Welches Attributionsmodell nutzt Machine Learning-Algorithmen, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints zuzuordnen?
- Erster Klick
- Datengetrieben
- Zeitverlauf
- Letzter Klick
Erläuterung:
Das Attributionsmodell, das Machine Learning-Algorithmen nutzt, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints zuzuordnen, ist das Datengetriebene Attributionsmodell. Im Gegensatz zu traditionellen Attributionsmodellen, die die Konversionswerte anhand statischer Regeln oder Annahmen verteilen, basiert das datengetriebene Modell auf komplexen Algorithmen, die große Mengen an Daten analysieren, um die tatsächliche Wirkung jedes Touchpoints auf den Conversion-Pfad zu bestimmen. Diese Algorithmen berücksichtigen eine Vielzahl von Faktoren wie die Reihenfolge der Interaktionen, die Zeit zwischen den Touchpoints, die Art des Inhalts und andere Kontextinformationen, um den Beitrag jedes Touchpoints zur Konversion genau zu bewerten. Das datengetriebene Modell ist daher besonders effektiv in komplexen Marketingumgebungen mit vielen Interaktionspunkten und kann Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über ihre Marketingstrategien und Budgetallokationen zu treffen. Die anderen genannten Optionen wie der erste Klick, der letzte Klick und der Zeitverlauf beruhen entweder auf simplen Regeln oder auf zeitlichen Faktoren, ohne die umfassende Analyse von Machine Learning-Algorithmen. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Datengetrieben’, da sie die Nutzung von Machine Learning-Algorithmen zur präzisen Zuordnung des Wertes einer Conversion auf verschiedene Touchpoints beschreibt.