직접 섀플리 가치 계산을 구현하는 것이 의미 있는 경우는 제한적이다. 첫째, GA4가 아닌 다른 데이터 소스(오프라인 접점, 자체 CRM 여정 데이터)를 포함해 기여도를 계산하고 싶은 경우다. 둘째, 여러 채널이 등장하는 특정 캠페인 세트만 따로 떼어 정밀 분석하고 싶어, GA4 계정 전체 기준의 DDA 결과보다 더 세밀한 조합별 분석이 필요한 경우다. 셋째, 5강에서 배운 마르코프 제거 효과로 이미 커스텀 분석 인프라(R·Python)를 구축했다면, 같은 인프라 위에서 섀플리 가치 계산도 상대적으로 적은 추가 비용으로 병행해볼 수 있는 경우다. 이 세 경우가 아니라면, 이미 GA4가 섀플리 가치 기반 DDA를 계정 전체에 제공하고 있으므로 직접 구현의 실익이 크지 않다.