Optimizing Online Marketing Efficiency By Analyzing the Mutual Influence of Online Marketing Channels with Respect to Different Devices
[ES] ¿Cómo es la atribución en un entorno de omnicanal? Se puede determinar una distinción importante en contraste con la atribución en un entorno multicanal. Además de proporcionar el proceso de análisis de marketing, una especificación del proceso estándar intersectorial para la minería de datos (...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/122296 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/122296 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Practical requirements for omni¿channel attribution Online advertising Dynamic attribution Dynamic attribution model Budget allocation Cross device cross platform attribution Machine learning attribution Omni-channel attribution modelling Omni-channel marketing Omni-channel attribution Multi-touch attribution (MTA) Data-driven attribution modelling Real-world attribution ORGANIZACION DE EMPRESAS |
| Sumario: | [ES] ¿Cómo es la atribución en un entorno de omnicanal? Se puede determinar una distinción importante en contraste con la atribución en un entorno multicanal. Además de proporcionar el proceso de análisis de marketing, una especificación del proceso estándar intersectorial para la minería de datos (CRISP¿DM), se utiliza un enfoque de método mixto secuencial para analizar la cuestión principal de la investigación. En el primer paso de esta investigación se analizan las características y los requisitos de atribución eficiente en un entorno omnicanal. A partir de entrevistas semiestructuradas con expertos y de un proceso de investigación bibliográfica holística estructurada, se identifica claramente la falta de un enfoque de atribución omnicanal. Los enfoques de atribución existentes se identifican mediante la realización de un proceso estructurado de revisión de la literatura. Estos enfoques identificados se evalúan aplicando los resultados de las entrevistas semiestructuradas con expertos, es decir, los requisitos y características de una atribución omnicanal eficiente. Ninguno de los enfoques de atribución identificados cumple con la mayoría de los requisitos de omnicanal analizados. Al tener la brecha de investigación ¿ la falta de un enfoque de atribución de omnicanales ¿ claramente identificada, se desarrolla un enfoque de atribución de omnicanales en la segunda parte de esta investigación presentada. Utilizando la metodología MAP, la principal laguna de investigación se llena proporcionando el Holistic Customer Journey (HCJ): una base de datos lista para el omni¿canal y un enfoque de atribución de omni¿canal correspondiente. Entre otras cosas, el enfoque de atribución desarrollado consiste en una clasificación de aprendizaje automático. Esta investigación presentada es la primera en utilizar información de casi 240.000.000 de conjuntos de datos de interacción, que contienen información entre dispositivos y entre plataformas. Todas las fuentes de datos subyacentes son proporcionadas por una de las plataformas inmobiliarias más grandes de Alemania. |
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