В мире eCommerce путь клиента к покупке редко бывает линейным. Типичный сценарий: пользователь видит рекламу в Instagram, затем ищет товар в Google, сравнивает варианты, уходит обдумывать, возвращается по ретаргетингу, и наконец совершает покупку после получения email-рассылки. Какой из каналов заслуживает «кредит» за эту конверсию? Ответ на этот вопрос дают модели атрибуции.
Last Click — самая простая и распространенная модель, приписывающая 100% конверсии последнему каналу, с которого пришел покупатель. Её преимущество — простота, но она игнорирует вклад всех предыдущих точек контакта. Для eCommerce с коротким циклом продаж и импульсивными покупками может быть приемлемой, но в большинстве случаев приводит к переоценке значимости каналов нижней части воронки (например, email-рассылок или ретаргетинга).
First Click — противоположность Last Click, приписывает всю ценность первому взаимодействию. Полезна для оценки каналов, привлекающих новых пользователей, но игнорирует роль последующих касаний.
Linear (Линейная) — распределяет ценность конверсии равномерно между всеми точками контакта. Простая и интуитивно понятная модель, но не учитывает разную значимость каналов.
Position Based (U-образная) — отдает больший вес первому и последнему касанию (обычно по 40%), а оставшиеся 20% распределяются между промежуточными точками. Компромиссный вариант, учитывающий важность как привлечения, так и конверсии.
Time Decay — приписывает больший вес каналам, которые были ближе к моменту конверсии. Логика в том, что недавние взаимодействия имеют большее влияние на решение о покупке.
Алгоритмические модели — наиболее продвинутый подход, использующий машинное обучение для оценки вклада каждого канала на основе анализа больших объемов данных о поведении пользователей. Google Analytics 4 и некоторые специализированные системы предлагают такие модели, которые адаптируются к специфике конкретного бизнеса.
Выбор модели атрибуции для eCommerce зависит от нескольких факторов:
- Длина цикла продаж: для товаров с коротким циклом (например, FMCG) подойдут Last Click или Time Decay, для сложных и дорогих покупок — мультиканальные модели.
- Разнообразие маркетинговых каналов: чем больше каналов вы используете, тем важнее применять комплексные модели атрибуции.
- Стратегические приоритеты: если фокус на привлечении новой аудитории — стоит уделить внимание First Click, если на конверсии существующей — Time Decay.
- Доступность данных: алгоритмические модели требуют большого объема исторических данных.
Современные AI-решения, такие как аналитические инструменты Any, могут автоматически подбирать оптимальную модель атрибуции для конкретного бизнеса на основе анализа паттернов поведения пользователей. Например, для интернет-магазина электроники мы внедрили гибридную модель, которая по-разному оценивает каналы для разных категорий товаров: для аксессуаров (импульсивные покупки) использовалась модель Last Click, а для дорогой техники (длительный цикл принятия решения) — алгоритмическая модель.
Важно помнить, что для полноценной атрибуции необходимо учитывать не только онлайн-каналы, но и офлайн-взаимодействия (звонки, визиты в шоурумы), а также повторные продажи и LTV клиентов. Только такой комплексный подход позволит принимать по-настоящему обоснованные решения о распределении маркетингового бюджета.