알고리즘 속성
Analysis Workspace의 알고리즘 속성 모델은 통계적 기법을 사용하여 보고서나 자유 형식 테이블의 차원 항목에 크레딧을 할당한다는 점에서 다른 모델과 다릅니다. Analysis Workspace의 다른 모든 속성 모델과 마찬가지로 모든 차원이나 지표에서 사용할 수 있으며 무제한 세그먼테이션 및 분류를 지원하고 테이블의 차원에 대한 100% 전환 ("분수" 속성)을 분배합니다.
속성에 사용되는 알고리즘은 협업 게임 이론의 Harsanyi 배당을 기반으로 합니다. Harsanyi 배당은 결과에 불평등한 기여와 함께 플레이어들 간의 크레딧을 분배하기 위해 Shapley 값 솔루션(노벨 경제학상 수상자인 Lloyd Shapley의 이름을 따서 이름이 지어짐)의 일반화입니다.
높은 수준에서, 각 접점에 대한 전환 크레딧의 속성 계산에서는 전환 창 내의 각 마케팅 접점을 잉여금이 균등하게 분배되어야 하는 사용자의 연합으로 간주합니다. 각 연합의 잉여금은 각 하위 연합 (또는 이전에 참가한 차원 항목)에 의해 이전에 생성된 잉여금에 따라 재귀적으로 결정됩니다. 자세한 내용은 John Harsanyi 및 Lloyd Shapley의 원본 논문을 참조하십시오.
- 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.
NOTE
주어진 전환 창 내에 여러 접점이 있을 때 알고리즘 속성의 결과는 다른 모델과 다릅니다. 단일 접점을 사용하는 전환은 속성 모델에 상관없이 100% 크레딧을 받습니다.
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