Пять шагов на пути к «принятию» data-driven атрибуции в бизнес

Существует миф, который звучит так:

«Data-driven атрибуция — настолько сложный метод аналитики, что лучше оставить его на уровне теории и даже не пытаться внедрить в бизнес»

По нашему более чем десятилетнему опыту работы с клиентами все препятствия сводятся к пяти основным тезисам.

Пять причин, почему вы до сих пор не внедрили data-driven атрибуцию

1. Модели атрибуции — это выдумка маркетологов и вообще ненужная история.

2. Непонятно, зачем разбираться в моделях атрибуции. И так нормально живём.

3. Сложно: модели, внедрение, данные. Не знаем, как подступиться, с чего начать.

4. Вещь полезная, но непонятно, как её внедрять, желательно по пунктам.

5. Попробовали, не получилось, отложили до лучших времён (никогда).

Хотя атрибуция действительно требует времени на изучение и внедрение, глобально у вас есть два пути.

Два пути, как можно внедрить атрибуцию в бизнес

🟡 Провести самостоятельное тестирование моделей (3–5 месяцев):

• Определить цели атрибуции и выбрать подходящую модель.
• Подготовить данные: интеграция CRM, корректировка UTM-разметки.
• Построить с нуля и протестировать модель атрибуции.
• Оценить результаты и адаптировать маркетинговую стратегию.

🟢 Интегрировать готовые рыночные решения (1–4 недели):

• Быстрое подключение проверенных моделей.
• Интеграция с CRM, веб-счётчиками, рекламными платформами и системами статистики.
• Настройка и калибровка под ваш бизнес.
• Оперативные рекомендации по оптимизации рекламных бюджетов.

Первый путь требует значительных ресурсов и времени. Второй путь — более быстрый и надёжный. Но в обоих случаях сначала надо разобраться, зачем бизнесу атрибуция и какие шаги интеграции существуют. Погнали!

🚧 Проблема 1. «Модели атрибуции — это выдумка и вообще ненужная история»

Большинство маркетологов даже не задумываются, что за цифры по количеству лидов и рекламных источников продаж они видят в своей CRM и отчётах Яндекс.Метрики. Но при этом уверены, что неплохо справляются и «без атрибуции» — хотя по факту уже используют какую-то конкретную модель. Чаще всего это модель атрибуции «по умолчанию».

Важно понять: модель атрибуции по умолчанию — лишь автоматическая настройка конкретной платформы, а не объективный показатель того, как сработали рекламные кампании. Если у вас и медиа, и performance-маркетинг, модель физически не сможет учитывать весь путь клиента и будет скрывать важные точки контакта, которые привели к продаже.

❌ «Не верим в атрибуцию» — что это значит для бизнеса?

• Вы будете переоценивать эффективность определённых каналов, которые закрывают сделки, но не привлекают клиентов.
• Каналы верхнего уровня воронки будут систематически недополучать бюджет, хотя именно они могут (и будут) формировать спрос, если у вас подключена медиа-реклама.

✅ Как решить проблему?

• Запомнить, что любая модель атрибуции — лишь инструмент интерпретации данных, а не истина в последней инстанции.
• Разобраться в основных моделях (последний клик, первый клик, линейная, U-образная и т. д.) и понять, как именно они отражают вклад каждого канала в итоговые конверсии.

🔗 Модели атрибуции — что это и какая подойдёт вашему бизнесу?

Вывод: если вы продолжите использовать модель «по умолчанию», то будете принимать решения на основе неполной, искажённой картины данных. Data-driven атрибуция, в свою очередь, даёт возможность увидеть реальную ценность каждого касания и перераспределять рекламный бюджет с максимальной отдачей для бизнеса.

🚧 Проблема 2. «Непонятно, зачем разбираться в моделях атрибуции. И так нормально живём»

Допустим, вы что-то слышали про атрибуцию по умолчанию. А что насчёт других моделей? Обычно маркетологи интересуются, какая именно модель атрибуции уже заложена в их CRM и аналитические системы. Чаще они смотрят на отчёты как на объективную картину и даже не догадываются, что на деле видят лишь один из возможных способов интерпретации продаж.

На практике данные по конверсиям в рекламных кабинетах и отчётах могут сильно отличаться в зависимости от того, какая модель используется. Например, если в стандартной отчётности по умолчанию стоит атрибуция по последнему клику, то всё внимание уделяется финальному касанию, а первые взаимодействия клиента с рекламой игнорируются.

❌ «Используем неправильную модель атрибуции» — какие риски?

• Бюджет перераспределяется в пользу каналов, которые «закрывают» сделки, а не создают спрос.
• Теряется возможность понимать реальную роль каждого касания.
• При отключении якобы «неэффективных» каналов трафик и конверсии могут неожиданно упасть.

✅ Как решить проблему?

• Для начала понять, что для корректной аналитики кросс-канального маркетинга (если у вас работают и медийка, и performance) важно учитывать не только последнее касание, но вообще весь путь клиента.
• Провести тесты с разными моделями атрибуции и убедиться, что картина эффективности каналов действительно меняется — и притом ощутимо (можно не верить нам на слово).

🔗 Узнай, как на самом деле работает атрибуция

Вывод: маркетинг без правильной модели атрибуции похож на управление автомобилем с завязанными глазами — вроде бы движение есть, но дорога остаётся неизвестной. Если у вас многоканальная реклама, задумайтесь о внедрении data-driven модели: она отображает реальную эффективность как отдельных источников, так и связок из нескольких каналов.

🚧 Проблема 3. «Слишком сложно: модели, внедрение, данные. Не знаем, с чего начать»

Проблема актуальна для тех, кто не понимает:

• Как работают медийные кампании — и их связка с перфомансом.
• Как объединить два типа данных, чтобы оценить эффективность всего маркетинга.

Как объединить медийку и перфоманс?

Чтобы связать медийные кампании с перфомансом, можно:

🟢 Обратиться за помощью

🟡 Попробовать сделать всё самостоятельно

Во втором случае вы можете попытаться объединить данные медийки и перфоманса, используя:

• Эконометрику
• Data-driven атрибуцию
• Uplift-моделирование
• Машинное обучение

Но все подходы, кроме uplift, требуют серьёзных ресурсов. Excel, Power BI, SQL и Python при таких объёмах уже не будут справляться даже при наличии сильных аналитиков и инженеров.

Можно ли собрать прототип из подручных средств?

Да, можно сделать прототипы на небольших отрезках времени (до месяца) и оценивать их эффективность. Это касается эконометрики и атрибуции — с ML будет сложнее.

Вопрос в том, как потом встроить это в рабочий процесс. Здесь начинается действительно большая проблема:

1. Построить бесперебойный процесс поставки, очистки и проверки данных, который надо постоянно поддерживать. Это требует инженерной команды, которая от 4–6 месяцев не сможет заниматься ничем другим.

2. Сделать модель данных, интегрировать внешние данные с внутренними. Здесь нужна команда аналитиков — и ещё 6–8 месяцев работы.

То, что кажется простой задачей («выгрузил данные, посчитал в Excel»), превращается в проект минимум на полгода с инвестициями от 30 млн рублей. Стоит ли бизнесу отвлекаться на такую разработку, вместо того чтобы вкладываться в конкуренцию в своей нише? Большой вопрос.

В чём сложность самостоятельно объединить данные медийной и перфоманс-рекламы?

1. Разобраться в теоретической части, изучить выбранный метод анализа.

2. Собрать минимально рабочую версию, а для этого нужны:

• Data scientist, если модель сложная
• Аналитик данных
• Инженер

3. Понять, как оценивать результаты, и подвести итоги MVP.

4. Вывести проект в полноценную эксплуатацию — это 6–8 месяцев работы.

Вывод: не тратьте время и деньги впустую. Мы готовы решить задачу всего за 2-3 недели, даже если вы огромный enterprise. Жмите Отправить заявку — мы всегда рады помочь и подсказать, как создать прозрачную систему оценки маркетинга, повысив его рентабельность.

🚧 Проблема 4: «Вещь полезная, но неясно, как её внедрять»

Ниже — готовый верхнеуровневый roadmap, который позволит подступиться к решению этой проблемы

Ключевые этапы внедрения data-driven атрибуции в бизнес

Для успешного внедрения атрибуции нужно пройти несколько шагов. Проверяем наличие ключевых элементов:

1. Есть ли CRM или её аналог для корректного сбора данных по продажам?

2. Передаётся ли client ID из Я.Метрики / GA в CRM?

3. Есть ли UTM-стандарты?

4. Размещаются ли медийные кампании в Adtracker-системах? (AdRiver, etc.)

Если всё в порядке, подготовка завершена. Если чего-то нет, можно закрыть вопросы за несколько недель (кроме сложного внедрения UTM-меток).

Далее — внедрение:

1. Объединяем все данные от показа до продажи, то есть строим сквозную аналитику:

• Client ID
• Данные из CRM
• Выгрузки из AdRiver
• Данные из Я.Метрики / GA

2. Подключаем алгоритмическую модель атрибуции (например, Маркова; готовые пакеты есть в интернете).

3. Подготавливаем данные и рассчитываем результаты.

4. Оцениваем правдоподобность полученных расчётов.

5. Дорабатываем модель, если что-то не получилось.

6. Применяем выводы на практике и отслеживаем изменения.

Вывод: у вас на руках общий план, который поможет запустить MVP. Если нужны подробности или хотите избежать ошибок — мы всегда рядом, чтобы помочь.

🚧 Проблема 5: «Попробовали, не получилось, отложили»

По нашему опыту можем сказать, что ключевое внимание надо уделить прежде всего:

• Проверке данных из источников
• Правилам объединения в цепочки
• Корректности UTM-разметки

Если данные, которыми вы оперируете, будут верными, то это 70% успеха всего проекта. Большая часть проблем, которые возникают и могут катастрофически влиять на результаты расчётов, именно в том, как собраны и преобразованы данные.

Чтобы осуществить правильную сборку данных, потребуется два типа специалистов:

1. Аналитик данных / веб-аналитик, который хорошо понимает, как работает реклама, работал с рекламными API и может сделать схему интеграции данных.

2. Дата-инженер или разработчик, который может поднять базовую инфраструктуру для хранения данных, подключить источники и написать обработку по ТЗ от аналитика.

Такой командой можно поднимать MVP и потихоньку двигаться вперёд. Быстрая прогрессия, конечно, потребует большего числа людей и ресурсов.

Вывод: неудачная попытка — не повод отказываться от атрибуции, важно выявить ошибки и скорректировать стратегию. Также можно сразу обратиться к профессионалам: если нет ресурсов на разбор полётов, используйте готовые решения и поддержку со стороны.

Общие выводы

Маркетинг становится эффективным, когда решения принимаются на основе данных, а не догадок. Data-driven атрибуция — мощное решение для бизнеса, но внедрение требует внимания к деталям. Не пытайтесь автоматизировать всё и сразу, двигайтесь поэтапно и не бойтесь корректировать стратегию.

Хотите сэкономить время и ресурсы? Обращайтесь к нам — это позволит быстрее выйти на правильные результаты.

Что даёт атрибуция?

🔸 Объективную карту пути клиента, а не только данные последнего касания.

🔸 Возможность максимально точно распределять маркетинговый бюджет.

🔸 Улучшение качества лидов за счёт понимания реального вклада каждого канала в итоговые конверсии.

Data-driven атрибуция — это не абстрактный сложный термин, а прикладной инструмент, который помогает бизнесу понять, какие рекламные каналы действительно приносят результат.

«Зачем мне атрибуция на основе данных?»

Она позволяет точно определить, какие рекламные каналы и кампании действительно приводят к продажам, а какие просто тратят бюджет. Это снижает стоимость привлечения клиентов, помогает грамотно распределять маркетинговые инвестиции и увеличивает общую прибыльность бизнеса.

🔗 Data-driven атрибуция — как понять, кому нужна, а для кого это трата времени и сил

Внедрение data-driven атрибуции — это огромный апдейт для компании, если вы хотите:

🔸 Оптимизировать расходы на рекламу, перераспределив бюджет в пользу максимально рентабельных источников.

🔸 Автоматизировать сбор и обработку данных, высвободив время маркетологов для более полезных задач.

🔸 Увеличить аудиторию, узнав о её предпочтениях через анализ креативов и всей медийки.

Не обязательно строить аналитику с нуля самостоятельно

В статье мы рассмотрели и такой вариант, но на деле всё гораздо проще: достаточно оставить заявку на сайте CyberBrain, чтобы сэкономить месяцы работы специалистов и миллионы рублей.