Решаем проблему атрибуции в digital-маркетинге при помощи машинного обучения
Кажется очевидным: маркетологи должны знать, какие из их маркетинговых инвестиций действительно сработали. Однако сделать это на практике оказывается не всегда так просто, как это звучит. Вот почему рекламная «атрибуция» становится все более незаменимой для успешной работы маркетинговых команд.
В той же контекстной рекламе эти самые "паттерны" очень сильно зависят от ключей "купить машину" и "купить ВАЗ-2001 в Нижнем Новгороде авито не старше 50 лет" - просто 2 совсем разных паттерна. И без анализа на каком-то низовом уровне - ключей - говорить об анализе кампании, формировании на этом паттерна и его использования при предсказании результатов кампаний совсем на других ключах - невероятно :)
Модель атрибуции - это всегда про ретроспективу. Как разложить статистику так, чтобы вытащить оттуда максимально много пользы. Бизнесу нужно понимать не только, какой канал "недооценён", но и спуститься в этом канале - если говорим про контекст - до ключа.
Возможно, я немного зануден(
Это был ответ на https://vc.ru/marketing/108652-reshaem-problemu-atribucii-v-digital-marketinge-pri-pomoshchi-mashinnogo-obucheniya?comment=1675562