末次触达归因

关于模板

末次触达归因模板提供全面的末次触达归因分析,使企业能够衡量其营销渠道的有效性。通过在 Snowflake Data Clean Room 中安全地联接协作者数据集,分析可确定导致转化的营销触点序列。

该过程涉及将协作者 1 点击数据与协作者 2 交易数据结合起来,按时间对每个触点进行排名,然后将转化归因于最近的交互。最终输出按渠道汇总了总转化次数和转化价值等关键指标。这有助于企业了解哪些渠道在推动即时转化方面最有效,从而实现数据驱动的决策,以优化营销策略和预算分配。

此分析将 100% 的转化功劳归因于客户在转化前与之互动的末次营销触点。它确定了交易之前的最终点击,并将该转化的全部价值分配给该单个渠道。

此模板将协作者 2 的分析结果激活到协作者 1 账户。

关键用例

  • 渠道绩效分析: 确定哪些渠道带来的转化次数最多,并且转化价值最高。

  • 预算分配: 根据末次触达归因,将更多预算分配给表现良好的渠道,从而优化营销支出。

  • 营销活动优化: 了解不同营销活动在推动最终转化方面的有效性,并对其进行优化以获得更好的效果。

获取工作表和模板

下载工作表并将其安装在同一组织和同一云托管环境中的两个单独的 Snowflake 账户中。这些工作表展示了如何使用您可以使用和修改的末次触点归因模板创建和运行 Clean Room。该示例使协作者 2 能够运行分析,并可选择将结果激活到协作者 1 账户。

第 1 步:生成样本数据

通过运行 Python 示例数据生成器,在两个协作者账户中生成示例数据。

下载 Python 示例数据表生成器

小技巧

要运行示例数据生成器,请执行以下操作:

  1. 在 Snowsight 中,转到 Projects > Worksheets > + > Python Worksheet

  2. 将下载的 .py 文件内容粘贴到工作表中。

  3. Handler 设置为 main,将 Return type 设置为 String

  4. 使用您的值更新 DATABASE_NAMESCHEMA_NAME 变量。

  5. 选择 Run

第 2 步:运行协作者工作表

生成示例数据后,下载并运行协作者工作表。使用用于生成示例数据的相同角色运行这些工作表。请参阅将 SQL 工作表上传到您的 Snowflake 账户的说明