo, ovviamente per risolvere questo problema, soprattutto il fatto che ci sia una forte perdita di informazione e che la il valore attribuito ad ogni touch point dipenda esclusivamente dal il posto nella catena che ogni touch point a e è il passaggio ai modelli di attribuzione data-driven.
I modelli attribuzioni data-driven, a differenza dei modelli euristici, analizzano tutti i percorsi di conversione, quindi non c' è perdita di informazione.
Si analizzano anche i percorsi di conversione delle persone che non convertono.
Una volta presi tutti i dati dei no dei nostri utenti si costruisce un modello di probabilità, partendo appunto dai dati di tutti i partner e una volta costruito il modello di probabilità, si applica un algoritmo basato su questo modello di probabilità che assegna ad ogni canale una parte del valore della conversione.
Ci sono tanti modelli data-driven.
Google utilizza un modello data-driven che è basato sulla teoria delle decisioni.
Ci sono modelli data-driven che possono essere anche implementati in maniera custom.
Una volta che si accede ai dati individuali dei nostri utenti possiamo costruirci il nostro modello di conversione.
Un modello di conversione abbastanza semplice da costruire molto utilizzato è basato ad esempio sulle catene di Marco.
Quali sono i pro e contro dei modelli di attribuzione data driven? I pro sono quelli che abbiamo detto, cioè che questi modelli forniscono un'analisi completa di tutti i dati disponibili per determinare quale sia il vero impatto di un determinato touch point sulle conversioni.
Sono anche il punto di partenza per passare da un'analisi descrittiva un'analisi predittiva e quindi fare anche delle previsioni su quale potrebbe essere il budget da allocare ad ogni ad ogni canale di marketing online basato appunto sui risultati del modello di attribuzione data-driven.
Ovviamente hanno anche dei contro, Essendo modelli data-driven hanno bisogno di una quantità sufficiente di dati per poter dare dei risultati attendibili.
Quindi, mentre nei modelli euristici la quantità di dati è ridotta nei modelli data-driven c'è bisogno di una quantità di dati abbastanza elevata se si esce dai modelli data-driven proposti da Facebook o da Google e quindi se si vogliono dei modelli custom, bisogna a utilizzare degli strumenti di analisi avanzati e bisogna anche avere delle conoscenze per poterli mettere in atto e l'altro punto a sfavore dei modelli di attribuzione non solo data-driven diciamo dei modelli di tutti i modelli di attribuzione è che con i modelli di attribuzione si possono analizzare solo le azioni di marketing online.
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