Перепроверил три кросс-маркетные кампании и нашел систематическую ошибку в моей атрибуции

Я недавно решил вернуться к трём кампаниям, которые я запустил шесть месяцев назад. Они казались успешными в то время, но я хотел разобраться, действительно ли они были такими эффективными, или я просто неправильно считал.

Оказалось—я неправильно считал. И довольно серьёзно.

Вот что произошло. Когда я запускал кампании, я предположил, что конверсия происходит либо сразу (click-to-purchase в течение часа), либо в течение 24 часов. Это стандартный подход в e-commerce, верно? Но когда я начал смотреть на макроуровне—сколько людей, которые видели пост инфлюенсера, действительно пришли в магазин в течение недели—я заметил огромный разрыв.

Проблема 1: я игнорировал косвенное влияние.
Людь видели пост, не кликали, но потом двадцать часов спустя как-то вернулись в Insta, потом перешли на сайт через мой аккаунт. Я считал это “органичным” трафиком, а не трафиком от инфлюенсера. Технически я был прав, но практически—я недооценивал влияние этого контента.

Проблема 2: я не рассчитывал на культурные различия в пути к покупке.
В России люди обычно сначала идут в Telegram, проверяют отзывы в чатах, потом дискутируют с друзьями, и только потом покупают. Это может занять 3-5 дней. В США—быстрее, но есть другой паттерн: люди часто видят рекламу на TikTok, потом ищут товар на Google через несколько часов, потом покупают на Amazon или Shopify.

Мой 24-часовой атрибуционный окно был слишком коротким для России и максимально подходящим для США. Когда я пересчитал с 7-дневным окном:—я потерял часть покупок потому что некоторые люди покупали с таким интервалом.

Проблема 3: у меня не было данных о repeat purchase.
Я считал конверсию как “человек кликнул и купил”. Но некоторые люди видели несколько постов от разных инфлюенсеров в кампании и это их убедило. Я не мог точно сказать, какой инфлюенсер был решающим.

Что я сделал: я пересчитал ROI для всех трёх кампаний с многотаточечной атрибуцией (first-click, last-click, и linear model) и сравнил результаты. Оказалось, ROI был выше, чем я думал на 35-60%, но этот прирост был неровным—в одной кампании +45%, в другой +15%.

Это заставило меня переосмыслить всю систему отслеживания. Теперь я:

  1. Использую 7-дневное окно для обоих рынков (русский рынок “тянет” цифры вверх)
  2. Отслеживаю repeat purchase как отдельный показатель
  3. Использую GA4’s Model Comparison Tool, чтобы видеть разницу между моделями атрибуции

Вопрос для вас: как вы обрабатываете атрибуцию для кросс-маркетных кампаний? Какой период вы считаете стандартным?