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

L'attribution est le processus d'attribution du crédit aux différents points de contact avec lesquels un utilisateur interagit avant de convertir.

Exemple de parcours client :
**Publicité Instagram → Article de blog → Email → Achat**

Définition

### Modèles d'attribution courants

1) **Attribution au premier clic** : le crédit revient à la toute première interaction ;

2) **Attribution au dernier clic** : le crédit revient à la dernière interaction avant la conversion ;

3) **Attribution linéaire** : le crédit est réparti de manière égale entre chaque point de contact ;

4) **Attribution à décroissance temporelle** : les points de contact les plus proches de la conversion reçoivent plus de crédit ;

5) **Attribution basée sur les données (DDA)** : l'apprentissage automatique attribue le crédit en fonction du comportement réel des utilisateurs.

Quel modèle d'attribution attribue un crédit égal à toutes les interactions ?

Acquérir la capacité de mesurer ce qui compte et de transformer les données en informations exploitables. Apprendre à suivre la performance sur différents canaux, interpréter les indicateurs clés, créer des tableaux de bord et utiliser l'expérimentation pour optimiser les campagnes et prendre des décisions marketing plus intelligentes.

Analyse de l'attribution et du parcours de conversion

Modèles d'attribution courants