马尔可夫链归因建模
Markov chain attribution modeling
您能正确地归因于为您带来转化的渠道吗？
客户旅程一直是营销人员研究的一个具有挑战性的领域。随着博客、评论和社交媒体平台的出现，过去二十年来客户旅程变得越来越长，这给营销人员在正确归因于转化渠道方面带来了挑战。在本博客中，我们将介绍一种数据驱动模型，如马尔可夫模型，以找到给定客户旅程的渠道重要性。
概述
在购买产品（转化）之前，客户会经历多个渠道（触点），例如Google广告、Facebook、有机搜索或直接访问。了解客户旅程对于基于不同触点构建数据驱动模型非常重要。下面的gif演示了客户旅程以及不同模型如何将转化归因给不同的渠道。
在过去的几十年中，归因模型在很大程度上依赖于启发式模型，如首次点击、最后一次点击、时间衰减和位置模型。当路径很短时，这种模型没有价值。营销人员正在寻求基于客户转化可能性的有效分割，以便通过广告活动和促销及时与他们联系，以最大化投资回报率。
点击流数据
点击流数据记录了访问网站的用户的每个会话。以下是来自用户的记录的快照。会话记录了用户在网站上的互动，包括页面浏览、产品浏览、页面级别和在一定时间范围内的推荐渠道。
数据问题
在现实世界中，数据收集问题也可能复杂化渠道归因的过程。以下是一些示例：
- 短/单一路径：当客户旅程因各种原因（如使用不同设备、删除cookie等）而中断时，会导致此问题。同一人被识别为新用户…
