Który model atrybucji wykorzystuje algorytmy systemów uczących się do rozdzielania udziału w konwersji na różne punkty styczności z klientem?

Model atrybucji oparty na danych (Data-Driven Attribution) wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy wszystkich ścieżek konwersji i niekonwersji. Dzięki temu dynamicznie przypisuje udział w konwersji do poszczególnych punktów styku, uwzględniając ich rzeczywisty wpływ na decyzję użytkownika, a nie predefiniowane reguły. Pozostałe modele: Pierwsze kliknięcie: przypisuje 100% wartości konwersji do pierwszego punktu styku. Spadek udziału z upływem czasu: przypisuje większy udział punktom styku bliższym konwersji, ale nie zeruje wcześniejszych interakcji. Ostatnie kliknięcie: przypisuje 100% wartości konwersji do ostatniego punktu styku przed konwersją. Te modele opierają się na stałych regułach, a nie na dynamicznej analizie danych, co czyni je mniej elastycznymi i potencjalnie mniej dokładnymi w ocenie rzeczywistego wkładu poszczególnych kanałów.