Ольга Карповаредактор CyberBrain

Пошаговое внедрение мультиканальной атрибуции в бизнес

Мультиканальная (multi-touch) атрибуция — это метод, который распределяет заслугу за конверсию между всеми точками взаимодействия клиента с брендом. Она помогает бизнесу понимать, какие рекламные каналы действительно работают, и оптимизировать маркетинговые бюджеты. В этой статье мы разберём, как внедрить multi-touch атрибуцию поэтапно, какие инструменты использовать и чего ожидать в российских реалиях 2025 года.

Что такое мультиканальная атрибуция и зачем она бизнесу

Multi-touch атрибуция (MTA) учитывает весь путь клиента к покупке, а не только первую или последнюю точку касания. В отличие от моделей Last Click или First Click, MTA распределяет ценность между всеми касаниями: SEO, контекст, email, соцсети, мессенджеры и т. д.

Для бизнеса это значит:

видеть вклад каждого канала в путь к покупке,
корректно распределять бюджеты,
строить прогнозы ROMI с учётом всей воронки.

Пример применения мультиканальной атрибуции: кейс BMW

Компания BMW Россия вместе с CyberBrain внедрила data-driven атрибуцию и автоматическую оптимизацию бюджета.

Результаты:

–40 % времени на сбор и анализ данных,
+26 % оптимизированного бюджета.

Это позволило команде сократить ручные трудозатраты и перераспределить бюджеты в пользу реально работающих каналов.

👉 Подробнее о кейсе: BMW и CyberBrain

Чек-лист внедрения мультиканальной атрибуции

Собрать данные — web, app, CRM, рекламные системы.
Единые идентификаторы — client_id / user_id / Stable ID для web+app.
Добавить пост-просмотры — учёт показов медийной рекламы.
Настроить модель атрибуции — правила (линейная, U-shape) или алгоритмические (Шепли, Марков).
Проверить и валидировать данные — дедупликация, фильтрация ботов, проверка окон атрибуции.
Построить дашборд — BI-инструменты (Power BI, DataLens, CyberBoard).

Этап 1: Подготовка инфраструктуры данных

Прежде чем внедрять атрибуцию, важно убедиться, что у вас есть:

Единая система идентификации пользователей (например, client_id или user_id);
Исторические данные по касаниям (из CRM, рекламных платформ, аналитики);
Корректная разметка UTM-меток на всех источниках трафика;
Инструменты хранения и обработки данных (например, Data Pipeline или ClickHouse).

Если хотя бы одно из звеньев отсутствует — вы рискуете построить неточные модели. Подробнее о внедрении атрибуции мы писали в статье «Пять шагов на пути к принятию data-driven атрибуции в бизнес».

Этап 2: Выбор модели MTA, подходящей под вашу воронку

Не существует универсальной модели мультиканальной атрибуции. Наиболее популярные:

Модель	Принцип
Линейная	Каждый канал получает равную долю кредита
Time Decay	Чем ближе касание к конверсии, тем больше вес
U-shaped	Первый и последний каналы получают по 40%, остальные делят оставшиеся 20%
Data-Driven	Алгоритм на основе машинного обучения распределяет веса по вероятностям

Выбор модели зависит от длины воронки, количества касаний и специфики бизнеса. Для B2B и услуг с длинным циклом принятия решения чаще подходят Time Decay и Data-Driven. Если компания работает с множеством каналов и сложными цепочками, оптимальным решением становится модель Шепли. Она позволяет справедливо распределять ценность между всеми касаниями и применяется в нашем продукте Shapley Attribution, который уже используют крупные бренды в РФ.

Этап 3: Интеграция данных и сбор касаний

Данные нужно агрегировать из:

Рекламных кабинетов (VK, Яндекс Директ);
Веб-аналитики (Яндекс.Метрика, GA4);
CRM-систем (Bitrix24, amoCRM);
Платформ рассылок и коллтрекинга.

Для этого рекомендуем использовать централизованную ETL-систему. Например, Data Pipeline автоматически собирает данные из digital-источников и формирует единые витрины данных для дальнейшей работы.

Важно: при объединении офлайн и онлайн-данных (например, звонков и визитов) используйте session_id или номер телефона как ключ идентификации. Например, человек зашёл на сайт, где система присвоила ему уникальный session_id, но затем позвонил в колл‑центр с номера, который не был привязан к этой сессии. В этом случае звонок попадёт в статистику как «неопознанный» офлайн‑контакт. Система не распознает его как одного пользователя и цепочка касаний будет разорвана, что приведёт к искажённой атрибуции и неверным выводам о реальной эффективности каналов.

Этап 4: Расчёт модели и верификация данных

После сбора данных настройте расчёт модели:

Для простых моделей (линейная, U-shape) можно использовать SQL и BI-инструменты.

Проверьте корректность расчётов:

Сумма весов по всем каналам должна равняться 1;
Убедитесь, что не пропущены важные касания (например, при переходе между устройствами);
Протестируйте на 10–15 кейсах вручную, чтобы убедиться в логике распределения.

Этап 5: Визуализация и интерпретация результатов

Не достаточно просто рассчитать веса — нужно объяснить, что они значат для бизнеса:

Какие каналы приводят клиентов на ранних этапах;
Что усиливает конверсии в момент принятия решения;
Где происходят «бесполезные» касания.

Здесь поможет визуализация — в BI-инструментах типа Power BI, Apache Superset, Яндекс DataLens или CyberBoard.

Этап 6: Оптимизация бюджетов и гипотезы

После внедрения модели:

Сравните текущие бюджеты с вкладом каждого канала;
Сместите акценты в сторону каналов с высоким ROI;
Запустите A/B-тесты гипотез: что будет, если сократить бюджет на касания с низким вкладом в конверсии?

Барьеры и типовые ошибки в мультиканальной атрибуции

1. Отсутствие IDFA/GAID и ограничения приватности
После изменений в iOS и Android идентификаторы устройств (IDFA, GAID) доступны далеко не всегда. Это мешает связать действия одного пользователя между приложением и сайтом.
Как обойти: внедрять собственную систему идентификации (Stable ID), где в качестве ключа используются CRM-данные (телефон, email, логин) или анонимизированный client_id. Такой подход повышает точность web+app атрибуции и снижает потери данных.

2. Кросс-девайс и разорванные цепочки
Пользователь может кликнуть рекламу на смартфоне, а покупку совершить с ноутбука. Без объединения данных это выглядит как два разных клиента.
Как обойти: использовать технологию склейки web и app (например, через stable идентификатор) и сохранять историю взаимодействий в хранилище событий. Тогда путь «мобильный клик → сайт → CRM» станет цельной цепочкой и честно попадёт в отчёты по атрибуции.

3. Переоценка брендового трафика
Органический или брендовый поиск часто получает слишком большой вес, особенно в моделях Last Click. На деле реклама могла «подогреть» клиента ещё до брендового запроса.
Как обойти: в отчётах MTA выделяйте брендовый трафик в отдельную категорию и задавайте для него отдельные правила учёта (например, сниженный вес или корректирующий коэффициент). Это помогает не завышать ROI брендовых кампаний и правильно оценивать эффективность медийных каналов.

4. Низкий объём данных
Если конверсий мало (например, 200–300 в месяц), data driven атрибуция не сможет построить устойчивые выводы. Алгоритм начнёт «шуметь» и показывать случайные корреляции.
Как обойти: начинать с простых моделей (линейная, U-shape) и постепенно переходить к алгоритмическим (Шепли, Марков) по мере роста объёмов. Также можно агрегировать данные (например, недельные окна вместо дневных) — это снизит дисперсию и сделает выводы устойчивее.

5. Разрозненные источники и сложная интеграция
Данные часто хранятся в разных системах: Яндекс.Метрика, VK Ads, CRM, email-платформа. Если их не собрать в одном месте, модель не увидит весь путь клиента.
Как обойти: использовать ETL-системы (например, Data Pipeline), которые автоматически собирают данные в единый формат. После этого данные можно хранить в ClickHouse или облачном DWH и визуализировать через BI (Power BI, DataLens, CyberBoard).

FAQ: частые вопросы о мультиканальной атрибуции

Сколько данных нужно для мультиканальной атрибуции?
Минимум — от 30–50 тыс. конверсий в год или 500 тыс. событий. Иначе алгоритм будет «шуметь», и выводы станут случайными.

Можно ли начать с малого бизнеса?
Да, но при небольших бюджетах лучше использовать простые модели (Last Click, линейная). Data-driven окупается, когда каналов много и бюджет выше 500 тыс. ₽ в месяц.

Чем отличается мультиканальная атрибуция от инкрементальности?
MTA распределяет ценность между каналами в пути клиента. Инкрементальность показывает, создаёт ли реклама реальный прирост по сравнению с отсутствием кампании. На практике подходы дополняют друг друга.

Заключение

Внедрение мультиканальной атрибуции — не задача одного дня. Это стратегический процесс, который требует согласованных данных, технической зрелости и готовности команды менять бюджетные решения на основе фактов.

Результат: честные данные, оптимизация рекламного бюджета и рост реальной эффективности маркетинга.