Appliquer Machine Learning Insights aux modèles d'attribution multi-touch PPC

Application de l'apprentissage automatique aux modèles d'attribution multi-touch

Mis à jour le 30/04/2020

Votre planificateur de marketing des nouveaux médias pourrait bien intégrer l'apprentissage automatique pour optimiser les modèles d'attribution multi-touch utilisés dans la publicité PPC pour les années 2020 .

Les agences de marketing numérique performantes de demain seront probablement celles qui peuvent exploiter les données et appliquer les connaissances de l'apprentissage automatique pour optimiser les modèles d'attribution multi-touch. Les informations obtenues sont également essentielles pour des campagnes de remarketing réussies .

L'exploration de nouvelles innovations en matière d' intelligence artificielle chez Google a contribué à positionner l'entreprise comme la deuxième marque la plus influente au monde à l'approche des années 2020. Le géant de la recherche explore activement les aspects avancés de l'apprentissage automatique, des algorithmes plus classiques aux techniques de pointe telles que l'apprentissage en profondeur. Étant donné que les entreprises qui font de la publicité à l'aide de Google AdWords continuent d'obtenir de nouveaux gains dans la recherche payante, il est utile de comprendre comment l'apprentissage automatique et les modèles d'attribution multi-touch fonctionnent ensemble.

Tout d'abord, répondons à quelques questions courantes que les gens se posent .

Qu'est-ce que l'attribution multipoint ?

L'attribution multi-touch est un moyen de mesurer l'efficacité du marketing. Il s'agit d' une technique qui évalue tous les points de contact du parcours du consommateur et attribue une fraction de crédit à chaque action afin qu'un spécialiste du marketing numérique puisse évaluer l'influence de chaque canal sur une vente.

Qu'est-ce qu'un modèle d'attribution en marketing ?

Un modèle d'attribution d'utilisateurs est un ensemble de règles qui déterminent comment le crédit pour les ventes et les conversions est attribué aux points de contact des consommateurs dans les chemins de conversion. L'outil de comparaison de modèles propose des comparaisons sur la manière dont différents modèles d'attribution influencent l'évaluation et les performances de vos canaux marketing.

L'attribution multi-touch offre une alternative plus sophistiquée aux approches d'attribution traditionnelles basées sur des règles, telles que le premier et le dernier contact, qui attribuent tout le crédit au premier ou au dernier point de contact marketing avant que le consommateur ne se convertisse via un achat, un téléchargement ou tout autre événement.

Si vous effectuez d'abord une recherche marketing approfondie , vous pourrez mieux déterminer les activités de votre utilisateur sur le site.

Cela implique des travaux sur l'identification de la langue, la parole, la traduction, les tendances de traitement visuel , le classement et les capacités prédictives qui tirent parti de l'intelligence artificielle. D'importants volumes de mégadonnées qui fournissent des preuves de relations directes ou indirectes d'intérêt sont utilisés pour développer des approches d'apprentissage pour comprendre et produire rapidement des résultats de recherche plus précis.

Les progrès de l'apprentissage automatique obligent les spécialistes du marketing numérique à évoluer, que les référenceurs en soient conscients ou non. Ou si vous préparez votre site Web pour cela ou non. Cet article vous expliquera pourquoi nous préférons utiliser la modélisation basée sur la position dans l'attribution multi-touch.

Le changement majeur est le suivant : les entreprises de planification et d'achat de médias savent qu'elles ont émergé avec une nouvelle vision des stratégies publicitaires pour réussir à augmenter le volume des ventes en ligne .

Comprendre les modèles d'attribution multi-touch : basés sur des règles ou algorithmiques

Dois-je utiliser une approche basée sur des règles ou un modèle d'attribution PPC algorithmique ?

La détermination précise du modèle d'attribution de votre marque peut être regroupée en deux catégories de modèles : l'apprentissage automatique basé sur des règles et algorithmique. Un modèle basé sur des règles est humainement déduit et pourrait donc être qualifié d'assez subjectif. Ces modèles d'attribution plus traditionnels sont basés sur des hypothèses communément admises concernant le premier et le dernier contact, le contact égal, l'attribution de la décroissance temporelle et d'autres scénarios. Par exemple, c'est la dernière exposition qui a motivé la décision d'achat de la personne ou la première et la dernière touche ont le même poids.

L'attribution marketing basée sur des règles est connue sous le nom d'approche d'attribution simple. Ces modèles attribuent des valeurs à chaque point de contact du consommateur qui sont établies par une formule prédéfinie. Il attribue un crédit de 100 % à un seul point de contact dans le parcours d'achat, généralement le premier ou le dernier.

Pour améliorer ce processus subjectif, en cas de perceptions désalignées, la modélisation d'attribution multi-touch qui s'appuie sur l'échelle de maturité analytique est plus descriptive et implique un processus de considération moindre tout en s'appuyant sur l'apprentissage automatique. En remplaçant une attribution de point de contact unique (dernière interaction et première interaction) par des modèles multipoints de contact, il est plus facile d'attribuer un crédit à divers points de contact en fonction des règles existantes.

Compte tenu des progrès de l'apprentissage automatique au sein de l'algorithme Google BERT , une approche algorithmique basée sur les données s'est avérée plus fiable. Cela signifie que les sorties d'attribution sont établies sur la base des données et de la modélisation de ces données. L'attribution partielle est attribuée en pourcentage en fonction de la valeur d'une touche par rapport à l'ensemble. Pour être précis, cependant, l'attribution de l'apprentissage automatique algorithmique dépend beaucoup de la richesse des données saisies. Lorsqu'une source fiable est utilisée, un instantané complet est obtenu, mais sinon, les résultats pourraient être brutalement faussés.

Même si nous nous appuyons sur l'apprentissage automatique, ce modèle dépend toujours d'un degré élevé d'interaction humaine. Les informations contextuelles obtenues auprès d'un analyste humain aident à réduire les entrées potentielles erronées. Un spécialiste du marketing numérique chevronné est plus susceptible de reconnaître rapidement un incident avant qu'il n'entache les résultats.

Le modèle d'attribution multi-touch donne aux spécialistes du marketing un aperçu complet de l'impact de chaque interaction utilisateur sur l'objectif final. Cela aide à mieux comprendre ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et ce qui affecte quoi dans ce puzzle géant multicanal. Ces informations permettent aux spécialistes du marketing et aux marques de prendre des décisions marketing plus intelligentes. Laissez-le informer vos efforts de marketing de recherche locale .

Eric Enge déclare que "le Machine Learning peut être utilisé de la planification du référencement à la réalisation d'achats en ligne lorsque l'on attribue correctement l'engagement des utilisateurs". L'article du 4 février 2016 de Moz intitulé The Machine Learning Revolution: How it Works and its Impact on SEO *, explique en profondeur comment l'investissement réalisé par Google et d'autres moteurs de recherche dans la technologie basée sur des algorithmes peut être utilisé. Vérifiez-le.

Devriez-vous utiliser l'attribution de modèle multi-touch pour votre entreprise ?

L'apprentissage automatique peut être utilisé pour éclairer la planification marketing agile afin de gagner des achats en ligne lorsque l'on attribue correctement l'engagement des utilisateurs.

L'un des meilleurs moyens de tirer parti de l'exploration de données consiste à segmenter vos clients, puis à envoyer des messages ciblés à l'aide d'AdWords. Et c'est un processus assez simple. À partir des seules données de votre console de recherche et de Google Analytics, il est possible de décomposer votre audience en segments significatifs tels que l'âge, les intérêts, les revenus, la profession ou le sexe. Et cela est efficace, que vous exécutiez des campagnes de marketing par e-mail , des recherches payantes ou que vous actualisiez vos stratégies de référencement.

Un autre avantage de la segmentation des données est la capacité de mieux comprendre votre paysage concurrentiel. Cette information à elle seule vous aidera à identifier les marchés habituels que vous identifiez rapidement ainsi que ceux ciblant les mêmes acheteurs potentiels que votre entreprise souhaite desservir.

Si vous êtes comme l'entreprise typique qui, lorsqu'on lui demande d'énumérer ses concurrents, elle revient avec une liste d'individus. Pensez et planifiez plus grand. Utilisez le marketing de recherche payant pour atteindre plus d'acheteurs . Les moteurs de recherche doivent choisir parmi un pool mondial de correspondances potentielles pour les requêtes de recherche des utilisateurs. La plupart des entreprises doivent élargir leur cercle de sites Web compétitifs deux ou trois fois si elles veulent vraiment être compétitives et gagner. L'exploration de données et une meilleure compréhension du fonctionnement de l'apprentissage automatique vous aideront à y parvenir.

L'article d'E Marketers intitulé Google's Journey into Machine Learning: What Marketers Need to Know parle des diverses méthodes qui existent avec une approche top-funnel. Cela implique un plan stratégique pour attirer des prospects qualifiés sur votre site Web, y compris des acheteurs provenant directement de Google Maps .

"Les sessions et les visites sur le site Web d'une entreprise n'ont pas toutes la même valeur et une entreprise ne devrait pas payer le même montant pour tous les prospects", déclare Justin Cutroni.

8 avantages majeurs d'un modèle d'apprentissage automatique pour améliorer les conversions :

Prendre de meilleures décisions publicitaires commence par avoir des données précises et la possibilité d'utiliser la mise à jour du modèle d'apprentissage automatique à chaque conversion.

1. Comprenez facilement la profondeur de l'entonnoir de conversion des visiteurs de votre site et comment les utilisateurs prennent des décisions.

2. Sachez quand optimiser en voyant combien de temps il faut généralement aux utilisateurs pour convertir en fonction de l'endroit où ils commencent et finissent en effectuant un achat.

3. Mieux en mesure de déterminer où dépenser l'argent publicitaire pour augmenter le retour sur investissement et les revenus de l'entreprise au prochain trimestre.

4. Décryptez le nombre de conversions en fonction de l'appareil utilisé et l'effet du ciblage stratégique par appareil dans des parties distinctes de l'entonnoir.

5. Meilleure capacité à voir comment vos tactiques d'entonnoir supérieur et l'utilisation du contenu vidéo jouent dans chaque conversion.

6. Une capacité plus précise à comprendre l'ensemble du cycle de vie du client pour les nouvelles affaires et celles qui reviennent.

7. L'un des avantages des modèles d'attribution algorithmique est qu'il y a moins de devinettes au début.

8. Cela réduit le besoin de revérifier vos données avec le recul.

Utiliser l'attribution de la décroissance temporelle de l'apprentissage automatique pour allouer les dépenses du marché

« Fondamentalement, la dernière campagne ou impression avec laquelle le prospect a interagi obtient tout le crédit de conversion. Si vous ne lancez qu'une ou deux campagnes, la simplicité et l'accessibilité immédiate de ce modèle sont attrayantes. Cependant, dans les cas où vous disposez de plusieurs canaux marketing, ce type d'attribution est trompeur et ne vous aidera pas à mieux répartir vos dépenses marketing », déclare Segment Analytics Academy**.

Lors de l'utilisation du modèle d'attribution par déclin temporel, les points de contact les plus proches dans le temps de l'achat ou de la conversion du consommateur se voient attribuer la plus grande part du crédit. Si, par exemple, un clic sur une campagne AdWords et les canaux E-mail sont reconnus comme les interactions client les plus récentes quelques heures avant la vente, un autre canal recevra moins de crédit que les canaux Publicité ou E-mail. Étant donné que l'interaction de la recherche payante s'est produite peu de temps après la vente, ce canal reçoit beaucoup plus de crédit qu'un engagement social antérieur avec un agent.

Utilisation de la modélisation d'attribution basée sur les données de Google

Google s'appuie davantage sur l'apprentissage automatique qui influence vos données de comportement d'utilisateur et votre sens arithmétique pour trouver un modèle d'attribution qui est le meilleur pour maximiser le volume total de conversion. C'est un rêve de mine d'or de localiser un ensemble de données qui augmenterait votre volume de conversion mobile AdWords plus que n'importe quel concurrent.

L'un des défis de l'attribution basée sur les données dans AdWords est qu'elle offre au mieux une interprétation monocanale de l'engagement des utilisateurs. Pour cibler avec succès de nouveaux clients recherchant votre produit en ligne, il est difficile d'identifier les conversions qui peuvent provenir d'autres travaux de marketing non liés à la recherche, tels que les e-mails ou les réseaux sociaux. L'apprentissage automatique est plus efficace pour faire correspondre des entités d'image à un produit que les gens recherchent. Les images et publicités de vos produits peuvent s'afficher dans des carrousels de produits en ligne .

Google suggère d'avoir au moins un minimum de 20 000 clics et 800 conversions prises dans un délai d'un mois. De nombreuses entreprises qui démarrent avec AdWords ont des chiffres plus modestes et réussissent mieux avec l'attribution basée sur la position au début. Trouver le meilleur modèle d'attribution pour PPC pour votre entreprise dépend de nombreux facteurs et se révèle au fil du temps et des tests.

Les défis de la sélection du meilleur modèle d'attribution multicanal

Quel que soit le modèle que vous choisissez, n'oubliez pas de respecter les meilleures pratiques en matière de transparence et de confidentialité des consommateurs .

Peu d'aspects de l'analyse sont plus complexes que la découverte du meilleur modèle d'attribution multicanal à utiliser pour votre entreprise.

Comment se fait-il que le dernier clic soit erroné alors qu'il a été le modèle d'attribution PPC par défaut pendant des années ? Et puis apprendre que l'attribution au premier clic est également erronée peut être difficile à accepter. Alors que nous nous dirigeons vers des modèles basés sur la position même au fil du temps, aucune technique d'attribution basée sur les données ne semble parfaite. Vos dépenses de marketing PPC au cours de l'année à venir peuvent être augmentées avec de meilleurs résultats et un meilleur retour sur votre investissement dans la publicité payante. Que vous fassiez partie de l'équipe de recherche organique ou de recherche payante, en fin de compte, si vous offrez plus de valeur aux consommateurs , vous sortez gagnant.

Le modèle d'attribution de la dernière touche est simple et souvent sur lequel de nombreux spécialistes du marketing se rabattent. Cependant, il ignore complètement les stimuli de toutes les impressions publicitaires et exclut la dernière. Alternativement, la nouvelle idée du modèle d'attribution multi-touch (MTA) a été adoptée par beaucoup. Cela signifie que plusieurs points de contact peuvent chacun avoir une fraction du crédit basée sur une influence plus réelle de l'utilisateur à chaque point de contact menant à la décision de l'utilisateur d'effectuer un achat.

En raison des nouvelles technologies d'apprentissage automatique, ne vous laissez pas rebuter par les anciennes conceptions à ce sujet. Né de la reconnaissance des modèles de recherche et du comportement des visiteurs du site, le travail de recherche sur l'intelligence artificielle permet à votre entreprise d'apprendre à partir des données et des points de contact de vos utilisateurs. Il est possible de mieux visualiser et créditer les données de conversion. L'aspect itératif de l'apprentissage automatique est important car, à mesure que les modèles sont exposés à de nouvelles données, ils sont capables de s'adapter indépendamment. Ils apprennent des calculs précédents pour produire des décisions et des résultats fiables et reproductibles. Il s'agit d'une science ancienne, mais qui s'est considérablement améliorée et qui gagne l'adhésion des spécialistes du marketing numérique avertis. Si vous maintenez vos pratiques de marketing SEO à jour , cela profitera également à vos opérations PPC.

Alors que de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique existent depuis des années, le pouvoir d'appliquer automatiquement des calculs mathématiques complexes à vos données Google Analytics à un rythme plus rapide et beaucoup plus fiable est un développement récent.

Comment utiliser le rapport sur les principaux chemins de conversion de l'analyse des entonnoirs multicanaux

Examinez le rapport sur la longueur du chemin dans le rapport standard sur les entonnoirs multicanaux dans votre Google Analytics (ou une plate-forme similaire). Souvent, un nombre élevé de conversions de sites ont plus d'une longueur de chemin, ce qui rend difficile l'attribution correcte de la conversion. Google Analytics permet aux spécialistes du marketing de combiner des informations sur le chemin de conversion de l'utilisateur avec sa visualisation de conversion multicanal trouvée dans la section Présentation.

Consultez le rapport sur les conversions assistées dans Google Analytics. Concentrez-vous sur la dernière colonne qui affiche toutes les conversions assistées/au dernier clic ou directes :

• Pour les valeurs inférieures à un, ce canal a une probabilité plus élevée de générer des conversions au dernier clic.

• Pour les valeurs supérieures à un, ce canal est susceptible d'être disponible plus tôt dans la phase de conversion. Ces canaux peuvent manquer de crédit approprié lors de l'utilisation d'une stratégie d'attribution au dernier clic.

Il est possible de déchiffrer les domaines qui peuvent être sous-évalués sur vos canaux marketing.

Ajustez ensuite un pourcentage de l'allocation budgétaire et mesurez les nouveaux résultats. Des équipes marketing entières bénéficient de savoir quel canal vient en premier (celui qui fonctionne pour présenter votre marque au consommateur »), quel canal vient ensuite (« nourrit nos décisions d'acheteurs potentiels »), quel canal vient après et ainsi de suite.

Ensuite, localisez les informations dans le rapport Analytics Top Conversion Paths.

Exploration de données pour de meilleurs modèles d'attribution

La segmentation de votre base de données et le test de la façon dont vos informations ont pris forme Le contenu publicitaire peut augmenter les taux de conversion des entreprises et, par conséquent, les marges bénéficiaires. En faisant vos promotions PPC à partir d'un plan marketing serré et très intéressé, cela peut permettre à votre entreprise de personnaliser les produits et les promotions pour mieux répondre aux besoins d'un public unique qu'une promotion plus générique et plus large peut éventuellement faire.

Des approches plus intelligentes de l'entonnoir supérieur sur la façon d'obtenir de nouveaux prospects qualifiés vers votre site Web peuvent impliquer une concentration plus importante sur le milieu de l'entonnoir. Le marketing axé sur le profit comprend la prédiction des causes du désabonnement, de l'engagement des utilisateurs et de meilleurs taux de rétention, il est possible de réduire les silos organisationnels et de voir les entreprises intégrer leurs sources de données. Nous avons la capacité d'engager l'apprentissage automatique pour améliorer l'intégration des données qui peuvent être utilisées pour stimuler l'acquisition de nouveaux clients, réduire les taux de rebond des pages de destination et créer des achats de retour auprès des clients existants.

Beaucoup attribuent l'apprentissage automatique, l'analyse des clients et la façon dont les mégadonnées peuvent fonctionner ensemble pour éviter d'atteindre un certain type d'acheteur avec un message spécifique sur un type d'appareil. Après avoir déterminé un comportement déclencheur qu'un visiteur du site exécute, les spécialistes du marketing obtiennent des informations plus qualifiées sur ce qu'il faut changer dans la messagerie, les offres, la fréquence, l'heure de la journée et d'autres facteurs pour rendre la publicité payante plus efficace.

Modélisation basée sur la position dans l'attribution PPC

Chaque entreprise veut être aussi économe que possible pour tirer le meilleur parti de ses dépenses publicitaires et afficher des extraits de code visibles . En examinant attentivement le bas de votre entonnoir de conversion, l'attribution au dernier clic mérite la plupart des efforts de nombreux spécialistes du marketing. Bien qu'il soit facile de comprendre pourquoi, lorsque l'objectif est l'efficacité du PPC et que la croissance vers l'extérieur demande moins d'attention, un modèle de décroissance temporelle est ma préférence.

Cependant, lorsque l'entreprise se concentre sur la croissance et l'augmentation de l'acquisition de nouveaux clients, se rapprocher du sommet de l'entonnoir de conversion est une priorité pour l'optimisation AdWords . L'attribution au premier clic et le dernier clic n'offrent que de minuscules parts du gâteau. Les données de Google dans AdWords et Google Analytics peuvent un jour fournir une itération inverse de la décroissance temporelle, mais comme elle n'est pas proposée aujourd'hui, un modèle basé sur la position ou en forme de U nécessite plus de travail et une interprétation compétente des rapports de données disponibles.

En se concentrant sur les données prédictives et les informations d'achat pertinentes , il est possible d'augmenter les relations que les consommateurs entretiennent avec vos produits et services. Cela nécessite une stratégie de marketing de contenu claire qui fonctionne pour votre entonnoir de vente à feuilles persistantes .

Le modèle d'attribution basé sur la position en forme de U facilite l'identification des principaux points de contact des utilisateurs tout en attribuant simultanément un pourcentage de crédit aux efforts marketing antérieurs. Lorsque l'entreprise a un long cycle d'achat, les points de contact intermédiaires ont souvent moins de poids. Les acheteurs recherchent des avis sur les produits pour les aider à se décider. La modélisation de l'attribution est totalement arbitraire. Des années de pratique et un esprit analytique vous aident à attribuer un crédit aux métriques et aux canaux les mieux alignés avec vos objectifs commerciaux.

L'étude sur le suivi multi-appareils offre des informations sur la mesure et l'attribution

Le suivi multi-appareils amélioré offre une vue complète du comportement d'un utilisateur et peut être utile à diverses fins, notamment le ciblage publicitaire, l'attribution multi-touch, la recherche et l'attribution des conversions. Cependant, les utilisateurs du site ignorent souvent ou ignorent souvent la lecture des avis de cookies affichés au bas des pages sur la manière et la fréquence à laquelle leur comportement est suivi sur différents appareils. Par conséquent, une étude d'OTech recueille des informations sur le suivi inter-appareils et propose des observations du point de vue de l'utilisateur final.

Selon une communication par e-mail du 5 janvier d'Aaron Alva de la division technologique de la FTC, "les sociétés de technologie de publicité et d'analyse sur Internet essaient de plus en plus de trouver des moyens de lier le comportement des différents appareils que possèdent les consommateurs. Ce suivi multi-appareils peut fournir une vue plus complète du comportement d'un consommateur et peut être utile à diverses fins, notamment le ciblage publicitaire, la recherche et l'attribution des conversions.

Pour plus d'informations, lisez le rapport récemment publié par la FTC intitulé Cross-Device Tracking: Measurement and Disclosure by The Office of Technology Research and Investigation (OTech)

Comment l'apprentissage automatique profite à vos annonces Google

Pourquoi les propriétaires d'entreprise veulent connaître l'activité de chaque client à chaque point de contact :

• Ciblage publicitaire amélioré et communications personnalisées pour Google Ads : grâce à une meilleure connaissance du comportement des clients et des interactions en ligne, vos stratégies de marketing de recherche peuvent créer des messages personnalisés pour mieux s'intégrer à tous les canaux.

• De meilleures décisions en matière de produits et de services : grâce à de meilleures informations sur les données client pour l'analyse , vos pages de destination de vente au détail peuvent être plus utiles après avoir été modifiées via un marketing éclairé, le référencement sur la page et des décisions de positionnement.

• Améliore la fidélité des clients — comment un seul client peut aider vos stratégies marketing à améliorer le service client et influencer positivement la fidélité des clients.

• Meilleures offres de copie et de promotions payantes dans les annonces display » : comprendre vos comportements d'utilisateur et la façon dont les clients pensent lorsqu'ils interagissent avec votre marque signifie que vos équipes marketing peuvent proposer les offres et les promotions qui sont centrées sur le client et qui auront le plus d'importance pour visiteurs du site.

"Dans le modèle d'attribution basé sur la position, 40 % de crédit sont attribués à la première et à la dernière interaction, et les 20 % de crédit restants sont répartis uniformément entre les interactions intermédiaires. Dans cet exemple, les canaux Recherche payante et Direct recevraient chacun 40 % de crédit, tandis que les canaux Réseaux sociaux et E-mail recevraient chacun 10 % de crédit. » – Assistance Google Analytics

REMARQUE : Google a déposé une demande le 15 février 2013 pour une méthode et un appareil de détermination d'attribution multi-touch basée sur les données dans les campagnes publicitaires multicanaux . Autrement connu sous le nom de US 20140236705 A1, qui s'appuie sur l'apprentissage en profondeur .

Comment déterminer quel modèle convient le mieux à mon entreprise ?

Les responsables du marketing numérique sont les mieux placés pour déterminer quelles campagnes, créations et emplacements Google Ads sont les plus performants, comment les modifier ou si vous devriez investir dans des campagnes spécifiques. La réponse « cela dépend » est vraie ici, car plusieurs autres facteurs, tels que la notoriété préexistante de la marque, les marges de retour sur investissement et les données démographiques, entrent tous en jeu ; l'attribution fractionnaire ne le fait pas.

Une pression accrue s'exerce sur les spécialistes du marketing numérique dans des créneaux étroits. De plus en plus, ils sont tenus pour responsables de l'augmentation de la conversion et de l'obtention d'extraits enrichis dans les résultats de recherche . Au fur et à mesure que de nouvelles mesures apparaissent, il est plus facile de déchiffrer si l'un de ces modèles est meilleur que la mesure de canal en silo. Ces méthodes vous donneront un aperçu du parcours du consommateur que vous n'aviez pas auparavant. Décider quelle solution d'attribution multi-touch est la meilleure pour vos produits dépend en grande partie de vos objectifs commerciaux, de vos exigences, de votre budget et de la manière dont vous souhaitez utiliser le résultat pour améliorer l'efficacité de votre marketing payant.

SOMMAIRE

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* https://moz.com/blog/machine-learning-revolution

** https://segment.com/academy/advanced-analytics/an-introduction-to-multi-touch-attribution/