ラストタッチアトリビューション¶
テンプレートについて¶
ラストタッチアトリビューションのテンプレートは、企業がマーケティングチャネルの有効性を測定できる包括的なラストタッチアトリビューション分析を提供します。Snowflakeデータクリーンルームでコンシューマーとプロバイダーのデータセットを安全に結合して分析することで、コンバージョンにつながるマーケティングタッチポイントのシーケンスを特定します。
このプロセスでは、コンシューマーのクリックデータとプロバイダーのトランザクションデータを結合し、各タッチポイントを時間別にランク付けし、コンバージョンを最新のインタラクションに関連付けます。最終的な出力は、チャネルごとにコンバージョンの合計やコンバージョン値などの主要なメトリックを集約します。これにより、企業はどのチャネルが即座のコンバージョンを促進するのに最も効果的か把握しやすくなり、マーケティング戦略と予算割り当てを最適化するためのデータ主導の意思決定ができます。
この分析では、コンバージョンクレジットの100%を、コンバージョン前にカスタマーが接触した最後のマーケティングタッチポイントに関連付けています。トランザクションの前の最後のクリックを識別し、そのコンバージョンの値全体をその単一のチャネルに割り当てます。
このテンプレートは、コンシューマー分析の結果をプロバイダーのアカウントに対してアクティブにします。
主なユースケース¶
チャネルパフォーマンス分析： 最も多くのコンバージョンを促進し、コンバージョン値が最も高いチャネルを特定します。
予算割り当て： ラストタッチアトリビューションに基づいて、うまく機能しているチャネルにより多くの予算を割り当てることで、マーケティング支出を最適化します。
キャンペーンの最適化： 最終的なコンバージョンの促進においてさまざまなキャンペーンの有効性を理解し、パフォーマンスを向上させるためにそれらを最適化します。
ワークブックとテンプレートを入手する¶
ワークブックをダウンロードし、同じ組織および同じクラウドホスティング環境で2つの個別のSnowflakeアカウントにそれらをインストールします。これらのワークブックは、使用および変更できる在庫予測テンプレートを使ってクリーンルームを作成し、実行する方法を示しています。テンプレートには UI フォームが含まれているため、コードまたはクリーンルーム UI のいずれかでクリーンルームを実行できます。この例では、コンシューマーが分析を実行し、オプションで結果をプロバイダーのアカウントに対してアクティブ化することができます。
テンプレートを試すには、まずプロバイダーアカウントとコンシューマーアカウントの両方でサンプルデータジェネレーターを実行し、クリーンルームで使用するサンプルデータを生成します。
Pythonサンプルデータテーブルジェネレーターをダウンロードします。これを実行して、コンシューマーおよびプロバイダーワークブックのサンプルデータとして使用できるデータを生成します。