Автоматизированное многоканальное распределение доходов с использованием цепей Маркова (упрощенное)
Seed: ChannelPaths table: user_id, path sequence, conversion flag; Compute transition probabilities and remove-null pathsADVERTISEMENT - IN-ARTICLE
Руководство
Эта модель Excel реализует упрощенную марковскую атрибуцию, рассматривая путь пользователя как последовательность обращений к каналу и вычисляя вероятности перехода для оценки влияния удаления каждого канала на конверсии.Предварительная обработка путей в подсчете переходов, нормализация к вероятностям, вычисление вероятностей поглощения и предельных вкладов.Для больших наборов данных используйте Power Query для агрегирования путей и математических вычислений с помощью MMULT для вычислений перехода.Представьте результаты атрибуции вместе с моделями последнего клика и линейными моделями для сравнения.Используйте это для информирования о бюджетных ассигнованиях, но проверяйте предположения и стабильность модели;Марковские модели чувствительны к определению пути и разреженности данных.
💡 Вопросы и ответы
Q: \Вопрос: Эффективен ли Excel для моделей Маркова?\" \"О: Возможно для небольших и средних наборов данных;для больших наборов данных используйте специализированные библиотеки Python/R. \"\n\"Вопрос: Как обрабатывать офлайн-преобразования?\" \"
Привязывайте офлайн-события к идентификаторам пользователей или аппроксимируйте их с помощью исследований подъемов для включения в анализ пути.\""