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 consumidores e provedores 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 cliques do consumidor com dados de transações do provedor, 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.
Esse modelo ativa o resultado da análise do consumidor na conta do provedor.
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.
Obter a pasta de trabalho e o modelo¶
Baixe as pastas de trabalho e instale-as em duas contas Snowflake separadas, na mesma organização e no mesmo ambiente de hospedagem em nuvem. Essas pastas de trabalho mostram como criar e executar uma sala limpa com um modelo de previsão de inventário que você pode usar e modificar. O modelo inclui um formulário de UI para que você possa executar a sala limpa em código ou na UI do Clean Rooms. O exemplo permite que o consumidor execute a análise e, opcionalmente, ative os resultados na conta do provedor.
Para testar os modelos, execute primeiro o gerador de dados de amostra nas suas contas de provedor e consumidor, a fim de gerar dados de amostra para usar com a sala limpa.
Baixe o gerador de tabelas de dados de exemplo em Python. Execute este comando para gerar dados que podem ser utilizados como dados de amostra para as pastas de trabalho de consumidor e de provedor.