Атрибуция — последнее, на что стоит обращать внимание?
Когда в компании появляется аналитическая отчетность, то, как правило, мало кто задаётся вопросами: в каком атрибуционном окне она работает и какую модель использует? Коллеги из маркетинга просто верят цифрам и работают с ними.
Через какое-то время у аналитика возникает соблазн а-ля «поиграться со шрифтами», посмотреть разные атрибуции и их эффект на конечный результат. Это может быть короткий ad-hoc анализ на определенном периоде или построение полноценной, сложной модели, с большими временными затратами.
В кругах аналитиков только и говорят, что об атрибуции на основе данных, о том, как чертовски здорово наблюдать за сложной ML моделью, которая рассчитывает атрибуцию в реалтайме!
Идея в том, что базово атрибуция на рынке одна — последний значимый переход. За исключением некоторых сфер бизнеса, где более уместна атрибуция по первому переходу. Если компания растёт, опираясь на текущую отчетность, то, вероятно, отчетность выполняет свою функцию и даёт буст компании. Поэтому, на достаточно долгий период можно это принять как данность и отложить тему с атрибуцией на потом.
Но если вы решились заняться сменой модели атрибуции важно иметь ввиду, что разработка своей модели повлечет необратимые последствия в виде:
- коренных изменений в сборе текущей отчетности (менять надо будет всё с низов во всей отчетности),
- новую модель атрибуции нужно будет согласовать со всеми потребителями отчетности на уровне всей компании, чтобы не допустить использование разных атрибуций,
- новую модель атрибуции нужно будет фиксить, дорабатывать, поддерживать самостоятельно. Соответственно, нужны специалисты высокого уровня, готовые погрузиться в кастомщину + опыт сравнения разных моделей,
- после перехода на свою модель атрибуции нельзя будет больше посмотреть данные в других источниках/инструментах, кроме отчетности компании. Например, в ЯМ или GA это сделать будет невозможно (если модель не базовая),
- вы больше не сможете сравнить свои результаты с рынком на основе разных атрибуций или это сравнение будет намного сложнее,
- расчет атрибуции за текущий день (для некоторых моделей бизнеса это важно) будет проблематично рассчитывать на лету
Ну и самое главное — для работы с атрибуцией аналитикам потребуется большое количество исторических данных, хранение цепочек взаимодействий, наличие опыта работы с текущей атрибуцией и метриками в каналах, чтобы оценить эффект перехода на новую модель. Это целесообразно делать когда компания уже стабильна, отделы покрыты расширенной отчетностью разных уровней и ежедневно с этой отчетностью работает, используя единый набор метрик и генерируя новые. А отдел аналитики позволяет взять в работу такую большую задачу.
Модель атрибуции — это некая договорённость внутри компании о распределении ценностей. Кастомные модели позволяют точнее работать с бюджетами, но только при большом количестве соблюденных условий. Поэтому, возможно, вам стоит обратить внимание на другие проблемы аналитики в компании помимо атрибуции?
