+4

Добавить атрибуцию привязанную ко времени (чтобы распределение веса визита было на недавних визитах)

Андрей Четырин 4 недели назад 0

Добавление атрибуции привязанной ко времени к примеру:
- уменьшать вес каждый предыдущий визита в два раза ниже текущего. Тогда при большом числе визитов 97% веса конверсии распределятся по последним пяти визитам, а вклад истории будет минимален.
- распределение веса визитов стандартным образом по всем визитам, которые были за последние X дней. Более старые визиты игнорируются.
- аналог "экспоненциального распада" от гугл: в нём задаётся "период полураспада" = Т и визит, который был за Т дней до конверсии имеет в двое меньший вес, чем последний.

Линейный спад/рост и пользовательская модель не подходят.
эти модели не подходят.
Пример:
Пользователь 1, совершил три визита:
01.08.2017
21.11.2019
26.01.2021 - заявка
Пользователь 2 тоже совершил три визита
24.01.2021
26.01.2021
26,01,2021 - заявка
Модели типа линейного роста распределят веса конверсии в обоих случаях одинаково, хотя в первом случае учитывать древние визиты не правильно и разумнее 100% веса отдать последнему визиту.

Сервис поддержки клиентов работает на платформе UserEcho