Почему я перестал доверять одной атрибуции в маркетинге

Почему я перестал доверять одной атрибуции в маркетинге

В 2026 году главный риск для маркетолога — не нехватка данных, а вера в одну «правильную» модель. Я всё чаще вижу, как команды строят решения на last-click, потому что он удобный, или на MMM, потому что он «солидный», а потом удивляются, почему бюджет уходит не туда.

Моя позиция простая: **в маркетинге для бизнеса не бывает единственного источника правды**. Особенно когда путь клиента стал длиннее, а часть касаний вообще уходит в zero-click-среду: человек видит контент, читает AI-overview, возвращается через брендовый поиск и покупает спустя неделю. В такой картине last-click почти всегда переоценивает финальное касание, а MMM без качественной событийной базы начинает сглаживать важные детали.

В BigQuery я предпочитаю собирать не «отчёт ради отчёта», а рабочую систему проверки гипотез:
— смотрю вклад канала в первый контакт, в возврат и в выручку;
— сравниваю когорты по времени до покупки и повторной покупке;
— отдельно считаю effect holdout-подобные срезы, когда есть возможность;
— сверяю маркетинговые события с данными CRM и выручкой из учёта.

Один практический пример: в B2B-проекте почти 38% сделок, которые last-click отдавал поиску, начинались с экспертного контента и возвращались через брендовые запросы. Если бы мы оставили только last-click, то урезали бы верх воронки и потеряли бы вклад контента в RevOps-цепочку.

Я считаю, что задача аналитика в маркетинге сегодня — не выбрать «любимую» модель, а построить **согласованную картину**: где есть спрос, где его создают, и где канал реально ускоряет выручку. BigQuery как раз хорош тем, что позволяет не спорить про теории, а проверять их на своих данных.

— @BigQuery4MarketingPro