Поделиться
Атрибуционные модели в маркетинге: как специализированные ML-подходы превращаются в важный инструмент
По мере сокращения доступа к third-party данным — информации, полученной от внешних поставщиков, которые не напрямую взаимодействуют с пользователем, и усиления требований к приватности, маркетинговая аналитика переживает сдвиг в сторону более кастомных и интерпретируемых решений. Как специализированные ML-подходы становятся необходимым инструментом в эпоху потери third-party данных и мультиканальности, рассказывает Дмитрий Тимошенко, Applied Scientist компании Amazon, который работает в этой парадигме уже несколько лет. Опыт специалиста охватывает не только разработку продвинутых моделей, но и их адаптацию под бизнес-реалии — от работы с ограниченными данными до построения пайплайнов, обеспечивающих надёжную интерпретацию результатов. За его плечами — системные проекты в сферах e-commerce и маркетинга.
Пересмотр подходов
Только за последние два года, по данным Winterberry Group, более 60% компаний в США и Европе пересмотрели свои подходы к атрибуции, сосредоточившись на first-party данных (информации, которую компания собирает напрямую через свои продукты, сайты или приложения, и которая отличается высокой точностью и юридической прозрачностью) и гибких ML-моделях (решениях на основе машинного обучения).
В условиях роста мультиканальности, где путь пользователя все чаще напоминает запутанный граф, а не линейную воронку, вопрос точной оценки эффективности каждого касания становится стратегическим. Именно в этой новой реальности формируются запросы на специалистов, которые могут объединить математический аппарат, инженерную устойчивость и глубокое понимание продукта.
«Модель сама по себе не решает задачу. Важно, чтобы она была понятна, проверяема и встроена в процесс принятия решений», — подчеркивает Дмитрий Тимошенко.
Когда Дмитрий разрабатывал модель атрибуции, он столкнулся с необходимостью выйти за рамки стандартных решений. На этапе сбора данных пришлось учитывать фрагментарность событий и ограничения по ретеншн-периодам (то есть интервалы, в течение которых поведение пользователя остаётся доступным для анализа), что требовало нестандартных инженерных решений. После — выстроить систему валидации, позволяющую проверять выводы не только на исторических данных, но и в режиме реального времени. Он рассказывает, что одной из задач было избежать переобучения модели на крупные каналы.
Оценка эффективности маркетинга
Одной из ключевых проблем в аналитике маркетинговой атрибуции остаётся разнообразие форм взаимодействия пользователей с каналами. Оценка эффективности маркетинга давно вышла за рамки простых моделей — таких как последнее или первое касание. Более сложные схемы с фиксированными правилами распределения, например U-образная модель или модель с убывающим весом, ограничены в отражении реального поведения пользователей. Дмитрий Тимошенко проектирует модели, которые учитывают динамику взаимодействий и особенности каналов. Такой подход сочетает математическую точность с поведенческим контекстом и помогает бизнесу понимать вклад каждого касания в достижение цели.
По словам Дмитрия, важно не просто применить готовую формулу, а понять, в чём реальная логика поведения аудитории. Иногда данные говорят одно, а бизнес видит другое — задача специалиста в том, чтобы эти точки сошлись.
«Если вы работаете только с поверхностной метрикой, система начинает усиливать то, что и так работает. Важно научить ее видеть слабые, но перспективные сигналы», — объясняет эксперт.
Решение, которое предложил Дмитрий, базировалось на комбинировании нескольких моделей с учётом эмпирических наблюдений и внутренних экспериментов. Вместо того, чтобы полагаться только на математическую строгость, модель включает корректировки на основе результатов A/B-тестов и пользовательских опросов. Такой подход позволил не только добиться точности прогнозов, но и повысить доверие со стороны смежных отделов. Отдел маркетинга получил доступ к интерфейсам, где вклад каждого канала визуализировался и мог быть проверен на соответствие фактическим конверсиям. Продакт-менеджеры использовали эти данные для перераспределения бюджетов, а команда BI — для построения более точных отчётов. Именно это, по мнению эксперта, отличает зрелую систему от набора моделей.
«Если модель не удаётся понятно объяснить маркетологу за несколько минут, скорее всего, она окажется малополезной в реальном бизнесе», — отмечает Дмитрий.
Как масштабировали
Зрелость проекта проявилась и в его масштабировании. После успешного пилота в одном из отделов систему начали адаптировать под другие направления. При этом работа в каждом новом направлении разработки сопровождалась переоценкой гипотез, что позволило избежать слепого копирования и учесть различия в каналах и аудитории. Такой подход помог не только повысить точность, но и выстроить культуру доверия к аналитике внутри компании. Как отмечает Дмитрий, большинство проблем с внедрением не в модели, а в коммуникации. Люди должны понимать, что цифры — это не ограничение, а инструмент.
Благодаря модели маркетологи получили не просто прозрачную картину вклада каждого канала, но и реальные механизмы обратной связи: теперь они могут видеть эффект своих действий в динамике и обоснованно предлагать инициативы. Кроме того, аналитическая система помогла выявлять узкие места в воронке и пересобирать логику сбора данных под специфические маркетинговые задачи.
Анализируя перспективы развития моделей атрибуции, Дмитрий подчёркивает, что будущее — за адаптивными системами, которые способны обучаться на постоянно изменяющихся данных. В ситуации, когда файлы cookie теряют свою надёжность как источник информации о пользователях, а пути взаимодействия становятся всё более сложными и непредсказуемыми, особенно важны гибкие программные архитектуры (фреймворки) и методы с участием человека на этапе обучения модели (human-in-the-loop — подход, при котором человек корректирует или подтверждает результаты автоматического анализа). Такие системы позволяют добиться не только технической устойчивости, но и доверия со стороны бизнеса за счёт прозрачности и управляемости выводов. По его мнению, ключевым фактором становится способность команды не просто обучать модели, а делать это на живом продукте, в тесной связке с бизнесом. Он уверен, что атрибуция — это не про распределение процентов, а про управление вниманием.
«Если неправильно интерпретировать, что действительно работает, можно начать инвестировать в ложные сигналы. Именно поэтому точность становится важным конкурентным преимуществом, — поясняет Дмитрий. — Эффективные решения рождаются там, где встречаются инженерная точность, понимание продукта и прозрачная аналитика».
Опыт Дмитрия Тимошенко — пример того, как можно превратить машинное обучение в серьезный инструмент стратегического планирования, сохраняя при этом гибкость, адаптивность и практическую пользу. Именно такие специалисты становятся связующим звеном между абстрактной наукой и прикладной выгодой.
Короткая ссылка
