Что такое мультиканальная атрибуция

В современной цифровой экосистеме потребительский путь редко бывает линейным. Потенциальный клиент может увидеть рекламу в социальных сетях, позже провести поиск по бренду через поисковую систему, спустя несколько дней прочитать email-рассылку и лишь затем совершить покупку через мобильное приложение. 


 

Методологические основы и типы моделей атрибуции

Чтобы эффективно применять мультиканальную атрибуцию, необходимо глубоко понимать существующие модели распределения конверсий.

Эти модели представляют собой математические алгоритмы или правила, которые определяют, какую долю заслуги за покупку или другое целевое действие получает каждый канал в цепочке взаимодействий. 

Также предоставляется подробный разбор в формате видео:

Классификация подходов к распределению конверсионного вклада

1. Модели, основанные на правилах

Данные модели используют предустановленные, детерминированные правила для распределения веса между каналами. Они относительно просты в реализации и понимании, но могут не отражать всей сложности потребительского поведения.

Модель последнего касания. Вся заслуга за конверсию приписывается последнему каналу, с которым взаимодействовал пользователь перед совершением целевого действия. Эта модель была долгое время стандартной во многих аналитических системах, поскольку она проста для отслеживания. 

Пример: Пользователь кликнул по контекстной рекламе по запросу «купить беговые кроссовки Nike» и сразу совершил покупку. Вся стоимость заказа будет присвоена контекстной рекламе.

Модель первого касания. Противоположность предыдущей модели. Полный кредит за конверсию получает самый первый канал, который привел пользователя и познакомил его с брендом. Эта модель полезна для оценки эффективности каналов, отвечающих за привлечение новой аудитории. 

Пример: Пользователь неделю назад перешел на сайт по ссылке из блога о здоровом образе жизни, а позже вернулся напрямую и купил абонемент в фитнес-зал. Весь вклад будет присвоен реферальному трафику из блога.

Линейная модель. Наиболее демократичный подход из эвристических моделей. Кредит за конверсию распределяется в равных долях между всеми каналами в цепочке взаимодействий. Эта модель помогает оценить вклад всех этапов пути, но не учитывает, что некоторые каналы могут быть более влиятельными. 

*Пример: Путь пользователя состоял из 4 каналов: социальные сети - email - поиск - прямой заход. Каждый из них получит по 25% от стоимости конверсии.*

2. Позиционные модели

Эти модели также относятся к эвристическим, но они признают особую важность определенных позиций в воронке продаж, комбинируя подходы первого и последнего касания.

Модель с учетом временного затухания. Данная модель основана на принципе, что каналы, ближайшие по времени к моменту конверсии, являются более влиятельными. Они получают больший вес, в то время как каналы в начале пути его теряют. Это позволяет учесть «разогрев» аудитории. 

Пример: Если используется модель с экспоненциальным затуханием, то последнему клику может присваиваться 40% ценности, предпоследнему - 25%, а первому - всего 10%.

Модель U-образной атрибуции (Position-Based). Одна из самых популярных позиционных моделей. Она присваивает 40% заслуги первому касанию (отвечает за привлечение), 40% - последнему (отвечает за конверсию) и оставшиеся 20% распределяет равномерно между всеми промежуточными каналами. Эта модель хорошо подходит для анализа полного цикла воронки. 

*Пример: В цепочке «Инстаграм - Рассылка - Поиск - Прямой заход» Инстаграм (первое касание) и Прямой заход (последнее касание) получат по 40%, а Рассылка и Поиск - по 10% каждый.*

Модель J-образной атрибуции. Вариация U-образной модели, которая ставит больший акцент на первом касании, присваивая ему больший вес (например, 60%), чем последнему (например, 30%), оставляя 10% на промежуточные каналы.

Это полезно для бизнесов, где осведомленность и первоначальное привлечение являются критически важными.

3. Алгоритмические модели

Это наиболее сложные и точные модели, которые используют статистические методы и машинное обучение для анализа исторических данных о поведении всех пользователей (как завершивших конверсию, так и нет) и вычисления реального вклада каждого канала.

Модель на основе анализа Шепли. Заимствованная из теории игр, эта модель оценивает средний вклад каждого маркетингового канала во все возможные комбинации каналов. Она вычисляет, насколько увеличивается вероятность конверсии при добавлении конкретного канала в любую из комбинаций. 

*Пример: Алгоритм анализирует тысячи путей и определяет, что присутствие ретаргетинга в воронке в среднем увеличивает вероятность покупки на 15%, а присутствие инфлюенс маркетинга - на 8%. Соответственно, этим каналам будут присвоены веса, отражающие их маржинальную полезность.*

Модель на основе цепей Маркова. Эта модель рассматривает потребительский путь как последовательность состояний (каналов) и вычисляет вероятность перехода из одного состояния в другое, вплоть до конверсии. Она оценивает «вклад» канала, моделируя, как изменилась бы общая вероятность конверсии, если бы этого канала не существовало. 

*Пример: Если удалить из всех цепочек email-рассылку, модель может показать, что общая вероятность конверсии по всем путям снизится на 12%. Эти 12% и будут распределены между email-рассылкой как ее вклад.*

Кастомные алгоритмы машинного обучения. Крупные компании и специализированные платформы разрабатывают собственные алгоритмы, которые учитывают десятки факторов: не только последовательность касаний, но и временные лаги, тип устройства, креативы, сезонность и демографические данные. 

*Пример: Платформа атрибуции может обнаружить, что видеореклама на YouTube* особенно эффективна для аудитории мужчин 25-34 лет, которые впоследствии совершают покупку через мобильное приложение в течение 3 дней, и соответствующим образом скорректирует ее вес в модели.*

Техническая реализация и процесс внедрения системы атрибуции

Успешное внедрение мультиканальной атрибуции - это не только выбор модели, но и сложный технический процесс, требующий интеграции данных из множества разрозненных источников.

Без надежной технической основы любые данные и выводы будут неполными или искаженными. Этот этап включает в себя сбор данных, их очистку, унификацию и последующий анализ, что зачастую требует использования специализированного программного обеспечения и выработки четких внутренних стандартов.

Организация инфраструктуры для сбора и интеграции данных

1. Сбор и объединение данных

Фундаментом любой системы МКА является сбор данных о каждом взаимодействии пользователя с брендом. Это требует настройки корректного сквозного отслеживания.

Использование UTM-меток. Это основной технический инструмент для ручного размечения меток на URL-адресах. Параметры utm_source, utm_medium, utm_campaign и другие позволяют точно идентифицировать источник трафика в системах веб-аналитики. 

Пример: Ссылка в email-рассылке может иметь вид: site.com/product?utm_source=sendpulse&utm_medium=email&utm_campaign=black_friday_2024.

Внедрение сквозной аналитики и единого идентификатора пользователя. Для построения целостного пути необходимо связать разрозненные взаимодействия (с сайта, из мобильного приложения, офлайн-визиты) воедино. Это достигается через присвоение анонимизированного уникального ID пользователю, который передается между системами. 

Пример: Пользователь авторизуется на сайте, и этому ID привязываются все его действия: просмотр товара с рабочего компьютера, добавление в корзину из мобильного приложения и окончательная покупка через планшет.

Интеграция с CRM и офлайн-данными. Для бизнесов со сложным циклом продаж (например, b2b или автомобильной промышленности) критически важно связать онлайн-взаимодействия с офлайн-результатами. Данные о лидах из CRM-системы и последующих сделках должны быть загружены в платформу атрибуции. 

Пример: Менеджер по продажам отмечает в CRM, что сделка с клиентом закрыта. Система атрибуции, получив эти данные, связывает эту сделку с цепочкой онлайн-взаимодействий клиента: вебинар - скачивание презентации - визит на страницу «Контакты».

2. Организация процесса и выбор технологического стека

Реализация МКА - это кросс-функциональный проект, требующий участия маркетологов, аналитиков и IT-специалистов.

Выбор платформы: встроенные инструменты vs. сторонние решения. Можно использовать модели атрибуции, встроенные в Google Analytics 4, но они имеют ограничения по глубине анализа и охвату каналов. Сторонние платформы (например, AppsFlyer, Adjust, Segment) предлагают более мощные алгоритмические модели и лучшую интеграцию. 

Пример: Мобильное приложение для заказа такси использует стороннюю платформу атрибуции, чтобы точно определить, установка из какого рекламного источника (TikTok, Google UAC) приносит водителей с самым высоким рейтингом и пассажиров с самой высокой LTV.

Определение точек контакта и правил атрибуции. Команда должна договориться, какие взаимодействия считать значимыми касаниями. Будет ли это только клик, или также просмотр рекламы (view-through атрибуция)? 

*Пример: Для дорогого B2B-софта окно атрибуции может составлять 90 дней, а для службы доставки еды - всего 7 дней.*

Валидация и обеспечение качества данных. Постоянный мониторинг корректности сбора данных - ключевая задача. «Мусорные» данные, вызванные битыми ссылками, отсутствием UTM-меток или ошибками в коде отслеживания, приводят к неверным выводам. 

*Пример: Регулярные аудиты показывают, что 15% трафика помечены как direct / none, что может скрывать реальные источники. Команда проводит работу по исправлению ссылок без UTM-меток в push-уведомлениях.*

3. Создание системы отчетности и визуализации

Собранные данные должны быть преобразованы в интуитивно понятные отчеты и дашборды, доступные для специалистов без глубоких аналитических навыков.

Сравнительный анализ моделей. Наиболее мощный инструмент - дашборд, позволяющий в реальном времени сравнивать распределение бюджета и эффективность каналов по разным моделям атрибуции (последний клик, линейная, алгоритмическая). 

Пример: Маркетолог видит, что в модели последнего клика SEO кажется малозатратным и высокоэффективным, но при переключении на U-образную модель становится очевидно, что большая часть конверсий в SEO пришла от пользователей, первоначально привлеченных через контекстную рекламу.

Визуализация типичных потребительских путей. Использование диаграмм Санки или путей конверсии помогает увидеть наиболее частые последовательности взаимодействий, которые приводят к целевому действию. 

*Пример: Аналитик обнаруживает, что 30% покупателей дорогих товаров проходят путь «Ретаргетинг в соцсетях - Посещение страницы с отзывами - Прямой заход - Покупка».*

Интеграция с системами автоматизации рекламы. Наивысший уровень зрелости - когда данные атрибуции в режиме, близком к реальному времени, используются для автоматической оптимизации ставок в рекламных кабинетах (Google Ads, Facebook Ads). 

Пример: Алгоритмическая модель определила, что трафик из определенного блога имеет высокую вовлеченность, но низкую конверсию по последнему клику. Система автоматически увеличивает ставки для ретаргетинга на эту аудиторию, чтобы «дожать» их до покупки.

Практическое применение и бизнес-преимущества внедрения МКА

Реализация мультиканальной атрибуции - это не академическое упражнение, а стратегическая инициатива, направленная на получение измеримых бизнес-результатов.

Получаемые данные позволяют перейти от интуитивных решений к управлению маркетингом, основанному на данных. Это трансформирует подход к планированию бюджета, оценке эффективности каналов и пониманию поведения клиентов, что в конечном итоге ведет к повышению рентабельности инвестиций в маркетинг.

Оптимизация маркетинговой стратегии на основе данных о реальном вкладе каналов

1. Оптимизация распределения маркетингового бюджета

Это основное и самое очевидное преимущество МКА. Понимание реального вклада каждого канала позволяет перераспределять финансы из переоцененных в недооцененные каналы.

Выявление скрытых драйверов роста. Модели первого и последнего касания часто завышают роль «верхних» или «нижних» каналов. Алгоритмическая модель может показать, что подкасты или инфлюенс маркетинг, которые почти никогда не являются последним касанием, играют ключевую роль в создании спроса и «разогреве» аудитории. 

Пример: Бюджет на контекстную рекламу был урезан на 20%, а эти средства были перенаправлены в партнерский маркетинг (обзоры блогеров). Несмотря на первоначальные опасения, общее количество конверсий через 3 месяца выросло, так как партнерские обзоры создали высокий спрос, который затем монетизировался через другие каналы.

Оценка полной ценности каналов среднего звена. Каналы, которые работают в середине воронки (email-рассылки, вебинары, контент-маркетинг), часто получают незаслуженно мало внимания. Их вклад в удержание пользователя и продвижение его к решению. 

Пример: Анализ показал, что пользователи, которые подписываются на еженедельную рассылку с полезным контентом, в 2.5 раза чаще в итоге совершают покупку, даже если они приходят через другие каналы. Это обосновало решение увеличить бюджет на производство контента для рассылки.

Снижение стоимости привлечения клиента (CAC). Более эффективное распределение бюджета напрямую ведет к снижению совокупной стоимости привлечения клиента, так как средства не тратятся на неэффективные или переоцененные каналы. 

Пример: После внедрения MКА компания обнаружила, что ретаргетинг в социальных сетях, который считался рентабельным, на самом деле «присваивал» себе заслуги у пользователей, которые и так вернулись бы через прямой заход. Часть бюджета была перенесена на более широкий охват, что привело к снижению CAC на 15%.

2. Улучшение потребительского опыта и персонализация

Понимание типичных путей позволяет не только оптимизировать рекламу, но и улучшить сам продукт и коммуникацию с клиентом.

Создание релевантных коммуникационных стратегий. Зная, через какие каналы и с каким контентом пользователь взаимодействовал ранее, можно выстраивать с ним более персонализированный диалог. 

Пример: Если система видит, что пользователь шел по пути «Поисковой запрос - Просмотр отзыва на сайте - Добавление в корзину - Брошенная корзина», ему можно отправить email не с общим напоминанием, а с ссылкой на тот самый отзыв и специальным предложением на этот товар.

Оптимизация точек касания. Анализ данных атрибуции помогает выявить «узкие места» в потребительском пути - каналы или страницы, после которых пользователи часто уходят. 

Пример: МКА показала, что большое количество пользователей обрывает путь после просмотра ретаргетингового видеообъявления. Тестирование показало, что проблема в слишком агрессивном призыве к действию. Изменение креатива на более мягкий снизило отток на этом этапе.

Сегментация аудитории по паттернам поведения. Можно выделять не только демографические сегменты, но и сегменты, основанные на моделях взаимодействия с каналами (например, «аудитория, чувствительная к email», «аудитория, принимающая решения через соцсети»). 

Пример: Для сегмента «социально-зависимых» пользователей можно разработать специальную ретаргетинговую кампанию в Instagram и TikTok*, а для сегмента «исследователей» - предложить углубленные сравнительные статьи и вебинары.

3. Обоснование инвестиций в маркетинг и повышение его роли в компании

МКА предоставляет финансовому руководству и отделу маркетинга прозрачный и достоверный инструмент для оценки отдачи от инвестиций.

Демонстрация полного влияния маркетинговых активностей. Вместо того чтобы отчитываться только по конверсиям последнего клика, маркетологи могут показать, как их усилия по созданию бренда и контент-маркетингу влияют на конечные продажи по всей воронке. 

*Пример: Руководство планировало сократить бюджет на контент-маркетинг, так как он генерировал мало прямых продаж. Отчет по MКА наглядно продемонстрировал, что 60% всех покупателей так или иначе взаимодействовали с контентом блога перед покупкой, что спасло бюджет и повысило статус отдела.*

Сравнительный анализ эффективности разных продуктовых линеек или регионов. MКА можно применять не только к каналам, но и к другим срезам. Это позволяет понять, различаются ли потребительские пути для разных категорий товаров или в разных странах. 

Пример: Анализ показал, что в Европе ключевую роль в продажах дорогой электроники играют отзывы на независимых сайтах, тогда как в Северной Америке доминирует видеореклама. Это потребовало разработки разных маркетинговых стратегий для этих регионов.

Формирование культуры, ориентированной на данные. Внедрение MКА заставляет всю команду мыслить в терминах воронки и взаимного влияния каналов, уходя от силосного подхода, при котором каждый канал оптимизируется сам для себя. 

Пример: Менеджер по контекстной рекламе и SMM-специалист начинают совместно планировать кампании, так как данные атрибуции показали, что их каналы синергичны: реклама в Facebook* создает спрос, а поисковая реклама его монетизирует.


 

​​​​​​​Вывод

Таким образом, внедрение мультиканальной атрибуции знаменует собой переход от упрощенного, зачастую искаженного представления о маркетинговой эффективности к целостному, основанному на данных управлению потребительским путем.

​​​​​​​Эта методология не просто предоставляет более точные цифры для отчетности, а фундаментально меняет философию распределения бюджетов и оценки вклада каждого канала.