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A metodologia da Atribuição com orientação por dados é composta por duas partes principais: (1) análise de todos os seus dados de caminho disponíveis para o desenvolvimento de modelos de probabilidade de conversão personalizados e (2) aplicação de um algoritmo sofisticado a esse conjunto de dados probabilísticos que atribua crédito de conversões parcial aos seus pontos de contacto de marketing.
Desenvolver modelos de probabilidade de conversão a partir de todos os dados de caminho disponíveis
A Atribuição com orientação por dados utiliza todos os dados de caminho disponíveis, incluindo os dados de utilizadores com conversão e de utilizadores sem conversão, para compreender como a presença de determinados pontos de contacto de marketing tem impacto sobre a probabilidade de conversão dos seus utilizadores. Os modelos de probabilidade resultantes mostram a probabilidade de um utilizador efetuar uma conversão em qualquer ponto em particular do caminho, dada uma determinada sequência de eventos.
Atribuir, por algoritmos, crédito de conversões a pontos de contacto de marketing
A Atribuição com orientação por dados aplica a este conjunto de dados probabilísticos um algoritmo baseado num conceito da teoria de jogos cooperativos denominado de Valor de Shapley. O Valor de Shapley foi desenvolvido por Lloyd S. Shapley, laureado com o Prémio Nobel da Economia, como uma abordagem à distribuição equitativa do resultado de uma equipa entre os membros constituintes da equipa.
No caso da Atribuição com orientação por dados, a “equipa” analisada possui pontos de contacto de marketing (por exemplo, Pesquisa orgânica, Visualização e Email) como “membros da equipa” e o “resultado” da equipa são as conversões. O algoritmo da Atribuição com orientação por dados calcula os ganhos contrafactuais de cada ponto de contacto de marketing, ou seja, compara a probabilidade de conversão de utilizadores semelhantes expostos a estes pontos de contacto, quando a probabilidade de um dos pontos de contacto não ocorre no caminho.
O cálculo real do crédito de conversões de cada ponto de contacto depende da comparação de todas as diferentes permutações de pontos de contacto e da normalização entre eles. Isto significa que o algoritmo da Atribuição com orientação por dados tem em consideração a ordem pela qual ocorre cada ponto de contacto e atribui um crédito diferente para diferentes posições do caminho. Por exemplo, Visualização antes de Pesquisa paga é modelado em separado de Pesquisa paga antes de Visualização.
Exemplo
No seguinte exemplo de nível superior, a combinação de Pesquisa orgânica, Visualização e Email conduz a uma probabilidade de conversão de 3%. Quando a Visualização é removida, a probabilidade desce para 2%. O aumento de 50% observado quando a Visualização está presente serve de base para a atribuição.
Explorar o seu modelo Orientado por dados e analisar as respetivas implicações de ROI
Pode utilizar o relatório Explorador de modelos para explorar as ponderações específicas definidas pelo modelo Orientado por dados com base no canal e na posição. (Para uma análise mais detalhada, transfira o modelo como um ficheiro CSV.) Utilize a Ferramenta de comparação de modelos para comparar modelos e para identificar oportunidades de otimização. O relatório Análise do ROI permite compreender as implicações de ROI do seu modelo Orientado por dados.
