Смирнова И. Data-driven стратегии в мобильной атрибуции и маркетинговых технологиях // Science Time. 2023. № 7(114). С. 56-63.

Статья: Смирнова И. 2023-07.pdf

Полный выпуск: Science Time. Выпуск № 7 (2023).pdf

DATA-DRIVEN СТРАТЕГИИ В МОБИЛЬНОЙ

АТРИБУЦИИ И МАРКЕТИНГОВЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ

Смирнова Ирина,

старший менеджер по работе с клиентами,

Appsflyer, г. Тель-Авив, Израиль

Аннотация. В статье рассматриваются современные тенденции и перспективы развития data-driven стратегий в мобильной атрибуции и маркетинговых технологиях. Показано, что классические rule-based модели атрибуции (last-click, first-click) не обеспечивают адекватного распределения ценности каналов в условиях многоканальных пользовательских траекторий. Усиление регулирования приватности (GDPR, CCPA, ATT, Privacy Sandbox) привело к ограничению использования персональных идентификаторов (IDFA, GAID) и стимулировало переход к агрегированным и вероятностным методам анализа. Обосновывается значимость применения статистических и алгоритмических моделей, а также инструментов анализа больших данных и машинного обучения для точного прогнозирования LTV, ROI и снижения стоимости привлечения клиента. Эмпирические примеры, полученные из аналитических отчетов, демонстрируют рост эффективности рекламных кампаний при внедрении data-driven подходов. В заключении сделан вывод о ключевой роли гибридных моделей и технологических партнёрств в формировании устойчивых стратегий мобильного маркетинга.

Ключевые слова: мобильная атрибуция, data-driven стратегии, App Tracking Transparency, SKAdNetwork, Privacy Sandbox, многоканальная атрибуция, машинное обучение, ROI, LTV, CAC, маркетинговые технологии.

Актуальность исследования

Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом роли мобильного маркетинга и постоянным усложнением пользовательских траекторий. Сегодня значительная часть цифровых взаимодействий и покупок совершается через мобильные устройства. Пользовательские пути становятся многоканальными и фрагментированными, включая взаимодействия с рекламой, социальными сетями, приложениями и веб-сайтами. В этих условиях классические модели атрибуции, такие как first-click или last-click, оказываются недостаточными: они искажают реальную картину и не позволяют точно оценить эффективность каналов. Для бизнеса это означает риск неправильного распределения маркетингового бюджета и упущенные возможности роста.

Дополнительным фактором актуальности является ужесточение регулирования в сфере приватности и ограничение возможностей отслеживания пользователей. Введение таких инициатив, как GDPR, CCPA, политика Apple App Tracking Transparency (ATT) и постепенный отказ от сторонних идентификаторов (IDFA, GAID), существенно изменило методы сбора и анализа данных. Это заставляет маркетологов и исследователей искать новые решения, которые будут одновременно точными, безопасными с точки зрения защиты персональных данных и устойчивыми к дальнейшим изменениям технологической среды.

Не менее важным является и экономический аспект. В условиях высокой конкуренции и ограниченных бюджетов компании вынуждены максимально эффективно использовать маркетинговые ресурсы. Data-driven стратегии позволяют глубже анализировать поведение пользователей, точнее оценивать вклад каждого касания в конверсию, оптимизировать распределение бюджета и снижать стоимость привлечения клиента при одновременном росте его пожизненной ценности.

Научная и практическая значимость работы заключается в том, что она предлагает авторский взгляд на трансформацию отрасли в период, когда одновременно вступили в силу новые регуляторные инициативы (ATT, Privacy Sandbox) и начали формироваться методы гибридного анализа данных. Это подчёркивает оригинальность исследования и задаёт временные рамки его применимости.

Цель исследования

Цель данного исследования заключается в разработке и обосновании эффективных data-driven стратегий в мобильной атрибуции и маркетинговых технологиях.

Материалы и методы исследования

Материалами для исследования послужили отчёты ведущих аналитических платформ, публикации консалтинговых компаний и официальные ресурсы Google Ads и Apple Developer.

Использовались методы контент-анализа научных и отраслевых публикаций, сравнительный анализ практик мобильной атрибуции, систематизация моделей и инструментов обработки больших данных. Дополнительно применялся метод case study для рассмотрения эмпирических примеров внедрения data-driven атрибуции в игровых, e-commerce и подписочных приложениях.

Результаты исследования

Мобильная атрибуция представляет собой систему методов, позволяющих установить связь между рекламными активностями и действиями пользователя (например, установка приложения или внутренняя покупка) [3]. Исторически применялись простые rule-based модели: last-click и first-click, которые приписывали конверсию последнему или первому касанию соответственно. Позднее индустрия перешла к многоканальной атрибуции (Multi-Touch Attribution, MTA), где ценность распределяется между несколькими каналами. Однако такие подходы часто дают искаженную картину в условиях фрагментированного пути пользователя. Это стало предпосылкой к развитию data-driven моделей, использующих статистику и машинное обучение для расчёта вклада каждого канала (например, метод Марковских цепей и значения Шепли).

Ситуация изменилась с усилением регулирования приватности. В экосистеме iOS был внедрён механизм App Tracking Transparency (ATT), при котором приложение обязано получить согласие пользователя на трекинг. При отказе идентификатор IDFA становится недоступен. В этих условиях Apple продвигает систему SKAdNetwork (SKAN) – агрегированный и анонимный метод атрибуции, который передаёт ограниченный набор данных рекламодателям без раскрытия персональных идентификаторов.

На Android развивается инициатива Privacy Sandbox, где аналогичную роль играет Attribution Reporting API. Эта система заменяет использование GAID и также работает с агрегированными сигналами, обеспечивая приватность пользователей [1]. В результате маркетологи сталкиваются с ситуацией, когда классическая детерминированная атрибуция охватывает лишь часть трафика, а всё большее значение приобретают вероятностные методы, маркетинговое микс-моделирование (MMM) и инкрементальные эксперименты.

Особенно важной для методологии стала эволюция версий SKAdNetwork. Так, версии 2.x и 3.x ограничивались одним постбэком и коротким «оконцем» для фиксации конверсий. Версия 4.0, представленная в 2022 году, добавила до трёх постбэков, а также разделение на «coarse» и «fine» conversion values и уровни анонимности (crowd anonymity). Это значительно расширило аналитические возможности, но одновременно усложнило настройку конверсионных событий.

Data-driven атрибуция в мобильном маркетинге опирается на анализ эмпирических данных о пользовательских касаниях и конверсиях, чтобы распределить вклад каналов и креативов в достижение целевых действий (инсталлы, регистрации, покупки). В экосистеме рекламных платформ под «data-driven» обычно понимаются алгоритмические модели, которые настраиваются на исторических данных и учитывают последовательность касаний в пути пользователя, а не фиксированные правила. В публичной документации Google Ads подчёркивается, что data-driven-модель «распределяет кредит за конверсии, исходя из того, как люди взаимодействуют с вашими объявлениями», опираясь на данные аккаунта и машинное обучение для разных поверхностей. Это даёт более реалистичную оценку вклада кампаний по сравнению с одноточечными схемами [4].

В условиях развития мобильного маркетинга и усиления роли data-driven атрибуции ключевое значение приобретают методы и инструменты анализа больших данных. Они позволяют работать с многоканальными пользовательскими траекториями, обрабатывать миллионы событий в реальном времени и применять алгоритмы машинного обучения для прогнозирования поведения пользователей и оценки ROI. В таблице 1 приведены основные группы методов и инструментов, применяемых в маркетинговых технологиях.

Таблица 1

Методы и инструменты анализа

больших данных в маркетинговых технологиях

Источник: разработка автора.

Современные практики мобильной атрибуции формируются на пересечении аналитических инструментов, платформ измерения и требований к конфиденциальности данных. Центральную роль играют Mobile Measurement Partners (MMP), такие как AppsFlyer, Adjust, Branch и Singular, которые обеспечивают детерминированную и вероятностную атрибуцию, интеграцию с рекламными сетями, а также аналитику жизненного цикла пользователей. Эти провайдеры сертифицированы для работы со схемами Apple SKAdNetwork и Google Privacy Sandbox, что позволяет адаптировать методы измерения к изменяющимся условиям рынка.

Другим важным направлением является интеграция data-driven атрибуции в экосистему martech-решений – CDP (Customer Data Platforms), CRM и DMP. CDP позволяют объединять first-party данные компаний, что особенно актуально в условиях снижения доступности сторонних идентификаторов. Например, Salesforce CDP и Segment обеспечивают сбор событий из приложений, сайтов и офлайн-каналов для последующей персонализации кампаний. В аналитике используются BI-системы (Tableau, Power BI, Looker), которые визуализируют результаты атрибуции и позволяют маркетологам принимать решения на основе дашбордов в реальном времени.

Отдельно стоит отметить развитие кроссплатформенной и омниканальной атрибуции. В условиях, когда пользователь взаимодействует с брендом сразу через несколько устройств (мобильный телефон, планшет, ПК), компании вынуждены строить единую модель пути клиента. Для этого применяются механизмы identity resolution, связывающие first-party идентификаторы, данные CRM и обезличенные агрегаты SKAN.

Современной практикой мобильной атрибуции становится ориентация на комплексные источники данных. Так как агрегированные системы (например, SKAdNetwork 4.0) предоставляют ограниченный объём информации, маркетологам важно дополнять их показателями провайдеров мобильной атрибуции (MMP). Сопоставление сигналов из обеих систем позволяет повысить точность атрибуции, расширить массив данных для анализа и обеспечить более обоснованные решения при оптимизации бюджетов и оценке эффективности кампаний. Такой подход создаёт условия для углублённого анализа и последующей оптимизации маркетинговых стратегий.

Ниже приведена сводная таблица 2, демонстрирующая распределение практик измерения.

Таблица 2

Современные практики мобильной атрибуции

Источник: разработка автора.

Несмотря на очевидные преимущества data-driven атрибуции, её внедрение в мобильный маркетинг сталкивается с целым рядом проблем и вызовов. Ключевым фактором выступает ужесточение регулирования в области конфиденциальности данных. После выхода iOS 14.5 и введения механизма App Tracking Transparency (ATT) рекламодатели лишились свободного доступа к идентификатору IDFA, что резко ограничило возможности детерминированной атрибуции.

Другим вызовом стало внедрение Apple SKAdNetwork 4.0, которое, с одной стороны, расширило возможности измерений (три постбэка, coarse и fine значения, уровни анонимности), а с другой – усилило сложность интерпретации данных. Маркетологи вынуждены проектировать сложные шкалы конверсий и адаптировать модели под агрегированные сигналы. Аналитические компании, такие как AppsFlyer и Kochava, отмечали, что значительная доля постбэков приходит с coarse-значениями, что снижает точность прогнозов LTV и ROI. Это требует использования дополнительных методов моделирования, включая байесовскую калибровку и маркетинговое микс-моделирование.

Отдельная проблема связана с развитием инициативы Privacy Sandbox на Android. По мере отказа от GAID и внедрения Attribution Reporting API рекламодатели теряют привычные инструменты идентификации и вынуждены перестраивать экосистему сбора данных [2].

Финансовые и организационные барьеры внедрения также остаются значимыми.

Ниже показан график (рисунок), который иллюстрирует динамику уровня согласия пользователей на ATT по категориям приложений. Он наглядно подтверждает, что внедрение data-driven подходов сильно зависит от специфики отрасли: там, где пользователи чаще дают согласие, маркетологи могут использовать гибридные схемы, а в других вертикалях приходится полагаться почти исключительно на агрегированные методы.

Рис. 1 ATT opt-in rates Q2 2022 по вертикалям приложений [5]

Сейчас мы наблюдаем ускоренный тренд перемещения индустрии мобильного маркетинга в сторону privacy-first моделей, где данные становятся более агрегированными, идентификаторы пользователей – менее доступными, а аналитика требует большей гибкости и точности. Одной из ключевых перспектив является дальнейшее развитие и совершенствование фреймворков вроде SKAdNetwork на iOS и Privacy Sandbox / Attribution Reporting API на Android. Повышение granularity постбэков, усовершенствование схем кодирования конверсий, уменьшение задержек в отчетах – все это будет критичным для того, чтобы data-driven атрибуция оставалась практически полезной.

Ещё одна важная перспектива – гибридные модели измерения, которые объединяют разные источники данных: агрегированные постбэки, первые-сторонние данные (first-party data), экспериментальные методики и маркетинговое микс-моделирование (MMM). Эта гибридность позволит компенсировать потерю отдельных сигналов и позволять более надёжную оценку ROI, LTV и CAC в условиях, когда классические модели испытывают ограничения.

Персонализация и адаптивность кампаний – ещё одна важная перспектива. С развитием методов машинного обучения и прогнозной аналитики маркетологи всё активнее смогут сегментировать аудиторию по поведению, использовать динамическую подгонку креативов и каналов на основе реального отклика пользователей.

Также ожидается, что искусственный интеллект (AI) и автоматизация станут ещё более интегрированными в стратегии attribution и маркетинговых технологий. Это включает модели, которые автоматически адаптируют вес каналов в MTA в зависимости от изменений в поведении пользователей, экономических или нормативных условий; автоматизированный подбор conversion value шкал; использование прогнозов LTV на основе первых сессий и действий пользователей; и расширение возможностей BI-инструментов с автоматическими рекомендациями.

Наконец, устойчивое развитие будет зависеть от технологических партнёрств и стандартов отрасли: MMP-платформы, рекламные сети, SDK-разработчики, платформы аналитики и операторы устройств будут вынуждены сотрудничать, чтобы обеспечить совместимость, прозрачность и соблюдение нормативов приватности. Появление более стандартных API, более понятных руководств по реализации SKAN/Privacy Sandbox и инструментов оценки инкрементальности – все это должно стать частью экосистемы, которая позволит маркетологам строить устойчивые data-driven стратегии.

Выводы

Таким образом, внедрение data-driven стратегий в мобильной атрибуции является необходимым условием для повышения эффективности маркетинга в условиях цифровой экономики и ужесточения регулирования приватности. Алгоритмические модели атрибуции и инструменты анализа больших данных обеспечивают более точную оценку вклада каналов, позволяют оптимизировать распределение бюджета, повышают ROI и LTV, а также снижают стоимость привлечения пользователей.

Результаты исследования показывают, что устойчивый рост эффективности мобильного маркетинга достигается не выбором одного метода, а созданием гибридной экосистемы измерения. Совмещение SKAdNetwork, MMP-данных и экспериментов обеспечивает объективную оценку вклада каналов и позволяет принимать решения на основе реальной инкрементальной ценности. Предложенная методика носит практический характер, так как может быть внедрена в различных продуктовых вертикалях, включая подписочные сервисы, мобильные игры и e-commerce.

Основными вызовами остаются ограниченность доступных идентификаторов, рост сложности агрегированных систем измерения и кадровые барьеры.

Перспективы развития связаны с гибридными моделями атрибуции, интеграцией first-party данных, развитием AI-технологий и индустриальными партнёрствами. Это формирует основу для построения устойчивых, эффективных и соответствующих требованиям конфиденциальности маркетинговых стратегий в ближайшие годы.

Литература:

1. Конфиденциальность | Android-разработчики | Privacy | Android Developers [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.android.com/privacy?hl=ru.

2. Отчеты по атрибуции для обзора мобильных устройств | Privacy Sandbox [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://privacysandbox.google.com/private-advertising/attribution-reporting/android.

3. A Comparison Of Attribution Models | Corvidae [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://corvidae.ai/blog/corvidae-vs-shapley-and-markov/.

4. About data-driven attribution – Google Ads Help [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://support.google.com/google-ads/answer/6394265?hl=en.

5. Learning from hyper casual games’ high ATT opt-in rate | Adjust [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.adjust.com/blog/learning-from-hyper-casual-games-high-att-opt-in-rate/.