Мобильная Data Driven атрибуция: как понять реальную эффективность рекламы

Мобильная реклама изменила привычный путь клиента: теперь покупка часто происходит не в один шаг, а через несколько касаний. Человек может увидеть рекламу в мобильное приложении, открыть сайт в браузере на смартфоне, вернуться к товару позже с компьютера и только тогда оформить заказ.

Когда в воронку добавляется мобильный канал, важно учитывать весь путь пользователя целиком, а не отдельные касания. С этой задачей справляется атрибуция на основе данных: она анализирует реальные цепочки взаимодействий и показывает вклад каждого канала. В этой статье мы подробно разберём, как работает мобильная data driven атрибуция и какую пользу она приносит бизнесу.

Мобильная атрибуция на основе данных: частые вопросы

Реально ли внедрить мобильную data driven атрибуцию?

Да. Внедрить мобильную data driven атрибуцию реально: нужно наладить сбор событий в приложении и на сайте, связать их между собой, очистить данные от ошибок и регулярно их обновлять. Да, остаются ограничения приватности и неполнота данных, но даже в этих условиях умная атрибуция позволяет бизнесу точно видеть, какие каналы приносят результат, и перераспределять бюджет с максимальной отдачей.

Можно ли объединить Web + App?

Да. Более того, это необходимое условие: иначе вы видите лишь часть пользовательских путей, а не полную картину. Связка достигается за счёт единой идентификации и согласованной модели событий. Подробно об этом мы расскажем ниже в блоке про технологию Stable ID.

Можно ли собрать 100% данных?

Нет. В любом проекте часть информации неизбежно теряется: пользователи могут отключать трекинг, использовать блокировщики, а платформы вводят собственные ограничения по приватности. Кроме того, всегда остаются офлайн-сценарии, которые трудно связать с цифровыми касаниями. Задача бизнеса — выстроить процесс так, чтобы эти потери были минимальными и не искажали основные выводы.

Полезно ли это бизнесу?

Да. Однозначно. Атрибуция на основе данных показывает реальную отдачу каналов и помогает направлять бюджет туда, где вклад в конверсии подтверждён данными.

Вы уже пользуетесь атрибуцией — но какой?

Атрибуция встроена в каждый ваш шаг. В Яндекс.Метрике по умолчанию применяется модель Last Click. Базовые отчёты во всех платформах уже строятся через призму атрибуции. Своя встроенная модель есть у каждой рекламной системы — и все они работают по собственным правилам, по-разному определяя ценность каналов.

Если вы не знаете, что уже смотрите на данные через атрибуцию, это не значит, что она не смотрит на вас. Суть не в том, «есть у нас атрибуция или нет», а какая именно модель управляет вашими решениями: простая и удобная — или доказательная и точная.

Что такое атрибуция и для чего она нужна

Атрибуция как модель оценки результата

Атрибуция описывает, какой вклад в конверсию внёс каждый канал и каждое касание, исходя из реального поведения пользователей. В умной атрибуции распределение ценности строится не по заранее заданным правилам, а по данным: модель смотрит на тысячи цепочек и оценивает, как наличие конкретного касания меняет вероятность целевого действия с учётом порядка, интервалов между касаниями и их комбинаций. Если, например, видеореклама стабильно повышает вероятность покупки на раннем этапе, а e-mail — на финальном, оба канала получают взвешенный вклад, отражающий их реальную роль в пути.

Атрибуция как метод управления бюджетом

Например, если атрибуция показывает, что ремаркетинг и брендовый поиск дают устойчивый вклад при приемлемом CPA, их доля в медиамиксе растёт. Цикл повторяется регулярно: обновили данные → пересчитали вклады каналов → скорректировали распределение бюджетов.

Атрибуция как доказательная база для руководства

Атрибуция формирует единую точку истины для команды. Это снижает количество спорных интерпретаций, позволяет защищать бюджеты фактами и быстрее принимать решения: какие инициативы масштабировать, а какие — останавливать.

Инфраструктура атрибуции

Схема проще

Кому полезна data driven атрибуция

Бизнесам с бюджетом от ~5 млн ₽ в месяц

Это минимальный уровень, при котором атрибуция на основе данных становится оправданной. Во-первых, такие бюджеты создают достаточный объём событий и конверсий для статистически устойчивых выводов. Во-вторых, у компании есть ресурсы на интеграции и поддержку: настройку событий, склейку web+app и контроль качества данных. Ниже этого порога внедрение чаще обходится дороже, чем приносит пользы. Есть исключения. Если продукт с высоким чеком и большим количеством конверсий, атрибуцию можно внедрять и при меньших бюджетах. А если наоборот — чек низкий и конверсий мало, то даже при больших расходах будет сложно накопить данные для анализа.

Командам с ресурсами на аналитику

Люди. Потребуется аналитик для интерпретации результатов, разработчик для интеграций и инфраструктура для сбора, хранения и визуализации данных.
Инфраструктура. Нужен надёжный контур для хранения и обработки событий: собственный сервер или облако. Облако обычно быстрее и дешевле на старте, позволяет масштабироваться под нагрузку. Собственный сервер оправдан, если у компании жёсткие требования по безопасности или очень большие объёмы данных. В любом случае необходимы инструменты для сбора (ETL), хранения и визуализации (BI).

Компаниям, которые реально занимаются оптимизацией

Эффект появляется только там, где есть управленческий цикл: данные → выводы → действия. Это значит, что команда готова не просто собирать отчёты, а применять их в работе: усиливать одни каналы и отключать другие, тестировать новые форматы и проверять гипотезы на цифрах. Важно заранее зафиксировать, что считать конверсией и какие правила учёта использовать — только так выводы будут едиными для маркетинга, продукта и руководства.

Результаты внедрения — кейс клиента

Пример одного из наших клиентов, финансовый сектор (банк):

• –26 % CPA всего за первые два месяца;

• –32 % рекламного бюджета без потери лидов;

• и главное — появилось чёткое понимание, какие каналы реально работают.

Что такое Stable ID и какую роль играет в атрибуции

В мобильной атрибуции главная сложность — связать поведение одного и того же пользователя в приложении и на сайте. Без этого мы видим только фрагменты пути: часть действий в app, часть в web, и модель не может честно оценить вклад каналов. Ситуацию осложняют и ограничения приватности: cookies постепенно теряют надёжность, мобильные идентификаторы всё чаще ограничиваются настройками платформ.

Поэтому в связке с мобильной атрибуцией неизбежно встаёт тема Stable ID. Это технология склейки данных, объединяющая данные из разных источников — CRM, сайт, приложение, офлайн-точки продаж, партнёрские данные — в единый профиль клиента. В результате цепочка действий становится цельной, и атрибуция на основе данных показывает объективную картину даже в условиях ограничения cookies.

Подробнее о технологии мы писали в блоге:

• Stable ID как ответ на вызов cookieless-эпохи

• Как реализуется Stable ID на стороне операторов связи

Вывод

Data driven подход строится не на фиксированных правилах (например, 50 % первому клику, 50 % последнему), а на статистическом анализе тысяч реальных пользовательских цепочек. Этот принцип лежит в основе нашей проактивной аналитики: мы заранее выявляем и предотвращаем проблемы, а если они возникают — быстро реагируем и исправляем. Атрибуция на основе данных даёт фундамент для таких решений, а технология Stable ID позволяет увидеть полный путь пользователя.

🚀 Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу — там много полезного. Например, вы узнаете, как выбрать подходящую модель атрибуции для бизнеса.