缺点：没有考虑到不同渠道的真实影响。
时间衰退模型
最近的互动被赋予最大的权重，而较早 求职者数据库的组成部分 的互动则获得较小的份额。
优点：适合最后接触点最重要的品牌。
缺点：低估了销售漏斗的上层。
数据驱动模型
使用机器学习算法来分析数据并确定最有效的渠道。
优点：准确度高。
缺点：需要大量数据和技术专业知识。
选择型号的技巧
如果您刚刚开始，请使用线性模型。
对于交易周期较长的业务，暂时递减模型更适合。
如果您有机会使用机器学习，请选择数据驱动的方法。
多渠道归因
如何实施多渠道归因：分步说明
第 1 步：定义您的目标
在开始分析之前，请明确您想要实现的目标。这可能是增加销量、增加转化率或提高品牌知名度。
第 2 步：收集数据
收集有关客户与您的品牌互动的所有可用数据。这些可能是：
广告点击。