An application of attribution models for evaluating marketing performance
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1583Keywords:
attribution model, marketing analytics, digital marketing, Markov chains, performance evaluationAbstract
This paper presents the results of a comparative analysis of data-based attribution models and a study of customer paths and digital marketing tools used in the company. For the analysis, the results of calculating the attributed value of channels using simplified models «Last Click», «First Click», heuristic linear model and Markov Chains algorithmic model are presented. Based on the analysis, suggestions for using a specific attribution model to evaluate the effectiveness of marketing are provided.
Статья опубликована: 30.06.2024
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Маркетинг в России и за рубежом». Все права защищены. Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=8819
References
2. Anderl E., Becker I., Wangenheim F.V., Schumann J.H. (2014). Mapping the Customer Journey: A Graph-Based Framework for Online Attribution Modeling [Электронный ресурс]. URL: x.doi.org/10.2139/ssrn.2343077
3. Forrester Research, Inc. (2012). Digital Attribution Comes Of Age. The Last-Click Paradigm Erodes As Marketers Turn To Fractional Attribution [Электронный ресурс]. URL: iab.com/wp-content/uploads/2015/08/DigitalAttributionComesOfAge.pdf
4. Rizvi S.M. (2019). Attribution modelling of online advertising. Master’s thesis, Tampere University [Электронный ресурс]. URL: trepo.tuni.fi/handle/10024/115941
5. Plas J. (2018). Evaluating attribution models on predictive accuracy, interpretability, and robustness, Master Thesis Data Science: Business and Governance, Tilburg University [Электронный ресурс]. URL: arno.uvt.nl/show.cgi?fid=147278
6. Anderl E., Becker I., Wangenheim F.V., Schumann J.H. (2016). Mapping the customer journey: Lessons learned from graph-based online attribution modeling. International Journal of Research in Marketing, vol. 33, no. 3, pp. 457–474 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.03.001
7. Poutanen R. (2020). Analysis of online advertisement performance using Markov chains. Master’s thesis, Tampere University [Электронный ресурс]. URL: trepo.tuni.fi/bitstream/handle/10024/120452/PoutanenRiku.pdf
8. Wrodarczyk (2023). Markov Chain Attribution Modeling [Электронный ресурс]. URL: adequate.digital/en/markov-chain-attribution-modeling-complete-guide/
