In dem vorliegenden Buch wird eine neuartige Methodik zur kontinuierlichen Prognose der Wertbeiträge von Werbekanälen im Rahmen von Mehrkanalstrategien präsentiert und auf Basis eines umfang­reichen Datensatzes aus über 49.000 realen Customer Journeys getestet. Durch eine dynamische Verarbeitung von Customer-Journey-Daten und die Variation von Datenerhebungszeiträumen können Werbetreibende die zukünftigen Wertbeiträge von Werbekanälen genauer prognostizieren und ihre Werbebudgets zielgerichteter einsetzen. Neben den in Rahmen dieses Werkes verwendeten Markov-Graphen kann die entwickelte Methodik auch auf zahlreiche weitere Attributionsmodelle und Untersuchungsgegenstände angewendet werden. Dies macht sie sowohl für die akademische Forschung als auch für praktische Anwendungen äußerst relevant.

In dem vorliegenden Buch wird eine neuartige Methodik zur kontinuierlichen Prognose der Wertbeiträge von Werbekanälen im Rahmen von Mehrkanalstrategien präsentiert und auf Basis eines umfang­reichen Datensatzes aus über 49.000 realen Customer Journeys getestet. Durch eine dynamische Verarbeitung von Customer-Journey-Daten und die Variation von Datenerhebungszeiträumen können Werbetreibende die zukünftigen Wertbeiträge von Werbekanälen genauer prognostizieren und ihre Werbebudgets zielgerichteter einsetzen. Neben den in Rahmen dieses Werkes verwendeten Markov-Graphen kann die entwickelte Methodik auch auf zahlreiche weitere Attributionsmodelle und Untersuchungsgegenstände angewendet werden. Dies macht sie sowohl für die akademische Forschung als auch für praktische Anwendungen äußerst relevant.

In dem vorliegenden Buch wird eine neuartige Methodik zur kontinuierlichen Prognose der Wertbeiträge von Werbekanälen im Rahmen von Mehrkanalstrategien präsentiert und auf Basis eines umfang­reichen Datensatzes aus über 49.000 realen Customer Journeys getestet. Durch eine dynamische Verarbeitung von Customer-Journey-Daten und die Variation von Datenerhebungszeiträumen können Werbetreibende die zukünftigen Wertbeiträge von Werbekanälen genauer prognostizieren und ihre Werbebudgets zielgerichteter einsetzen. Neben den in Rahmen dieses Werkes verwendeten Markov-Graphen kann die entwickelte Methodik auch auf zahlreiche weitere Attributionsmodelle und Untersuchungsgegenstände angewendet werden. Dies macht sie sowohl für die akademische Forschung als auch für praktische Anwendungen äußerst relevant.