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:
No Snowsight, vá para Projects > Worksheets > + > Python Worksheet.
Cole o conteúdo do arquivo
.pybaixado na planilha.Defina Handler como
maine Return type comoString.Atualize as variáveis
DATABASE_NAMEeSCHEMA_NAMEcom seus valores.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.