Картинка статьи
Никита Лисицын CEO 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

Мультиканальная атрибуция — это модель анализа, которая учитывает весь путь клиента к покупке, а не только последнюю точку касания. В отличие от моделей Last Click или First Click, MTA оценивает вклад каждого касания: SEO, контекстной рекламы, email-рассылок, соцсетей и т. д.

В условиях снижения прозрачности рекламных платформ и роста стоимости привлечения клиентов, MTA — это способ повысить ROMI и понять, какие каналы действительно двигают клиента вперёд по воронке.

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.

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, наш Data Pipeline, который автоматически собирает данные и приводит их к единому формату.

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 «декоративные» касания?

Заключение

Внедрение мультиканальной атрибуции — не задача одного дня. Это стратегический процесс, который требует согласованности данных, технической зрелости и желания команды отказаться от иллюзий. Но результат — это точные решения, экономия бюджета и рост реальной эффективности.

поделиться:
Популярные статьи
статья 10 min read Как и зачем внедрять data-driven атрибуцию в бизнес: 5 основных шагов Атрибуция на основе данных — мощное решение для контроля эффективности и оптимизации рекламы. Но как его интегрировать и можно ли это сделать самостоятельно? В этой статье мы вместе преодолеем пять основных препятствий на пути к внедрению атрибуции — и превратим их в пять конкретных шагов для реализации.
Никита ЛисицынCEO CyberBrain
оптимизация 12 min read Больше лидов — меньше CPA: первый и единственный гайд по оптимизации медийной рекламы от CyberBrain Медийная реклама должна работать на продажи — и точка. В статье вас ждёт описание фреймворка, который служит именно этой цели.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
3 min read Анализ расхождений трекера и кабинетов Системный подход к оптимизации медийной рекламы невозможен без чистых данных. Но что если данные трекера и рекламного кабинета не совпадают? Рассказываем, откуда берутся расхождения и что с этим делать.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
11 min Кому засчитать конверсию? Простое объяснение атрибуции с примерами Реклама без понимания атрибуции — как размытая картинка. В статье с живыми примерами рассказываем, как разные модели распределяют результат, и разбираем реальные цепочки касаний.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
аналитическая статья 5 min read Какой бизнес теряет деньги без data-driven атрибуции? Разберемся, кому для этих целей нужны сложные модели атрибуции, а кому достаточно классической модели Last Click.
Никита ЛисицынCEO CyberBrain
digital словарь 5 min Как эффективно работать с метрикой CPC? Девять точек фокуса для маркетологов Рассказываем, на что влияет Cost-Per-Click, когда и где применяется и как можно улучшить результаты по рекламным кампаниям за счет комплексной аналитики.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
Подписывайтесь на канал Мониторим рынок из первоисточников и делимся краеугольными событиями IT и digital-рынков