Welches Attributionsmodell nutzt Machine Learning-Algorithmen, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints zuzuordnen?

Datengetrieben

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Zeitverlauf

Letzter Klick


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Erläuterung: Welches Attributionsmodell nutzt Machine Learning-Algorithmen, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints zuzuordnen?


Erläuterung: Das **datengetriebene Attributionsmodell** nutzt Machine Learning-Algorithmen, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints entlang des Conversion-Pfades präzise zuzuordnen. Im Gegensatz zu traditionellen Attributionsmodellen, die festgelegte Regeln verwenden, um den Wert einer Conversion auf einzelne Touchpoints zu verteilen, analysiert das datengetriebene Modell historische Daten und Muster, um festzustellen, wie viel Wert jeder Touchpoint tatsächlich zur Conversion beigetragen hat. Dies ermöglicht eine detailliertere und genauere Bewertung der Effektivität aller beteiligten Kanäle und Interaktionen. Das **Erster Klick-Modell** weist den gesamten Wert einer Conversion dem ersten Interaktionspunkt zu, während das **Zeitverlauf-Modell** den Wert basierend auf dem zeitlichen Verlauf der Interaktionen verteilt und dem letzten Touchpoint mehr Gewicht gibt. Das **Letzter Klick-Modell** schließlich, weist den gesamten Wert einer Conversion dem letzten Touchpoint vor der Conversion zu. Während diese Modelle auf festen Regeln basieren, nutzt das datengetriebene Modell fortschrittliche Algorithmen, um dynamischere und datenbasierte Erkenntnisse über den Einfluss einzelner Touchpoints zu liefern.

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