Введение
В условиях насыщения цифровой среды и роста затрат на онлайн-рекламу вопрос корректной оценки эффективности маркетинговых кампаний становится ключевым для обоснования бюджетов и принятия управленческих решений. Согласно опросу более 250 маркетинговых руководителей, 84% специалистов находятся под давлением необходимости доказать возврат на инвестиции в маркетинг, однако 61% не используют этот показатель при стратегическом планировании – из-за недоверия к собственным данным и отсутствия согласованной методологии расчёта [20]. Отчёт Nielsen фиксирует аналогичную картину: несмотря на высокую уверенность маркетологов в своих измерительных системах (84% респондентов), лишь 38% оценивают возврат на инвестиции комплексно, учитывая традиционные и цифровые каналы одновременно [19].
Одной из причин этого разрыва между ожиданиями и реальной измеримостью является неправильный выбор метрик по отношению к цели кампании. В практике по-прежнему распространены случаи, когда охватные и имиджевые активности оцениваются через краткосрочные показатели продаж, тогда как конверсионные кампании – через показатели вовлечённости. Как отмечают исследователи, фокус исключительно на «нижней части воронки» приводит к подмене влияния на бизнес-результат поверхностными метриками, не отражающими вклад кампании в долгосрочную ценность клиента [1, 2].
В научной и прикладной литературе предложен ряд подходов к оценке результативности маркетинговых активностей: ориентированные на ключевые показатели результативности методики, стратегические фреймворки планирования и управления, а также комплексные качественно-количественные модели. Однако анализ существующих работ показывает, что большинство подходов фокусируются либо на описании набора метрик, либо на общем алгоритме планирования, не выделяя выбор системы показателей как самостоятельный этап до запуска кампании. В результате метрики нередко подбираются постфактум – под уже состоявшуюся активность – что снижает точность последующего анализа и затрудняет сравнение кампаний между собой [4, 5, 9].
Цель исследования – разработка инструментария формализованного выбора системы метрик оценки результативности цифровых маркетинговых кампаний.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: (1) систематизировать существующие подходы к измерению результативности цифровых маркетинговых кампаний; (2) разработать классификацию метрик в разрезе целей кампании и этапов потребительской воронки; (3) предложить алгоритм с формализованным этапом выбора показателей результативности; (4) разработать и апробировать индекс соответствия метрик цели кампании (ИСМЦ) на модельных сценариях.
Материалы и методы исследования
Объект исследования – цифровые маркетинговые кампании, реализуемые российскими компаниями в онлайн-каналах продвижения. Предмет исследования – методология выбора, классификации и оценки показателей результативности цифровых маркетинговых кампаний.
Методы исследования: (1) сравнительный анализ научной литературы – обзор 20 источника (2016–2025 гг.) из баз Web of Science, Scopus и КиберЛенинка; (2) структурирование и классификация – разработка матрицы метрик по двум измерениям: цель кампании и этап потребительской воронки; (3) логическое моделирование – построение алгоритма ЦМАКК и индекса ИСМЦ с верификацией на трёх модельных сценариях; (4) контент-анализ – изучение открытых кейсов Яндекса и отраслевых отчётов Nielsen для формирования ориентировочных бенчмарков.
Информационную базу исследования составляют: рецензируемые научные статьи из журналов Journal of Marketing, International Journal of Research in Marketing, Future Internet; монографии по цифровому маркетингу [4, 5]; статьи из российских изданий перечня ВАК [2, 8, 9, 14]; открытые кейсы платформы Яндекс; отраслевые данные Nielsen.
В современной литературе и практике выделяются три ключевых подхода к оценке результативности цифровых кампаний. Каждый из них решает отдельную часть задачи, однако ни один не формализует выбор системы метрик как самостоятельный, обязательный этап, предшествующий запуску кампании [4, 5, 12].
Ориентированный на ключевые показатели подход исходит из предположения, что эффективность кампании оценивается через набор заранее определённых показателей, связанных с бизнес-целями. Метрики группируются по целям: привлечение (охват, показы, кликабельность), вовлечённость (коэффициент вовлечённости, время на сайте), конверсия (коэффициент конверсии, стоимость лида, стоимость привлечения) и удержание (пожизненная ценность клиента, повторные покупки, индекс лояльности) [3, 6]. Типичный алгоритм включает шесть шагов: формулировка целей → выбор показателей → настройка аналитики → сбор данных → сравнение с бенчмарками → отчётность.
Показательным примером применения данного подхода служит медийная кампания препарата «Кагоцел» в Яндексе. Для оценки её реального влияния использовался инструмент Sales Lift, фиксировавший как охватные метрики, так и изменение объёма продаж в онлайн-каналах. По итогам продажи бренда выросли на 29%, запоминаемость рекламы – на +21,6%, трафик на сайт – на +303%, конверсии по вовлечённости – на +161%.[13] Принципиально важно, что успех был зафиксирован именно потому, что система показателей включала как охватные, так и конверсионные метрики. Слабое место подхода – выбор метрик нередко носит интуитивный характер и воспроизводит шаблоны рекламных платформ без привязки к конкретной цели кампании [3, 11].
Фреймворковый подход фокусируется на структуре процесса планирования и управления маркетинговой активностью. Модель SOSTAC была разработана П.Р. Смитом в 1990-х годах и представляет собой структурированный подход к составлению и осуществлению стратегий продвижения. Последовательность этапов: Situation (Ситуация), Objectives (Цели), Strategy (Стратегия), Tactics (Тактика), Action (Действия) и Control (Контроль) [5].
На первом этапе SOSTAC специалисты детально анализируют текущую ситуацию. На втором этапе определяются конкретные измеримые цели. Стратегия задаёт общий путь их достижения, тактика – конкретные инструменты и методы реализации, этап действий – практическое осуществление планов. Заключительный этап подразумевает мониторинг и оценку результатов [5].
Модель RACE расшифровывается как Reach (Охват), Act (Действие), Convert (Конверсия) и Engage (Вовлечение) и предлагает структурированный подход к управлению взаимоотношениями с клиентами на всех этапах взаимодействия с брендом. Модель рекомендует соответствующую группу показателей для каждого этапа, однако выбор конкретных метрик остаётся на усмотрение маркетолога [4].
Пример, иллюстрирующий ценность привязки метрик к воронке, – кейс девелопера ГК ПИК. Компания последовательно отслеживала показатели на каждом этапе: прирост запоминаемости сообщения +82% (Reach), целевые звонки +30% (Act/Convert), индекс лояльности +8% (Engage) [8]. Благодаря структурной привязке метрик удалось диагностировать, на каком именно этапе коммуникация работала наиболее эффективно.[14] Ключевое ограничение фреймворков состоит в том, что выбор конкретных показателей остаётся на усмотрение маркетолога: ни SOSTAC, ни RACE не предлагают формализованной процедуры формирования системы показателей результативности и не предусматривают механизма проверки её соответствия цели кампании [1, 2].
Комплексный подход предполагает совместное использование финансовых и поведенческих показателей, интегрируя количественные и качественные методы оценки. Видеокампания Philips, проанализированная посредством инструмента Brand Lift в рекламной сети Яндекса, зафиксировала прирост знания бренда на 14% и запоминаемости рекламного сообщения на 71% – результаты, получение которых принципиально невозможно при использовании исключительно конверсионных метрик [2, 7, 11].
Проведённый анализ свидетельствует о том, что ни один из рассмотренных подходов не формализует предварительный выбор метрик в привязке к цели кампании как самостоятельный обязательный этап: ориентированные на показатели модели описывают возможные метрики, но не регламентируют процедуру их отбора. Фреймворки структурируют процесс планирования, оставляя формирование системы показателей на усмотрение практика; комплексные методики остаются труднодоступными для значительной части участников рынка [9, 10, 12]. Восполнить указанный методологический пробел призван предлагаемый инструментарий.
Результаты исследования и их обсуждение
Одной из ключевых проблем оценки эффективности цифровых кампаний является смешение метрик различных уровней: охватные показатели применяются для оценки конверсионных активностей, тогда как конверсионные метрики используются при анализе имиджевых кампаний. Для преодоления данного противоречия предлагается классифицировать показатели в координатах «цель кампании – этап потребительской воронки», что позволяет применять метрики в логике управленческого решения (табл. 1). Высокий охват при относительно низком показателе кликабельности не свидетельствует о неэффективности имиджевой кампании при условии, что её целью являлся рост знания бренда, а данные Brand Lift фиксируют положительную динамику. В рамках предлагаемой классификации базовые метрики отражают степень достижения основной цели кампании, тогда как вспомогательные служат инструментом диагностики качества результата [8, 10].
Таблица 1
Матрица выбора метрик в зависимости от цели кампании и этапа воронки
|
Цель кампании |
Этап воронки |
Базовые метрики |
Вспомогательные метрики |
|
Охват и узнаваемость |
Attention |
Reach, Impressions, CPM, Frequency |
VTR, Brand Lift, Ad Recall |
|
Интерес и вовлечение |
Interest |
CTR, ER, Time on Site, Depth of Visit |
Bounce Rate, Scroll Depth, Video Completion |
|
Формирование намерения |
Desire |
Add-to-Cart Rate, Lead Form Starts, Product View Rate |
Wishlist Adds, Return Visits |
|
Конверсия |
Action |
CR, CPA, CPL, CAC, Revenue per Visit |
CPC, CPO, ROAS |
|
Удержание и лояльность |
Post-Action |
Repeat Purchase Rate, CLV, Retention Rate, NPS |
Open Rate, Email CTR, Churn Rate |
Источник: составлено автором на основе [3, 4, 5, 10].
Примечание. Принятые сокращения: CTR (Click-Through Rate) – кликабельность (отношение кликов к показам); CPM (Cost Per Mille) – стоимость тысячи показов; VTR (View-Through Rate) – коэффициент досмотра видеорекламы; ER (Engagement Rate) – коэффициент вовлечённости; CR (Conversion Rate) – коэффициент конверсии; CPA (Cost Per Action) – стоимость целевого действия; CPL (Cost Per Lead) – стоимость лида; CAC (Customer Acquisition Cost) – стоимость привлечения клиента; CPC (Cost Per Click) – стоимость клика; CPO (Cost Per Order) – стоимость заказа; ROAS (Return On Ad Spend) – окупаемость рекламных расходов; ROI (Return On Investment) – коэффициент рентабельности инвестиций; CLV (Customer Lifetime Value) – пожизненная ценность клиента; NPS (Net Promoter Score) – индекс потребительской лояльности; Brand Lift – прирост показателей знания и восприятия бренда; Ad Recall – запоминаемость рекламного сообщения; ИСМЦ – индекс соответствия метрик цели кампании.
Таблица 2
Ориентировочные значения ключевых метрик по российскому рынку (2023–2024 гг.)
|
Канал / формат |
Метрика |
Ориентировочный диапазон |
Комментарий |
|
Поисковая реклама |
CTR |
5–10% [16] |
Высокий CTR за счёт намерения пользователя |
|
РСЯ / медийные сети |
CTR |
0,6–1,5% (desktop), 2–5% (mobile) [16] |
Зависит от формата и устройства |
|
Таргетированная реклама |
CTR |
0,3–2,0% [16] |
Выше для тёплой аудитории |
|
Баннерная реклама |
CTR |
0,1–1,0% [18] |
Выше 1% – редкость, зависит от оффера |
|
E-commerce performance |
CPA |
рост до 50–75% в Q1 2024 [19] |
Стоимость конверсии растёт |
|
Social / контент |
ER |
1–3% [17] |
Требует калибровки по платформе |
Источник: составлено автором на основе данных [15-18].
Таблица 3
Типичные ошибки выбора показателей результативности
|
Цель кампании |
Ошибочные метрики |
Почему это ошибка |
Корректные метрики |
|
Рост узнаваемости |
ROI, CAC |
Не отражают бренд-эффект в краткосрочном периоде |
Reach, Frequency, Brand Lift |
|
Лидогенерация |
Только охват и CTR |
Не показывают стоимость и качество лида |
CPL, CR, Lead Quality |
|
Удержание |
Только Open Rate |
Не отражает повторные покупки и лояльность |
Retention Rate, CLV, Repeat Purchase Rate |
Источник: составлено автором на основе [3, 5, 9].
Для практического применения классификации важно дополнить её ориентировочными значениями, позволяющими интерпретировать результаты не только относительно плана, но и относительно рыночной нормы (табл. 2). Бенчмарки существенно зависят от отрасли, креатива, сезонности и качества посадочной страницы, поэтому представленные значения используются как аналитические референсы, а не универсальные нормативы (табл. 3) [4, 5].
Анализ существующих подходов выявил общее методологическое ограничение: ни один из них не выделяет выбор метрик как самостоятельный, предварительный этап. В ориентированных на показатели моделях метрики задаются постфактум или по умолчанию из интерфейса рекламных платформ; в SOSTAC метрики появляются только на этапе Control; в RACE они подразумеваются, но не регламентируются. Следствие – система оценки строится «под доступные данные», а не «под цель кампании», что снижает точность анализа и делает сравнение кампаний затруднительным.
Для устранения этого ограничения предлагается алгоритм ЦМАКК (Целеполагание – Метрики – Активация – Комплексный анализ – Корректировка) (табл. 4). Для каждого этапа введены триггеры перехода – условия, при выполнении которых кампания переходит к следующему шагу, – что снижает зависимость решений от субъективных суждений маркетолога.
Целеполагание → Метрики → Активация и сбор данных → Комплексный анализ → Корректировка → новый цикл ЦМАКК
На этапе 1 (Целеполагание) формулируется бизнес-цель в конкретных, измеримых терминах – например, «снизить стоимость лида в канале таргетированной рекламы на 15% по сравнению с предыдущим периодом». Одновременно определяется доминирующий сценарий кампании (охватный / вовлекающий / конверсионный / удерживающий) и целевой этап воронки. На этапе 2 (Метрики) с использованием Таблицы 1 отбираются 1–3 базовые и 2–3 вспомогательные метрики, устанавливаются целевые значения с опорой на бенчмарки, исключаются показатели, не соответствующие цели. Результат этапа – система показателей, пригодная для расчёта ИСМЦ.
На этапе 3 (Активация) запускается кампания и начинается сбор данных. Технические настройки аналитики вытекают из матрицы метрик: если базовой метрикой является Brand Lift – предусматривается проведение опроса; если ключевые показатели – стоимость лида и коэффициент конверсии – настраивается сквозная аналитика. На этапе 4 (Комплексный анализ) результаты оцениваются на двух уровнях: (а) уровень инструментов – каждый канал оценивается по базовым метрикам, выявляются отклонения более 20% от плана; (б) уровень кампании в целом – итоговые показатели сопоставляются с целью. На этапе 5 (Корректировка) масштабируются эффективные инструменты, оптимизируются неэффективные; при выявлении несоответствия ИСМЦ < 50% пересматривается сам набор метрик. Цикличность алгоритма обеспечивает накопление управленческих знаний и снижает вероятность повторения методологических ошибок.
Таблица 4
Сравнение алгоритма ЦМАКК с фреймворками SOSTAC и RACE
|
Характеристика |
SOSTAC |
RACE |
ЦМАКК |
|
Этап выбора метрик |
Control (6-й шаг) |
Подразумевается, не формализован |
Выделен как 2-й самостоятельный этап |
|
Инструмент выбора показателей |
Отсутствует |
Отсутствует |
Матрица «Цель × Воронка × Метрика» |
|
Триггеры перехода |
Не описаны |
Не описаны |
Определены для каждого этапа |
|
Проверка корректности показателей |
Отсутствует |
Отсутствует |
Индекс ИСМЦ |
|
Привязка к контексту Российской Федерации |
Западная модель |
Западная модель |
Бенчмарки по российскому рынку |
Источник: составлено автором на основе [4, 5].
Предложенная матрица метрик и алгоритм ЦМАКК задают систему выбора показателей, однако не отвечают на вопрос: насколько корректна та система метрик, которую компания уже использует? На практике набор показателей нередко формируется по инерции – из предыдущих кампаний, шаблонов агентств или возможностей рекламного кабинета – без явной привязки к цели конкретной активации. Для диагностики подобных ситуаций предлагается авторский индекс соответствия метрик цели кампании (ИСМЦ).
Индекс соответствия метрик цели кампании применяется на двух этапах алгоритма ЦМАКК: на этапе 2 (Метрики) – для предварительной проверки сформированной системы показателей до запуска кампании, и на этапе 4 (Комплексный анализ) – для ретроспективной оценки корректности измерения завершённой кампании. Расчёт основан на сопоставлении двух множеств: фактически применяемых метрик (M_факт) и рекомендованных матрицей для соответствующей цели (M_рек).
ИСМЦ = (|M_факт ∩ M_рек| / |M_факт|) × 100%
где |M_факт ∩ M_рек| – количество метрик из фактически используемых, входящих в рекомендованный набор; |M_факт| – общее количество фактически используемых метрик. В представленной версии все метрики учитываются с равными весами – допустимое упрощение для диагностического инструмента первого уровня. В дальнейшем методика может быть расширена за счёт введения дифференцированных весов для базовых и вспомогательных метрик, однако это требует отдельного эмпирического обоснования.
Таблица 5
Интерпретация значений индекса соответствия метрик цели кампании (ИСМЦ)
|
Значение ИСМЦ |
Зона |
Интерпретация |
|
75–100% |
Зелёная (соответствие) |
Система показателей адекватна цели кампании; результаты анализа методологически корректны |
|
50–74% |
Жёлтая (частичное соответствие) |
Часть метрик нерелевантна; возможно искажение выводов; рекомендуется пересмотреть вспомогательные показатели |
|
< 50% |
Красная (несоответствие) |
Преобладающая часть метрик не соответствует цели; система показателей требует пересмотра |
Источник: составлено автором.
Интерпретационные зоны ИСМЦ установлены исходя из следующей логики. Порог 75% соответствует допустимой доле нерелевантных метрик не более 25%, что согласуется с принципом Парето применительно к аналитическим системам: незначительная доля избыточных показателей не искажает итоговый вывод. Порог 50% выбран как граница, при пересечении которой нерелевантные метрики составляют большинство системы показателей, что принципиально меняет интерпретацию результатов кампании. Данные пороги носят диагностический характер и подлежат уточнению в ходе эмпирической верификации на реальных данных (табл. 5).
Сценарий A. FMCG-бренд запускает охватную видеокампанию с целью увеличения знания бренда. Фактически используемые метрики: ROI, CPA, CR, CTR, Reach. По матрице для цели «охват и узнаваемость / attention» рекомендованы базовые метрики: reach, Impressions, CPM, Frequency; вспомогательные: VTR, Brand Lift, Ad Recall. ИСМЦ_а = 1/5 × 100% = 20% – красная зона. Из пяти используемых метрик лишь одна соответствует цели кампании. Оценка охватной кампании через ROI и CPA методологически некорректна: активность с высоким Brand Lift будет признана «неэффективной» исключительно из-за отсутствия краткосрочного роста продаж.
Сценарий Б. B2B-компания запускает таргетированную рекламу для сбора заявок на демонстрацию продукта. Используемые метрики: CPL, CR, CTR, CAC, ER. По матрице для цели «конверсия / action» рекомендованы: CR, CPA, CPL, CAC, Revenue Per Visit, CPC, CPO, ROAS. ИСМЦ_б = 4/5 × 100% = 80% – зелёная зона. Система показателей в целом корректна. Присутствие коэффициента вовлечённости как дополнительного показателя не искажает оценку, но не должно подменять базовые конверсионные метрики.
Сценарий В. Розничная сеть запускает email-кампанию для удержания действующих клиентов и стимулирования повторных покупок. Используемые метрики: Open Rate, CTR по письму, выручка за период. По матрице для цели «удержание и лояльность / post-action» рекомендованы базовые метрики: Repeat Purchase Rate, CLV, Retention Rate, NPS; вспомогательные: Open Rate, Email CTR, Churn Rate. ИСМЦ_в = 2/3 × 100% = 67% – жёлтая зона. Два из трёх применяемых показателей входят в рекомендованный набор (Open Rate и Email CTR), однако ключевые метрики удержания – Repeat Purchase Rate и CLV – отсутствуют. Выручка за период не является специфическим показателем лояльности: она не позволяет разграничить вклад кампании и органических повторных покупок. Рекомендуется дополнить систему показателей метриками Repeat Purchase Rte и Retention Rate.
Предложенная методология имеет ряд ограничений. Матрица метрик и интерпретационные зоны ИСМЦ сформированы на основе систематизации литературных источников и модельных сценариев, а не широкой эмпирической проверки на данных компаний. Использованные бенчмарки носят ориентировочный характер и могут существенно варьироваться в зависимости от отрасли, масштаба бизнеса, платформы и качества настройки аналитики. ИСМЦ оценивает формальное соответствие набора метрик цели, но не учитывает качество исходных данных, корректность атрибуции и полноту трекинга. Перечисленные ограничения определяют приоритетные направления дальнейших исследований.
Заключение
Сравнительный анализ рассмотренных подходов – ориентированного на ключевые показатели результативности, фреймворковых моделей SOSTAC и RACE, а также комплексной качественно-количественной методики – выявил общий методологический дефицит: ни один из них не формализует выбор системы метрик как самостоятельный этап, предшествующий запуску кампании, вследствие чего ключевые показатели эффективности определяются по умолчанию на основе доступных опций рекламных платформ или по аналогии с предшествующими активациями – без содержательной привязки к цели кампании и целевому этапу воронки. Для устранения данного ограничения разработана матрица метрик, обеспечивающая структурированное соответствие между целью кампании, этапом воронки и рекомендуемым набором базовых и вспомогательных показателей для пяти типовых сценариев; матрица дополнена ориентировочными бенчмарками по российскому рынку и перечнем типичных ошибок выбора показателей.
Алгоритм ЦМАКК отличается от существующих фреймворков тремя структурными элементами: выделением этапа выбора метрик в самостоятельную формализованную процедуру, введением триггеров перехода между этапами и встроенным механизмом ревизии системы показателей по итогам каждого цикла. В качестве диагностического инструмента разработан ИСМЦ, количественно оценивающий методологическую корректность применяемой системы показателей; апробация на трёх модельных сценариях показала его диагностический потенциал – от критического несоответствия (ИСМЦ = 20% для имиджевой кампании, оцениваемой через ROI и CPA) до частичных ошибок (ИСМЦ = 67% при отсутствии пожизненной ценности клиента и коэффициента повторных покупок в кампании по удержанию). Практическая значимость инструментария определяется его масштабируемостью – от матрицы метрик для малого и среднего бизнеса до полного развёртывания ЦМАКК в корпоративных аналитических системах; перспективными направлениями развития являются эмпирическая верификация на реальных данных российских компаний и разработка автоматизированных инструментов расчёта ИСМЦ.
Конфликт интересов
Финансирование
Библиографическая ссылка
Филиппов И.Д. АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2026. № 5. С. 95-102;URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=4525 (дата обращения: 13.06.2026).
DOI: https://doi.org/10.17513/vaael.4525