Data-driven attribution (DDA, Атрибуция на основе данных) — способ аналитики и последующей оценки рекламной кампании на основе собранных данных о моделях взаимодействия пользователя с предложениями.
В основе data-driven подхода к работе с рекламными площадками лежит использование полного объёма данных о текущей конверсии и исчерпывающая информация о том, как клиенты продвигаются по продуктовой воронке.
Подход игнорирует все предположения, основанные не на конкретных метриках.
считает звонки, заявки и письма с рекламы,
показывает, с каких объявлений приходят клиенты,
помогает оптимизировать рекламу.
Недостатки модели Data-driven attribution
- Необходимость грамотной и аккуратной работы с большими объёмами данных: важно учитывать влияние внешних факторов, проверять полноту и корректность информации.
- Наличие «локального максимума», который ограничивает дальнейшее развитие в связи с недостатком информации и появлением новых факторов. Например, когда на основе метрик специалисты компании приходят к заключению «дальше расти некуда».
- Формирование выводов исключительно на основе имеющихся данных о прошлых пользователях, которые некорректны при работе с новой аудиторией.
