Qual modelo de atribuição usa algoritmos de aprendizado de máquina para distribuir créditos para uma conversão em diferentes pontos de contato?

Baseado em dados.

Primeiro clique.

Redução de tempo.

Último clique.


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Explanation: Qual modelo de atribuição usa algoritmos de aprendizado de máquina para distribuir créditos para uma conversão em diferentes pontos de contato?


Explicação: O modelo de atribuição **Baseado em dados** usa algoritmos de aprendizado de máquina para distribuir créditos de uma conversão entre diferentes pontos de contato ao longo da jornada do usuário. Esse modelo é avançado porque analisa dados históricos para entender a importância de cada ponto de contato na jornada do cliente e atribui o crédito de maneira mais precisa, com base na contribuição real de cada interação para a conversão final. Ao contrário dos modelos tradicionais como **Primeiro clique**, **Redução de tempo**, e **Último clique**, que seguem regras fixas ou simplificadas para atribuir crédito, o modelo baseado em dados ajusta a distribuição do crédito de acordo com padrões de comportamento observados em grandes volumes de dados. O **Primeiro clique** atribui todo o crédito ao primeiro ponto de contato, **Último clique** dá todo o crédito ao último ponto de contato antes da conversão, e **Redução de tempo** dá mais crédito aos pontos de contato mais próximos da conversão, mas não ajustam o crédito de forma dinâmica com base em dados reais. O modelo **Baseado em dados** utiliza o poder dos algoritmos para proporcionar uma visão mais detalhada e precisa sobre a eficácia de diferentes canais e campanhas, ajudando a otimizar estratégias de marketing com base em uma compreensão mais profunda das contribuições de cada ponto de contato na jornada do usuário.
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