Но перед тем, как наступит принятие, по словам психологов, будет отрицание, гнев, попытки оправдать старую модель и даже депрессия. Мы спасём маркетологов и вместо страданий дадим решение, которое снимет эту проблему. 14 и 15 ноября, на конференции по интернет-аналитике “Матемаркетинг 2019”, мы объявим о релизе принципиально нового подхода и в деталях разберём технологию единственно верной оценки омниканального маркетинга, которая уже сегодня работает на крупных проектах. Приходите на “Матемаркетинг 2019” в ноябре и подписывайтесь на telegram-канал, чтобы быть в курсе нового глобального тренда в маркетинговой аналитике.
Статья хорошая, и достойно закинута наживка на матемаркетинг, конф действительно огонь
Проблема атрибуции очень сильно преувеличенна, в основном ее форсят продаваны курсов и уникальных методик маркетинга.
Но если заглянуть в реальную статистику, то там будет картина что большая часть заказов из цепочек в 1-3 канала + длинный шлейф многоканалочки.
Чтобы по этому шлейфу набралась репрезентативная статистика - у многих элементарно не хватит рекламного бюджета.
Поэтому послушать можно, но на практике мало кто применит.
Если я не прав, приложите скрины статистики меня опровергающие :)
Все зависит от степени омниканальности маркетинга и некоторых других отраслевых специфик. На небольших проектах цепочки да, часто короткие и проблема не стоит остро. Для проектов покрупнее в этой истории сокрыт огромный потенциал оптимизации или, наоборот, потенциал принятия неверных управленческих решений.
Автор налил воды. Не рассматривал Data-driven модели.
На скриншоте с примером двух цепочек, расход равномерно делит между каналами, на которые фактически тратили деньги, а доход почему-то распределяет между всеми каналами. Логичнее было бы размазать доход между теми каналами, на которые рекламодатель затрачивает своё время и деньги.
Если, к примеру, в огранике только прямой брендовый траф, то можно его исключить из воронки, условно прировняв к прямым заходам.
Статья рассчитана на широкую аудиторию, это не вода, это рассмотрение недостатков простых и часто используемых моделей
Их ведь вообще чуть ли не бесконечно много, у каждой свои плюсы, минусы, особенности, можно целую книгу написать, причём совсем без воды, но не все разбираются в атрибуциях и аналитике на профессиональном уровне
По вашему комментарию видно, что более сложные вещи тоже стоит писать и людям это интересно, так что скоро напишу продолжение, которое закрывает вопросы продвинутого моделирования атрибуции) Спасибо
Ну, написано-то всё по делу. И интрига есть) Омниканальность и модели атрибуции – тема острая, актуальная. Если и правда новый подход какой, а не очередная позиция на «поспорить» - послушаю с интересом, если второе - то, как говорится, "этой мазью мы уже мазались".. билет на руках - так что, до встречи на матемаркетинге ;)