Attribution au dernier contact¶
À propos du modèle¶
Le modèle d’attribution au dernier contact fournit une analyse complète d’attribution au dernier contact qui permet aux entreprises de mesurer l’efficacité de leurs canaux marketing. En joignant de manière sécurisée les ensembles de données des consommateurs et des fournisseurs dans une Snowflake Data Clean Room, l’analyse identifie la séquence des points de contact marketing conduisant à une conversion.
Le processus consiste à associer les données relatives aux clics des consommateurs aux données transactionnelles des fournisseurs, à classer chaque point de contact par ordre chronologique, puis à attribuer la conversion à l’interaction la plus récente. La sortie finale regroupe des métriques clés telles que le nombre de conversions total et la valeur de conversion par canal. Cela aide les entreprises à comprendre quels canaux sont les plus efficaces pour générer des conversions immédiates, ce qui leur permet de prendre des décisions fondées sur des données afin d’optimiser leurs stratégies marketing et la répartition de leur budget.
Cette analyse attribue 100 % du crédit de conversion au dernier point de contact marketing avec lequel un client a interagi avant la conversion. Il identifie le dernier clic précédant une transaction et attribue la valeur totale de cette conversion à ce canal unique.
Ce modèle active le résultat de l’analyse des consommateurs sur le compte du fournisseur.
Cas d’utilisation clés¶
Analyse des performances des canaux : identifiez les canaux qui génèrent le plus de conversions et qui ont la valeur de conversion la plus élevée.
Allocation budgétaire : optimisez les dépenses marketing en affectant davantage de budget aux canaux qui fonctionnent bien, sur la base de l’attribution au dernier contact.
Optimisation des campagnes : comprenez l’efficacité des différentes campagnes pour générer des conversions finales et optimisez-les afin d’améliorer les performances.
Obtenir le workbook et le modèle¶
Téléchargez les workbooks et installez-les dans deux comptes Snowflake distincts dans la même organisation et le même environnement d’hébergement Cloud. Ces workbooks montrent comment créer et exécuter une salle blanche avec un modèle de prévision de l’inventaire que vous pouvez utiliser et modifier. Le modèle comprend un formulaire d’UI de sorte que vous puissiez exécuter la salle blanche dans le code ou dans l’UI des salles blanches. L’exemple permet au consommateur d’exécuter l’analyse et, éventuellement, d’activer les résultats sur le compte du fournisseur.
Pour tester les modèles, exécutez d’abord le générateur de données d’échantillon dans vos comptes de fournisseur et de consommateur, afin de générer des données d’échantillon à utiliser avec la salle blanche.
Téléchargez le générateur de tables de données d’échantillon Python. Exécutez celui-ci pour générer des données qui peuvent être utilisées comme données d’échantillon pour les notebooks du consommateur et du fournisseur.