마지막 터치 기여도¶
템플릿 정보¶
마지막 터치 기여도 템플릿은 기업이 마케팅 채널의 효과를 측정할 수 있는 포괄적인 마지막 터치 특성 분석을 제공합니다. Snowflake Data Clean Room에서 공동 작업자 데이터 세트를 안전하게 조인함으로써, 전환으로 이어지는 마케팅 터치 포인트의 시퀀스를 분석을 통해 식별합니다.
이 프로세스에는 공동 작업자 1 클릭 데이터를 공동 작업자 2 트랜잭션 데이터와 결합하고, 각 터치 포인트의 시간을 기준으로 순위를 매긴 다음, 가장 최근 상호 작용이 전환에 기여한 것으로 간주하는 작업이 포함됩니다. 최종 출력은 채널별로 총 전환수 및 전환 가치와 같은 주요 메트릭을 집계합니다. 이를 통해 기업은 즉각적인 전환을 유도하는 데 가장 효과적인 채널을 파악하여 마케팅 전략과 예산 할당을 최적화하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
이 분석에서는 고객이 전환하기 전에 상호 작용한 마지막 마케팅 터치 포인트에 100%의 전환 기여도가 귀속됩니다. 트랜잭션 이전의 마지막 클릭을 식별하고 해당 전환의 전체 가치를 해당 단일 채널에 할당합니다.
이 템플릿은 공동 작업자 2 분석 결과를 공동 작업자 1 계정으로 활성화합니다.
주요 사용 사례¶
채널 성능 분석: 가장 많은 전환을 유도하고 전환 가치가 가장 높은 채널을 식별합니다.
예산 할당: 마지막 터치 기여도를 기반으로 실적이 우수한 채널에 더 많은 예산을 할당하여 마케팅 지출을 최적화합니다.
캠페인 최적화: 최종 전환을 유도하는 다양한 캠페인의 효과를 이해하고 더 나은 성능을 위해 최적화합니다.
워크시트 및 템플릿 가져오기¶
워크시트를 다운로드하여 동일한 조직 및 동일한 클라우드 호스팅 환경에 있는 두 개의 별도 Snowflake 계정에 설치합니다. 이러한 워크시트는 사용하고 수정할 수 있는 마지막 터치 특성 템플릿으로 클린룸을 생성하고 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 공동 작업자 2가 분석을 실행하고 선택적으로 결과를 공동 작업자 1 계정에 활성화할 수 있습니다.
1단계: 샘플 데이터 생성¶
Python 샘플 데이터 생성기를 실행하여 두 공동 작업자 계정에서 샘플 데이터를 생성합니다.
팁
샘플 데이터 생성기를 실행하려면 다음을 수행합니다.
Snowsight에서 프로젝트 > 워크시트 > + > Python 워크시트 로 이동합니다.
다운로드한
.py파일의 내용을 워크시트에 붙여넣습니다.처리기 를
main으로 설정하고 반환 유형 을String으로 설정합니다.해당 값이 포함된
DATABASE_NAME및SCHEMA_NAME변수를 업데이트합니다.실행 을 선택합니다.
2단계: 공동 작업자 워크시트 실행¶
샘플 데이터를 생성한 후 공동 작업자 워크시트를 다운로드하여 실행합니다. 샘플 데이터를 생성하는 데 사용한 역할과 동일한 역할을 사용하여 이러한 워크시트를 실행합니다. SQL 워크시트를 Snowflake 계정에 업로드하는 방법에 대한 지침을 참조하세요.
:download:` 공동 작업자 1 워크시트 다운로드 </samples/clean-rooms/last-touch-attribution-collab-1.sql>` .
:download:` 공동 작업자 2 워크시트 다운로드 </samples/clean-rooms/last-touch-attribution-collab-2.sql>` .