• 증분 분석

  증분 분석 소개 국가 수준 측정항목 Polaris에서 증분 데이터를 분석할 때, 결과를 생성하는 데 사용 되는 계층적 미디어 혼합 모델(MMM)은 지표합계가 앱 수준 및 국가 수준에서 모델에 입력된 앱 이벤트 데이터와 항상 일치하도록 보장하며 일부 아주 작은 반올림 오류를 제외한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, MMP에서 가져오거나 사용자 지정 불러오기로 업로드한 앱 이벤트 데이터가 전체 앱에서 1일 차 수익에 총 $1,000를 반영한 ​​경우 Polaris는 앱 수준에서 증분 1일 수익으로 총 약 $1,000를 표시합니다. 마찬가지로 앱 이벤트 입력이 미국 내 1일 차 수익에 총 $500를 반영하는 경우 Polaris는 미국 전역의 1일 차 수익에 총 $500를 표시합니다. 모델의 목적은 각각의 증분에 따라 미국에서 실행되는 각 채널, 캠페인 및 소스 앱(퍼블리셔 앱)에 적절한 비율로 $500를 할당하는 것입니다. 기본 및 증분 측정항목 P인기 많음

• 증분과 라스트 터치 비교

  증분 지표를 라스트 터치 지표와 비교하는 것은 중요한 분석 개념입니다. 많은 경우에 마케팅 전략 및 운영 결정은 모두 라스트 터치 어트리뷰션을 기반으로 이루어지므로 라스트 터치와 증분간의 불일치는 잠재적인 비 효율성을 나타내며 때로는 심각한 재정적 영향을 미치게 됩니다. 증분 실험을 통해 이러한 불일치를 식별하고 가장 큰 영향을 미치는 불일치를 확인하는 것이 중요합니다. 기본개념 우선 둘 사이에 불일치가 있을 가능성이 매우 높으며 이러한 불일치가 채널 및 캠페인 전반에 걸쳐 동일하지 않을 것입니다. 증분 측정과 라스트 터치 어트리뷰션은 완전히 다른 현실을 측정하도록 설계되었습니다. 증분 측정은 미디어 간, 그리고 미디어와 오가닉 리프트간의 상호 작용을 포함하는 전체 미디어 믹스를 고려합니다. 이와 대조적으로, 라스트 터치 어트리뷰션은 상호작용이 전혀 겹치지 않는 단순한 현실을 반영하여 임의의 어트리뷰션 창 내에서 라스트 터치가 발생한 광고만 고려합니다. MetriWork소수 독자

• 증분 실행가능성

  계량경제학적 진실의 여러 출처 증분 측정 데이터를 사용할때 , 증분지표과 라스트터치 지표 라는 두 가지 진실의 출처를 사용하는 의사 결정 방법론의 특성을 이해해야 합니다. Polaris는 증분 지표를 라스트 터치 지표와 함께 전략적으로 운영하여 사용될 수 있도록 증분 및 라스트 터치 지표를 나란히 표시하여 귀하의 의사결정 프로세스를 간소하게 만들어 드릴 수 있습니다. 예를 들어, 일상적인 운영 프로세스에서 7일차 ROAS가 50% 미만인 캠페인의 예산을 25% 줄여야 한다고 지시하는 경우 증분 7일차 ROAS를 드롭인 교체와 동일한 프로세스에서 사용할 수 있습니다. 이는 대부분의 마케팅 프로세스에 적용됩니다. 간단히 말해서, 이상적으로 마케팅 프로세스는 변경되지 않고 프로세스에 데이터 입력이 라스트 터치에서 증분으로 변경됩니다. 대규모 예산 최적화 두 정보 출처 간에 큰 불일치가 있는 경우 마케팅 프로세스에 따라 예산이 크게 변동될 수 있습니다. 마케팅 프로세스소수 독자