Сколько стоят ваши лайки: почему маркетингу пора считать деньги

Еще несколько лет назад под маркетинговой аналитикой часто понимали довольно простой набор цифр: сколько было показов, кликов, заявок и во сколько обошелся лид. Сегодня этого уже недостаточно. Маркетологу сегодня приходится отвечать на гораздо более сложный вопрос: что именно принесло бизнесу деньги и почему?

Для меня это и есть главное изменение последних лет. Аналитика перестала быть финальным отчетом после рекламной кампании и постепенно становится инструментом принятия решений.

При этом российский бизнес пока находится на очень разном уровне зрелости. По данным НАФИ за август 2025 года, только 28% компаний используют маркетинговую аналитику и исследования. При этом 69% предпринимателей считают свой маркетинг эффективным. Получается довольно интересная ситуация: многие уверены в результате, но далеко не всегда могут подтвердить эту уверенность цифрами.

Именно поэтому я бы сегодня разделила маркетологов не на тех, кто «любит цифры», и тех, кто предпочитает креатив, а на тех, кто умеет связывать данные с бизнес-решениями, и тех, кто пока этого не делает.

От клика к полной картине

Продвинутая аналитика начинается там, где мы перестаем смотреть на рекламный канал изолированно.

Клик сам по себе ничего не говорит о бизнес-результате. Важно понимать весь путь: человек увидел публикацию или рекламу, заинтересовался, перешел на сайт или в соцсеть, оставил заявку, купил, вернулся за повторной покупкой. А дальше появляются еще более сложные вопросы: был ли этот человек готов купить и без рекламы? Повлияла ли на него конкретная кампания или одновременно с ней вышел материал у блогера? Не было ли сезонного роста спроса? Не изменили ли цены конкуренты?

Поэтому продвинутая аналитика должна учитывать не только собственные рекламные показатели, но и контекст: сезонность, акции, действия конкурентов, изменения цен, макроэкономические факторы.

Лайфхак: начните хотя бы с одного вопроса

Если компания пока не готова строить сложную аналитическую систему, я советую не пытаться сразу измерить все.

Начните с одного вопроса — какое решение мы хотим принять благодаря этим данным?

Например:

• стоит ли увеличивать бюджет на конкретный канал;
• какой канал действительно приводит клиентов;
• сколько мы можем платить за привлечение одного покупателя;
• что выгоднее: привлекать новых клиентов или возвращать существующих;
• какие PR-активности действительно приводят обращения.

От ответа на этот вопрос зависит, какие данные вам вообще нужны. Иначе есть риск собрать огромный массив цифр, который никто не использует.

От сквозной аналитики к экономическим моделям

Базовый уровень системной аналитики — сквозная аналитика. Она позволяет связать рекламные расходы, CRM и продажи в одну цепочку и увидеть экономику привлечения клиента.

Следующий уровень — маркетинг-микс-модели, или MMM. Это статистические модели, которые помогают оценить вклад разных маркетинговых каналов в продажи и отделить базовый спрос от дополнительного эффекта маркетинга.

Для бизнеса это особенно важно там, где невозможно построить простую цифровую атрибуцию.

Например, если человек увидел рекламу, перешел на сайт и купил, связать эти события относительно просто. А если он увидел публикацию о профессиональном бренде, через неделю пришел в салон и купил продукт уже там, цифровой путь практически невозможно восстановить полностью.

Приведу простой пример с бьюти-дистрибьютером: значительная часть продвижения профессиональных бьюти-брендов происходит через салоны, мастеров, образовательные мероприятия и профессиональное сообщество. Здесь нельзя оценивать эффективность только по кликам и переходам.

В этом смысле аналитика становится не просто способом «посчитать рекламу», а попыткой увидеть реальную картину влияния маркетинга на бизнес.

По данным, которые приводят Setters и Roistat, у компаний с data-driven подходом окупаемость рекламных вложений может быть в несколько раз выше, чем у тех, кто принимает решения преимущественно интуитивно. Исследование НАФИ также показывает заметную разницу в подходах: компании, использующие аналитику, чаще формируют отдельный маркетинговый бюджет и документируют маркетинговую стратегию.

Но здесь я бы сделала важную оговорку: сама по себе аналитика не делает маркетинг эффективным. Можно построить прекрасный дашборд и принимать совершенно неправильные решения. Ценность данных появляется только тогда, когда за цифрами следует действие.

Российский маркетинг: два лагеря

Если посмотреть на российский рынок, разрыв очень заметен.

НАФИ выделяет две группы компаний: «хаотики» — 68% рынка, которые работают без стратегии и аналитики, и «системщики» — 32%, у которых есть отдельный маркетинговый бюджет, стратегия и регулярная аналитика.

При этом среди «системщиков» 93% считают свои маркетинговые вложения эффективными против 69% в среднем по рынку.

Для меня здесь интересен не только сам разрыв, но и причина его возникновения.

Системный маркетинг требует дисциплины. Нужно заранее определить цели, зафиксировать бюджет, договориться о KPI, настроить сбор данных, а потом регулярно возвращаться к результатам. Интуитивный маркетинг гораздо проще: «давайте попробуем», «кажется, этот блогер хорошо зашел», «у нас было много просмотров, значит, кампания успешная».

Проблема в том, что большое количество просмотров не означает большое количество продаж.

Лайфхак: не начинайте отчет с охватов

Я советую маркетологам простой эксперимент: прежде чем показывать клиенту или руководителю отчет, уберите из него все цифры и спросите себя — если человек посмотрит только на эти данные, поймет ли он, что произошло с бизнесом?

Если нет, отчет нужно переделывать.

Охваты, показы, лайки, CTR и стоимость клика могут оставаться в отчете, но они должны объяснять бизнес-результат, а не заменять его.

Маркетолог становится немного финансистом

Изменение аналитики неизбежно меняет и саму профессию.

Раньше от маркетолога часто ждали хорошего креатива, умения работать с рекламными инструментами и красивого отчета. Сегодня этого недостаточно. Маркетолог все чаще оказывается на пересечении маркетинга, аналитики и финансов.

Меняются и KPI. Вместо исключительно охватов и стоимости клика появляются ROMI, инкрементальные продажи, стоимость привлечения клиента, LTV и окупаемость инвестиций в перспективе нескольких месяцев.

Мы видим это и в работе наших клиентов. Они все чаще хотят получить не просто отчет о количестве публикаций и охватах, а объяснение: что эти публикации дали бизнесу? Какие обращения появились? Что произошло с продажами? Какие активности стоит повторить, а от каких отказаться?

Особенно это касается PR. Долгое время эффективность PR было принято защищать формулировкой «нас увидело столько-то миллионов человек». Но сегодня этого все меньше.

Я не считаю, что каждый выход публикации необходимо напрямую переводить в рубли. PR работает и на узнаваемость, и на репутацию, и на доверие, и на формирование категории. Но мы должны понимать, какую задачу решает конкретная активность и по каким признакам поймем, что она сработала.

Три вопроса, которые я советую задавать после любой кампании

1. Что изменилось в поведении аудитории?
2. Какой бизнес-результат мы можем связать с этой активностью?
3. Что теперь будем делать иначе?

Если на третий вопрос ответа нет, аналитика превращается в архив.

Почему цифры тоже могут обманывать

Есть еще одна проблема, которая будет становиться все заметнее: мы постепенно теряем часть данных.

Блокировщики рекламы, ограничения браузеров, изменения в системах аналитики и приватности пользователей приводят к тому, что часть клиентского пути невозможно отследить привычными инструментами. В результате растет интерес к server-side аналитике и другим способам собирать данные непосредственно на стороне компании.

Это означает, что маркетологу нельзя слепо доверять одной системе аналитики.

Если Яндекс Метрика показывает одно, CRM другое, а продажи третье, это не обязательно означает, что кто-то ошибся. Возможно, разные системы просто видят разные части одного и того же пути клиента.

Поэтому задача маркетолога будущего — не просто научиться нажимать кнопки в аналитической системе, а понимать ограничения данных.

Это, на мой взгляд, один из самых недооцененных навыков.

ИИ не заменит аналитика, но изменит его работу

Если несколько лет назад значительная часть времени маркетолога уходила на сбор данных, сведение таблиц, построение отчетов и первичный поиск закономерностей, то сегодня часть этой рутины можно передавать ИИ.

Он уже способен помочь собрать отчет, структурировать массив данных, найти аномалии, сформулировать гипотезы и предложить направления для дальнейшего анализа.

Но здесь я бы не стала ждать от ИИ волшебства.

Если маркетолог не понимает экономику бизнеса, он может получить очень красивый отчет с очень убедительными выводами, которые не имеют отношения к реальности.

Поэтому чем больше автоматизации появляется в аналитике, тем важнее становится человеческая часть работы: правильно поставить вопрос, выбрать показатель, понять контекст и принять решение.

Что я бы посоветовала бизнесу уже сейчас

Не обязательно сразу нанимать большую команду аналитиков и строить сложную эконометрическую модель. Можно двигаться постепенно.

1. Определите несколько бизнес-показателей, которые действительно важны. Не двадцать KPI, а несколько ключевых.

2. Свяжите маркетинг с продажами. Маркетолог должен хотя бы понимать, что происходит с клиентом после заявки или перехода.

3. Разделяйте корреляцию и причинно-следственную связь. Если после публикации выросли продажи, это еще не доказывает, что именно публикация их вызвала.

4. Считайте не только привлечение, но и удержание. Иногда возвращение существующего клиента гораздо выгоднее постоянной гонки за новым трафиком.

5. Не бойтесь офлайна. Салоны, магазины, мероприятия, рекомендации мастеров и другие офлайн-каналы тоже можно измерять. Просто для этого требуются другие инструменты и методики.

И главное — не собирайте данные ради данных. У каждой цифры должно быть продолжение в виде решения.

От «сделайте красиво» к «докажите, что это работает»

Я думаю, в ближайшие несколько лет этот переход будет продолжаться. Сейчас системный подход используют далеко не все российские компании, а значит, потенциал роста здесь огромный.

Причина проста: стоимость ошибки становится выше, дешевого трафика меньше, конкуренция за внимание растет, а маркетинговые бюджеты приходится защищать уже не только перед собственником, но и перед финансовым директором.

Поэтому профессия маркетолога меняется. Нам по-прежнему нужны идеи, креатив и понимание людей. Но рядом с ними появляются цифры, финансовая модель и способность объяснить, почему мы считаем конкретное решение правильным для бизнеса.

И я бы сформулировала главный принцип так: данные не должны убивать креатив. Они должны помогать ему работать на задачу бизнеса.

В конечном счете клиенту нужен специалист, который скажет: вот какую задачу мы решаем, вот почему выбрали этот инструмент, вот что будем измерять и вот как поймем, что это сработало.