习甚至比医生更能检测出乳

parvej764

首先是缺乏相应的知识。归因是一个非常困难的话题。并不是每个没有分析知识的人都能立即得出适当的结论。人们听说过归因，知道它相对困难，甚至常常不讨论这个话题。他们认为自己无法应对。第二个问题是缺乏合适的工具。当然，每个人都使用 ，但您必须记住，它仅测量进入网站的流量。我们还有如 附属机构的预算？到目前为止，市场上只有这样的工具，但已经创建了与归因分析相 ，它不计算我们路径中的自然流量和直接访问。我们在 和 中也有归因，但这些工具都有一些局限性。

我不是有完整的归因分析，以便事后分析一切吗？更改媒体分配、增加或减少预算，例关的良好活动。那么为什么我们真的需要实时管理它呢？ ：要做到这一点，首先，你需要一个可以收集和整理所有数据的地方，其次，需要一个能够正确 理解 和解释这些数 电话号码数据 据的人。所以你必须有一个分析师。能够承担此类分析费用的公司是最大的参与者。智能归因旨在帮助每个人在实践中使用归因。因为如果它就在此时此地，这意味着您不需要分析师来分析您的数据 系统本身会这样做。 ：关于人工智能和机器学习有很多讨论。就这一趋势而言，谷歌和 拥有最强大的财务和编程资源来创建出色的解决方案。谷歌本身甚至教导营销人员转向自动化。



机器学习并不能了解哪些用户最适合我们，从而能够扩大活动规模？ ：机器学习比人类学得更好。最近，机器学腺癌。但要让人工智能发挥作用，我们必须拥有技术和正确聚合的数据。在谷歌的工具中，它并不总是简单且便宜。因此，这些机会并不是每个电子商务企业都能获得。 ：那么目前归因是抽象的东西，没有在实践中使用？营销人员的玩具，就像几年前的大数据一样？ ：是的，这有点像圣杯。每个人都在谈论它并想使用归因，但只有少数人拥有资源和知识。我认为关键的一步是开始在实践中使用它。只有这样，我们才能迈向下一步 使归因变得普遍使用，从而变得更加简单。因为如果某件事很困难，而我们不知道或不理解它，我们就不想使用它。