Atribuição de último toque

Sobre o modelo

O modelo de atribuição de último toque fornece uma análise abrangente de atribuição de último toque que permite às empresas medir a eficácia de seus canais de marketing. Ao combinar com segurança conjuntos de dados de colaborador em um Snowflake Data Clean Room, a análise identifica a sequência de pontos de contato de marketing que levam a uma conversão.

O processo envolve a combinação de dados de clique do colaborador 1 com os dados de transação do colaborador 2, classificando cada ponto de contato por tempo e, em seguida, atribuindo a conversão à interação mais recente. O resultado final agrega métricas importantes, como conversões totais e valor da conversão por canal. Isso ajuda as empresas a entender quais canais são mais eficazes para gerar conversões imediatas, permitindo decisões baseadas em dados para otimizar estratégias de marketing e alocação de orçamento.

Essa análise atribui 100% do crédito da conversão ao último ponto de contato de marketing com o qual um cliente interagiu antes da conversão. Ela identifica o clique final que precede uma transação e atribui todo o valor dessa conversão a esse canal específico.

Este modelo ativa o resultado da análise do colaborador 2 na conta do colaborador 1.

Principais casos de uso

  • Análise de desempenho de canais: identifique quais canais estão gerando mais conversões e têm o maior valor de conversão.

  • Alocação de orçamento: otimize os gastos com marketing alocando mais orçamento aos canais que estão apresentando bom desempenho com base na atribuição do último clique.

  • Otimização de campanhas: entenda a eficácia de diferentes campanhas na geração de conversões finais e otimize-as para obter melhor desempenho.

Como obter as planilhas e o modelo

Baixe e instale as planilhas em duas contas Snowflake separadas, na mesma organização e no mesmo ambiente de hospedagem em nuvem. Essas planilhas mostram como criar e executar uma sala limpa com um modelo de atribuição de último toque que você pode usar e modificar. O exemplo permite que o colaborador 2 execute a análise e, opcionalmente, ative os resultados na conta do colaborador 1.

Etapa 1: Gerar dados de amostra

Gere dados de amostra nas duas contas de colaborador executando o gerador de dados de amostra Python.

Baixar o gerador de tabelas de dados de amostra em Python.

Dica

Para executar o gerador de dados de amostra:

  1. No Snowsight, vá para Projects > Worksheets > + > Python Worksheet.

  2. Cole o conteúdo do arquivo .py baixado na planilha.

  3. Defina Handler como main e Return type como String.

  4. Atualize as variáveis DATABASE_NAME e SCHEMA_NAME com seus valores.

  5. Selecione Run.

Etapa 2: Executar as planilhas do colaborador

Depois de gerar os dados de amostra, baixe e execute as planilhas do colaborador. Execute essas planilhas usando a mesma função usada para gerar os dados de amostra. Consulte as instruções para carregar uma planilha SQL em sua conta Snowflake.