如何解决如何解决顺序分类问题？
我正在为一家公司 (X) 进行案例研究。虽然数据相当广泛，但包含向 X 公司客户推广/销售产品的尝试。营销是通过 3 个渠道完成的：通过电子邮件、电话和邮件。我们研究的重点是基于通过这三个渠道所做的尝试来解释转换。转换是一个虚拟变量，联系人的尝试是：
| 客户 | Cust Obs | 尝试 | 尝试顺序 | 转化 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 电话 | 电话 | 0 |
| 1 | 2 | 电子邮件 | 电话和电子邮件 | 0 |
| 1 | 3 | 电子邮件 | 电话、电子邮件和电子邮件 | 1 |
| 2 | 1 | 邮件 | 邮件 | 0 |
| 2 | 2 | 电话 | 邮件和电话 | 0 |
| 3 | 1 | 电话 | 电话 | 0 |
| 3 | 2 | 电子邮件 | 电话和电子邮件 | 1 |
我们想对不同的序列及其对转化率的影响进行顺序分析。
我们遇到了一些问题：
- 一些序列模型假设不同序列之间具有独立性，而一些序列非常相似，只是在一次尝试中有所不同。
- 几乎没有模型使用二元因变量，因此很难知道哪些模型适用于此类数据，哪些不适用于
对于哪种类型的序列模型适合此类研究，您有什么建议吗？我们如何解决这些问题？
提前致谢！
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