Зачем вообще нужна атрибуция и почему без неё маркетинг «слепой»
Атрибуция в маркетинге — это попытка честно ответить на вопрос: какой из каналов реально привёл продажу, а какой просто «мелькал в фоне». Если объяснять атрибуция в маркетинге что это простыми словами — это способ распределить выручку и заявки между рекламными точками контакта: контекст, таргет, email, блог, SEO, партнёрки и так далее. Без атрибуции вы видите только итог: «потратили 1 млн, получили 1,5 млн», но не понимаете, что лучше работает. В результате режутся неэффективные на вид, но критически важные каналы верхней воронки — и через пару месяцев падают лиды и выручка. Атрибуция как раз и нужна, чтобы этого не допустить и опираться на данные, а не на ощущения и споры между отделами.
Как выглядит путь пользователя на практике: реальный кейс e‑commerce
Разберём путь клиента на примере интернет‑магазина техники. Пользователь сначала видит баннер в соцсетях, кликает, смотрит пару товаров, но не покупает. Через три дня он гуглит модель телефона, попадает по контекстной рекламе в Яндекс, читает характеристики и закрывает сайт. На следующий день ему прилетает ремаркетинг с промокодом, он кликает, добавляет товар в корзину, но отвлекается. Спустя ещё сутки он уже напрямую вводит адрес сайта и оплачивает покупку. Без атрибуции система «поблагодарит» за продажу только последний источник — прямой заход, а таргет и ремаркетинг останутся «в тени». Хотя именно они разогрели интерес и довели человека до покупки, а значит, и бюджет на них урезать рискованно.
Основные типы моделей атрибуции: что к чему привязано
Модели атрибуции в маркетинге — это разные способы поделить «заслугу» за сделку между всеми точками контакта. По сути, вы выбираете правило распределения: кому и сколько процентов конверсии отдать. Есть классические статические схемы и более продвинутые, основанные на данных. Когда мы говорим модели атрибуции в маркетинге сравнение, важно понимать, что идеальной, подходящей всем, просто не существует. У каждого бизнеса своя длина цикла сделки, роль бренда, плотность касаний и высокий сезон. Для дорогих B2B‑продуктов важна вся цепочка до заявки, для impulsive‑покупок в e‑commerce — первые и последние точки. Поэтому чаще всего компаниям приходится комбинировать модели и тестировать их влияние на решения по бюджету.
Модель «Последний клик»: простая, но часто вредная
Самая популярная, по умолчанию стоящая во многих рекламных кабинетах модель — last click. Она присваивает 100% ценности продажи последнему источнику, с которого человек перешёл перед конверсией. В кейсе интернет‑магазина это был бы прямой заход. Преимущество модели — она понятна финансовому директору: есть конкретный канал, есть выручка, легко посчитать ROI. Но у этой простоты высокая цена — полностью игнорируются все верхние и средние касания: видео на YouTube, первое знакомство с брендом через блог, взаимодействие с соцсетями. На практике компании, полагающиеся только на last click, через 3‑6 месяцев замечают падение узнаваемости бренда, рост стоимости клика и снижение маржинальности, потому что они «выжгли» поддерживающие каналы, формирующие спрос.
Модель «Первый клик»: фокус на каналах, создающих спрос
Модель first click работает наоборот: 100% ценности отдаётся первому касанию. Она полезна, когда нужно понять, откуда вообще приходят новые люди, какие кампании генерируют свежий трафик, а не добивают уже разогретую аудиторию. Например, B2B‑сервис для автоматизации логистики увидел, что по last click лиды приходят в основном из брендового поиска и прямых заходов. Переключили атрибуцию на первый клик — оказалось, что изначально клиентов приводит долгосрочный контент‑маркетинг и отраслевые вебинары. Это позволило аргументированно защитить бюджеты на контент, которые раньше считались «имиджевыми» и постоянно урезались. Минус модели — она, наоборот, игнорирует усилия по доведению пользователя до сделки и тем самым переоценивает верх воронки.
Линейная и U‑образная модели: компромисс между верхом и низом воронки
Линейная модель атрибуции распределяет ценность равномерно между всеми касаниями. Если у клиента было четыре контакта, каждый получит по 25% выручки. Это честнее к поддерживающим каналам, но иногда размывает картину: важно, но не ясно, кто всё‑таки был драйвером сделки. U‑образная модель (position‑based) делает акцент на первом и последнем касании: им дают, например, по 40%, а остальным 20% делятся между серединой. Такой подход отражает реальность многих бизнесов: первое соприкосновение создаёт интерес, последнее — конвертирует его в деньги. В одном SaaS‑проекте переход на U‑образную модель показал, что email‑цепочки и контент‑блог, ранее казавшиеся «мелочью», совокупно влияют почти на 60% сделок, и их отключение привело бы к заметному падению выручки.
Модели с учётом давности: time‑decay и данные CRM
Time‑decay (затухание во времени) — это модель, где чем ближе касание к моменту конверсии, тем больше веса оно получает. Логика проста: пользователь может забыть о рекламе месяц назад, но ремаркетинг вчера, скорее всего, сыграл решающую роль. Особенно это актуально для ниш с длинным циклом сделки: ипотека, B2B‑оборудование, сложные услуги. В одном кейсе застройщика анализ time‑decay показал, что последние касания с участием менеджера в мессенджере и звонки из CRM недооценены почти вдвое по сравнению с рекламой. После интеграции CRM‑данных в систему аналитики стало ясно, что именно качество доработки лида и скорость ответа в чате повышают конверсию на 15–20%, а не увеличение бюджета на верхнеуровневые кампании.
Data‑driven атрибуция: когда решает математика, а не интуиция
Data‑driven атрибуция строится на статистических моделях и машинном обучении: система анализирует массив исторических данных и оценивает вклад каждого шага маршрута в конечную конверсию. В отличие от фиксированных правил, здесь вес канала не задан заранее, а вычисляется на основе вероятностей: как часто присутствие данного касания увеличивает шанс продажи и на сколько. Google Analytics 4, Яндекс.Метрика и крупные CDP‑платформы уже предлагают свои варианты таких моделей, но требуют достаточного объёма данных — от тысяч конверсий в месяц. На практике это даёт неожиданные инсайты: у одного маркетплейса data‑driven атрибуция резко подняла ценность брендового поиска и email, а часть дорогого performance‑трафика оказалась «пассажиром», который просто подхватывал уже существующий спрос.
Технический блок: как связаны сквозная аналитика и модели атрибуции
Технический блок. Чтобы атрибуция вообще имела смысл, нужно выстроить сквозную аналитику: связать клики из рекламных систем, поведение на сайте, обращения в кол‑центр, сделки в CRM и оплату. Правильная сквозная аналитика и модели атрибуции настройка — это: разметка всех кампаний UTM‑метками, единый клиентский идентификатор на сайте и в CRM, сбор офлайн‑данных (звонки, встречи), корректная передача событий и стоимости в BI‑систему. В продуктовой компании, внедрившей Power BI, после интеграции рекламных кабинетов и CRM удалось пересчитать ROI по каналам с учётом возвратов и LTV. Оказалось, что «дешёвый» трафик из одной соцсети приносит клиентов с оттоком 40% в первые три месяца, а более дорогой канал окупается за счёт высокого повторного спроса.
Кейс: как смена модели атрибуции изменила бюджет в онлайн‑образовании
Онлайн‑школа английского языка тратила около 5 млн ₽ в месяц на рекламу и оценивала её по last click. Лучшим каналом выглядели контекстные кампании с запросами «курсы английского онлайн», а YouTube‑ролики и блог показывали слабую окупаемость. После внедрения сквозной аналитики и перехода на U‑образную модель выяснилось, что в 70% сделок первым касанием был бесплатный марафон или видеоразбор на YouTube, а контекст «добивал» уже разогретую аудиторию. Перераспределив бюджет — снизив долю бренда в контексте и увеличив вложения в контент и ремаркетинг, — компания за полгода снизила среднюю стоимость привлечения на 23% и подняла долю повторных покупок абонементов примерно на 18%. Без смены модели атрибуции эти решения просто казались бы неочевидными и рискованными.
Как выбрать модель атрибуции для онлайн рекламы под свою задачу
Вопрос как выбрать модель атрибуции для онлайн рекламы нельзя решать «по моде». Модель должна отвечать на конкретный управленческий вопрос. Если цель — понять, какие каналы формируют спрос, имеет смысл смотреть first click или U‑образную модель с акцентом на первые касания. Если задача — оптимизировать добивание до продажи, полезны last click, time‑decay или data‑driven. Минимальный практический подход:
- Тестировать 2–3 модели параллельно и сравнивать, как меняются выводы по каналам.
- Для отчётов перед финансовым блоком использовать одну базовую, но внутри маркетинга — дополнительную с учётом всей цепочки.
- Регулярно пересматривать модель при изменении продукта, цен или воронки.
Какое программное обеспечение использовать и когда его имеет смысл купить
Рано или поздно возникает вопрос: программное обеспечение для атрибуции маркетинга купить или собирать всё «на коленке» из бесплатных инструментов. На старте обычно хватает встроенных моделей Google Analytics 4, Яндекс.Метрики и простых отчётов в рекламных кабинетах. Но как только бюджет переваливает за 500–700 тыс. ₽ в месяц, а воронка начинает включать колл‑центр, CRM и офлайн‑касания, ручные решения перестают тянуть. Специализированные системы атрибуции и сквозной аналитики (Roistat, Alytics, OWOX и др.) предлагают готовые коннекторы к CRM, омниканальные отчёты, call‑tracking и поддерживают кастомные модели. Важно не только купить софт, но и заложить ресурсы на внедрение: интеграции, настройку событий, проверку данных и обучение команды, иначе деньги уйдут в «чёрный ящик».
Типичные ошибки при работе с моделями атрибуции
Основные проблемы начинаются не с математики, а с интерпретации. Маркетологи часто делают три характерные ошибки:
- Резко отключают каналы, опираясь только на одну модель, не проверив влияние на общие продажи.
- Игнорируют малый объём данных и строят выводы по 30–50 конверсиям, где статистика не работает.
- Путают корректность трекинга с эффективностью: канал кажется слабым, потому что данные теряются, а не потому, что он реально не приносит ценности.
Ещё одна проблема — попытка найти «идеальную» схему и бесконечно её донастраивать, вместо того чтобы принять ограничения и использовать атрибуцию как инструмент для гипотез и тестов, а не как абсолютную истину.
К чему в итоге прийти: практический чек‑лист по атрибуции
Зрелый подход к атрибуции — это не выбор одной «правильной» модели, а система. Минимальный чек‑лист: обеспечить корректную разметку всех кампаний, связать аналитику с CRM, протестировать несколько моделей атрибуции в маркетинге сравнение, выбрать базовую для отчётности и вспомогательные для исследований, раз в квартал пересматривать модель под новые продукты и стратегии. Важно договориться внутри компании, какие цифры считаются «официальными», а какие используются для внутренних экспериментов. Тогда атрибуция перестаёт быть теоретической игрушкой аналитика и превращается в рабочий инструмент, который помогает уверенно перераспределять десятки и сотни тысяч рублей в пользу действительно эффективных каналов и расти быстрее конкурентов.
