Измерение ROMI и допустимой стоимости лида в каналах, где прямая атрибуция невозможна, требует комплексного подхода, включающего мульти-тач модели, инкрементальное тестирование и анализ прокси-метрик. Эти методы позволяют объективно оценить вклад медийной и контентной рекламы в общие продажи, распределить бюджет и оптимизировать маркетинговые инвестиции в 2026 году.
Измерить рентабельность маркетинговых инвестиций (ROMI) и определить допустимую стоимость лида (CPA) в каналах, не дающих прямых конверсий — таких как медийная реклама, контент-маркетинг или инфлюенсеры — это задача нетривиальная. Она требует выхода за рамки модели «последнего клика» и применения комплексных подходов. В 2026 году, когда потребительский путь становится всё более сложным и многоканальным, для объективной оценки приходится использовать мульти-тач модели атрибуции, проводить инкрементальные тесты и анализировать прокси-метрики, чтобы точно рассчитать вклад каждого касания в итоговую продажу и эффективно управлять бюджетом.
Суть проблемы в том, что не все маркетинговые активности направлены на немедленную конверсию. Значительная часть каналов — медийная реклама, контент-маркетинг, PR-кампании, сотрудничество с инфлюенсерами — работают на верхних и средних этапах воронки продаж. Их основная задача — формирование узнаваемости, стимулирование спроса, построение доверия, просвещение аудитории. Эти активности создают первые касания, которые, хоть и не приводят к покупке напрямую, закладывают основу для будущих конверсий в других каналах.
Модель атрибуции «по последнему клику», которая долгое время была стандартом де-факто, присваивает 100% ценности конверсии последнему источнику, с которого пользователь перешёл перед покупкой. Это удобно и просто, но категорически не отражает реальную картину. Если клиент увидел баннер, прочитал статью в блоге, потом подписался на рассылку, а купил, кликнув по контекстной рекламе, то «последний клик» отдаст всю заслугу контексту. При этом баннер и статья сыграли ключевую роль в формировании потребности и доверия, без которых контекстная реклама могла бы и не сработать. Такой подход приводит к недооценке инвестиций в верхние этапы воронки и перекосу бюджета в сторону исключительно перформанс-каналов.
Представьте цикл принятия решения о покупке сложного B2B-продукта или дорогостоящей услуги. Он может занимать месяцы. За это время пользователь взаимодействует с десятками различных источников: видит рекламу в отраслевых медиа, скачивает отчёт из блога компании, смотрит вебинар, читает посты инфлюенсеров, участвует в форумах. Если мы будем учитывать только последний клик по объявлению, ведущему на страницу заказа, мы упускаем весь путь клиента, который привёл его к этому решению. В 2026 году, с ростом сложности медиапространства, игнорирование этих «непрямых» касаний становится слишком дорогой ошибкой для бизнеса.
Для адекватной оценки вклада каждого канала нужны более сложные и продуманные подходы, чем простая фиксация последнего перехода. Мы должны понимать, как различные маркетинговые активности взаимодействуют друг с другом и влияют на пользователя на разных этапах его пути.
Чтобы отойти от «последнего клика», используются мульти-тач модели атрибуции. Они распределяют ценность конверсии между всеми точками касания на пути клиента. Вот некоторые из них:
Внедрение таких моделей требует наличия сквозной аналитики и качественных данных. Системы, как Google Analytics 4, Яндекс Метрика, Amplitude, и различные BI-платформы, предоставляют инструментарий для настройки и анализа различных моделей атрибуции. Без этих данных любые расчёты будут лишь предположениями.
Когда прямая атрибуция затруднена, мы можем использовать косвенные показатели, или прокси-метрики. Это те метрики, которые не являются напрямую доходом, но сильно коррелируют с ним и показывают прогресс пользователя по воронке. Важно понимать, какие прокси-метрики использовать для каждого канала и каждого этапа воронки.
Ключевая задача — установить связь между этими прокси-метриками и конечными бизнес-показателями. Для этого можно применять корреляционный анализ. Например, если ежемесячный рост количества скачиваний ваших white papers на 10% стабильно приводит к увеличению числа квалифицированных лидов на 5%, вы можете использовать эту зависимость для прогнозирования и оценки эффективности контент-маркетинга.
Инкрементальность — это один из самых надёжных способов понять истинный вклад маркетингового канала. Она показывает, какой объём продаж или конверсий произошёл бы только благодаря вашей рекламе, и что было бы получено и без неё. Если говорить проще, инкрементальность отвечает на вопрос: «Что случится, если мы отключим этот канал или наоборот, увеличим в него инвестиции?».
Основной принцип инкрементального тестирования заключается в сравнении контрольной и тестовой групп. Контрольная группа не подвергается воздействию изучаемого маркетингового канала, а тестовая — подвергается. Разница в результатах между этими группами и будет инкрементальным эффектом. Примеры таких тестов:
Пример: вы запустили медийную рекламу в трёх регионах. В двух (тестовые) кампания идёт, в одном (контрольный) — нет. Сравниваете динамику брендовых запросов, прямых заходов и продаж. Если в тестовых регионах эти метрики растут значительно быстрее, чем в контрольном, вы можете обоснованно приписать этот прирост медийной кампании.
Инкрементальность — это вершина аналитики в перформанс-маркетинге. Да, это дорого и сложно, но только она даёт ответ на самый важный вопрос: действительно ли ваши инвестиции приносят дополнительный доход, а не просто перераспределяют уже существующий спрос? Без понимания инкрементальности вы работаете вслепую.
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог Rusability
Для компаний с большим объёмом данных и сложным медиамиксом регрессионный анализ и эконометрическое моделирование становятся мощными инструментами. Эти методы позволяют количественно оценить вклад каждого маркетингового канала и внешних факторов (таких как сезонность, экономические показатели, действия конкурентов) в общий объём продаж или конверсий. По сути, это математическая модель, которая объясняет, как изменения в одном наборе переменных влияют на другие переменные.
Как это работает? Вы собираете исторические данные по расходам на каждый канал, по объёму продаж, по брендовым запросам, по активности конкурентов, сезонным факторам. Затем с помощью статистических программ строите регрессионную модель. Она покажет, например, что увеличение бюджета на контент-маркетинг на 10% в среднем приводит к росту объёма продаж на 1,5% при прочих равных условиях. Это даёт возможность не только оценить текущую эффективность, но и прогнозировать результаты от будущих инвестиций.
Эконометрические модели учитывают мультиколлинеарность (когда разные каналы влияют друг на друга), запаздывающий эффект (когда реклама действует не сразу) и другие сложные зависимости. Это позволяет получить наиболее точную картину ROMI по каждому каналу, даже если прямые конверсии от него минимальны. Однако для этого требуются квалифицированные аналитики и серьёзные ресурсы на обработку данных. В 2026 году многие платформы предлагают готовые модули для подобных расчётов, что упрощает задачу даже для средних компаний.
Определение допустимой стоимости лида (CPA) для непрямых каналов — это не попытка приравнять их по эффективности к контекстной рекламе, а скорее понимание их вклада в общую экономику привлечения клиента. Мы не можем требовать от медийной рекламы такой же CPA, как от горячих лидов из поиска, но можем понять, сколько мы готовы инвестировать в эти каналы, чтобы они вносили свой вклад в общий LTV (Lifetime Value) клиента.
Начать следует с расчёта LTV клиента и желаемого ROMI для всего маркетинга. Допустим, мы хотим, чтобы каждый рубль, вложенный в маркетинг, приносил X рублей прибыли. Это позволит нам определить максимальные затраты на привлечение одного клиента (CAC — Customer Acquisition Cost).
Формула LTV может быть упрощена для общего понимания, но в реальности она гораздо глубже. Базовый вариант:
LTV = Средний чек × Количество покупок в год × Срок жизни клиента (в годах) × Маржинальность - Расходы на обслуживание клиента.
Формула ROMI:
ROMI = (Доход от инвестиций - Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг × 100%.
Представим компанию, предлагающую SaaS-сервис по подписке. Средний чек по подписке составляет 10 000 рублей в месяц. В среднем клиент пользуется сервисом 2 года. Маржинальность сервиса — 70%. Расходы на обслуживание (поддержка, инфраструктура) — 1000 рублей в месяц на клиента. Целевой ROMI для всего маркетинга — 200%.
Расчитаем LTV:
Средний доход с клиента в месяц: 10 000 руб.
Чистая прибыль с клиента в месяц (с учётом маржинальности и обслуживания): (10 000 × 0.70) - 1000 = 7000 - 1000 = 6000 руб.
LTV за 2 года: 6000 руб/мес × 24 месяца = 144 000 руб.
Теперь определим максимальный допустимый CAC (Cost of Customer Acquisition) при целевом ROMI 200% (то есть, на каждый рубль инвестиций мы хотим получить 2 рубля чистой прибыли). Это означает, что чистая прибыль должна быть в 2 раза больше затрат на маркетинг. Или, что затраты на маркетинг не должны превышать 1/3 от чистого LTV, чтобы обеспечить ROMI 200%.
Максимальный CAC = LTV / (1 + Целевой ROMI/100%) = 144 000 руб. / (1 + 200/100) = 144 000 / 3 = 48 000 руб.
Это общий максимальный бюджет на привлечение одного клиента через *все* каналы. Теперь нам нужно распределить его. Допустим, по нашей аналитике 70% клиентов приходят через прямые каналы (контекст, таргет), а 30% — через ассоциированные конверсии, где значительную роль играют непрямые каналы (контент, медийка).
Средний CAC для прямых каналов: По нашим данным, фактический CPA за лид, конвертирующийся в клиента из прямых каналов, составляет 30 000 руб. за клиента. Мы уже тратим эти деньги эффективно.
Остаток на непрямые каналы: 48 000 руб. (общий CAC) - 30 000 руб. (CAC прямых каналов) = 18 000 руб. на клиента. Эти 18 000 рублей — это та сумма, которую мы можем допустимо «приписать» непрямым каналам в рамках модели, обеспечивающей нужный ROMI. Это не значит, что CPA в контент-маркетинге должен быть 18 000 рублей за *прямой* лид. Это означает, что если непрямые каналы способствуют привлечению клиента, мы можем выделить на их долю до 18 000 рублей из общего CAC.
Как это использовать? Если контент-маркетинг, по данным мульти-тач атрибуции, способствует 30% конверсий, то при стоимости привлечения в 48 000 рублей, его «доля» составляет примерно 14 400 рублей. Если мы тратим меньше, а получаем такой же вклад, значит, канал эффективен. Если больше, нужно оптимизировать.
Рассмотрим компанию «ТехноСтандарт», которая занимается производством и продажей комплексного промышленного оборудования для крупных предприятий. Средний цикл сделки здесь составляет от 6 до 12 месяцев. Компания активно развивает контент-маркетинг: ведёт экспертный блог, выпускает исследования, проводит вебинары для инженеров и руководителей. Задача: оценить ROMI контент-маркетинга, который не даёт прямых заявок, но явно способствует продажам.
Для оценки вклада контента «ТехноСтандарт» использует сквозную аналитику, которая отслеживает путь пользователя от первого касания до сделки, а также присваивает веса каждому каналу по кастомной модели атрибуции, комбинирующей линейную и позиционную логику. Дополнительно отслеживаются прокси-метрики.
Рассчитаем количество прямых продаж, которые можно атрибутировать контенту:
Сначала рассчитаем ROMI, основываясь только на прямых конверсиях, атрибутированных контенту по последнему касанию (хотя мы знаем, что это не совсем корректно, но это база):
Чистая прибыль от прямых продаж контента: 26 000 000 руб. × 0.45 (маржинальность) = 11 700 000 руб.
ROMI (прямой) = (11 700 000 - 300 000) / 300 000 × 100% = 11 400 000 / 300 000 × 100% = 3800%.
Такой высокий ROMI говорит нам, что мы оцениваем только часть ценности контента. Он недостоверен, потому что не учитывает, что контент также является первым касанием для многих клиентов, которые конвертируются через другие каналы, и способствует закрытию сделок, инициированных иными способами. Именно здесь на помощь приходит модель атрибуции на основе данных.
«ТехноСтандарт» использует кастомную модель атрибуции, которая, помимо прямых конверсий, присваивает контент-маркетингу 25% ценности от всех ассоциированных конверсий. Предположим, общий объём продаж компании в месяц составляет 80 000 000 рублей, из которых 26 000 000 мы уже напрямую атрибутировали контенту. Оставшиеся 54 000 000 рублей приходятся на другие каналы.
Теперь рассчитаем ROMI с учётом полной атрибуции:
ROMI (скорректированный) = (17 775 000 - 300 000) / 300 000 × 100% = 17 475 000 / 300 000 × 100% = 5825%.
Даже с учётом ассоциированных конверсий, ROMI кажется очень высоким, что может быть результатом консервативной оценки бюджета или очень высокой маржинальности. Главное здесь — не абсолютные числа, а методология, которая показывает, что контент-маркетинг вносит значительно больший вклад, чем видно из прямой атрибуции.
На основании этого ROMI можно рассчитать, какой допустимый CPA за лид в непрямых каналах будет оправдан. Если мы знаем, что каждый лид, который прошёл через контент, в конечном итоге (с учётом всех ассоциированных конверсий) приводит к чистой прибыли в 17 775 000 руб. при 420 лидах, то средняя «ценность» одного лида от контента составляет 17 775 000 / 420 = 42 321 рубль. Если наш бюджет на контент (300 000 руб.) распределяется на эти 420 лидов, то «фактический» CPA составляет 300 000 / 420 = 714 руб. Это очень низкий CPA для B2B.
Однако мы помним, что контент-маркетинг не только генерирует лиды, но и поддерживает другие каналы. Мы уже определили, что максимальный CAC для бизнеса составляет 48 000 руб. И если контент-маркетинг приносит 39 500 000 руб. из 80 000 000 руб. общего дохода, то его доля в привлечении клиентов значительна. Это позволяет оправдать более высокие инвестиции, чем простой расчёт по прямым лидам, а также формировать бюджет на контент-маркетинг не по CPA, а как на стратегическую инвестицию, которая обеспечивает общий рост LTV и ROMI компании.
Контент-маркетинг в B2B — это не спринт, а марафон. Ожидать от него мгновенной окупаемости, как от контекстной рекламы, наивно. Его истинная ценность раскрывается через месяцы и годы, когда он формирует экспертный статус, доверие и стабильный поток входящих запросов, которые конвертируются в долгие и дорогие контракты.
— Марк Шафер, автор книги Content Marketing
Чтобы эффективно работать с непрямыми каналами и измерять их реальный вклад, нужно придерживаться структурированного подхода. Вот ключевые шаги, которые необходимо предпринять в 2026 году для любой компании, стремящейся к росту.
В конечном счёте, измерение ROMI в непрямых каналах сводится к пониманию целостной картины. Нельзя оценивать каждый канал в вакууме. Только видя, как они взаимодействуют и влияют на общий потребительский путь, можно принимать по-настоящему эффективные маркетинговые решения. Это требует инвестиций не только в каналы, но и в аналитику, а также готовности постоянно экспериментировать и учиться на данных.
Считает маркетинг в деньгах: ROMI, CPA, LTV. Показывает расчёты, а не обещания.
Профиль автора
Elite
Виктория Лемешева·19 мин0 
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!