Атрибуция в эпоху без файлов cookie: опыт Lamoda в настройке маркетинговой эффективности

Атрибуция в эпоху без файлов cookie: опыт Lamoda в настройке маркетинговой эффективности

Контекст. В 2026 году классическая модель атрибуции по последнему клику (last-click) окончательно утратила доверие аналитиков. С учетом жестких ограничений приватности в браузерах и массового перехода на серверную передачу данных, маркетологи столкнулись с «разрывом» в пути клиента. Lamoda, будучи крупным игроком в электронной коммерции, столкнулась с проблемой: как оценить реальный вклад каналов в продажу, если средний чек снизился, а покупатель стал совершать до 7–10 касаний перед покупкой.

Задача. Перестроить систему оценки эффективности маркетинга, чтобы уйти от ложных выводов о «неэффективности» охватных кампаний, которые на самом деле формируют спрос, но не получают атрибуцию в простых отчетах.

Решение. Переход на модель смешанного маркетингового моделирования (MMM) в связке с анализом инкрементальности (дополнительной ценности).
— Внедрение сквозной аналитики на базе Amplitude для трекинга поведения пользователей после входа в личный кабинет.
— Использование собственных алгоритмов для оценки влияния охватных каналов на долгосрочное удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV).
— Отказ от ориентации только на стоимость привлечения (CAC) в пользу метрики эффективности выручки (ROMI), где учитываются данные из CRM, а не только клики.

Результат. В ходе внедрения новой архитектуры данных команда увидела, что около 25% бюджетов, которые ранее считались «убыточными» в GA4 из-за потери данных о переходах, на самом деле обеспечивали рост повторных покупок. Перераспределение бюджета позволило снизить стоимость удержания текущих клиентов на 12% при сохранении общего объема продаж. Использование server-side (серверной стороны) передачи данных позволило восстановить видимость около 30% событий, которые ранее блокировались браузерами.

Урок для рынка.
1. Доверие к «коробочным» отчетам систем веб-аналитики — это риск для бюджета. В 2026 году маркетинг обязан опираться на собственные данные (first-party data) и моделирование, а не на прямую фиксацию кликов.
2. В условиях, когда поиск (SEO) превращается в ответы искусственного интеллекта без переходов на сайт, роль бренда становится критической. Анализируйте не только конверсию с клика, а совокупное влияние всех каналов на узнаваемость.
3. RevOps — это не просто объединение отделов продаж и маркетинга, это единая математика успеха. Если ваш аналитический стек (набор инструментов) не умеет считать вклад в выручку через несколько месяцев после первого контакта, вы работаете вслепую.

Для работы с такими объемами данных Amplitude и Mixpanel показывают себя как более гибкие инструменты, чем стандартные решения, так как позволяют строить сложные воронки удержания, учитывая периоды между покупками, что критически важно в эпоху снижения среднего чека.

— @AnalyticsStackRu