Инкрементальный ROMI performance-кампаний в 2026: как измерить и избежать каннибализации

Инкрементальный ROMI – это ключевая метрика для оценки истинной эффективности рекламных кампаний, позволяющая измерить чистый прирост продаж, который не произошел бы без рекламы. Правильное измерение инкрементальности помогает избежать каннибализации продаж, когда рекламный бюджет расходуется на привлечение клиентов, которые и так совершили бы покупку. Фокус на инкрементальности позволяет оптимизировать рекламные расходы и направлять бюджет только на те активности, что действительно генерируют дополнительную выручку, а не просто перераспределяют уже существующий спрос. В 2026 году это становится особенно актуально, когда конкуренция за внимание пользователя и высокая стоимость трафика требуют предельной точности в оценке каждой инвестиции в маркетинг.

Почему стандартный ROMI обманывает, или Что такое каннибализация продаж

Стандартный Return on Marketing Investment (ROMI) рассчитывается как отношение прибыли от маркетинговых затрат к самим затратам. Формула проста: (Доходы от маркетинга - Маркетинговые затраты) / Маркетинговые затраты * 100%. Эта метрика, безусловно, полезна для общей оценки рентабельности. Однако она имеет существенный недостаток: стандартный ROMI не различает, какие продажи произошли исключительно благодаря рекламной кампании, а какие случились бы в любом случае, без какого-либо воздействия маркетинга. В этом и кроется проблема каннибализации.

Каннибализация продаж возникает, когда одна маркетинговая активность или продукт «съедает» продажи другой, или, что чаще всего бывает в перформанс-маркетинге, когда платная реклама привлекает клиентов, которые и так пришли бы на сайт органически, по прямому заходу или через другие бесплатные каналы. Например, вы запускаете контекстную рекламу по брендовым запросам. Пользователь, уже знакомый с вашим брендом, вводит его название в поисковик. Если он видит вашу рекламу и кликает по ней, то формально это засчитывается как конверсия с платного канала. Но разве он не пришел бы к вам на сайт, кликнув по органической ссылке, которая, скорее всего, находится на первом месте? Скорее всего, пришел бы. В этом случае рекламный бюджет потрачен впустую на уже сформированный спрос, а ROMI по этому каналу будет выглядеть завышенным.

Подобная ситуация часто наблюдается в ретаргетинговых кампаниях. Если пользователь уже добавил товар в корзину, но не оформил заказ, и вы показываете ему ретаргетинг, то часть этих пользователей, возможно, вернулась бы и завершила покупку самостоятельно. Без измерения инкрементальности вы не сможете понять, какой процент этих конверсий действительно стимулирован рекламой, а какой является естественным завершением воронки. Результат — переплата за лояльных клиентов и неэффективное использование бюджета.

Наш главный враг в маркетинге — это не конкуренты, а иллюзия эффективности. Когда мы не измеряем чистый вклад каждой инвестиции, мы рискуем тратить деньги на перераспределение, а не на реальный рост.

— Алексей Иванов, директор по маркетингу крупной e-commerce платформы

Инкрементальность маркетинга: основа чистого эффекта

Инкрементальность маркетинга — это принцип, согласно которому ценность каждой рекламной активности должна оцениваться по ее способности генерировать чистый, дополнительный эффект, который не был бы достигнут без нее. Иными словами, мы ищем тот «прирост», который возникает именно благодаря нашим усилиям, а не является частью фонового органического спроса или естественной конвертации уже заинтересованной аудитории. Измерение инкрементальности позволяет отсечь «паразитные» конверсии, которые завышают показатели эффективности и уводят в сторону от верных управленческих решений.

Почему инкрементальность критична для принятия решений о бюджете? Если вы оптимизируете кампании по стандартному ROMI или CPA, не учитывая каннибализацию, вы можете сократить инвестиции в каналы, которые дают настоящий, пусть и не всегда очевидный, прирост, и, наоборот, увеличить расходы на те, что просто перехватывают уже сформированный спрос. Это приводит к раздуванию маркетингового бюджета без соразмерного увеличения выручки, а иногда и к стагнации или даже падению общего объема продаж. Чтобы принимать по-настоящему эффективные решения, мы должны точно знать, сколько денег приносит каждый рекламный рубль в чистом виде.

Рассмотрим каналы, где риск каннибализации особенно высок. Это, прежде всего, контекстная реклама по брендовым запросам и запросам с высокой степенью коммерческого намерения. Также высок риск в ретаргетинговых кампаниях и динамическом ретаргетинге, направленных на пользователей, уже знакомых с продуктом или брендом. Любые активности, ориентированные на «теплый» трафик, должны проходить проверку на инкрементальность. Это не значит, что от них нужно отказываться, но подход к оценке их эффективности должен быть более глубоким.

Методы измерения инкрементального ROMI в 2026 году

Измерение инкрементального ROMI требует иного подхода, чем традиционный сбор данных. Здесь мы говорим о создании контролируемых условий, которые позволяют вычленить чистый эффект от рекламного воздействия. В 2026 году существует несколько основных методов, которые активно применяются в performance-маркетинге.

A/B-тестирование с контрольными группами

Это золотой стандарт в измерении инкрементальности. Принцип работы прост: мы случайным образом разделяем нашу целевую аудиторию на две группы — тестовую и контрольную. Тестовой группе показывается реклама, контрольной – нет. Затем сравниваются ключевые метрики (например, конверсии, выручка, LTV) между этими группами. Разница в показателях и будет чистым инкрементальным эффектом от рекламной кампании. Важно, чтобы группы были максимально однородными и достаточно большими для достижения статистической значимости результатов.

Техническая реализация A/B-тестов может быть разной. Самый надежный, но сложный – гео-эксперименты, когда реклама запускается в одних географических регионах и отключается в других. Этот метод позволяет минимизировать пересечение аудиторий. Также используются cookie-based или user-id based подходы, когда пользователей случайным образом делят на группы на уровне устройств или авторизованных аккаунтов. Однако в условиях растущих ограничений на использование cookies и усиления конфиденциальности данных, гео-эксперименты часто становятся более предпочтительным методом, особенно для крупных брендов.

Для расчета инкрементального ROMI через A/B-тест нам потребуются следующие данные: выручка тестовой группы, выручка контрольной группы, количество пользователей в каждой группе, и рекламный бюджет кампании. Представим, что мы проводим эксперимент для ретаргетинговой кампании.

Исходные данные для примера:

• Общий рекламный бюджет на кампанию: 500 000 рублей.
• Тестовая группа: 50 000 уникальных пользователей, которым показывали рекламу. Выручка от них: 3 500 000 рублей.
• Контрольная группа: 50 000 уникальных пользователей, которым рекламу не показывали. Выручка от них: 2 500 000 рублей.

1. Рассчитываем среднюю выручку на пользователя для каждой группы:

Средняя выручка (тестовая) = 3 500 000 руб. / 50 000 пользователей = 70 руб/пользователь.

Средняя выручка (контрольная) = 2 500 000 руб. / 50 000 пользователей = 50 руб/пользователь.

2. Находим инкрементальную выручку на пользователя:

Инкрементальная выручка на пользователя = 70 руб. - 50 руб. = 20 руб/пользователь.

3. Рассчитываем общую инкрементальную выручку, полученную благодаря кампании, применив инкрементальную выручку на пользователя ко всей тестовой группе:

Общая инкрементальная выручка = 20 руб/пользователь * 50 000 пользователей = 1 000 000 рублей.

4. И наконец, инкрементальный ROMI:

Инкрементальный ROMI = (1 000 000 руб. / 500 000 руб.) * 100% = 200%.

Это означает, что каждый вложенный рубль принес 2 рубля чистой дополнительной выручки, которая не была бы получена без этой кампании. Если бы мы ориентировались только на общий ROMI, который был бы 3 500 000 / 500 000 = 700%, то приняли бы неверное решение о гиперэффективности кампании.

Анализ временных рядов и причинно-следственных связей

В случаях, когда полноценное A/B-тестирование невозможно или слишком дорого (например, для медийных кампаний с огромным охватом), можно применять статистические методы анализа временных рядов. Суть метода заключается в выявлении корреляции между изменениями в рекламных затратах и изменениями в ключевых бизнес-метриках (продажи, трафик) с учетом временных задержек и других факторов. Моделирование помогает понять, как изменение бюджета в определенном канале влияет на продажи, исключая влияние других факторов.

Для этого используются различные эконометрические модели, такие как модели авторегрессии с интегрированными скользящими средними (ARIMA) или более сложные модели причинности (например, анализ Грейнджера). Они позволяют не просто увидеть, что рост бюджета совпал с ростом продаж, но и с определенной долей вероятности сказать, что рост бюджета вызвал рост продаж, а не наоборот. Ограничениями метода являются сложность изолирования всех факторов, включая внешние (сезонность, действия конкурентов, макроэкономика), и потребность в больших объемах исторических данных.

Медиамикс-моделирование (MMM)

Медиамикс-моделирование — это комплексный статистический подход, который оценивает вклад каждого маркетингового канала (и немаркетинговых факторов) в общие бизнес-результаты. MMM позволяет понять, как изменения в бюджетах различных каналов влияют на продажи, бренд-метрики или другие KPI. Модель учитывает множество переменных: рекламные бюджеты по каналам, сезонность, промо-акции, макроэкономические факторы, действия конкурентов и даже погодные условия.

Результатом MMM является оценка инкрементального вклада каждого канала. Вы получаете не просто, сколько продаж было приписано каналу, а сколько продаж он реально принес дополнительно к базовому уровню. Это позволяет более эффективно перераспределять бюджеты между каналами. Однако MMM — это долгосрочный инструмент, который требует большого объема исторических данных (от 2-3 лет), серьезной математической экспертизы и значительных инвестиций в разработку или покупку. В 2026 году платформы для автоматизированного MMM становятся более доступными, но все равно требуют глубокого понимания данных и бизнес-контекста.

Оценка органического эффекта от платной рекламы (incrementality studies)

Этот подход часто используется для измерения влияния платной рекламы на органический трафик и прямые заходы. Суть в том, чтобы на короткий период (например, на несколько дней или неделю) отключить определенные платные кампании (или сократить бюджет) в выбранных регионах или на сегментах аудитории. Затем анализируется, насколько упал органический трафик или прямые заходы в этих группах по сравнению с контрольными группами, где кампании продолжались в обычном режиме. Если падение значительно, это указывает на то, что платная реклама косвенно стимулировала органический спрос.

Недостаток такого метода — риски для бизнеса. Отключение даже части кампаний может привести к прямым потерям продаж. Поэтому такие эксперименты проводятся осторожно, на небольшой аудитории или в наименее критичные периоды. Также важно учитывать, что органический эффект может быть отложенным, и краткосрочное отключение не всегда покажет полную картину.

Практический кейс: Измерение инкрементального ROMI в e-commerce

Представьте онлайн-магазин электроники «Техномир». В 2026 году «Техномир» активно инвестирует в контекстную рекламу. По данным стандартной аналитики, кампании по брендовым запросам и общим категорийным запросам (например, «купить ноутбук», «смартфон недорого») показывают высокий ROMI. Однако общие продажи растут не так быстро, как увеличивается рекламный бюджет, и руководство подозревает каннибализацию, особенно по брендовому трафику.

Цель: измерить инкрементальный ROMI для кампаний по брендовым запросам, чтобы понять, сколько чистого дополнительного дохода они приносят, и не перехватывают ли они органический трафик. Решено провести гео-эксперимент, который является наиболее чистым методом для данной задачи.

Методика: Выделяем 5 крупных городов России со схожими демографическими и потребительскими характеристиками в качестве контрольной группы, и 10 городов — в качестве тестовой. В контрольной группе на 3 недели полностью отключаются все платные кампании по брендовым запросам («Техномир», «магазин Техномир», «техномир ру»). В тестовой группе эти кампании продолжают работать в обычном режиме. Мы собираем данные по выручке и количеству уникальных посетителей в каждой группе.

Исходные данные после 3 недель эксперимента:

• Рекламный бюджет на брендовые кампании за период эксперимента (только для тестовой группы): 280 000 рублей.
• Тестовая группа (10 городов): 250 000 уникальных посетителей. Общая выручка: 8 750 000 рублей.
• Контрольная группа (5 городов): 120 000 уникальных посетителей. Общая выручка (без платной брендовой рекламы): 3 600 000 рублей.

Процесс расчета:

1. Рассчитываем среднюю выручку на уникального посетителя для каждой группы:

Средняя выручка на посетителя (тестовая группа) = 8 750 000 руб. / 250 000 = 35 руб/посетитель.

Средняя выручка на посетителя (контрольная группа) = 3 600 000 руб. / 120 000 = 30 руб/посетитель.

2. Определяем инкрементальный прирост выручки на посетителя:

Инкрементальная выручка на посетителя = 35 руб. - 30 руб. = 5 руб/посетитель.

3. Пересчитываем инкрементальную выручку на всю аудиторию тестовой группы, на которую приходилась рекламная кампания:

Общая инкрементальная выручка = 5 руб/посетитель * 250 000 посетителей = 1 250 000 рублей.

4. Рассчитываем инкрементальный ROMI:

Инкрементальный ROMI = (1 250 000 руб. / 280 000 руб.) * 100% = 446.4%.

Выводы для «Техномира»: Хотя стандартный ROMI по данным систем (который бы показывал 8 750 000 / 280 000 = 3125%) казался невероятно высоким, инкрементальный ROMI в 446.4% гораздо реалистичнее. Он означает, что каждый вложенный рубль в брендовую рекламу принес 4.46 рубля чистого дополнительного дохода, который не был бы получен, если бы пользователи просто перешли по органической ссылке. Это все еще хороший показатель, подтверждающий, что даже по брендовым запросам платная реклама приносит дополнительный эффект. Без этого эксперимента можно было бы ошибочно решить, что вся выручка, приписываемая брендовым кампаниям, является чистым приростом, или, наоборот, что кампания неэффективна, если бы инкрементальный ROMI оказался близок к 100% или ниже. Результаты этого теста позволяют «Техномиру» уверенно продолжать инвестировать в брендовую контекстную рекламу.

Как избежать каннибализации продаж: практические шаги

Предотвращение каннибализации – это не только про измерение, но и про проактивные стратегии. Есть несколько ключевых подходов, которые помогают минимизировать расходы на уже сформированный спрос и максимизировать чистый прирост.

• Сегментация аудитории и исключения. Самый прямой путь – исключать из рекламных кампаний тех, кто уже является вашим клиентом или находится на финальной стадии воронки. Используйте данные из CRM и CDP-систем для создания исключающих списков. Например, в ретаргетинговых кампаниях исключайте тех, кто совершил покупку в последние 30-60 дней. Это позволяет сосредоточить бюджет на привлечении новых клиентов или реактивации «спящих», а не на тех, кто и так лоялен.
• Использование минус-слов. В контекстной рекламе крайне важно использовать минус-слова для брендовых запросов в общих категорийных кампаниях. Если у вас есть отдельная кампания на бренд, убедитесь, что ваши небрендовые кампании не показываются по брендовым запросам, чтобы избежать внутренней конкуренции и повышения стоимости клика.
• Дифференциация рекламных предложений. Создавайте уникальные УТП и креативы для разных сегментов аудитории и разных этапов воронки. Пользователю, который ищет «купить ноутбук», предложите акцию для первой покупки, а тому, кто уже был на сайте и просматривал конкретную модель, покажите объявление с напоминанием о просмотренном товаре и дополнительными преимуществами или скидкой. Это позволяет сделать рекламу более релевантной и инкрементальной.
• Работа с воронкой продаж. Переключайте фокус с нижних этапов воронки, где риск каннибализации выше (пользователь уже готов купить), на верхние и средние. Инвестируйте в медийные кампании, контент-маркетинг, PR, которые формируют спрос и работают на узнаваемость бренда, создавая новую аудиторию. Эти каналы гораздо более инкрементальны, хотя их эффект сложнее измерить напрямую.
• Постоянное тестирование гипотез. Запускайте небольшие контролируемые эксперименты по изменению бюджетов, таргетингов, креативов. Каждая гипотеза должна быть сформулирована так, чтобы можно было измерить ее инкрементальный эффект, а не просто общий результат.
• Мультиканальный подход и синергия. Разрабатывайте стратегии, где каналы не конкурируют, а дополняют друг друга. Например, медийная реклама формирует спрос, контекстная его перехватывает, а email-маркетинг поддерживает лояльность. Сквозная аналитика и инструменты атрибуции, хоть и не идеальные, но помогают увидеть взаимосвязи и оптимизировать синергетический эффект.

Особенности измерения инкрементальности в разных каналах

Каждый рекламный канал имеет свою специфику, которая влияет на методы измерения инкрементальности и потенциальные риски каннибализации. Разбираться в этих нюансах крайне важно для точной оценки.

Контекстная реклама

В контекстной рекламе каннибализация наиболее выражена. Основные точки риска: брендовые запросы, общие коммерческие запросы и ретаргетинг. Для брендовых запросов часто проводится проверка на «эффект первой позиции». Если ваш сайт занимает первое место в органической выдаче, то платная реклама по этому запросу может иметь низкую инкрементальность. Для измерения здесь лучше всего подходят гео-эксперименты или краткосрочное отключение кампаний. Для ретаргетинга и общих запросов эффективны A/B-тесты с контрольными группами, где часть аудитории исключается из показа рекламы.

Таргетированная реклама

Таргетированная реклама предоставляет широкие возможности для точной сегментации аудитории, что снижает риск каннибализации, если таргетинг настроен правильно (например, на новую аудиторию или на «холодные» сегменты). Однако при работе с look-alike или широкими таргетингами всегда есть риск охватить уже лояльную аудиторию. Измерение инкрементальности здесь также проводится через A/B-тесты, где контрольная группа не видит рекламы. Сложность в том, что платформы могут не давать возможности полностью исключить показ рекламы определенной группе, но можно использовать стратегии «нулевой ставки» или очень низких ставок для контрольной группы.

Медийная реклама

Медийная реклама (баннеры, видео) преимущественно работает на верхних этапах воронки, формируя спрос и узнаваемость. Ее инкрементальность, как правило, выше, поскольку она нацелена на новую, незнакомую с брендом аудиторию. Однако ее эффект часто отсрочен и может проявляться в росте органического трафика, прямых заходов, брендовых запросов в поиске. Для измерения инкрементальности медийной рекламы наиболее подходят MMM-моделирование и incrementality studies (краткосрочное отключение кампаний для замера падения органики), а также post-view-анализ, с осторожным отношением к прямым конверсиям.

Email-маркетинг и CRM-кампании

Это каналы с самым высоким риском каннибализации, поскольку вы работаете с уже сформированной, лояльной базой. Отправка рассылки со скидкой для тех, кто и так готов был купить по полной цене, — классический пример каннибализации. Здесь инкрементальность измеряется через A/B-тестирование: части базы отправляется email, части — нет, и сравнивается выручка. Фокус должен быть не просто на продажах, а на увеличении LTV (Lifetime Value), реактивации «спящих» клиентов или кросс-продажах.

Технологии и инструменты для измерения инкрементальности

В 2026 году маркетологи имеют доступ к широкому арсеналу инструментов, которые помогают в измерении инкрементальности. Они значительно упрощают сбор данных, сегментацию и проведение экспериментов.

• CDP-платформы (Customer Data Platform). CDP позволяют агрегировать и унифицировать данные о клиентах из всех источников (онлайн, офлайн, CRM). Это дает возможность строить глубокие сегменты аудитории и эффективно управлять исключающими списками для рекламных кампаний, что критически важно для предотвращения каннибализации и проведения инкрементальных тестов.
• Системы сквозной аналитики. Эти платформы собирают данные со всех рекламных каналов, сайта, CRM и коллтрекинга, объединяя их в единую воронку. Хотя стандартная сквозная аналитика напрямую не измеряет инкрементальность, она дает базовые данные для дальнейшего анализа и помогает выявить аномалии, указывающие на потенциальную каннибализацию.
• Инструменты для A/B-тестирования. Помимо нативных инструментов в рекламных кабинетах (например, Google Ads Experiments, VK Реклама A/B-тесты), существуют специализированные платформы (например, VWO, Optimizely, или внутренние разработки). Они позволяют создавать тестовые и контрольные группы, распределять трафик и статистически значимо оценивать результаты. Важно убедиться, что эти инструменты могут работать с кросс-канальными данными.
• Платформы для медиамикс-моделирования (MMM). Для крупных компаний с большими бюджетами и сложным медиамиксом все более востребованы готовые решения для MMM или специализированные аналитические агентства. В 2026 году развиваются и более доступные облачные сервисы, предлагающие упрощенные MMM-модели на основе ИИ, что расширяет круг компаний, способных их применять.
• Атрибуция на основе данных (Data-Driven Attribution). Хотя модели атрибуции сами по себе не являются инструментом измерения инкрементальности, они помогают более справедливо распределить ценность конверсии между касаниями. Модели DDA, основанные на машинном обучении, могут учесть нелинейные зависимости и косвенное влияние каналов, что дает более точную картину, чем классическая last-click. Это не измеряет чистый прирост, но позволяет лучше понять, как каналы взаимодействуют друг с другом.

Вызовы и ограничения

Измерение инкрементального ROMI – это не панацея и не легкий путь. С ним сопряжены определенные вызовы и ограничения, о которых следует помнить.

Первое – это сложность полного изолирования факторов. В реальном мире на продажи влияет множество переменных: сезонность, праздники, акции конкурентов, новости, экономические события. Полностью исключить их влияние в ходе эксперимента практически невозможно. Ваша задача – минимизировать их воздействие, выбирая однородные контрольные группы и короткие периоды тестирования.

Второе – требования к объему данных и статистической значимости. Для получения надежных результатов необходимы большие объемы данных и достаточное количество конверсий. Малый бизнес с небольшим количеством транзакций может столкнуться с трудностями в проведении статистически значимых A/B-тестов. Недостаточный объем данных может привести к ложным выводам и неправильным управленческим решениям. Всегда проверяйте статистическую значимость ваших экспериментов, чтобы не принять случайность за закономерность.

Третье – стоимость и время на проведение экспериментов. Настройка и запуск контролируемых тестов требует времени, ресурсов (как человеческих, так и финансовых) и определенной технической инфраструктуры. Отключение части кампаний или тестирование на ограниченной аудитории может привести к краткосрочным потерям выручки. Поэтому важно приоритизировать эксперименты и фокусироваться на тех, что имеют наибольший потенциал для оптимизации бюджета.

Наконец, четвертое – необходимость изменения мышления команды. Переход от оценки по стандартному ROMI к инкрементальному требует не только технических навыков, но и культурных изменений в команде. Важно донести до всех, почему чистый эффект важнее валового, и как это влияет на общие бизнес-цели. Иначе можно столкнуться с сопротивлением и недопониманием, ведь показатели могут казаться «хуже», чем раньше, хотя на самом деле они просто стали честнее.

Инкрементальность – это не просто метрика. Это философия принятия решений. Она заставляет нас постоянно сомневаться в очевидном и искать истинный, а не мнимый вклад каждой нашей активности.

— Денис Орлов, перформанс-маркетолог

Ключевые выводы и рекомендации перформанс-маркетолога

В 2026 году, когда каждый рубль бюджета должен приносить максимальную отдачу, игнорировать инкрементальный ROMI просто недопустимо. Чтобы ваш performance-маркетинг работал по-настоящему эффективно и не «сжигал» бюджет на каннибализацию, придерживайтесь следующих принципов:

1. 1.Начните с гипотез о каннибализации. Проанализируйте свои кампании: где есть пересечения с органическим трафиком, где вы таргетируетесь на «теплых» клиентов. Сформулируйте, где вы можете тратить деньги на продажи, которые произошли бы и без рекламы.
2. 2.Приоритизируйте каналы для тестирования. Невозможно измерить инкрементальность везде и сразу. Начните с каналов с высоким бюджетом и потенциально высоким риском каннибализации — это брендовый поиск, ретаргетинг, и кампании на лояльную аудиторию.
3. 3.Используйте контрольные группы для измерения чистого эффекта. A/B-тесты, гео-эксперименты – это ваш основной инструмент. Убедитесь, что группы достаточно большие и однородные для получения статистически значимых результатов.
4. 4.Не бойтесь отключать часть кампаний для замера истинного прироста. Это рискованно, но часто это единственный способ увидеть реальное положение дел. Планируйте такие эксперименты тщательно, на ограниченный период и в наименее критичных сегментах.
5. 5.Инвестируйте в сквозную аналитику и CDP. Эти инструменты дадут вам единую картину данных о клиентах и их взаимодействиях, что является фундаментом для любых инкрементальных измерений и сегментации.
6. 6.Пересматривайте стратегии на основе инкрементальных данных. Результаты тестов должны приводить к реальным изменениям: перераспределению бюджета, корректировке таргетинга, изменению УТП. Не держитесь за старые стратегии, если новые данные показывают их неэффективность.
7. 7.Фокусируйтесь на LTV, а не только на CPA. Чистый инкрементальный ROMI в идеале должен коррелировать с ростом LTV. Если вы привлекаете новых клиентов, которые остаются с вами надолго, это более ценно, чем разовые продажи, даже если CPA по ним выше.