Прямая атрибуция видит далеко не все продажи. Человек может посмотреть ролик, не нажать ссылку, открыть маркетплейс позже, ввести название товара и купить. Это продажа пришла с рекламы, но увидеть это в аналитике не получится.
Что можно с этим сделать
На Ozon можно использовать аналитику внешнего трафика с UTM-метками и отдельные промокоды продавца. Для каждого автора лучше создавать собственную метку, чтобы результаты не смешивались.
На Wildberries для разграничения источников внешнего трафика можно использовать сервис подмены артикула, а затем сопоставлять данные с воронкой, поисковыми запросами, заказами и выкупами.
Оценка прироста относительно базового уровня
Вторым слоем нужна оценка прироста относительно базового уровня:
Дополнительные выкупы = фактические выкупы после размещения − ожидаемые выкупы без рекламы.
Для стабильного товара можно взять четыре недели до публикации и сравнивать одинаковые дни недели. При этом нужно отмечать изменения цены, акции, отсутствие товара на складе, правки карточки и резкие изменения внутренней рекламы. Иначе вместе с блогером вы протестируете ещё пять факторов и не узнаете, какой из них сработал.
Ещё лучше использовать похожий непродвигаемый SKU как контроль. Допустим, до кампании оба товара продавали по 100 единиц в неделю. После размещения рекламируемый вырос до 160, контрольный до 120. Общий спрос сам по себе вырос примерно на 20%, поэтому ожидаемый уровень продаж рекламируемого товара тоже равен 120. Вклад кампании ближе к 40 дополнительным продажам, а не к 60.