Мультиканальная аналитика 2025: как собрать данные из всех каналов в единую систему

В 2025 году перед брендами стоит важная задача — получить полное представление о пользовательском пути, а не только о последнем клике. Эксперты click.ru отмечают, что традиционная линейная воронка продаж больше не соответствует действительности, поскольку процесс покупки стал нелинейным. В настоящее время потребитель взаимодействует с брендом через 5–7 каналов в среднем. Для объединения всех точек контакта с брендом применяется мультиканальная аналитика. **Модели атрибуции: выявление эффективного канала** Основной вызов мультиканальной аналитики заключается в определении наиболее результативного канала. Для этого применяются модели атрибуции, которые устанавливают ценность каждого канала. Вот несколько популярных моделей: 1. **Last Click.** Учитывается исключительно последний канал, через который пользователь пришёл перед покупкой. Хотя этот подход прост, он не совсем точен, так как не учитывает каналы, которые способствовали формированию интереса. 2. **First Click.** В отличие от предыдущей модели, здесь признаётся канал, который первым привлёк внимание пользователя. Этот подход помогает понять источники новой аудитории, но не показывает, что повлияло на решение о покупке. 3. **Linear.** Все каналы считаются одинаково важными. Если пользователь прошёл через четыре касания, каждое получает по 25% от общего вклада. Этот метод справедлив, но не всегда показателен. 4. **Time Decay.** Чем меньше шагов остаётся до конверсии, тем выше значение канала. Например, если пользователь шёл по цепочке «контекстная реклама → email-маркетинг → SEO → таргетированная реклама ВКонтакте», то таргетинг получит 40% вклада, SEO — 30%, email — 20%, а контекст — 10%. Эта модель эффективна для ниш с длинным циклом принятия решений, таких как недвижимость, образование или автоиндустрия. 5. **Position Based, U-shape.** Популярный вариант для электронной коммерции. Наибольший вес получают первое и последнее взаимодействия — по 40% каждое, а оставшиеся 20% делятся между промежуточными. Такой принцип отражает естественный путь клиента: первый контакт заинтересовал, последний — подтолкнул к покупке. 6. **Data Driven.** Наиболее продвинутая и точная модель. Алгоритмы машинного обучения (например, модели Шепли или Маркова) анализируют реальные цепочки взаимодействий и статистически рассчитывают вклад каждого канала. Такие решения используются в CoMagic, Calltouch и других сервисах сквозной аналитики. **Выбор модели атрибуции** При выборе модели атрибуции следует учитывать цели: * Для привлечения новых клиентов можно использовать First Click. * Если важно понять, что завершает продажу, подойдёт Last Click. * При длинном цикле сделки рекомендуется рассмотреть Linear или U-shape. * Для оценки вклада всех каналов следует выбрать Data Driven. **Инструменты и методы многоканальной аналитики** Для эффективной работы моделей атрибуции необходимо понимать, откуда поступают данные о касаниях пользователя. Это основа любой модели атрибуции. Один из методов — сквозная аналитика, которая объединяет данные из рекламы, CRM, сайта, коллтрекинга и платёжных сервисов в понятный отчёт: сколько стоит каждая заявка и какой канал действительно приносит прибыль.