Realiza análisis de mercado utilizando modelos de atribución de mercado para evaluar la contribución de diferentes canales en las rutas de conversión de los clientes.
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| channel | Especifica la variable de canal en el modelo. |
| halflife | Especifica el parámetro de vida media del modelo de decaimiento temporal. |
| nchannel | Especifica el número de canales en el modelo. |
| outcontribution | Escribe los resultados de la contribución en una tabla de datos de salida. |
| outputTables | Especifica la lista de tablas de visualización que desea generar como tablas CAS. |
| outremoval | Escribe los resultados del efecto de eliminación en una tabla de datos de salida. |
| outtpm | Escribe la matriz de probabilidad de transición en una tabla de datos de salida. |
| section | Identifica la sección (recorrido del cliente) de cada observación. |
| table | Especifica la tabla de datos de entrada que contiene los datos de exposición del cliente. |
| time | Identifica el orden temporal o secuencial de cada observación. |
Este código crea una tabla CAS de ejemplo `my_exposure_data` que contiene las rutas de los usuarios a través de diferentes canales de marketing (channel) a lo largo del tiempo (time), agrupadas por sesiones de usuario (section). Esta estructura de datos es fundamental para el análisis de atribución.
| 1 | DATA mycas.my_exposure_data; |
| 2 | INPUT section time channel $; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | 1 1 C1 |
| 5 | 1 2 C2 |
| 6 | 1 3 C3 |
| 7 | 2 1 C2 |
| 8 | 2 2 C1 |
| 9 | 2 3 C3 |
| 10 | 3 1 C1 |
| 11 | 3 2 C3 |
| 12 | ; |
| 13 | RUN; |
Este ejemplo ejecuta un análisis básico de atribución de mercado utilizando un modelo de primer contacto. Identifica las variables de canal, tiempo y sección de la tabla `my_exposure_data`.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | marketattribution.marketattribution |
| 3 | TABLE={name='my_exposure_data'}, |
| 4 | section='section', |
| 5 | time='time', |
| 6 | channel='channel'; |
| 7 | RUN; |
Este ejemplo aplica un modelo de decaimiento temporal con una vida media de 10 unidades. También demuestra cómo guardar los resultados de la contribución, los efectos de eliminación y la matriz de probabilidad de transición en tablas CAS separadas (`my_contribution_table`, `my_removal_table`, `my_tpm_table`) para un análisis más profundo.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | marketattribution.marketattribution |
| 3 | TABLE={name='my_exposure_data'}, |
| 4 | section='section', |
| 5 | time='time', |
| 6 | channel='channel', |
| 7 | halflife=10, |
| 8 | outcontribution={name='my_contribution_table', replace=true}, |
| 9 | outremoval={name='my_removal_table', replace=true}, |
| 10 | outtpm={name='my_tpm_table', replace=true}; |
| 11 | RUN; |