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

Attribuzione come processo di assegnazione del merito ai diversi touchpoint con cui un utente interagisce prima della conversione.

Esempio di percorso cliente:
**Instagram Ad → Blog Post → Email → Purchase**

Definizione

### Modelli di attribuzione comuni

1) **Attribuzione primo click**: il merito va alla primissima interazione;

2) **Attribuzione ultimo click**: il merito va all'ultima interazione prima della conversione;

3) **Attribuzione lineare**: il merito viene suddiviso equamente tra tutti i touchpoint;

4) **Attribuzione a decadimento temporale**: i touchpoint più vicini alla conversione ricevono più merito;

5) **Attribuzione data-driven (DDA)**: il machine learning assegna il merito in base al comportamento reale degli utenti.

Quale modello di attribuzione assegna lo stesso merito a tutte le interazioni?

Acquisizione della capacità di misurare ciò che conta e trasformare i dati in insight azionabili. Apprendimento delle modalità di monitoraggio delle prestazioni sui diversi canali, interpretazione delle metriche chiave, creazione di dashboard e utilizzo della sperimentazione per ottimizzare le campagne e prendere decisioni di marketing più intelligenti.

Analisi dell'attribuzione e del percorso di conversione

Modelli di attribuzione comuni