Lezione gratuita dal corso Data Driven Marketing
Dalle basi.
Cosa sono i modelli di attribuzione? Algoritmi ci sono modelli che si propongono di attribuire un peso diverso a ciascun touch point che ha contribuito alla conversione.
Questo peso viene calcolato sulla base di un ragionamento algoritmico probabilistico, coinvolgendo quindi l'analisi del comportamento passato del consumatore.
Abbiamo diversi modelli disponibili e in questa sezione del corso ne citeremo tre data-driven marco e infine teoria dei giochi.
Partiamo con il primo.
Il data-driven, come è facile intuire dal nome, è un modello di attribuzione personalizzato che assegna un peso diverso ai vari touch point.
Questo ovviamente in base a dei calcoli algoritmici che a loro volta si basano sullo storico dei dati analytics reali.
Qualcuno di voi penso lo avrà già sentito perché lo troviamo come una black box tra i modelli utilizzabili su J for.
Ma se vogliamo fare uno step oltre, si puo' anche citare l'evoluzione con il machine learning in cui l'analisi dei dati storici si arricchisce ancora di più con tecniche di apprendimento supervisionato.
Andiamo poi amarcord in questo caso si tratta di un processo che calcola il modello, la probabilità che un touch point nel percorso dell'utente ci porti al seguente proviamo a semplificarlo un po', una catena di Markov, si può pensare, come vedete qui come un grafo che ha come nodi touch point.
Ogni touch point, poi, viene pesato analizzando cosa succederebbe se lo stesso venisse rimosso dal Pat complessivo.
In altre parole, questo processo ci consente di evidenziare in un modo probabilistico e basato sulla storia del percorso dell'utente quali sono le leve più importanti nella generazione di una conversione.
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