Используем cookies

Мы используем необходимые файлы cookie для работы сайта, а также аналитические cookie Яндекс.Метрики — только с вашего согласия.

При согласии будут установлены: _ym_uid (1 год), _ym_d (1 год), _ym_isad (2 дня), _ym_visorc (2 нед.) — для анализа посещаемости и записи сессий (Вебвизор). Подробнее — в Политике cookie.

Моделирование атрибуции

Получите честную оценку вклада каждого канала: выбранную и настроенную модель атрибуции, корректное распределение ценности конверсий по пути клиента и обоснование для перераспределения рекламного бюджета.
Обсудить проект

Когда нужно моделирование атрибуции

Весь вклад уходит последнему клику

Отчеты приписывают конверсию последнему источнику, а каналы, которые приводили клиента раньше, выглядят бесполезными и недофинансируются.

Бюджет распределяется наугад

Решения о вложениях в каналы принимаются по ощущениям и общим цифрам, без понимания, кто реально влияет на путь клиента к покупке.

Длинный путь к покупке

Клиент касается нескольких каналов и устройств перед заявкой, и оценить роль каждого шага по стандартным отчетам не получается.

Каналы спорят за один результат

Контекст, SEO, таргет и email одновременно приписывают себе одни и те же продажи, и непонятно, чья это на самом деле заслуга.

ROMI и ДРР не сходятся

Показатели окупаемости по каналам противоречат друг другу и общей выручке, а доверять им при планировании бюджета рискованно.

Зачем бизнесу моделирование атрибуции

u003cpu003eМодель атрибуции — это правило, по которому ценность конверсии распределяется между каналами и точками контакта на пути клиента к покупке. Атрибуция конверсий отвечает на вопрос, какой вклад внес каждый источник трафика, а не только тот, что сработал последним перед заявкой.u003c/pu003eu003cpu003eБез продуманной модели вся ценность по умолчанию уходит последнему клику. Каналы, которые формировали спрос и знакомили клиента с компанией на ранних шагах, выглядят неэффективными, их бюджеты режут. В итоге деньги перетекают в нижнюю часть воронки, верх воронки слабеет, а поток новых клиентов постепенно сокращается.u003c/pu003eu003cpu003eКорректная модель атрибуции меняет картину: становится видно реальную роль каждого канала, в том числе ассоциированные конверсии и роль источников на ранних этапах. Появляется обоснование, куда переносить бюджет, чтобы росла выручка, а не только удобные для отчета метрики последнего клика.u003c/pu003eu003cpu003eАгентство 12 НЕМЦЕВ подбирает и настраивает модель атрибуции под бизнес и цикл сделки, опираясь на данные сквозной аналитики и CRM. Клиент получает корректное распределение ценности конверсий по каналам и понятные правила перераспределения рекламного бюджета.u003c/pu003e

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года
Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования
300+ проектов
SEO, реклама, разработка и цифровые продукты
10+ крупных брендов
Клиенты федерального уровня
5+ лет
Длительно работаем с ключевыми клиентами

ЛЭТУАЛЬ

SEO и ИИ-решения для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров России и СНГ
Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России
Изучить

Яндекс Маркет

SEO-консалтинг для одного из крупнейших маркетплейсов Рунета
Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области
Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России
Изучить
ЛЭТУАЛЬ
Apteka.ru
Яндекс Маркет
Аптека 36.6
Горздрав

Как мы работаем

1

Аудит данных и целей

Проверяем, как собираются конверсии, корректно ли размечен трафик и связаны ли источники с CRM. Фиксируем бизнес-цели и KPI, под которые подбирается модель.
2

Анализ пути клиента

Изучаем типичные цепочки касаний, длину цикла сделки и роль каналов на разных этапах воронки. Определяем, где формируется спрос, а где закрывается заявка.
3

Выбор модели атрибуции

Подбираем подходящую модель: от линейной и с учетом давности до построенной на данных. Обосновываем выбор исходя из специфики бизнеса и поведения клиентов.
4

Настройка в системах

Внедряем выбранную модель в GA4, сквозную аналитику и отчеты по рекламе. Сводим данные о каналах, расходах и продажах в единую картину.
5

Пересчет вклада каналов

Перераспределяем ценность конверсий по новой модели и сравниваем с прежней оценкой. Показываем, какие каналы были недооценены, а какие переоценены.
6

Рекомендации по бюджету

Готовим выводы по перераспределению рекламного бюджета и контролю ROMI и ДРР. Сопровождаем модель и корректируем ее при изменениях в каналах и спросе.

Что компания получает по итогам работы

u003cpu003eКлиент получает выбранную и настроенную модель атрибуции, которая учитывает реальный путь клиента и распределяет ценность конверсий между всеми каналами, а не только последним кликом. Модель внедрена в GA4 и сквозную аналитику и работает на актуальных данных компании.u003c/pu003eu003cpu003eПо итогам пересчета видно, какие каналы были недооценены при оценке по последнему клику, а какие приписывали себе чужой результат. Источники, формирующие спрос на ранних этапах, получают справедливую оценку, и решения по ним перестают приниматься вслепую.u003c/pu003eu003cpu003eНа основе модели готовятся рекомендации по перераспределению рекламного бюджета: куда добавить вложения, а где они не окупаются. Показатели ROMI и ДРР по каналам становятся согласованными и пригодными для планирования, потому что считаются по единым правилам.u003c/pu003eu003cpu003eКомпания получает отчеты, в которых вклад каналов отражает их реальную роль в продажах. Это снижает риск переоценки последнего клика, делает распределение бюджета обоснованным и помогает направлять деньги в каналы, которые действительно влияют на выручку.u003c/pu003e

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом
u003cpu003eСтроим атрибуцию для компаний федерального уровня с множеством каналов, длинным циклом сделки и требованиями к отчетности.u003c/pu003e
Решения на основе данных
u003cpu003eВыбираем модель атрибуции на фактических цепочках касаний и данных CRM, а не на удобных для отчета допущениях.u003c/pu003e
Использование ИИ в работе
u003cpu003eПрименяем искусственный интеллект для анализа путей клиента и построения моделей атрибуции на данных.u003c/pu003e
Долгосрочная работа с проектами
u003cpu003eСопровождаем модель и пересматриваем ее по мере изменения каналов, спроса и структуры рекламного бюджета.u003c/pu003e
Прозрачная отчетность
u003cpu003eПоказываем логику распределения ценности конверсий и вклад каждого канала в понятных и проверяемых отчетах.u003c/pu003e

Часто задаваемые вопросы о моделировании атрибуции

Чем модель атрибуции лучше оценки по последнему клику?
Оценка по последнему клику приписывает всю ценность конверсии последнему источнику и игнорирует каналы, которые приводили клиента раньше. Модель атрибуции распределяет ценность между всеми точками контакта на пути клиента и показывает реальный вклад каждого канала. Это особенно важно при длинном цикле сделки и нескольких касаниях, где спрос формируется задолго до финальной заявки.
Какие модели атрибуции вы используете?
Мы работаем с разными моделями: линейной, с учетом давности взаимодействия, по первому и последнему клику, по позиции, а также с моделями, построенными на данных. Выбор зависит от специфики бизнеса, длины цикла сделки и объема данных. Под каждый проект подбирается модель, которая точнее всего отражает реальную роль каналов, а не та, что просто удобна в отчете.
Какие данные нужны для атрибуции конверсий?
Нужны корректно собираемые конверсии, размеченный трафик по каналам, данные о расходах на рекламу и информация о продажах из CRM. Чем полнее связаны источники трафика, обращения и сделки, тем точнее модель распределяет ценность. Поэтому моделирование атрибуции опирается на настроенную сквозную аналитику и аккуратный сбор данных, без которых выводы будут искажены.
Как атрибуция помогает с распределением бюджета?
Модель показывает, какие каналы реально влияют на продажи, а какие лишь забирают на себя чужой результат при оценке по последнему клику. На основе этого готовятся рекомендации, куда перенести рекламный бюджет, чтобы росла выручка. Показатели ROMI и ДРР начинают считаться по единым правилам, поэтому ими можно пользоваться при планировании вложений в каналы.
Кому особенно нужна модель атрибуции?
Моделирование атрибуции в первую очередь нужно компаниям с несколькими рекламными каналами, длинным циклом сделки и заметным рекламным бюджетом. Если клиент перед покупкой касается контекста, поиска, соцсетей и email, оценка по последнему клику будет вводить в заблуждение. В таких условиях корректная модель помогает принимать обоснованные решения и не терять эффективные каналы из-за неверной оценки.
Сколько времени занимает настройка модели атрибуции?
Сроки зависят от состояния аналитики и объема каналов. Если сбор данных и сквозная аналитика уже настроены, выбор и внедрение модели проходят быстрее. Если данные собираются некорректно, сначала требуется аудит и доработка сбора. Кроме того, моделям на основе данных нужен накопленный объем конверсий, поэтому часть выводов уточняется по мере поступления статистики.
Можно ли подключить атрибуцию к существующей аналитике?
Да, в большинстве случаев модель атрибуции внедряется в уже используемые системы: GA4, сквозную аналитику и отчеты по рекламе. Перед этим проверяется корректность сбора данных и разметки трафика. При необходимости мы дорабатываем настройку, чтобы цепочки касаний и продажи сводились в единую картину, на которой модель сможет корректно распределять ценность конверсий.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений
Обсудить проект