Как выбирают модель атрибуции
Сквозная аналитика отвечает на вопрос, который волнует любого, кто тратит деньги на рекламу: какой канал в итоге привёл к покупке, а не просто к клику. Система отслеживает весь путь клиента — от первого захода на сайт до момента оплаты — и присваивает каждому посетителю уникальный Client_Id, чтобы связать разрозненные касания в одну цепочку.
Главная задача — точнее считать ROMI, возврат маркетинговых инвестиций, и понимать, какие каналы реально окупаются, а какие только создают видимость активности. Без сквозной аналитики решение о том, куда вести бюджет, основано на догадках, а не на данных.
Отдельный вопрос — как распределить заслугу между несколькими касаниями, если клиент сначала пришёл по рекламе, потом вернулся из поиска, а купил только через неделю по прямой ссылке. Моделей атрибуции несколько: по первому клику, по последнему клику, линейная, U-образная — но чаще всего оптимальным решением оказывается атрибуция по последнему значимому клику, она меньше искажает картину, чем крайние варианты.
Где чаще всего рвётся цепочка данных
Технически схема держится на связке Яндекс.Метрики или Google Analytics с CRM-системой — AmoCRM, Битрикс24, GetCourse — и передаче данных между ними через UTM-метки. Именно здесь чаще всего и рвётся цепочка: при неточной разметке источник трафика помечается как «не определён», и в отдельных случаях так теряется до 70% данных о посетителях — вся аналитика после этого превращается в приблизительную оценку.
