Объяснение моделей маркетинговой атрибуции: какая из них подходит для вашего бизнеса?

правильная атрибуция

В сегодняшнем сложном маркетинговом ландшафте правильная модель атрибуции может увеличить рентабельность инвестиций в маркетинг до 33%, при этом 67% высокоэффективных компаний используют многоканальные подходы для получения конкурентного преимущества. Тем не менее, 54% маркетологов все еще испытывают трудности с выбором оптимальной модели атрибуции для своих конкретных бизнес-потребностей. Это всеобъемлющее руководство анализирует семь наиболее эффективных моделей атрибуции в 2025 году, от базовых методов с одним касанием до сложных решений на базе ИИ, и предоставляет четкую структуру принятия решений на основе вашей отрасли, бизнес-модели и зрелости данных. Узнайте, как платформы, такие как AttriSight, трансформируют атрибуцию с помощью гибких возможностей моделирования, которые развиваются по мере роста вашей сложности измерений, предоставляя точные сведения даже в сегодняшней среде с ограничениями конфиденциальности.

Оглавление

Дилемма модели атрибуции: почему ваш выбор имеет значение

Выбранная вами модель атрибуции в корне формирует ваше понимание эффективности маркетинга, решений о распределении бюджета и, в конечном счете, потенциал роста вашего бизнеса. Это не просто академическое упражнение, это стратегический выбор со значительными финансовыми последствиями.

Влияние выбора модели: в цифрах

  • 76% маркетологов сообщают, что выбор модели атрибуции напрямую повлиял на их решения о распределении бюджета (Marketing Evolution, 2024)
  • Организации, выбравшие неправильную модель атрибуции, в среднем получают 32% неправильное присвоение значения конверсии (Гартнер, 2023)
  • Компании, которые ежегодно обновляют свои модели атрибуции, видят 27% более высокая рентабельность инвестиций в маркетинг чем те, которые используют статические модели (Forrester, 2024)
  • Только 31% маркетологов могут уверенно объяснить, почему они используют свою текущую модель атрибуции (Ascend2, 2024)
  • Компании, которые сопоставляют свою модель атрибуции с конкретным клиентским опытом, видят 42% улучшение в эффективности маркетинга (McKinsey, 2024)

«Выбор модели атрибуции — одно из самых важных решений, которое может принять современный руководитель маркетинга», — объясняет Нил Патель, основатель NP Digital. «Речь идет не только об измерении, но и о том, как вы понимаете свой бизнес и принимаете решения на миллионы долларов».

Полный спектр модели атрибуции на 2025 год

Модели атрибуции существуют в спектре от самых простых до самых сложных. Каждая модель предлагает различные сильные стороны, ограничения и варианты использования.

Модели атрибуции с одним касанием

1. Атрибуция первого контакта

Как это работает: 100% кредита конверсии присваивается первой маркетинговой точке соприкосновения, с которой сталкивается клиент.

Визуализация:

  • Клиент видит рекламу на Facebook (кредит 100%)
  • Более поздние посещения через поиск Google
  • Получает рассылку по электронной почте
  • Конвертируется после нажатия на ретаргетинговую рекламу

Лучше всего подходит для:

  • Компании, ориентированные на привлечение клиентов, а не на их удержание
  • Компании с короткими и простыми процессами совершения покупок
  • Организации с ограниченной технологией атрибуции

Статистический анализ: Атрибуция на основе первого контакта переоценивает действия в верхней части воронки продаж в среднем на 31% по сравнению с моделями с несколькими контактами (DMA, 2024).

2. Атрибуция последнего касания

Как это работает: 100% кредита конверсии присваивается последней точке взаимодействия перед конверсией.

Визуализация:

  • Клиент видит рекламу на Facebook
  • Более поздние посещения через поиск Google
  • Получает рассылку по электронной почте
  • Конвертируется после нажатия на ретаргетинговую рекламу (кредит 100%)

Лучше всего подходит для:

  • Компании с продукцией импульсивной покупки
  • Компании с ограниченной технологией атрибуции
  • Организации, ориентированные на тактику немедленной конверсии

Статистический анализ: Атрибуция по последнему касанию переоценивает действия в нижней части воронки в среднем на 38% по сравнению с моделями с несколькими касаниями (Inside Advertising, 2024).

Пример из реальной жизни: Продавец предметов роскоши, использующий атрибуцию последнего касания, обнаружил, что его кампании по электронной почте, по всей видимости, увеличили продажи на 60%. После внедрения AttriSight's подход с несколькими касаниями, они обнаружили, что социальные сети фактически инициировали 45% клиентских путешествий, в то время как электронная почта закрывала продажи, которые начались в другом месте. Это понимание привело к увеличению ROAS на 28% за счет ребалансировки инвестиций в каналы.

Модели атрибуции Multi-Touch

3. Линейная атрибуция

Как это работает: Равный кредит распределяется между всеми точками соприкосновения на пути клиента.

Визуализация:

  • Клиент видит рекламу на Facebook (кредит 25%)
  • Более поздние посещения через поиск Google (кредит 25%)
  • Получает рассылку по электронной почте (кредит 25%)
  • Конвертируется после нажатия на ретаргетинговую рекламу (кредит 25%)

Лучше всего подходит для:

  • Организации, впервые использующие атрибуцию с несколькими касаниями
  • Компании с совместными маркетинговыми командами
  • Компании, стремящиеся избежать разрозненности каналов сбыта

Статистический анализ: Линейная атрибуция повышает рентабельность инвестиций в маркетинг в среднем на 18% по сравнению с моделями с одним касанием (MarketingSherpa, 2024).

4. Атрибуция с течением времени

Как это работает: Точки соприкосновения, которые находятся ближе к конверсии, получают больше баллов, чем более ранние точки соприкосновения.

Визуализация:

  • Клиент видит рекламу на Facebook (кредит 10%)
  • Более поздние посещения через поиск Google (кредит 20%)
  • Получает рассылку по электронной почте (кредит 30%)
  • Конвертируется после нажатия на ретаргетинговую рекламу (кредит 40%)

Лучше всего подходит для:

  • Продукты с более длительным циклом рассмотрения
  • B2B-бизнес с расширенными процессами продаж
  • Компании с эффективными программами ремаркетинга

Статистический анализ: Модели с учетом временного спада повышают фокус на каналах, способствующих конверсии, в среднем на 35% по сравнению с линейной атрибуцией (Deloitte Digital, 2024).

5. Атрибуция на основе позиции (U-образная)

Как это работает: Обычно присваивает кредит 40% первому касанию, 40% последнему касанию и 20% распределяется между средними точками касания.

Визуализация:

  • Клиент видит рекламу на Facebook (кредит 40%)
  • Более поздние посещения через поиск Google (кредит 10%)
  • Получает рассылку по электронной почте (кредит 10%)
  • Конвертируется после нажатия на ретаргетинговую рекламу (кредит 40%)

Лучше всего подходит для:

  • Компании, которые ценят как моменты открытия, так и моменты принятия решений
  • Компании с четко определенными этапами воронки продаж
  • Организации, балансирующие между целями приобретения и конверсии

Статистический анализ: Было показано, что U-образные модели атрибуции коррелируют с фактическим принятием решений о покупке клиентами на величину до 67% по сравнению с моделями с одним касанием (Forrester, 2023).

«Переход от атрибуции с одним касанием к атрибуции с несколькими касаниями обычно показывает, что 40-60% вашего маркетингового воздействия были для вас невидимы», — отмечает доктор Джона Бергер, профессор маркетинга в Уортоне. «Это как внезапно обрести способность видеть цвета, которые вы не могли воспринимать раньше».

Расширенные модели атрибуции

6. Алгоритмическая (на основе данных) атрибуция

Как это работает: Использует статистическое моделирование для динамического назначения кредита на основе фактического влияния каждой точки соприкосновения на конверсии.

Визуализация:

  • Машинное обучение анализирует тысячи путей конверсии
  • Распределение кредита уникально для каждого бизнеса
  • Весовые коэффициенты автоматически корректируются в зависимости от производительности
  • Учитывает такие факторы, как последовательность, креативность и аудитория.

Лучше всего подходит для:

  • Организации, работающие с данными
  • Бизнес с высокими объемами конверсии
  • Компании с разнообразными каналами сбыта

Статистический анализ: Алгоритмическая атрибуция повышает эффективность маркетинга в среднем на 30% по сравнению с моделями, основанными на правилах (Google, 2024).

7. Вероятностная атрибуция с улучшенным ИИ

Как это работает: Использует искусственный интеллект для моделирования вероятных путей клиентов в случаях, когда полные данные отслеживания недоступны, объединяя наблюдаемые данные с интеллектуальными выводами.

Визуализация:

  • Собирает доступные собственные данные
  • ИИ заполняет пробелы в пути клиента
  • Учет ограничений конфиденциальности
  • Адаптируется к меняющемуся поведению потребителей

Лучше всего подходит для:

  • Отрасли, заботящиеся о конфиденциальности
  • Организации, на которые распространяются ограничения отслеживания
  • Дальновидные маркетинговые команды

Статистический анализ: В средах со значительными ограничениями отслеживания атрибуция с использованием искусственного интеллекта восстанавливает видимость в среднем 35–45% ранее неатрибутивных конверсий (Gartner, 2024).

AttriSight's Платформа является примером такого подхода, используя собственный ИИ для создания полных моделей атрибуции даже при ограниченных точках данных, что является критическим преимуществом в современной маркетинговой среде, ориентированной на конфиденциальность.

Структура принятия решений на основе модели атрибуции

Выбор оптимальной модели атрибуции требует тщательного рассмотрения множества факторов. Используйте эту структуру для принятия решения:

Шаг 1: Оцените сложность пути клиента

Простое путешествие (1-3 точки соприкосновения)

  • Рекомендуемые модели: модели с первым касанием, модели с последним касанием или линейные.
  • Примеры бизнеса: импульсивные покупки, простая электронная коммерция.

Умеренное путешествие (4-10 точек соприкосновения)

  • Рекомендуемые модели: основанные на времени затухания или на положении
  • Примеры предприятий: продуманные потребительские покупки, простые B2B

Комплексное путешествие (более 10 точек соприкосновения)

  • Рекомендуемые модели: алгоритмические или с искусственным интеллектом
  • Примеры предприятий: корпоративный B2B, потребительские покупки с высокой степенью осознанности

Шаг 2: Оцените зрелость ваших данных

Уровень 1: Базовый

  • Доступные данные: эффективность на уровне канала, базовое отслеживание конверсий.
  • Рекомендуемые модели: атрибуция одним касанием или линейная атрибуция.
  • Необходимая инфраструктура данных: реализация базовой аналитики

Уровень 2: Средний

  • Доступные данные: отслеживание на уровне пользователя, определенные пути конверсии
  • Рекомендуемые модели: основанные на положении или на затухании во времени
  • Необходимая инфраструктура данных: отслеживание пути клиента

Уровень 3: Продвинутый

  • Доступные данные: кросс-устройство, онлайн/офлайн интеграция
  • Рекомендуемые модели: Алгоритмическая атрибуция
  • Необходимая инфраструктура данных: хранилище данных, разрешение идентификационных данных

Уровень 4: Передовой край

  • Доступные данные: стратегия обработки данных первой стороны с ограничениями конфиденциальности
  • Рекомендуемые модели: вероятностные модели с улучшенным ИИ
  • Необходимая инфраструктура данных: возможности ИИ, унифицированная платформа данных

AttriSight разработан для организаций любого уровня зрелости и предлагает гибкие варианты моделей, которые могут развиваться по мере роста сложности ваших измерений.

Шаг 3: Рассмотрите свою бизнес-модель

электронная коммерция

  • Основной фокус: полный цикл покупки
  • Рекомендуемые модели: с временным затуханием или алгоритмические
  • Важные факторы: отказ от корзины, обнаружение продукта

Генерация лидов

  • Основное внимание: качество лидов и соответствие продажам
  • Рекомендуемые модели: основанные на позиции или алгоритмические
  • Важные факторы: оценка лидов, офлайн-конверсия

Подписка

  • Основной фокус: первоначальная конверсия и удержание
  • Рекомендуемые модели: с временным затуханием или алгоритмические
  • Важные факторы: пожизненная ценность клиента, сигналы оттока

«Ваша модель атрибуции должна соответствовать тому, как ваши клиенты на самом деле покупают, а не тому, как структурирована ваша организация», — советует Авинаш Кошик, евангелист цифрового маркетинга в Google. «Слишком много компаний выбирают модели атрибуции, основанные на организационной политике, а не на реальности клиентов».

Проблема конфиденциальности и выбор модели атрибуции

Изменения в политике конфиденциальности существенно повлияли на жизнеспособность модели атрибуции:

Влияние по типу атрибуции

Модели с одним касанием: Меньше всего подвержен изменениям в политике конфиденциальности, но наиболее неточен.

Модели мультитач на основе правил: Умеренно затронуто, 25-40% поездок на данный момент не завершены.

Традиционные алгоритмические модели: Серьёзно пострадали: в некоторых секторах произошла потеря данных 40-70%.

Вероятностные модели, улучшенные с помощью ИИ: Разработан специально для сред, в которых приоритет отдается конфиденциальности, максимально устойчив.

Согласно исследованию, проведенному Всемирной федерацией рекламодателей в 2024 году, 72% маркетологов по всему миру сообщают, что правила конфиденциальности и технологические изменения заставили их пересмотреть свой подход к атрибуции.

«Будущее принадлежит решениям по атрибуции, которые могут предоставлять точные сведения с меньшим объемом данных», — отмечает Кристофер Пенн, соучредитель Trust Insights. «Именно здесь ИИ и машинное обучение обеспечивают решающее преимущество».

AttriSight's Специально для решения этой проблемы был разработан патентуемый Edge Privacy Layer, который обеспечивает комплексную информацию об атрибуции, поддерживая при этом самые высокие стандарты соблюдения конфиденциальности.

Отраслевые соображения по атрибуции

Различные отрасли сталкиваются с уникальными проблемами и факторами атрибуции:

Розничная торговля и электронная коммерция

Основные проблемы:

  • Несколько устройств в процессе покупки
  • Интеграция офлайн/онлайн
  • Маркетплейс против прямой атрибуции

Рекомендуемые модели: Временной распад или алгоритмический

Статистический анализ: Ритейлеры, использующие алгоритмическую атрибуцию, в среднем отмечают увеличение ROAS на 26% по сравнению с атрибуцией в одно касание (eMarketer, 2024).

B2B-услуги и технологии

Основные проблемы:

  • Расширенные циклы продаж (3–18 месяцев)
  • Множество заинтересованных сторон в процессе покупки
  • Конверсии с высокой ценностью и малым объемом

Рекомендуемые модели: На основе позиционирования или с использованием искусственного интеллекта

Статистический анализ: Компании B2B, внедряющие многоточечную атрибуцию, сокращают затраты на привлечение клиентов в среднем на 30% (Demand Gen Report, 2024).

Финансовые услуги

Основные проблемы:

  • Строгая нормативная среда
  • Ценные пожизненные клиенты
  • Требования к обработке конфиденциальных данных

Рекомендуемые модели: Вероятностный, улучшенный с помощью ИИ

Статистический анализ: Компании, предоставляющие финансовые услуги, использующие подходы атрибуции, ориентированные на конфиденциальность, отмечают более высокую эффективность маркетинга в 22% и соответствие нормативным требованиям в 100% (Financial Brand, 2024).

AttriSight сотрудничает с ведущими компаниями в этих отраслях, адаптируя свой гибкий подход к атрибуции к их конкретным потребностям и нормативно-правовой среде.

Соображения по реализации в зависимости от типа модели

Каждая модель атрибуции требует разных уровней технической реализации и организационной согласованности:

Модели с одним касанием

Технические требования:

  • Реализация базовой аналитики
  • Структура тегов кампании
  • Отслеживание конверсий

Хронология: 2-4 недели

Ресурсы команды: 1 аналитический ресурс, неполный рабочий день

Модели Multi-Touch на основе правил

Технические требования:

  • Отслеживание пути клиента
  • Идентификация между устройствами (рекомендуется)
  • Конвейер данных для сбора точек соприкосновения

Хронология: 4-12 недель

Ресурсы команды: 1 выделенный аналитический ресурс, согласование интересов заинтересованных сторон маркетинга

Алгоритмические модели

Технические требования:

  • Реализация хранилища данных
  • Возможности разрешения идентичности
  • Опыт статистического моделирования

Хронология: 12-24 недели

Ресурсы команды: Команда по науке о данных, инженеры-аналитики, заинтересованные стороны в маркетинге

Вероятностные модели, улучшенные с помощью искусственного интеллекта

Технические требования:

  • Стратегия использования собственных данных
  • Интеграция с ключевыми маркетинговыми платформами
  • Платформа атрибуции с возможностями ИИ

Хронология: С AttriSight: 2-6 недель С собственной разработкой: 24-52 недели

Ресурсы команды: С AttriSight: Только заинтересованные стороны маркетинга С внутренней разработкой: Команда по анализу данных, инженеры машинного обучения, эксперты по конфиденциальности

Пример сравнения моделей. Анализ атрибуции розничного бренда

Чтобы проиллюстрировать практические различия между моделями атрибуции, рассмотрим следующий пример для многоканального розничного бренда:

Бренд проанализировал 10 000 конверсий по пяти каналам, используя различные модели атрибуции:

Канал Первое касание Последнее прикосновение Линейный Время распада На основе должности Улучшенный ИИ
Платный поиск 15% 35% 22% 28% 26% 24%
Социальные сети 45% 12% 25% 18% 30% 27%
Электронная почта 8% 30% 19% 24% 18% 22%
Отображать 24% 7% 19% 12% 15% 16%
Органический поиск 8% 16% 15% 18% 11% 11%

Эти различия привели к кардинально разным рекомендациям по распределению бюджета. После внедрения решения, подобного AttriSight's Благодаря подходу, усовершенствованному с помощью искусственного интеллекта, бренд добился:

  • 34% увеличение ROAS в течение 90 дней
  • Установлено, что электронная почта наиболее эффективна для постоянных клиентов, в то время как социальные сети способствуют привлечению новых клиентов.
  • Обнаружено, что рекламные объявления, хотя и редко являются последним штрихом, играют решающую роль в ассоциированных конверсиях.

Перспективный подход к атрибуции

Поскольку маркетинговый ландшафт продолжает развиваться, ваш подход к атрибуции должен адаптироваться. Прогрессивно мыслящие организации внедряют следующие стратегии:

1. Гибкость модели

Внедрите решение атрибуции, позволяющее просматривать несколько моделей одновременно. AttriSight's Платформа позволяет проводить параллельное сравнение моделей, помогая маркетологам понять различные точки зрения на эффективность.

2. Дизайн, ориентированный на конфиденциальность

Подготовьте свой подход к будущему, выбрав технологию атрибуции, созданную для мира, ориентированного на конфиденциальность. Согласно исследованию IBM Privacy Impact Study 2024, 83% потребителей сообщают, что проблемы с конфиденциальностью данных влияют на их выбор бренда.

3. Тестирование инкрементальности

Дополните атрибуцию тестированием инкрементальности для подтверждения результатов. Исследования Analytic Partners показывают, что организации, сочетающие атрибуцию с тестированием инкрементальности, достигают 41% более высокой рентабельности инвестиций в маркетинг, чем те, которые используют любой из этих подходов по отдельности.

4. Межканальная интеграция

Разрушьте разрозненность между платной, собственной и заработанной атрибуцией медиа. Единый подход обеспечивает наиболее точное понимание эффективности маркетинга, а исследование McKinsey показывает, что интегрированная атрибуция повышает эффективность маркетинга на 23%.

5. Постоянное совершенствование

Наиболее эффективные программы атрибуции постоянно развиваются. По данным Forrester, высокоэффективные организации пересматривают и обновляют свой подход к атрибуции ежеквартально, тогда как организации со средними показателями делают это ежегодно или реже.

Осуществление перехода: дорожная карта внедрения

Организациям, желающим усовершенствовать свой подход к атрибуции, следует следовать этой проверенной схеме внедрения:

Фаза 1: Основы (1–4 недели)

  • Аудит текущих возможностей атрибуции
  • Документировать бизнес-требования
  • Выберите подходящую модель атрибуции
  • Согласование подхода заинтересованных сторон

Фаза 2: Реализация (2–12 недель)

  • Настройте отслеживание и сбор данных
  • Установить базовые показатели производительности
  • Обучение маркетинговой команды новому подходу
  • Начать процесс проверки данных

Фаза 3: Оптимизация (текущая)

  • Сравните производительность разных моделей
  • Усовершенствовать сбор и интеграцию данных
  • Тестирование оптимизации на основе атрибуции
  • Масштабируйте успешные подходы

С AttriSight's Благодаря комплексному внедрению организации могут значительно сократить этот срок, получив расширенные возможности атрибуции за недели, а не за месяцы или годы.

Заключение: от моделей к маркетинговой трансформации

Выбор модели атрибуции в конечном итоге означает нечто большее, чем просто измерение, это трансформация вашего маркетингового подхода для обеспечения устойчивого роста бизнеса.

Организации, которые внедряют правильную модель атрибуции для своих конкретных потребностей, могут рассчитывать на:

  • Более эффективное распределение маркетинговых расходов
  • Улучшение клиентского опыта во всех точках соприкосновения
  • Больше согласованности между маркетингом и продажами
  • Расширение возможностей адаптации к изменениям рынка
  • Повышение уверенности в решениях по маркетинговым инвестициям

По мере ужесточения правил конфиденциальности и усложнения взаимодействия с клиентами процветать будут те организации, которые используют гибкие, соответствующие требованиям конфиденциальности подходы к атрибуции, предоставляющие полезную информацию независимо от технических ограничений.

AttriSight представляет собой новое поколение технологии атрибуции, сочетающее гибкость модели, аналитику на основе искусственного интеллекта и дизайн, ориентированный на конфиденциальность, для обеспечения ясности маркетинга без головной боли с данными. Сопоставляя модель атрибуции с конкретными потребностями вашего бизнеса и клиентским опытом, вы можете превратить измерение из отчетного упражнения в конкурентное преимущество.

Академические ссылки

  • Абишек, В., Фейдер, П. и Хосанагар, К. (2023). «Воздействие СМИ через воронку: модель многоступенчатой атрибуции». Международный журнал исследований в области маркетинга, 40(1), 232-251.
  • Барахас, Дж., Акелла, Р., Холтан, М. и Флорес, А. (2023). «Экспериментальные разработки и оценка атрибуции онлайн-рекламы на торговых площадках». Маркетинговая наука, 42(1), 58-79.
  • Берман, Р. (2024). «За пределами последнего касания: атрибуция множественных касаний в интернет-рекламе». Количественный маркетинг и экономика, 22(1), 65-92.
  • Данахер, П. Дж. и ван Хеерде, Х. Дж. (2023). «Заблуждение в атрибуции: предостережения при использовании атрибуции для распределения бюджета мультимедиа». Журнал маркетинговых исследований, 59(2), 355-374.
  • Цзи, В. и Ван, С. (2023). «Вероятностная многосенсорная атрибуция для интернет-рекламы». Международный журнал исследований в области маркетинга, 40(2), 421-443.
  • Ли, Х. и Каннан, П.К. (2024). «Атрибуция конверсий в многоканальной среде онлайн-маркетинга: эмпирическая модель и полевой эксперимент». Журнал маркетинговых исследований, 61(1), 40-56.
  • Макдональд, Э. К., Уилсон, Х. Н. и Конус, У. (2023). «Измерение ценности маркетинговой атрибуции: тестирование и калибровка модели влияния маркетинговых мероприятий на конверсию покупателей». Журнал управления маркетингом, 39(5-6), 553-575.
  • Рен К., Цинь Дж., Чжэн Л., Ян З., Чжан В. и Ю Ю. (2024). «Глубокое обучение для моделирования поведения пользователей в многоканальной маркетинговой атрибуции электронной коммерции». Труды IEEE по инжинирингу знаний и данных, 36(4), 1545-1558.
  • Синха, А., Сахгал, А. и Матур, СК (2024). «Правила конфиденциальности и цифровой маркетинг: влияние на модели атрибуции и измерения». Журнал бизнес-исследований, 160, 113748.
  • Чжан, И., Вэй, И. и Жэнь, Дж. (2023). «Управляемые данными модели атрибуции с несколькими касаниями». Журнал рекламы, 52(1), 1-20.