Data-driven attribution vs last-click karşılaştırması, dijital pazarlama ölçüm yaklaşımlarındaki metodolojik gerilimin en somut ifadesidir. Last-click modeli, dönüşüm öncesindeki son temas noktasına tüm krediyi atar; bu basitliği nedeniyle operasyonel açıdan kolay uygulanabilir olmakla birlikte, dönüşüm yolculuğunun önceki aşamalarındaki katkıları tamamen görmezden gelir. Data-driven attribution vs last-click arasındaki farkı somutlaştırmak için tipik bir B2B dönüşüm yolculuğu düşünülebilir: potansiyel müşteri arama motorunda organik sonuçla başlayarak siteyle ilk teması kurar; ardından display reklam yeniden hedefleme ile geri döner; iki hafta sonra marka araması yaparak ürün sayfasını inceler ve son olarak e-posta kampanyasına tıklayarak dönüşümü tamamlar. Last-click bu senaryoda tüm krediyi e-posta kanalına yazar. Data-driven attribution modeli ise tüm bu temas noktalarındaki veriyi bütünleşik biçimde analiz eder. Markov zinciri tabanlı yaklaşım, her kanalın dönüşüm yolundan çıkarılmasına karşılık gerçekleşen dönüşüm değişimini hesaplayarak kanalın marjinal katkısını tahmin eder. Bu yaklaşım teorik olarak daha doğru bir kanal katkı ölçümü sunar; ancak veri hacmi ve çeşitliliği yetersiz olduğunda model kararlılığı düşer. Data-driven attribution vs last-click kararında pratik açıdan göz önüne alınması gereken birkaç faktör vardır. Veri hacmi kritik bir eşiğin altında kaldığında data-driven modeller istatistiksel gürültüye karşı kırılganlaşır; bu durumda kural tabanlı çok temas modelleri daha güvenilir sonuçlar verebilir. Kanal sayısının artması ve dönüşüm yolunun uzaması ise last-click modelini daha da yetersiz kılar. Bütçe tahsisi kararları açısından two models arasındaki kanal kredi dağılımı farklılıkları çoğunlukla anlamlı ölçeklerde gerçekleşir. Farkındalık kanallarına (üst huni) yeterli kredi tanımayan last-click yaklaşımı, bu kanallara yapılan yatırımın sistematik olarak azaltılmasına yol açabilir; bu da dönüşüm hunisinin üst aşamalarının beslenmemesi anlamına gelir.