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.
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.
Прежде чем внедрять атрибуцию, важно убедиться, что у вас есть:
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».
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.
Данные нужно агрегировать из:
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.
После сбора данных настройте расчёт модели:
Проверьте корректность расчётов:
Не достаточно просто рассчитать веса — нужно объяснить, что они значат для бизнеса:
Здесь поможет визуализация — в BI-инструментах типа Power BI, Apache Superset, Яндекс DataLens или CyberBoard.
После внедрения модели:
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.