Algorithmische Attribution
Das algorithmische Attributionsmodell in Analysis Workspace unterscheidet sich von anderen Modellen insofern, als es mithilfe statistischer Verfahren Gewichtungen über die Dimensionselemente in Ihrem Bericht oder Ihrer Freiform-Tabelle verteilt. Wie alle anderen Attributionsmodelle in Analysis Workspace kann die algorithmische Attribution für jede Dimension oder Metrik verwendet werden. Algorithmische Attribution unterstützt eine unbegrenzte Segmentierung und Aufschlüsselungen und verteilt 100 % der Konversionen auf eine oder mehrere Dimensionen in der Tabelle (auch als „fraktionelle“ Attribution bezeichnet).
Siehe
Der für die Zuordnung verwendete Algorithmus basiert auf der Harsanyi-Dividende aus der kooperativen Spieltheorie. Die Harsanyi-Dividende ist eine Verallgemeinerung der Shapley-Value-Lösung (benannt nach Lloyd Shapley, einem Wirtschaftsnobelpreisträger), um in einem Spiel mit ungleichen Beiträgen zum Ergebnis Kredite unter den Spielern zu verteilen.
Auf allgemeiner Ebene wird bei der Attributionsberechnung der Konversion für jeden Touchpoint jeder der Marketing-Touchpoints innerhalb eines Lookback-Fensters als eine Koalition von Playern berücksichtigt. Dieser Koalition von Akteuren muss ein Überschuss gerecht verteilt werden. Die Überschussverteilung jeder Koalition wird aus dem Überschuss bestimmt, den jede Subkoalition zuvor rekursiv erzeugt hat.
Weitere Einzelheiten finden Sie in den Originalpapieren von John Harsanyi und Lloyd Shapley:
- Shapley, Lloyd S. (1953). A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
- Harsanyi, John C. (1963). A simplified bargaining model for the n-person cooperative game. International Economic Review 4(2), 194-220.