AdView MTA

广告多渠道归因分析

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跨渠道归因分析，锁定最佳贡献度的关键渠道

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多渠道归因

专业的AdView广告多渠道归因分析解决方案

AdView MTA：多渠道归因分析

如何优化广告营销的效果？

同一用户在各个网站被广告带进电商网站：

· 哪些营销渠道促成了销售？他们的贡献率分别是多少？

· 而这些贡献的背后，是源自于怎样的用户行为路径而产生的？

· 完成订单的贡献是否只属于带来订单的渠道？

· 如何使用归因分析得到的结论，指导我们选择转化率更高的渠道组合？

· 助攻渠道价值如何判定？

AdView基于购买用户的全渠道数据，实现归因分析

锁定购买TA

Panel-based TA Identification (Identify Purchasers)

数据准备

Dataset Preparation

回溯行为样本用户的购物路径

Analyze shopper journey in reverse order of behavior panelist

实现归因分析

Run attribution modelling

AdView持续不断优化的马尔可夫归因模型

分析示例：归因权重分配

抖音流量大，订单转化率最低，从归因上看，抖音渠道为网站带来大量新客，这些新客在经过其他渠道的帮助和助攻后，最终在Direct和Search渠道的导流下产生订单。

用户下单前通过各种渠道访问网站3.4次

淘宝高露洁旗舰店，小红书和小红书搜索的流量渠道对转化产生助攻作用进一步发现xx渠道在淘宝高露洁旗舰店导流中发挥了显著作用；但是yy渠道在助攻贡献中呈现明显负值。

订单渠道分布，淘宝高露洁旗舰店，小红书和微博是考量转化渠道的主要标准。

核心优势

全面覆盖

全面覆盖移动营销的不同形式

庞大的移动样本库

庞大的移动互联网样本库

数量超过100万

有效代表全国总体网民

监测移动转化行为

有效监测移动广告后续的转化行为

实现品效合一

多渠道归因分析

多渠道归因

AdView MTA：多渠道归因分析

如何优化广告营销的效果？

AdView基于购买用户的全渠道数据，实现归因分析

锁定购买TA

数据准备

实现归因分析

AdView持续不断优化的马尔可夫归因模型

分析示例：归因权重分配

核心优势

全面覆盖

庞大的移动样本库

监测移动转化行为

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