Короткий ответ Нет единственно правильного баланса между простотой и точностью: выбор зависит от того, насколько высока ставка конкретного решения и сколько времени бизнес готов вложить в более точную оценку, поэтому это стоит явно обсуждать, а не решать единолично в пользу удобства. Как это работает подробнее Простые модели (например, last-click) быстро считаются и легко объясняются нетехнической аудитории, но систематически искажают вклад каналов верхней и средней части воронки; более точные подходы (data-driven атрибуция, MMM, инкрементальные тесты) дают более надёжную картину, но требуют больше данных, времени и экспертизы. Что использовать на практике Практика. Практически стоит привязать уровень сложности модели к ставке решения: для небольших тактических решений простая модель может быть достаточной, но для крупных стратегических решений стоит настаивать хотя бы на базовой проверке инкрементальности перед принятием решения. Пример. Бизнес просит решение об отключении охватного канала за неделю на основ
Загрузка…
