В настоящее время я создаю модель атрибуции на основе данных для моей компании. Он основан на цепях Маркова, и я использовал пакет ChannelAttribution в R, который великолепен!
Он дал мне результаты на глобальном уровне: каков вес каждого канала для общего количества конверсий и дохода. Но теперь мне нужно перейти к фазе развертывания в системах.
Для этого мне нужно, чтобы каждая новая транзакция распределялась по каналам на пути. Моя проблема заключается в том, что марковская модель атрибуции не является «прогнозирующей» моделью, поэтому на уровне транзакций нет вывода (она в основном имитирует пути для вычисления эффектов удаления, поэтому нет детальной информации).
У кого-нибудь есть идея? о том, как перевести глобальный результат модели в набор правил, которые позволили бы распределять доход от новых транзакций в режиме реального времени (или примерно в реальном времени, как каждый день)? Я полагаю, что может быть дополнительная гипотеза или другой уровень моделирования, который мог бы сработать, но я не могу это понять.
Любая помощь приветствуется!
Спасибо,
Батист