Методологические подходы к оценке внедрения элементов ключевых показателей эффективности (KPI) в диджитал-маркетинге российских компаний
Автор: Казицкая Н.В., Кунцман М.В., Султыгова А.А., Евдокимова К.А., Свирский О.И., Шутова Е.Р.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 2 (132), 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье об оценке ключевых показателей эффективности (KPI) в диджитал-маркетинге в цифровой среде рассмотрены теоретические представления о KPI, методологические подходы к оценке динамики изменения системы показателей KPI и рекомендации по их внедрению. Анализ динамики изменения показателей KPI за период 2019-2024 гг. с помощью методов корреляционного анализа и линейной регрессии позволил выявить взаимосвязь между показателями KPI и финансовой результативностью, а также построить прогнозную модель на горизонт до 2027 года. Выявлены основные тренды, успешные практики внедрения элементов диджитал-маркетинга. Сделан вывод о том, что при грамотном и разумном подходе использование KPI может обеспечить максимально быстрое и эффективное достижение стратегических целей бизнеса.
Диджитал-маркетинг, эффективность, конверсия, цифровая трансформация, data-driven управление, прогнозирование и прогнозы
Короткий адрес: https://sciup.org/170212598
IDR: 170212598 | DOI: 10.24412/2411-0450-2026-2-113-118
Methodological approaches to assessing the implementation of key performance indicators (KPI) in digital marketing of Russian companies
The article on the assessment of key performance indicators (KPIs) in digital marketing in the digital environment discusses theoretical concepts of KPIs, methodological approaches to assessing the dynamics of changes in the KPI system, and recommendations for their implementation. The analysis of the dynamics of changes in KPI indicators for the period 2019-2024 using correlation analysis and linear regression methods revealed the relationship between KPI indicators and financial performance, as well as allowed for the construction of a predictive model for the period up to 2027. The main trends and successful practices of implementing digital marketing elements have been identified. It has been concluded that, with a competent and reasonable approach, the use of KPIs can ensure the fastest and most effective achievement of business strategic goals.
Текст научной статьи Методологические подходы к оценке внедрения элементов ключевых показателей эффективности (KPI) в диджитал-маркетинге российских компаний
В условиях стремительного перехода российской экономики на цифровые рельсы неравномерность экономического развития капитализма требует от компаний разработки новых стратегий и пересмотра подходов к изменениям в потребительской культуре [1; 2]. Однако, как показывает практика, эффективность продвижения товаров и услуг невозможно оценивать только по количеству подписчиков, лайков или просмотров. Необходим системный подход, основанный на анализе данных и измеримых показателях, которые
позволяют компаниям оценивать не только текущие результаты, но и прогнозировать будущую доходность.
1. Теоретические представления к пониманию ключевых показателей эффективности (KPI) диджитал-маркетинга в цифровой среде
Основным инструментом оценки продаж товаров и услуг в цифровой среде являются ключевые показатели эффективности диджи-тал-маркетинга – KPI (Key Performance Indicators) (табл. 1).
Таблица 1. Общая характеристика KPI в диджитал-маркетинге [3]
|
№ п/п |
Характеристика KPI |
Пояснения KPI |
|
|
1. |
Виды KPI |
Финансовые |
Окупаемость инвестиций, ROI |
|
Реальная стоимость привлечения нового клиента, CAC |
|||
|
Поведенческие |
Кликабельность, CTR |
||
|
Среднее время пребывания на сайте, CR |
|||
|
Операционные |
Скорость обработки заказов |
||
|
Количество лидов |
|||
|
Выполнение планов продаж |
|||
|
Стратегические |
Рост доли рынка |
||
|
№ п/п |
Характеристика KPI |
Пояснения KPI |
|
|
Индекс удовлетворенности клиентов, NPS |
|||
|
Уровень лояльности аудитории |
|||
|
2. |
Единицы измерения результатов работы подразделения |
Числовое значение |
|
|
В процентах |
|||
|
3. |
Сфера применения KPI |
Крупные компании, использующие KPI |
Яндекс: оптимизация рекламных бюджетов (к примеру, показатели CTR и ROI определяют эффективность рекламных форматов) |
|
Леруа Мерлен: повышение качества обслуживания (к примеру, KPI по времени обработки заказов и точности поставок) |
|||
|
Магнит: управление персоналом (KPI сотрудников связаны с выполнением планов продаж и показателями клиентского сервиса) |
|||
|
Средние и малые предприятия |
Системы KPI, адаптированных под конкретные условия бизнеса (к примеру, в малом бизнесе заработную плату называют «материальной мотивацией») |
||
|
Структурные под разделения |
Для оценки поставленных перед подразделением целей |
||
|
Отдельные сотрудники |
Для оценки продуктивности работ сотрудника |
||
|
4. |
Значение KPI в бизнесе |
Объективность оценки |
Позволяют минимизировать субъективное влияние показателей и принимать решения на основе реальных данных |
|
Прозрачность про цессов |
Сотрудники видят цели и критерии оценки, повышающие мотивацию и вовлеченность |
||
|
Прогнозирование и планирование |
Возможность планирования или прогнозирование стратегий развития на каждые 1-3 года |
||
|
Оптимизация расходов |
Возможность выявления неэффективных каналов перераспределения бюджетных средств |
||
|
Мультиканальность |
Контакт потребителей с брендом через сайты, мобильные приложения, социальные сети, e-mail и оффлайн-каналы |
||
Таблица 2. Основные подходы оценки эффективности диджитал-маркетинга
|
№ п/п |
Основные подходы |
Инструменты, показатели, тесты |
Содержание подходов |
|
1. |
Аналитика веб-сайтов и мобильных приложений |
Google Analytics, Ян- декс.Метрика |
Отслеживание посещаемости сайтов, их трафики, поведение |
|
2. |
Метрики вовлеченности аудитории, время на сайте |
Показатели: CTR, CR |
Эффективность привлечения и удерживания аудитории контентом |
|
3. |
Финансовые метрики |
Показатели: CAC и ROI |
Финансовая эффективность маркетинговых кампаний |
|
4. |
A/B тестирование |
Тестирование пользователей |
Эффективность отдельных групп, вариантов дизайна и т.д. |
|
5. |
Стратегии |
Мультиканальные и омника-нальные |
Оценка влияния всех контактов с клиентом, включая социальные сети, контекстную рекламу и оф-флайн-каналы |
2.1. Статистический анализ KPI (2019- быстрорастущих компаний с различной спе-
2024 гг.) цификой (табл. 3).
Продвижение бизнеса с помощью digital- маркетинга наглядно отражает эффективность
Усредненные данные ключевых KPI российских компаний в период с 2019 по 2024 годы (табл. 3) отражают динамичные улучшения таргетинга и повышение эффективности взаимодействия пользователя с продуктом (пользовательского опыта), а также увеличение доли пользователей, совершивших заявки, покупки, регистрацию, подписки на рассылку, от общего количества пользователей, посетивших сайт или увидевших рекламное объявление. Так за 6 лет CTR вырос на 92%, а CR увеличился на 48%. При этом окупаемость
инвестиций в развитие бизнеса выросла на 33% благодаря снижению затрат компаний на привлечение одного нового реального покупателя целевой покупки на 24%. Рост среднего чека (на 35%), свидетельствующий о частоте повторных покупок, помогает анализировать поведение постоянных клиентов и планировать акции для удержания аудитории.
2.2. Корреляционный анализ KPI
Для оценки взаимосвязи между KPI компании могут использовать корреляционный анализ (табл. 4).
Таблица 3. Динамика ключевых KPI российских компаний, 2019-2024 гг. [5-7]
|
№ п/п |
Ключевые показатели эффективности, KPI |
Ед. изм. |
Годы |
|||||
|
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
2024 |
|||
|
1. |
Кликабельность, CTR |
% |
1,2 |
1,4 |
1,6 |
1,9 |
2, 1 |
2,3 |
|
2. |
Коэффициент конверсии, CR |
% |
2,5 |
2,8 |
3,0 |
3,3 |
3,5 |
3,7 |
|
3. |
Окупаемость инвестиций, ROI |
% |
120 |
115 |
130 |
140 |
150 |
160 |
|
4. |
Метрика реальной стоимости привлечения нового клиента, CAC |
тыс. р |
25 |
23 |
22 |
21 |
20 |
19 |
|
5. |
Средний чек одной транзакции клиента, AOV |
тыс. р |
2,0 |
2,1 |
2,2 |
2,4 |
2,5 |
2,7 |
Эта классификация позволяет выстроить систему показателей, которая учитывает как краткосрочные, так и долгосрочные цели компаний.
2. Методологические подходы к оценке эффективности (KPI) диджитал-маркетинга в российских компаниях
Важность внедрения KPI как основного инструмента анализа и управления компаниями подтверждают аналитические материалы группы «Деловой профиль», согласно кото-
рым российский рынок диджитал-рекламы к концу 2025 года может превысить 55% [4]. Лидерами рынка станут «Яндекс», Леруа Мерлен, Магнит и Тинькофф.
Оценка эффективности диджитал-маркетинга предполагает комплексный подход, сочетающий количественные и качественные метрики, анализ поведения пользователей и финансовые показатели [3] (табл. 2).
Таблица 4. Результаты корреляционного анализа между KPI
|
№ п/п |
Ключевые показатели эффективности, KPI |
Параметры |
Коэффициенты корреляции |
Взаимосвязь |
|
1 |
|
CTR – CR |
0,98 |
сильная прямая связь |
|
2 |
|
ROI – CAC |
-0,95 |
сильная обратная связь |
|
3 |
|
AOV – CR |
0,89 |
сильная прямая связь |
2025: CTR = 2,9%
2026: CTR = 3,0%
2027: CTR = 3,2%
Аналогичные расчеты для остальных показателей приведены в таблице прогнозов:
Прогноз KPI на 2025-2027 годы показывает продолжение позитивных тенденций роста эффективности ключевых показателей эффективности диджитал маркетинга и именно рост вовлеченности и конверсии, увеличение окупаемости инвестиций и среднего чека при одновременном снижении стоимости привлечения клиента.
3. Тренды развития систем KPI в диджи-тал-маркетинге
С развитием цифровых технологий и изменением поведения потребителей, системы KPI в диджитал-маркетинге становятся более гибкими и прогнозируемыми. К примеру, Ян-декс.Метрика и ее внутренние платформы автоматически рассчитывают CTR, CR и ROI, внедряют современные методы аналитики, автоматизации и прогнозирования, чтобы оценивать эффективность и оптимизировать бюджеты (табл. 7).
Таблица 5. Прогноз KPI на 2025-2027 гг. (линейная аппроксимация)
|
№ п/п |
Ключевые показатели эффективности, KPI |
Ед. изм. |
Годы |
||
|
2025 |
2026 |
2027 |
|||
|
1. |
Кликабельность, CTR |
% |
2,5 |
2,7 |
2,9 |
|
2. |
Коэффициент конверсии, CR |
% |
3,9 |
4,1 |
4,4 |
|
3. |
Окупаемость инвестиций, ROI |
% |
170 |
180 |
190 |
|
4. |
Метрика реальной стоимости привлечения нового клиента, CAC |
тыс. р |
18 |
17 |
16 |
|
5. |
Средний чек одной транзакции клиента, AO |
тыс. р |
2,9 |
3,0 |
3,2 |
Источник: расчеты на основе данных построения линейной регрессии по тренду 2019-2024 гг.
Корреляционный анализ KPI, проведенный с использованием критерия Пирсона (программа Exel), показывает сильную связь между ключевыми показателями эффективности. Так, как показывают результаты анализа, связь между вовлеченностью (CTR) и конверсией (CR) сильная, прямая. Это логично, поскольку рост рекламы однозначно ведет к увеличению конверсий – чем больше кликов, тем выше конверсия. Сильная обратная связь между ROI и CAC подтверждает, что снижение затрат на привлечение клиента напрямую повышает окупаемость инвестиций.
Коэффициенты корреляции признаны статистически значимыми при условии: p <0,05. Для регрессии: коэффициент 0,42 при переменной CR.
2.3. Линейная регрессия и прогноз ключевых KPI на период 2025-2027
Коэффициенты регрессии отражают силу и направление влияния соответствующих KPI на показатель ROI.
Для прогнозирования KPI на период 20252027 годы построим линейную регрессию по тренду 2019-2024 гг.
Пример для CTR год = 0,22 (год – 2018) + 1,0
Таблица 7. Тренды KPI в Яндекс.Метрика
|
№ п/п |
Тренды KPI в компаниях |
Инструменты перехода от разрозненных метрик к целостному анализу KPI |
Итоги внедрения KPI |
|
1. |
Рост автоматизации и цифровизации |
Метрики: CRM, BI и аналитические платформы |
Автоматический анализ поведения пользователей и прогнозирования конверсий |
|
2. |
Адаптация KPI к изменяющимся целям бизнеса |
Мониторинг (ежеквартально) |
Возможность делиться обновленными KPI со всеми участниками процесса |
|
3. |
Рост значимости поведенческих KPI |
Ключевые метрики: CTR, CR |
Прямое влияние на время проведения на сайте; глубина просмотра страниц; на финансовые показатели компании |
|
4. |
Интеграция финансовых и поведенческих показателей |
ROI и CAC связываются с показателями вовлеченности и конверсии |
Компании получают полное понимание эффективности маркетинговых шагов |
|
5. |
Прогнозирование на 1–3 года вперед и аналитика больших данных |
Метод линейной регрессии и модели машинного обучения |
Планирование бюджета и оценка ожидаемого ROI |
Таблица 6. Примеры внедрения KPI в российских компаниях [6; 8]
