Как IKEA пересобрала аналитику спроса и перестала гадать на last-click

Как IKEA пересобрала аналитику спроса и перестала гадать на last-click

IKEA — хороший пример того, как в 2026-м выигрывает не самый «громкий» инструмент, а связка из нескольких MarTech-слоёв. Контекст был типичный для крупного ритейла: много каналов, длинный путь до покупки, офлайн и онлайн живут вместе, а средний чек давит вниз — потребитель экономит и чаще откладывает решение. В такой ситуации классический last-click показывает только финальный клик, но не объясняет, что реально двигает спрос.

Задача у IKEA была прикладная: понять, какие кампании создают прирост продаж, а какие лишь «перехватывают» уже готовый спрос. Для этого одной веб-аналитики недостаточно: нужна не просто фиксация заявок, а оценка вклада по всей воронке — от охвата до покупки и повторного визита. Особенно когда поисковый трафик всё чаще приходит не из чистого SEO, а из AI-overviews и ответов без клика: видимость есть, переходов меньше, атрибуция шумит.

Решение — собрать более зрелую систему измерения. В таких кейсах обычно комбинируют:
— сервер-сайд трекинг для более стабильного сбора событий;
— сквозную аналитику по заказам и корзинам;
— MMM-модель (marketing mix modeling — моделирование маркетинг-микса) для оценки вклада каналов на уровне выручки;
— инкрементальные тесты для проверки, даёт ли канал дополнительный эффект, а не просто забирает конверсию у другого.

Смысл не в моде на «сложную аналитику», а в ответе на простой вопрос: где каждый рубль даёт прирост, а где только красивую отчётность.

**Результат** у таких переходов обычно измеряется не количеством дашбордов, а качеством решений: перераспределением бюджета в пользу каналов с подтверждённым приростом, сокращением переплаты за брендовый спрос и более честной связкой маркетинга с выручкой. Для IKEA это особенно критично: в категории с длинным циклом покупки ошибка в атрибуции быстро превращается в лишние миллионы в медиаплане.

Урок простой: в 2026-м MarTech ценен не сам по себе, а как способ связать маркетинг с реальной экономикой. Если у вас B2B или ритейл, выбирайте не «ещё одну систему аналитики», а архитектуру, которая отвечает на три вопроса: что создало спрос, что помогло конверсии и что действительно добавило выручку.

— @MarTechRoundupsPro