Розуміння мультидотикової атрибуції: Як точно оцінити ROI маркетингу

Автор Стравняк Микола стаття оновлена: 29.06.2025

Вступ

У сучасному цифровому світі шлях клієнта до покупки чи іншої цільової дії рідко буває прямим. Сьогодні потенційний покупець може побачити вашу рекламу в Instagram, потім перейти на сайт через пошук Google, пізніше отримати email-розсилку, прочитати відгук на сторонньому ресурсі і лише після цього зробити покупку. Кожна з цих взаємодій – це “дотик” до вашого бренду, який потенційно впливає на фінальне рішення.

В умовах такої багатоканальності перед маркетологами постає складне питання: який саме канал чи дія насправді призвела до конверсії? Як зрозуміти, що спрацювало ефективно, а що було марною тратою бюджету? Традиційні підходи до оцінки, які присвоюють всю цінність одному-єдиному дотику (наприклад, тільки першому або тільки останньому), дають дуже спотворену картину реальності.

Саме тому в сучасному маркетингу зростає важливість мультидотикової атрибуції (Multi-Touch Attribution, MTA). Це підхід, який дозволяє побачити повну картину шляху клієнта і більш справедливо розподілити “заслуги” за конверсію між усіма точками контакту. Розуміння MTA – це ключ до точного вимірювання рентабельності ваших маркетингових інвестицій (ROI) і, як наслідок, до прийняття правильних рішень щодо розподілу бюджету.

У цій статті ми детально розберемося, що таке маркетингова атрибуція, чому простих моделей вже недостатньо, що являє собою мультидотикова атрибуція та які її основні моделі, як це безпосередньо впливає на розрахунок ROI, з якими викликами ви можете зіткнутися та як зробити перші кроки до впровадження MTA.

Що таке маркетингова атрибуція і чому це важливо для ROI?

Почнемо з основ. Маркетингова атрибуція – це система правил, яка визначає, як розподіляється цінність (кредит) конверсії між різними точками контакту (каналами, кампаніями), з якими взаємодіяв користувач на своєму шляху до цільової дії (покупки, реєстрації, заповнення форми тощо).

Простіше кажучи, якщо клієнт купив товар на вашому сайті, атрибуція намагається відповісти на питання: “Що саме (які маркетингові зусилля) спонукало його зробити цю покупку?”.

Чому це так важливо для ROI?

ROI (Return on Investment, рентабельність інвестицій) розраховується за формулою:

ROI = ((Дохід від інвестицій - Вартість інвестицій) / Вартість інвестицій) * 100%

У контексті маркетингу, щоб порахувати ROI для конкретного каналу чи кампанії, вам потрібно знати:

1. Вартість інвестицій: Скільки ви витратили на цей канал/кампанію (це зазвичай легко порахувати).
2. Дохід від інвестицій: Який дохід (або цінність конверсій) приніс цей канал/кампанія (ось тут і виникають складнощі без правильної атрибуції!).

Якщо ви не знаєте, який реальний вклад кожного каналу у фінальні конверсії, ви не можете точно розрахувати його ROI. Ви можете недооцінити канали, які “підігрівають” клієнта на початку шляху, або переоцінити ті, що були лише “останнім поштовхом”. Це призводить до невірних висновків і неефективного розподілу маркетингового бюджету – ви можете витрачати гроші на те, що насправді не працює, і недофінансовувати те, що є критично важливим.

Обмеження моделей атрибуції з одним дотиком (Single-Touch Models)

Історично так склалося, що багато хто починав аналізувати ефективність маркетингу з найпростіших моделей атрибуції, які віддають 100% “заслуги” за конверсію лише одній точці контакту. У світі, де користувачі взаємодіяли з брендом одним-двома способами, це могло бути прийнятним. Але не зараз.

Розглянемо дві найпоширеніші такі моделі:

1. Модель першого кліку (First-Click Attribution):
   • Принцип: 100% цінності конверсії присвоюється першій точці контакту на шляху клієнта.
   • Чому недосконала: Ця модель недооцінює всі подальші взаємодії, які могли переконати, надати додаткову інформацію, розвіяти сумніви та довести клієнта до фінального рішення. Вона ігнорує весь процес “підігріву” та роботи з запереченнями.
2. Модель останнього кліку (Last-Click Attribution):
   • Принцип: 100% цінності конверсії присвоюється останній точці контакту перед самою конверсією.
   • Чому недосконала: Це, мабуть, найпоширеніша модель за замовчуванням у багатьох системах аналітики, але вона ігнорує ВСІ попередні дотики, які сформували обізнаність про бренд, викликали інтерес, збудували довіру. Уявляєте, що актор, який вийшов на сцену лише для фінального поклону, отримав всі лаври за виставу, ігноруючи роботу всіх інших акторів, режисера, сценариста, декораторів? Це про Last-Click.

Інші прості моделі, як-от “Direct” (коли конверсія приписується прямому трафіку), також ігнорують попередні канали, які могли спонукати користувача запам’ятати адресу сайту або додати його в закладки.

Висновок: У реальному світі шлях клієнта рідко складається з одного-єдиного кроку. Він включає дослідження, порівняння, роздуми, і на кожному етапі різні маркетингові канали відіграють свою роль. Моделі з одним дотиком не здатні справедливо оцінити вклад кожного з цих “гравців команди”.

Мультидотикова атрибуція (Multi-Touch Attribution, MTA): Що це і чому вона потрібна сучасному бізнесу?

Ось тут на сцену виходить мультидотикова атрибуція (Multi-Touch Attribution, MTA).

Визначення: Мультидотикова атрибуція – це підхід до вимірювання маркетингової ефективності, який розподіляє цінність (кредит) конверсії між кількома або всіма точками контакту, з якими користувач взаємодіяв на своєму шляху до цільової дії.

Ключова ідея MTA: Визнання того, що конверсія – це результат колективної роботи різних маркетингових зусиль, а не лише одного каналу. Кожен дотик на шляху (від першого знайомства до фінального рішення) вносить свій вклад, і MTA намагається цей вклад оцінити та справедливо “нагородити” кожен канал відповідною часткою цінності конверсії.

Чому MTA потрібна сучасному бізнесу?

• Клієнтські шляхи стають все більш складними та нелінійними.
• Користувачі взаємодіють з брендами на багатьох пристроях та платформах.
• Різні маркетингові канали мають різні ролі на різних етапах шляху (наприклад, соцмережі для обізнаності, пошук для розгляду, email для завершення).
• Без розуміння повного шляху та внеску кожного каналу, ви не можете оптимізувати весь процес і максимізувати ROI. Ви можете помилково припинити інвестувати в канали, які запускають інтерес, лише тому, що вони рідко є “останнім кліком”.

MTA дає вам можливість отримати більш повну та об’єктивну картину того, як саме ваші маркетингові зусилля впливають на рішення клієнтів.

Основні моделі мультидотикової атрибуції: Розбираємося у варіантах

Існує кілька стандартних моделей MTA, які по-різному розподіляють цінність конверсії між точками контакту. Вибір моделі залежить від специфіки вашого бізнесу та цілей.

Уявимо шлях клієнта як естафету, де кожен канал – це бігун, який передає паличку (інтерес/довіру/готовність купити) наступному. Конверсія – це фініш.

1. Лінійна модель (Linear Attribution):
   • Принцип: Розподіляє цінність конверсії порівну між УСІМА точками контакту на шляху.
   • Візуальна аналогія: Усі бігуни в естафеті отримують однакову частку слави за перемогу, незалежно від того, як довго вони бігли чи наскільки складним був їхній етап.
   • Приклад: Шлях А -> Б -> В -> Конверсія вартістю $1000. Кожен дотик (А, Б, В) отримує по $333.33.
   • Плюси: Проста для розуміння та впровадження. Враховує всі дотики.
   • Мінуси: Не враховує реальний вклад кожного дотику. Чи справді перший контакт має таку ж цінність, як і останній, що “дотиснув”?
2. Модель зі спаданням часу (Time Decay Attribution):
   • Принцип: Присвоює більшу цінність дотикам, які відбулися ближче до моменту конверсії. Цінність зменшується експоненційно з часом.
   • Візуальна аналогія: Бігуни, які бігли на останніх етапах естафети, отримують більше слави, ніж ті, хто біг на початку. Чим далі в минуле – тим менше заслуги.
   • Приклад: Шлях А (30 днів до конверсії) -> Б (7 днів) -> В (1 день) -> Конверсія $1000. В отримає найбільшу частку ($X), Б – менше ($Y), А – найменшу ($Z), де X>Y>Z і X+Y+Z=$1000.
   • Плюси: Враховує природне забування та важливість “свіжих” контактів. Корисна для бізнесів з коротким циклом продажів або частими акціями.
   • Мінуси: Недооцінює початкові дотики, які могли сформувати обізнаність з нуля.
3. U-подібна модель (Position-Based або U-Shaped Attribution):
   • Принцип: Присвоює значну частину цінності першому та останньому дотикам, а решту розподіляє порівну між проміжними дотиками. Стандартно: 40% першому, 40% останньому, 20% рівномірно розподіляється між іншими.
   • Візуальна аналогія: Перший та останній бігуни естафети – це “зірки” команди (отримують найбільше), а решта бігунів ділять між собою невелику частину слави.
   • Приклад: Шлях А -> Б -> В -> Г -> Конверсія $1000. А отримує $400, Г отримує $400. Решта $200 ділиться між Б ($100) та В ($100).
   • Плюси: Визнає важливість першого контакту (обізнаність) та останнього (фінальний поштовх). Враховує проміжні дотики.
   • Мінуси: Фіксований розподіл може не відповідати реальному внеску проміжних каналів.
4. W-подібна модель (W-Shaped Attribution):
   • Принцип: Розширена U-подібна модель. Присвоює значну частину цінності першому дотику, останньому дотику, а також дотику, що призвів до “створення можливості” (наприклад, реєстрації, завантаження матеріалу, першої взаємодії з відділом продажів – ключової події на шляху до конверсії). Решта ділиться між іншими. Стандартно: 30% першому, 30% можливості, 30% останньому, 10% рівномірно іншим.
   • Візуальна аналогія: В естафеті є три ключові “зірки”: хто почав, хто передав естафету на важливому етапі (наприклад, перед фінальним ривком) і хто фінішував.
   • Приклад: Шлях А -> Б -> В (створення можливості) -> Г -> Конверсія $1000. А отримує $300, В отримує $300, Г отримує $300. Решта $100 ділиться між Б ($100).
   • Плюси: Дуже добре підходить для бізнесів зі складним, довгим циклом продажів (B2B), де є чіткі проміжні етапи (мікроконверсії) перед фінальною покупкою.
   • Мінуси: Складніша для впровадження, вимагає чіткого визначення “можливості”.
5. Алгоритмічна або користувацька модель (Algorithmic/Custom Attribution):
   • Принцип: Найскладніші та потенційно найточніші моделі. Вони використовують дані вашої компанії та, часто, алгоритми машинного навчання/ШІ для динамічного розрахунку реального вкладу кожного дотику на основі аналізу великої кількості шляхів конверсії. Вклад каналу може змінюватись залежно від його позиції на шляху, часу між дотиками, типу пристрою тощо.
   • Плюси: Найточніше відображення реальності, адаптується під специфіку вашого бізнесу.
   • Мінуси: Вимагає великих обсягів якісних даних, значних технічних ресурсів для впровадження та підтримки. Часто є “чорним ящиком”, принцип роботи якого не до кінця зрозумілий користувачеві.

Порівняння моделей (Уявимо табличку):

Модель	Принцип розподілу цінності	Де вигідно використовувати
Перший клік	100% першому дотику.	Оцінка каналів, що формують обізнаність (рідко використовується самостійно).
Останній клік	100% останньому дотику.	Оцінка каналів, що “дотискають” на фінальному етапі (часто за замовчуванням, але неточно).
Лінійна	Рівномірно між усіма дотиками.	Якщо всі дотики приблизно однаково важливі; для загального розуміння.
Зі спаданням часу	Більше ближчим до конверсії дотикам.	Короткий цикл продажів; для оцінки каналів, що працюють з “гарячою” аудиторією.
U-подібна	40% першому, 40% останньому, 20% іншим порівну.	Коли важливі і перший контакт, і фінальне рішення, і проміжні етапи.
W-подібна	30% першому, 30% можливості, 30% останньому, 10% іншим.	Довгий цикл продажів з чіткими проміжними цілями (B2B, складні послуги).
Алгоритмічна/Користувацька	На основі даних та алгоритмів, динамічно.	При наявності великих даних та ресурсів; для максимальної точності.

Експортувати в Таблиці

Як MTA дозволяє точніше оцінити ROI маркетингових каналів?

Давайте повернемося до нашого прикладу шляху клієнта і подивимося, як різна модель атрибуції змінить оцінку вкладу каналів, а отже, і їх ROI.

Шлях клієнта:

1. День 1: Побачив рекламу вашого товару в Instagram Ads, клікнув, перейшов на сайт, почитав блог. Пішов.
2. День 5: Згадав про товар, пошукав його в Google, побачив ваше Google Search Ads оголошення, клікнув, перейшов на сторінку товару. Пішов, не купив.
3. День 6: Отримав Email від вашого магазину з пропозицією/знижкою, клікнув на посилання в листі, перейшов на сайт.
4. День 6: Одразу після переходу з Email, купив товар вартістю $1000.

Витрати на канали для цього конкретного клієнта: Припустимо, клік з Instagram Ads коштував $1, клік з Google Search Ads – $2, Email – безкоштовно (в рамках загальних витрат на email-маркетинг, які ми поки не рахуємо на кліка), блог – безкоштовно.

Оцінка вкладу каналів та ROI за різними моделями:

• Last-Click (Останній клік):
  • Всю цінність $1000 отримує Email.
  • ROI Email: (Приписаний Дохід ($1000) – Витрати ($0)) / Витрати ($0) -> ROI нескінченний або дуже високий (якщо рахувати частку загальних витрат). Висновок: Email супер ефективний, Google Ads та Instagram Ads – 0 ефекту (за цією конверсією).
• First-Click (Перший клік):
  • Всю цінність $1000 отримує Instagram Ads.
  • ROI Instagram Ads: (Приписаний Дохід ($1000) – Витрати ($1)) / Витрати ($1) = 99900%. Висновок: Instagram Ads супер ефективний, Email та Google Ads – 0 ефекту.
• Linear (Лінійна):
  • Цінність $1000 ділиться порівну між 4 дотиками: Instagram Ads ($250), Блог ($250), Google Ads ($250), Email ($250).
  • ROI Instagram Ads: ($250 – $1) / $1 = 24900%.
  • ROI Google Ads: ($250 – $2) / $2 = 12400%.
  • ROI Email: ($250 – $0) / $0 -> дуже високий.
  • Висновок: Всі канали внесли свій вклад, хоча і порівну. Оцінка їх ROI змінюється.
• Time Decay (Спадання часу, з вікном 7 днів):
  • Найбільшу частку отримає Email, потім Google Ads, потім Блог, найменшу – Instagram Ads (якщо він був більше 7 днів тому, його цінність буде дуже низькою або нульовою). Наприклад, Email ~$450, Google Ads ~$300, Блог ~$150, Instagram Ads ~$100.
  • ROI Instagram Ads: ($100 – $1) / $1 = 9900%.
  • ROI Google Ads: ($300 – $2) / $2 = 14900%.
  • ROI Email: ($450 – $0) / $0 -> дуже високий.
  • Висновок: Канали, що працювали ближче до конверсії, виглядають ефективнішими.
• U-Shaped (U-подібна):
  • Instagram Ads (перший) отримає 40% ($400). Email (останній) отримає 40% ($400). Блог та Google Ads ділять 20% порівну (по 10% або $100 кожен).
  • ROI Instagram Ads: ($400 – $1) / $1 = 39900%.
  • ROI Google Ads: ($100 – $2) / $2 = 4900%.
  • ROI Email: ($400 – $0) / $0 -> дуже високий.
  • Висновок: Перший та останній дотики виглядають дуже ефективними, проміжні – менш значущими.

Що показує цей приклад?

• Одна й та сама конверсія ($1000) дає абсолютно різну оцінку ROI для кожного каналу залежно від обраної моделі атрибуції.
• Моделі з одним дотиком (First-Click, Last-Click) повністю ігнорують вклад більшості каналів на шляху. Якщо ви використовуєте Last-Click, ви можете помилково вважати Instagram Ads та Google Ads неефективними для цієї конверсії і перестати в них інвестувати, хоча вони були критично важливими для початку шляху клієнта.
• Мультидотикові моделі дають більш збалансовану картину, розподіляючи цінність між дотиками відповідно до певного принципу. Це дозволяє бачити, які канали працюють на різних етапах шляху, і більш усвідомлено розподіляти бюджет.

Висновок: Використання MTA дозволяє отримати значно точнішу оцінку ROI для кожного маркетингового каналу, тому що вона враховує реальну складність шляху клієнта і справедливіше приписує дохід від конверсій.

Виклики та складнощі на шляху до MTA

Хоча MTA надає величезні переваги, її впровадження може бути непростим, особливо для невеликих компаній.

• Збір та об’єднання даних: Це, мабуть, найбільший виклик. Дані про взаємодію клієнта розкидані по різних системах: рекламні кабінети (Google Ads, Meta Ads), веб-аналітика (Google Analytics), CRM-система, email-сервіси, платформи для соцмереж, офлайн-точки продажу тощо. Щоб побудувати повний шлях клієнта, ці дані потрібно зібрати, очистити та об’єднати, ідентифікуючи одного й того ж користувача на різних етапах.
• Трекінг користувачів на різних пристроях (Cross-Device & Cross-Browser Tracking): Користувач міг побачити рекламу на телефоні в додатку, перейти на сайт на комп’ютері в браузері, а купити через планшет. Слідкувати за одним користувачем на різних пристроях та в різних браузерах технічно складно через обмеження файлів cookie та політики конфіденційності.
• Технічна складність та необхідність спеціалізованих інструментів: Налаштування збору даних, створення моделей атрибуції, візуалізація шляхів – все це вимагає певних технічних знань або використання спеціалізованих платформ атрибуції (які можуть бути дорогими). Хоча Google Analytics 4 має базові можливості MTA, для складніших потреб можуть знадобитися більш потужні інструменти.
• Вибір “правильної” моделі атрибуції: Не існує універсальної ідеальної моделі. Найкраща модель залежить від вашого бізнесу, продукту, цільової аудиторії та типового шляху клієнта. Вибір моделі вимагає розуміння бізнес-процесів та маркетингової стратегії.

Незважаючи на ці виклики, перші кроки до MTA зробити цілком реально, навіть з обмеженими ресурсами.

Практичні кроки: Як почати впроваджувати MTA?

Не обов’язково одразу впроваджувати складну алгоритмічну модель. Почати можна з простого.

1. Визначте свої бізнес-цілі та ключові конверсії: Що саме ви вважаєте успіхом? Покупка? Реєстрація? Завантаження? Чітко визначте цільові дії, які ви хочете відстежувати та до яких застосовувати атрибуцію.
2. Проведіть аудит наявних джерел даних: Які дані про взаємодії клієнтів у вас вже є? Google Analytics, рекламні кабінети, CRM, email-сервіс? Наскільки добре вони інтегровані між собою? Які дані потрібно почати збирати?
3. Налаштуйте відстеження конверсій: Переконайтеся, що ваші ключові конверсії правильно відстежуються на вашому сайті чи в додатку.
4. Використовуйте можливості вашої поточної системи аналітики: Якщо ви використовуєте Google Analytics 4, ви вже маєте доступ до звітів з моделями атрибуції (в розділі “Реклама”). Почніть вивчати ці звіти та порівнювати, як різна модель атрибуції змінює оцінку цінності ваших каналів.
5. Почніть з простих MTA моделей: Не стрибайте одразу до алгоритмічної. Спробуйте порівняти Last-Click, Linear та Time Decay. Подивіться, як змінюється “вага” ваших основних каналів. Це вже дасть нові інсайти.
6. Дослідіть простіший приклад шляху клієнта: Оберіть кілька конверсій і спробуйте вручну (або за допомогою функцій аналітики) відстежити шлях конкретного користувача. Це допоможе краще зрозуміти, як виглядають типові шляхи ваших клієнтів.
7. Робіть висновки та коригуйте: На основі даних звітів за різними моделями, робіть обережні висновки. Можливо, канал, який за Last-Click виглядав “слабким”, за лінійною моделлю показує значний внесок. Це може бути сигналом, що його не варто недооцінювати.

Навіть базове використання MTA вже краще, ніж сліпе довіра до моделей з одним дотиком.

Переваги використання MTA для вашого бізнесу

Перехід до мультидотикової атрибуції – це інвестиція, яка окупається завдяки численним перевагам:

• Точніший ROI: Це головна перевага. Ви знатимете, який реальний вклад кожного каналу, і зможете обґрунтовано розраховувати його рентабельність.
• Оптимальний розподіл бюджету: Знаючи справжню цінність кожного каналу на різних етапах шляху, ви можете більш ефективно перерозподіляти маркетинговий бюджет, вкладаючи більше у ті канали, які приносять найбільшу цінність у довгостроковій перспективі.
• Краще розуміння шляху клієнта: MTA змушує вас аналізувати весь шлях, бачити послідовність дотиків і розуміти, як різні канали взаємодіють між собою.
• Можливість оптимізації всієї воронки продажів: Ви зможете не тільки покращувати канали, що “закривають” угоди (останній дотик), але й ті, що формують обізнаність, підігрівають інтерес та будують довіру на ранніх етапах.
• Більш вагоме обґрунтування інвестицій: Ви зможете чіткіше пояснити керівництву або клієнтам, чому певні маркетингові активності є важливими, навіть якщо вони не призводять до негайних конверсій.

FAQ

1. Чому важливо мати окрему стратегію запуску продукту?
Бо навіть якісний продукт може провалитися без правильної презентації ринку, позиціонування та комунікації.

2. Який перший крок у стратегії запуску?
Аналіз ринку, конкурентів та цільової аудиторії для виявлення потреб, незакритих ніш і формування ціннісної пропозиції.

3. Що таке УТП (унікальна торговельна пропозиція)?
Це чітка відповідь на питання “Чому саме ваш продукт?” — перевага, яка виділяє вас серед конкурентів.

4. Як обрати канали просування для запуску?
Залежно від вашої аудиторії та продукту: це може бути поєднання Google Ads, соцмереж, email, PR, івентів, партнерств.

5. Яка роль прогріву аудиторії перед запуском?
Формування очікування і лояльності до моменту офіційного старту — через тизери, бета-тести, розсилки тощо.

6. Чи варто запускати платну рекламу ще до старту?
Так, особливо для збору передзаписів, email-бази або валідації попиту.

7. Як вимірювати ефективність запуску?
Залежно від мети: обсяг продажів, кількість реєстрацій, трафік, охоплення, CPL, CPA, ROI.

8. Як уникнути провалу запуску?
Ретельно протестуйте гіпотези, залучайте зворотній зв’язок від аудиторії, готуйтеся до швидкого реагування на дані.

9. Чи відрізняється стратегія запуску B2B та B2C продуктів?
Так, відрізняються підходи до комунікації, цикл прийняття рішення, канали взаємодії та формат презентації.

10. Що робити після запуску?
Продовжити активність: ретаргетинг, оновлення контенту, масштабування каналів, робота з фідбеком і вдосконалення продукту.

 

Висновок

У сучасному цифровому світі, де клієнтський шлях складний та нелінійний, використання застарілих моделей атрибуції з одним дотиком є неефективним і призводить до хибних висновків про ROI.

Мультидотикова атрибуція (MTA) – це необхідний інструмент для тих, хто прагне отримати реальну картину ефективності своїх маркетингових інвестицій. Вона визнає вклад усіх точок контакту на шляху клієнта і дозволяє більш точно розподілити цінність конверсій між різними каналами.

Хоча впровадження MTA може вимагати зусиль для збору та інтеграції даних, навіть початок використання базових мультидотикових моделей, доступних у сучасних системах аналітики, вже дасть вам значно краще розуміння того, що насправді працює у вашому маркетингу.

Точний ROI починається з правильної атрибуції. Не бійтеся зануритися в цю тему – розуміння MTA відкриє нові можливості для оптимізації ваших маркетингових зусиль і підвищення їхньої рентабельності.

Почніть досліджувати можливості мультидотикової атрибуції у ваших інструментах аналітики вже сьогодні, щоб приймати більш обґрунтовані рішення та максимізувати повернення від ваших маркетингових інвестицій.

 

Анотація

Покрокова стратегія запуску продукту у 2025: аналіз ринку, позиціонування, UTP, канали просування та робота з аудиторією.