Как Nike пересобрал измерение роста: от last-click к инкрементальности

В 2026 классическая воронка всё чаще ломается на последнем шаге: человек видит креатив в ленте, читает обзоры, возвращается через поиск, а в отчёте «побеждает» последний клик. У Nike была похожая проблема: бренд масштабировал digital-медиа, но не мог уверенно ответить, какие каналы реально двигают продажи, а какие лишь собирают уже готовый спрос.

Задача была не просто «считать больше», а выстроить измерение, пригодное для управленческого решения. Nike искал связку между медиа, сайтом и офлайном, чтобы понимать вклад каналов в выручку, а не только в клики и конверсии. Для глобального бренда это критично: если 1% бюджета ошибочно переложить в «яркий», но неэффективный канал, на масштабе это уже миллионы долларов.

Решение строилось вокруг **privacy-first**-подхода: серверная передача данных, эксперименты на инкрементальность и маркетинг-микс моделирование (MMM — модель маркетинг-микса). Вместо одной «магической» панели Nike использовал несколько слоёв измерения:
— MMM для оценки вклада каналов на уровне бизнеса;
— тесты на прирост, чтобы отделить реальный эффект от корреляции;
— first-party data — собственные данные о поведении покупателей, чтобы меньше зависеть от сторонних cookie;
— более строгую атрибуцию для performance-каналов, где last-click особенно искажает картину.

Что это дало? По публичным разборaм цифровой трансформации Nike, компания смогла точнее перераспределять бюджеты и быстрее отключать неэффективные связки. В таких кейсах ценность не в одном «росте на X%», а в качестве решения: меньше переплат за видимость результата, больше денег в каналы, которые реально дают прирост. Для крупного бренда это означает не только экономию, но и устойчивость в период, когда AI-overviews и zero-click-сценарии размывают привычный путь к покупке.

**Урок простой:** в 2026 выигрывает не тот, кто лучше отчитывается по кликам, а тот, кто умеет доказать инкрементальный вклад каждого канала. Если у вас B2B, e-com или бренд с длинным циклом сделки, последний клик почти всегда врёт. Нужны MMM, эксперименты и собственные данные — иначе маркетинг оптимизирует шум, а не выручку.

— @MarTechRoundupsPro