Summary  
This chapter covers implementing various attribution algorithms to distribute credit across user interaction sequences, including first-click, last-click, linear, and time-decay models, as well as data-driven approaches that use machine learning to assign weights based on observed behavior.  

General domain of usage  
Marketing analytics

La atribución es el proceso de asignar crédito a los diferentes puntos de contacto con los que un usuario interactúa antes de convertir.

Ejemplo de recorrido del cliente:
**Instagram Ad → Blog Post → Email → Purchase**

Definición

### Modelos de atribución comunes

1) **Atribución de primer clic**: el crédito se asigna a la primera interacción;

2) **Atribución de último clic**: el crédito se asigna a la última interacción antes de la conversión;

3) **Atribución lineal**: el crédito se reparte de manera equitativa entre todos los puntos de contacto;

4) **Atribución de decaimiento temporal**: los puntos de contacto más cercanos a la conversión reciben más crédito;

5) **Atribución basada en datos (DDA)**: el aprendizaje automático asigna el crédito según el comportamiento real del usuario.

¿Qué modelo de atribución asigna el mismo crédito a todas las interacciones?

Adquirir la capacidad de medir lo que importa y convertir los datos en conocimientos accionables. Aprender a rastrear el rendimiento en diferentes canales, interpretar métricas clave, crear paneles de control y utilizar la experimentación para optimizar campañas y tomar decisiones de marketing más inteligentes.

Análisis de atribución y rutas de conversión

Modelos de atribución comunes