Иконка стрелки назад Назад

Мобильная data driven атрибуция: как оценить эффективность мобильной рекламы Web + App

Мобильная data-driven атрибуция показывает реальный вклад каналов в продажи. Объясняем, как объединить web+app, зачем нужен Stable ID и кому выгодно внедрение.

Картинка статьи

Мобильная data driven атрибуция показывает реальный вклад каналов в продажи. Объясняем, как объединить web+app, зачем нужен Stable ID и кому выгодно внедрение.

Мобильная реклама изменила привычный путь клиента: теперь покупка часто происходит не в один шаг, а через несколько касаний. Человек может увидеть рекламу в мобильном приложении, открыть сайт в браузере на смартфоне, вернуться к товару позже с компьютера и только тогда оформить заказ.

В условиях, где значимую роль играет mobile, бизнесу необходима data driven атрибуция. Она анализирует полные цепочки взаимодействий и точно показывает вклад каждого канала в продажи. В этой статье мы разберём, как работает мобильная атрибуция на основе данных, какие требования к данным предъявляет и какую пользу она приносит бизнесу.

Мобильная атрибуция на основе данных: частые вопросы

Реально ли внедрить мобильную data driven атрибуцию?
Да. Нужно наладить сбор событий в приложении и на сайте, связать их между собой, очистить данные от ошибок и регулярно обновлять. Даже при ограничениях приватности умная атрибуция позволяет видеть реальные вклады каналов и перераспределять бюджеты.

Можно ли объединить Web + App?
Да. Это обязательное условие: иначе вы видите только часть пути клиента. Решение — единая идентификация и согласованная модель событий. Подробнее о подходе мы писали в материале про Stable ID.

Можно ли собрать 100 % данных?
Нет. Часть информации теряется из-за блокировщиков, приватности и офлайна. Но при правильной архитектуре потери не искажают общую картину.

Полезно ли это бизнесу?
Да. Атрибуция на основе данных показывает реальную отдачу каналов и помогает направлять бюджеты туда, где вклад подтверждён.

Вы уже пользуетесь атрибуцией — но какой? Какие модели атрибуции рекламы используют аналитические системы

Атрибуция встроена в каждую систему: в Яндекс.Метрике по умолчанию стоит модель Last Click, у VK Ads — своя логика, у рекламных кабинетов — свои правила. Даже если вы не задумывались о моделях, они уже влияют на то, как вы принимаете решения.

Вопрос не в том, «есть ли у вас атрибуция», а какая именно модель управляет вашими выводами: простая и удобная или доказательная и точная.

Что такое атрибуция и зачем она нужна

Атрибуция как модель оценки результата
Определяет вклад каждого канала в конверсии. В data driven вариантах учитывается порядок касаний, интервалы и комбинации, а веса каналов рассчитываются статистически.

Атрибуция как инструмент управления бюджетом
Если ремаркетинг и брендовый поиск показывают устойчивый вклад при приемлемом CPA — их доля в медиамиксе растёт. Решения регулярно обновляются по циклу: данные → перерасчёт вкладов → корректировка бюджетов.

Атрибуция как доказательная база
Формирует единую точку истины для команды. Это снижает количество споров и позволяет защищать бюджеты фактами.

Инфраструктура атрибуции: какие данные нужны для расчёта

Картинка

Схема проще

Картинка

Условия успешного проекта

  • Достаточный объём данных: ≥ 30–50 тыс. конверсий в год или ≥ 500 тыс. событий.
  • Единая идентификация web + app (Stable ID или аналог).
  • Согласованные правила учёта (окно атрибуции, пост-просмотры, повторные покупки).
  • Инфраструктура сбора и обработки (ETL-пайплайн, хранилище, BI).
  • Команда для поддержки (аналитик + интегратор).

Кому полезна мобильная data driven атрибуция

Бизнесам с бюджетом от ~5 млн ₽ в месяц

  • Обеспечивается статистика для устойчивых выводов.
  • Есть ресурсы на web+app интеграции.
  • Экономический эффект перекрывает затраты на внедрение.

Командам с аналитическими ресурсами

  • Нужен аналитик и разработчик.
  • Инфраструктура: сервер или облако.
  • Инструменты ETL и BI для сбора и визуализации.

Компаниям, которые реально оптимизируют маркетинг
Data driven атрибуция работает только там, где данные применяются для действий: отключение слабых каналов, тесты новых форматов, перераспределение бюджетов.

Пример применения мобильной атрибуции: кейс клиента из финсектора

  • –26 % CPA всего за первые два месяца,
  • –32 % рекламного бюджета без потери лидов,
  • появилось понимание, какие каналы реально работают.

За счёт объединения web+app и использования Stable ID удалось связать офлайн и онлайн данные и перераспределить бюджеты в пользу эффективных каналов.

Что такое Stable ID и зачем он нужен

Картинка

Главная проблема мобильной атрибуции — связать действия одного пользователя в приложении и на сайте. Cookies теряют надёжность, IDFA/GAID ограничиваются. Решение — Stable ID: технология, которая объединяет данные из CRM, web, app и офлайна в единый профиль.

Это делает цепочку касаний цельной и позволяет атрибуции честно оценивать вклад каждого канала даже в условиях ограничений.

Подробнее см. Stable ID как ответ на вызов cookieless-эпохи.

Типовые ошибки в мобильной атрибуции

Раздельный учёт web и app
Если анализировать сайт и приложение отдельно, цепочки обрываются: один и тот же пользователь может начинать путь в приложении, а заканчивать на сайте. В результате часть конверсий засчитывается «не тем» каналам, и реальная роль рекламы искажается.

Слепое доверие Last Click
По умолчанию Яндекс.Метрика и рекламные кабинеты используют Last Click. Эта модель переоценивает финальное касание и недооценивает все остальные. В сложных воронках это приводит к неверным решениям: например, отключению полезной медийной рекламы.

Игнорирование пост-просмотров
Медийные форматы часто влияют косвенно: человек видит рекламу, но кликает не сразу. Если учитывать только клики, вклад медийки «обнуляется». В мобильной атрибуции важно собирать и показы (impressions).

Неправильный учёт приватности и потерь данных
Из-за ограничений cookie и мобильных ID (IDFA/GAID) часть событий не попадает в аналитику. Ошибка — трактовать такие «дыры» как отсутствие эффекта. Правильный подход: использовать сквозную идентификацию (Stable ID) и агрегированные модели (например, MMM) как дополнение.

Нет управленческого цикла «данные → действия»
Иногда компании внедряют атрибуцию ради красивых отчётов, но не меняют бюджеты и гипотезы. Это сводит пользу к нулю. Атрибуция работает только там, где результаты реально используются для оптимизации.

Клиенты спрашивают

Сколько данных нужно для старта?
Для устойчивых выводов — хотя бы десятки тысяч событий и сотни конверсий. Оптимально — сотни тысяч событий и тысячи конверсий в год. При меньших объёмах статистика слишком шумная, и модель даёт нестабильные результаты.

Как считать в РФ-стеке?

  • Web — Яндекс.Метрика,
  • App — AppMetrica,
  • Реклама — VK Ads, Яндекс.Директ, myTarget,
  • Хранилище — ClickHouse или Yandex Cloud,
  • Визуализация — DataLens или Power BI.

Такой стек полностью закрывает потребности без зарубежных сервисов.

Нужен ли Stable ID сразу?
Да, если у вас есть и web, и app. Без склейки одна и та же покупка может считаться двумя разными пользователями. Stable ID позволяет видеть цельный путь клиента и корректно распределять вклад каналов.

Можно ли обойтись без data driven?
Для малого бизнеса или коротких циклов сделки (например, покупка в одно касание) достаточно простых правил: Last Click, First Click или Time Decay. Data driven атрибуция оправдана при:

  • большом числе каналов,
  • высоких бюджетах,
  • длинной воронке.

Вывод: зачем бизнесу нужна мобильная атрибуция на основе данных

Data-driven подход основан не на фиксированных правилах, а на анализе тысяч реальных цепочек. В мобильной среде его эффективность напрямую зависит от того, насколько хорошо связаны web и app.

Технология Stable ID решает задачу склейки, а внедрение data-driven атрибуции позволяет бизнесу видеть реальные вклады каналов и распределять бюджеты точнее.

Подробнее о нашем продукте Shapley Attribution.

🚀 Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу — там много полезного. Например, вы узнаете, как выбрать подходящую модель атрибуции для бизнеса.

Подождите,
отправляем заявку...
Успешно Заявка успешно отправлена.
Мы свяжемся с вами
Ошибка Ошибка отправки.
Попробуйте ещё раз