Как правильно распределить ценность конверсий: модели атрибуции в маркетинге

В цифровом маркетинге важнейшей задачей является оценка эффективности рекламных каналов. Разные источники взаимодействия с аудиторией могут по-разному влиять на конечную конверсию, и понимание их реального вклада позволяет не только рационально распределять маркетинговый бюджет, но и улучшать стратегию продвижения. Для анализа пути клиента используются модели атрибуции – специальные методики, позволяющие определить, какой канал и на каком этапе оказал наибольшее влияние на принятие решения о покупке.

Что представляют собой модели атрибуции?

Путь пользователя к совершению целевого действия редко бывает линейным: чаще всего он проходит через несколько этапов, таких как просмотр рекламы, переход на сайт, изучение отзывов, взаимодействие с контентом, подписка на рассылку и так далее.

Модели атрибуции помогают понять, какие именно касания сыграли ключевую роль в процессе принятия решения, а какие оказались второстепенными. Это дает возможность более точно оценивать эффективность каждого канала продвижения и корректировать маркетинговую стратегию для повышения ее результативности.

Зачем нужны модели атрибуции?

Использование моделей атрибуции позволяет маркетологам:

• Оценивать эффективность каналов: понимать, какие каналы приносят наибольшую ценность и требуют большего внимания.
• Оптимизировать бюджеты: перераспределять ресурсы в пользу наиболее результативных каналов.
• Улучшать стратегии продвижения: анализировать путь клиента и выявлять точки, требующие доработки или усиления.

Без корректной атрибуции можно ошибочно оценить вклад того или иного канала, что приведет к неэффективному распределению бюджета и снижению общей эффективности маркетинговых усилий.

Основные модели атрибуции

В маркетинге используется несколько подходов для оценки вклада различных каналов в достижение конверсии. Каждая модель атрибуции распределяет ценность взаимодействий по-разному, в зависимости от стратегии компании и целей рекламной кампании. Рассмотрим основные из них.

1. Первого взаимодействия (First Click). Этот метод предполагает, что всю значимость конверсии получает первый контакт пользователя с брендом. Она особенно полезна, если компания хочет определить, какой канал привлекает новую аудиторию и инициирует интерес к продукту. Пример: Пользователь впервые увидел рекламу в социальных сетях, затем несколько раз заходил на сайт, читал обзоры, получал email-рассылки и только после этого оформил заказ. Однако вся ценность конверсии будет приписана рекламе в соцсетях, поскольку именно она запустила процесс принятия решения.
2. Последнего взаимодействия (Last Click). В данном случае конверсия приписывается последнему действию пользователя перед покупкой. Это распространенная методика, так как она проста в применении, но она игнорирует предшествующие точки взаимодействия. Пример: Клиент несколько раз заходил на сайт через рекламу, читал статьи, но окончательно решил купить товар только после получения email-письма с персональной скидкой. В этом случае email-канал получит 100% ценности за конверсию.
3. Линейная (Linear Attribution). При этом подходе ценность равномерно распределяется между всеми точками контакта. Модель полезна, если все взаимодействия на пути к покупке считаются равноценными. Пример: Человек увидел рекламу, перешел на сайт, подписался на рассылку и после нескольких писем совершил покупку. В этом случае каждый этап получит 25% общей ценности конверсии.
4. С учетом давности взаимодействия (Time Decay). Этот метод предполагает, что более поздние взаимодействия оказывают большее влияние на принятие решения. Чем ближе контакт к моменту конверсии, тем выше его значимость. Пример: Клиент сначала увидел баннер, затем прочитал статью о продукте, потом посмотрел вебинар и, наконец, получил индивидуальное предложение. Последние этапы (вебинар и персональное предложение) получат наибольший вес в атрибуции.
5. Позиционная (U-Shape, или модель кривой). Эта модель придает наибольшую значимость первому и последнему взаимодействиям, а остальные точки контакта получают меньшую долю ценности. Пример: Если пользователь проходил через четыре точки контакта, первому и последнему взаимодействию может быть присвоено по 40% ценности, а двум средним — по 10%.
6. Data-Driven (атрибуция на основе данных). Этот наиболее продвинутый метод использует алгоритмы машинного обучения, анализируя поведение пользователей и оценивая реальный вклад каждого канала. Такая модель более точна, но требует большого объема данных для корректной работы. Пример: Система анализирует десятки тысяч покупок и определяет, что, например, сочетание таргетированной рекламы и email-маркетинга приводит к наибольшему числу конверсий, а баннерная реклама на сайтах почти не влияет на решения пользователей. На основе этих данных происходит распределение ценности.