Марковская атрибуция: какой канал реально привёл клиента
Какой канал реально привёл клиента — с учётом всех заходов и распределением заслуги между каналами. Используется в Google Аналитике (GA4).
Атрибуция по последнему клику приписывает продажу тому каналу, который человек нажал перед покупкой, — обычно это брендовый поиск или прямой заход. Каналы, которые привели человека в самом начале, в такой модели выглядят убыточными, и их отключают первыми. Марковская атрибуция смотрит на весь путь как на цепочку переходов и считает вклад канала иначе: насколько упала бы вероятность покупки, если убрать этот канал из цепочек. Такой «эффект удаления» и есть честная оценка вклада. Метод требует данных по цепочкам — минимум несколько сотен путей с конверсиями, иначе результат неустойчив.
Как открыть
Инструмент работает внутри PRO-кабинета на ваших ключах Метрики и Директа — данные клиентов никуда не копируются. Доступ — от 990 ₽/мес, первые 15 дней бесплатно и без карты.
Бесплатно и без регистрации — прямо сейчас
Соседние инструменты этой же темы, считают в браузере.
Хочешь сравнить два креатива — сколько показов нужно для уверенного ответа.…
У тебя 100 заявок и 15 сделок — реально конверсия 9-23%, а не «ровно 15%».…
2000 симуляций будущего: насколько вероятно выйти в плюс при шуме в параметрах.…
Частые вопросы
Чем марковская модель лучше последнего клика?+
Она учитывает вклад каналов, которые готовят покупку, а не только закрывают её. По последнему клику верхние каналы всегда выглядят убыточными, и после их отключения падают все остальные — потому что поток вниз воронки создавали именно они.
Сколько данных нужно для расчёта?+
Ориентир — от нескольких сотен конверсий с полными цепочками касаний. На меньшем объёме модель начинает описывать случайности, а не закономерности.
Где взять цепочки касаний?+
В системах аналитики, которые хранят последовательность источников по пользователю. Ограничение общее для всех моделей: касания вне сайта — офлайн, мессенджеры, чужие устройства — в цепочку не попадут.
Разобрать тему
Ещё в PRO по этой теме
- 🎰 Bayesian A/B тест — Вместо «значимо/не значимо» — точная вероятность что вариант B лучше A.…
- 🎚 Media Mix Modeling — Оптимальное распределение бюджета между каналами с учётом насыщения.…