Vamos analisar cada afirmativa: I. O Custo de Aquisição de Cliente (CAC) pode evoluir com a segmentação por canal e análise da eficiência individual em cada etapa da jornada do consumidor, permitindo estratégias multicanal mais otimizadas. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois a segmentação e a análise da eficiência em cada etapa ajudam a otimizar as estratégias de aquisição. II. A taxa de conversão contextual considera múltiplas variáveis, analisando origem, dispositivo, horário e histórico para identificar padrões, ao invés de avaliar conversões de maneira isolada. Verdadeiro, essa afirmativa também está correta, pois a análise contextual é fundamental para entender melhor as taxas de conversão. III. O cálculo do LTV (Lifetime Value) restringe-se apenas ao volume de compras realizadas, sem considerar engajamento multicanal ou a tendência do cliente à indicação. Falso, essa afirmativa é incorreta, pois o LTV deve considerar não apenas o volume de compras, mas também o engajamento e outros fatores que influenciam o valor do cliente ao longo do tempo. IV. Modelos avançados de ROI Digital utilizam machine learning para atribuir a cada canal uma relevância proporcional ao impacto sobre conversões, tornando a análise mais precisa do que abordagens convencionais. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois o uso de machine learning realmente permite uma análise mais precisa do impacto de cada canal. Com base na análise, as afirmativas I, II e IV estão corretas, enquanto a III está incorreta. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: a) I, II.