Атрибуция — последнее, на что стоит обращать внимание?
Когда в компании появляется аналитическая отчётность, 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 определённом 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!
Базовая атрибуция: когда достаточно стандарта
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 отчётность, то, вероятно, отчётность выполняет свою функцию и даёт буст компании. Поэтому на достаточно долгий период можно это принять как данность и отложить тему с атрибуцией на потом.
Последствия перехода на кастомную модель анализа
Но если вы решились на смену модели атрибуции, важно иметь в виду, что разработка своей модели повлечёт необратимые последствия:
- коренные изменения в сборе текущей отчётности — менять надо будет всё с низов во всей отчётности;
- новую модель атрибуции нужно будет согласовать со всеми потребителями отчётности на уровне всей компании, чтобы не допустить использование разных атрибуций;
- модель нужно будет фиксить, дорабатывать и поддерживать самостоятельно — нужны специалисты высокого уровня с опытом сравнения разных моделей;
- после перехода нельзя будет посмотреть данные в сторонних инструментах. Например, в Яндекс Метрике или Google Analytics это сделать будет невозможно, если модель не базовая;
- вы больше не сможете сравнить свои результаты с рынком на основе разных атрибуций — или это сравнение станет намного сложнее;
- расчёт атрибуции за текущий день (для некоторых бизнесов это критично) будет проблематично вычислять на лету.
Ну и самое главное — для работы с атрибуцией аналитикам потребуется большое количество исторических данных, хранение цепочек взаимодействий, опыт работы с текущей атрибуцией и метриками в каналах. Это целесообразно делать, когда компания уже стабильна, отделы покрыты расширенной отчётностью разных уровней и ежедневно с ней работают, используя единый набор метрик. А отдел аналитики готов взять в работу такую большую задачу.
Модель распределения как договорённость внутри компании
Модель атрибуции — это некая договорённость внутри компании о распределении ценностей. Кастомные модели позволяют точнее работать с бюджетами, но только при большом количестве соблюдённых условий. Поэтому, возможно, вам стоит обратить внимание на другие проблемы аналитики в компании помимо атрибуции?
