Как бренд одежды измерил эффект от инфлюенсеров, когда last-click перестал работать

Бренд DTC-одежды столкнулся с типичной для 2026 года проблемой: инфлюенсер-кампании дают трафик и продажи, но в аналитике почти всё «съедает» последний клик. На фоне privacy-first-модели и роста Zero-click-поведения стало понятно: считать только прямые переходы — значит недооценивать канал.

Задача была простая на бумаге и сложная в реальности: понять, какие блогеры реально двигают выручку, а какие дают только красивый охват. Для этого бренд не ограничился UTM-метками и промокодами, а собрал более широкую схему оценки:
— смотрели не только клики, но и ассоциированные конверсии;
— разделили авторов по типам: охватные, нишевые и performance-ориентированные;
— сравнили результаты по когорте новых и возвращающихся покупателей.

Решение оказалось прагматичным: вместо ставки на одного «звёздного» инфлюенсера бренд распределил бюджет между 12–15 микро- и средними авторами. Это дало более ровный поток касаний по всей воронке — от узнавания до повторной покупки. Важный эффект: стало видно, что часть блогеров почти не даёт прямых продаж в день публикации, но заметно влияет на рост брендового спроса и последующие покупки.

**Результат:** точных цифр по выручке публично не раскрывали, но бренд зафиксировал, что модель с расширенной атрибуцией показала существенно более честную картину эффективности, чем last-click. Сам вывод для команды был прикладным: после пересмотра подхода они сократили долю «слепых» размещений и усилили тех авторов, кто стабильно работает на повторяемый результат, а не только на разовый пик.

Урок для маркетолога здесь такой: в инфлюенсер-маркетинге 2026 года побеждает не тот, кто громче всего светится в отчёте, а тот, кто умеет доказать вклад в выручку через несколько точек контакта. Если канал важен для бренда, ему нужна не только разметка ссылок, но и нормальная система оценки: брендовый спрос, когорты, инкрементальность и, по возможности, MMM.

— @InfluencerToolsRuPro

По этой же теме советуем @PaidSearchRoom