Какой бизнес теряет деньги без data-driven атрибуции?

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

1. Неверная оценка каналов. Last Click завышает вклад брендовых запросов и недооценивает верхнюю часть воронки.

2. Ошибочные решения. Каналы могут быть отключены, хотя именно они формируют спрос.

3. 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.