В секторе retail media наступает переломный момент: бурный рост (по прогнозу — $81 млрд в США к 2027 году) сменяется запросом на реальную эффективность. Стандартные подходы к оценке, такие как last-touch атрибуция и "надутые" ROAS, уже не устраивают бренды — рекламодатели все чаще требуют доказательств именно "инкрементального" эффекта: была ли реклама причиной покупки или действие произошло бы без неё.

Классическая корреляционная атрибуция уходит в прошлое — на первый план выходит измерение причинно-следственной связи: что реально изменилось благодаря кампании, как изменилась частота и размер покупок, удалось ли вернуть ушедших клиентов или вовлечь лояльную аудиторию в новые продуктовые категории.

Появление новых технологий, развитие data-driven экспериментов и machine learning делают инструменты инкрементального анализа доступнее: больше не только для гигантов, но и для средних игроков. Ключевые примеры: A/B-тесты с holdout-группами, гео-бейсд lift-тесты, использование мобильных данных и first-party behavioural data для доказательства реального влияния рекламы в офлайне и онлайне.

В условиях, когда 80% ритейл-транзакций в США по-прежнему проходят офлайн, умение измерять offline-to-online и cross-channel эффект становится "суперсилой" для ритейлеров и рекламных сетей. Отрасль должна перестать вознаграждать лёгкие для отчётности метрики и инвестировать в то, что действительно меняет поведение и приносит бизнес-результат.