Какой бизнес теряет деньги без data driven атрибуции?
Разберёмся, кому действительно нужны сложные модели data-driven атрибуции, а кому будет достаточно классической Last Click.
Ежегодно в тендерный период поднимается один и тот же вопрос: как правильно оценить эффективность рекламы и спланировать стратегию на будущий год? Агентства хотят показать навыки стратегического планирования, а клиенты — иметь инструмент для контроля и оптимизации инвестиций в маркетинг.
Разберёмся, кому действительно нужны сложные модели data driven атрибуции, а кому будет достаточно классической Last Click.
На связи CyberBrain — мы разработали платформу для контроля, анализа и оптимизации digital-рекламы. С помощью атрибуции на основе данных мы помогаем честно оценить вклад каждого рекламного источника в продажи и лиды.
Что такое data driven атрибуция и как она работает
Data driven атрибуция — это модель, которая использует все доступные данные о взаимодействии пользователей с рекламой: показы, клики и целевые действия. В отличие от правил последнего клика, она распределяет ценность между всеми касаниями и показывает реальную роль каждого канала.
Чтобы увидеть разницу, сравним одну кампанию в двух моделях: Last Non-Direct (Google Analytics) и data driven (Шепли).

Google Analytics
Пример: сравнение Last Click и data driven
Google Analytics (Last Non-Direct):
- Yandex дал 539 конверсий,
- CPA = 23 255 ₽ при целевом 15 000 ₽.
Вывод: площадка неэффективна. Можно пробовать оптимизировать, но задача выглядит трудной.

Data driven атрибуция по вектору Шепли
Data driven (модель Шепли):
- при тех же вводных CPA составил 10 363 ₽,
- количество конверсий оказалось в 2,5 раза выше.
Разница объясняется тем, что Google Analytics видит только события на сайте, а data driven объединяет post-view, performance и данные из CRM. Это позволяет построить сквозную аналитику от показа до продажи и справедливо распределить ценность между каналами.
Эффективность каналов: выводы из примера
- Last Click недооценил вклад медийных кампаний.
- Data driven показал реальную эффективность и дал основание увеличить бюджет.
- При тех же условиях площадка могла принять дополнительно 4 млн ₽ без роста CPA выше целевого уровня.
Почему важна детализация по кампаниям
Важно смотреть не только на площадку в целом, но и на отдельные кампании. В примере разные кампании внутри одной системы имели разную эффективность: часть «съедала» бюджет, не принося конверсий.
Если выключить слабые кампании (например, №6053 и №9820), можно высвободить 2,7 млн ₽ и направить их в более результативные или на тест новых инструментов.
Для таких задач используют медиамикс-оптимизаторы: они с помощью ML рассчитывают лучший сценарий распределения бюджета, чтобы конверсий становилось больше, а CPA снижался.

Кому нужна data driven атрибуция, а кому нет
Не нужна, если:
- у вас 1–2 рекламных инструмента,
- бюджет < 500 тыс. ₽ в месяц,
- покупки совершаются в одно касание (спонтанные решения).
Нужна, если:
- вы используете 3+ рекламные площадки (Яндекс, VK, Telegram и др.),
- применяете разные форматы: медийка, перфоманс, органика, рефералы,
- бюджет > 500 тыс. ₽ в месяц (ориентир, а не жёсткое правило),
- у вас длинный цикл сделки и многоканальная воронка,
- компания готова менять распределение бюджета и управлять кампаниями.
Оптимизация рекламного бюджета: риски без атрибуции
- Неверная оценка каналов. Last Click завышает вклад брендовых запросов и недооценивает верхнюю часть воронки.
- Ошибочные решения. Каналы могут быть отключены, хотя именно они формируют спрос.
- Неэффективное распределение бюджета. Деньги остаются в «удобных» каналах, а перспективные остаются недофинансированными.
Итог: зачем бизнесу нужна data driven атрибуция
Data driven атрибуция нужна не всем, но для компаний с многоканальными воронками и значимыми бюджетами она становится критически важной.
- Она позволяет строить сквозную аналитику и видеть вклад каналов честно.
- Даёт инструмент для оптимизации рекламного бюджета и роста ROMI.
- Помогает избежать ситуации, когда бизнес «режет» рабочие каналы из-за ошибок модели Last Click.
👉 Результаты внедрения data driven атрибуции смотрите в кейcах CyberBrain.