大数据是本世纪最有用的营销工具之一，可用于优化预算、个性化广告和预测客户的消费者旅程。然而，他们的分析、归因和贡献有一个变得越来越重要的敌人：脏数据。由于存在不准确、差距或重复的问题，为每个接触点分配正确的值是一个并非市场上所有模型都准备好的问题。
众多的数线下支持的关系需要衡量和预测所谓的跨渠道归因的有效性。有关消费者旅程的泽字节信息不断积累，这就是为什么在大数据营销环境中必须有一个有效的模型来区分麦子和谷壳的原因。
在归因方面，有很多模型，尽管并非所有模型都提供适应市场 亚美尼亚 WhatsApp 数据 需求和每个特定广告主的业务KPI的功能要求。这些缺陷对“脏数据”来说是一个非常严重的问题，它会在分配媒体计划预算时产生影响，并且还可能因包含欺诈性流量而加剧。
基于最后点击、首次点击、线性、渐进或基于触摸点位置的模型效率低下。目前，客户通过各种媒体接触到 3,000 多种不同的广告效果。举个例子，如果用户对在电视广告中看到的一款可穿戴设备感兴趣，在不同的博客和社交网络上搜索信息，并最终通过RTB广告购买了该产品，那么该转化应归因于哪个渠道？电视是为了给人留下第一印象？到博客和社交网络来传播产品的好处？或者结束流程的重定向营销活动？为了回答这些问题并在不同渠道之间分配权重，改进组合广告策略，需要适合每个广告商的智能算法。
归因模型中的自定义算法是比以前的启发式模型有了很大改进的解决方案。除了包含更多信息和惊人的详细程度之外，它们还使我们能够丢弃来自媒体的欺诈性印象和点击，并将指标定向到每个客户的特定目标，无论是品牌还是绩效。 |
