Datengetriebene Attribution mit Shapley & Markov Chains in BigQuery
Christopher Gutknecht und Stephanie Hubert
Jeder Marketer kennt regelbasierte Attribution aus Analytics & co. Wie geht man aber den nächsten Schritt, um datengetrieben aus allen Customer Journeys die Conversionwerte optimal zu verteilen? Steffi und Christopher von Bergzeit zeigen zwei Ansätze mit Shapley-Werten und Markov Chains, wie man diese in BigQuery mit Sessiondaten umsetzt und mehrere regelbasierte mit datengetriebenen Modellen vergleichen kann. Ihr erfahrt die konkreten Umsetzungsschritte und lernt die wichtigen Vor- und Nachteile der Vorgehensweisen. Wenn ihr Euch „hands-on“ mit datengetriebenen Attribution beschäftigen wollt, solltet ihr hier reinhören!