Когда last-click убивает бренд: кейс перестройки performance-атрибуции в крупном e-com

Когда last-click убивает бренд: кейс перестройки performance-атрибуции в крупном e-com

В 2024-2025 годах один из топ-5 российских маркетплейсов (назовём его «Маркет») столкнулся с парадоксом: performance-каналы показывали рост по last-click-атрибуции, но общий retention падал. Средний чек снизился на 6% — сказалась экономия потребителей. При этом доля повторных покупок у клиентов, пришедших через контекстную рекламу по брендовым запросам, была на 40% ниже, чем у органических пользователей.

Контекст. Отдел маркетинга работал по классической схеме: last-click — король. Бюджеты зашивались в поиск, ретаргетинг и ДЗЗ-кампании (динамические объявления). Заказчик требовал MQL, точнее — число первых заказов. Но модель ltv новых покупателей (пожизненная ценность клиента) не росла третий квартал подряд. Маркетинг отчитывался по «последнему клику», а реальная картина оттока пользователей раскрывалась в RevOps-аналитике (общая ответственность за выручку), где маркетинг не видел данных по возвратам и частоте повторных заказов.

Задача. Перестроить атрибуцию так, чтобы:

— отвязаться от last-click как единственной метрики;

— выявить истинные драйверы удержания;

— перераспределить бюджет в пользу каналов, которые работают на ltv, а не на разовую сделку.

Решение. Команда performance-лида внедрила трёхуровневую модель атрибуции:

1) Server-side tracking (собственный сбор данных на стороне сервера) — ушли от меток utm в браузере, начали собирать событие «заказ» напрямую, минуя блокировщики рекламы.

2) MMM (сквозное медиа-моделирование) — строили модель на данных за 18 месяцев, выделяли вклад офлайн-активностей и brand-поиска, который last-click приписывал контексту.

3) Incrementality-тесты (оценка добавочности) — на трёх регионах отключали платный поиск на 4 недели и смотрели, сколько заказов останется. Выяснилось, что по брендовым запросам 70% трафика пришло бы в любом случае (органически).

Результат за первые 6 месяцев:

— доля бюджетов на нижнюю воронку (re-таргетинг, товарная галерея) снижена на 30%;

— эти деньги перенаправили в контент-маркетинг с собственной экспертизой авторов (статьи, видеообзоры) и AI-креативы под концепцию «доверие к рекомендации», а не «скидка»;

— средний ltv нового когорта клиентов вырос на 12% при том же CAC (стоимости привлечения);

— возвраты снизились на 8% — оказалось, что кли

— @PerformanceLeadRuPro