Как понять, сколько продаж принес CRM-маркетинг на самом деле, а не «в среднем по больнице»? Старший маркетолог Mindbox Петр Ермаков рассказал, что такое инкрементальный эффект, зачем и как его считать. Внутри — примеры расчетов инкремента от «Много лосося», «Мамбы» и Mario Berlucci.
22 мая 2025
Инкрементальный эффект в маркетинге: как измерить рост продаж и выручки
Инкрементальный эффект в маркетинге: как измерить рост продаж и выручки
Когда маркетинг работает, это видно по отчетам: растут конверсии, продажи и выручка. Но как понять, что этот прирост приносит прибыль? Оценка инкрементальности помогает выяснить, насколько эффективно работает маркетинг: какие каналы и какая реклама окупаются, а какие — съедают бюджет.
Старший маркетолог Mindbox Петр Ермаков рассказывает, зачем и как считать инкремент, а также делится примерами расчетов от «Много лосося», «Мамбы» и Mario Berlucci.
Что такое инкрементальный эффект и зачем его считать
Инкрементальный эффект — это дополнительная выгода, которую было бы невозможно получить без запуска канала, механики, рекламной кампании или всего маркетинга в целом.
Инкрементальность можно измерять для всего маркетинга, CRM или digital-маркетинга и для отдельных механик и каналов.
CRM-коммуникации приносили 90 000 ₽ в месяц, а после запуска нового канала выручка выросла до 100 000 ₽. Инкрементальный эффект от запуска — 10 000 ₽
Инкремент считают, чтобы выявить, какие усилия помогают зарабатывать, а какие — съедают бюджет и уменьшают эффект от других маркетинговых активностей, не создавая дополнительной ценности.
Допустим, компания получала 90 000 ₽ в месяц с email-рассылки. После запуска WhatsApp выручка от рассылок выросла до 100 000 ₽, но при этом email стал приносить только 80 000 ₽. Это значит, что новый канал принес 20 000 ₽ выручки и половину из них «оттянул» из email.
Диаграмма инкрементального эффекта показывает, какие продажи действительно произошли благодаря WhatsApp, а какие просто «перетекли» из email
Если email-канал приносил 90 000 ₽ при затратах 10 000 ₽, а после запуска WhatsApp общая выручка достигла 100 000 ₽, но при этом затраты выросли вдвое, то экономическая целесообразность запуска нового канала неочевидна.
Email
Email + WhatsApp
Выручка
90 000
100 000
Затраты
10 000
20 000
Прибыль
80 000
80 000
Таким образом, подсчет инкрементальности помогает:
- обосновать инвестиции в весь маркетинг или CRM-маркетинг;
- узнать реальную пользу механики или канала;
- оптимизировать CRM-коммуникации и отказаться от каналов, которые не приносят прибыль.
На что ориентироваться: инкрементальность, метрики или атрибуцию
Бывает, что бизнес автоматически трактует атрибуцию как инкрементальность: покупка случилась после рассылки, значит, рассылка повлияла на покупку. Это неверный вывод, потому что причинно-следственная связь между покупкой и рассылкой не доказана: клиент мог планировать покупку заранее, и рассылка здесь ни при чем. Просто события совпали по времени.
Отследить метрики проще, чем посчитать инкрементальность, — достаточно посмотреть на цифры в системах аналитики. Например, чтобы приблизительно оценить эффект от новой кампании, маркетолог смотрит на клики и конверсии. Эти данные помогают понять, как сработала кампания. Но без расчета инкрементальности непонятно, случился ли рост благодаря рассылке или по другим причинам: каннибализация, сезонность, скидки, улучшение качества товара или действия конкурентов.
Клики и конверсии фиксируют результат, а атрибуция определяет, какая кампания, механика или коммуникация внесла вклад и в каком объеме. Но ни метрики, ни атрибуция не объясняют, был ли результат достигнут благодаря маркетинговым усилиям или случился сам по себе.
Чтобы достоверно доказать, что рассылка как маркетинговое усилие приносит дополнительную выручку, нужно считать инкрементальность с помощью AB-тестирования с контрольной группой.
Например, перед очередной отправкой рассылки разделить аудиторию случайным образом на две равные по объему группы:
- тестовую, которая получит письмо;
- контрольную, которой ничего не будут отправлять.
Через несколько дней нужно сравнить конверсии, а потом — средний чек обеих групп. Если в тестовой группе результаты выше, а различие статистически значимо, то рассылка действительно дает инкремент.
Оценка метрик
Атрибуция
Инкрементальность
Для чего используется
Фиксирует результаты
Распределяет ценность результатов между каналами
Показывает, был ли вообще результат
Ключевой вопрос
Какая конверсия у этого канала?
Какой канал принес эту конверсию?
Конверсия получена благодаря этому каналу или случилась бы и без него?
Ограничения
Не показывает причинно-следственные связи
Не учитывает органические конверсии
Требует времени и ресурсов
Как рассчитывать инкрементальность
Есть несколько подходов к расчету инкрементальности, но все они сводятся к сравнению результатов кампании, канала или рекламы и тем, что было бы без них. Условно эти подходы можно разделить на два типа: тестовые и прогнозные.
AB-тесты с контрольной группой подразумевают «живой эксперимент» с выделением двух групп пользователей и сравнением их ключевых метрик. Сюда входят классические AB-тесты, тесты с глобальной контрольной группой (ГКГ) и поэтапный запуск кампаний.
Прогнозные (каузальные) методы с помощью моделирования предсказывают метрики, которые можно получить без маркетингового воздействия. А затем сравнивают их с фактическими результатами кампании. К ним относятся метод difference-in-differences (DiD), байесовский метод (BSTS), propensity score matching (PSM).
Методы
Что сравнивается
Когда применять
AB-тесты и ГКГ
Метрики в тестовой и контрольной группах
Когда можно управлять отправкой коммуникации и сегментировать аудиторию. Например, при запуске новой рассылки часть пользователей получает письмо, часть — нет
Поэтапный запуск
Показатели тех, кто уже получает коммуникации, с теми, кто еще не получает
Если кампания запускается постепенно. Например, пуш-уведомление отправляется сначала на 10% базы, остальные пока ничего не получают и временно считаются контрольной группой
Байесовский метод (BSTS)
Прогнозные и реальные метрики
Если нельзя выключить кампанию и выделить контрольную группу. Например, рассылка уже давно работает на всю базу, и остановить ее нельзя — тогда прогнозируют, какой была бы метрика без воздействия
Propensity score matching (PSM)
Изменения показателей в тестовой и контрольной группах до и после маркетингового воздействия
Когда эксперимент заранее не проводился, но есть данные о действиях пользователей. Например, можно сравнить тех, кто видел баннер в приложении, с похожими пользователями, которые его не видели
Difference-in-differences (DiD)
Метрики похожих пользователей с коммуникациями и без них
Если можно выделить группы, которые в разное время или в разных регионах получали коммуникации. Например, если кампания запущена в одном регионе, а в другом — нет, можно сравнить разницу в динамике между ними
Как отслеживают и повышают инкрементальность клиенты Mindbox
Улучшать инкрементальность всего маркетинга — стратегическая кросскомандная задача. Для ее решения всем сначала придется договориться и разработать общую стратегию:
- определить одинаковые для всех правила атрибуции, чтобы сравнивать каналы между собой;
- согласовать порядок подключения новых каналов и механик;
- настроить трекинг данных, чтобы всегда видеть, что происходит в других каналах.
В реальной жизни достичь такого баланса почти нереально — это требует времени, денег и больших усилий со стороны всех участников процесса. За девять лет в маркетинге мне лишь однажды удалось недолго поработать в идеально сбалансированной системе. Как только в бизнес пришли новые инвесторы, стратегия изменилась, и баланс тут же нарушился.
Многие думают, что инкрементальность — это фундаментальный показатель для всего маркетинга. Это не так. На деле инкрементальным может быть что угодно: выручка, количество заказов, число регистраций, конверсии, продуктовые действия или даже просмотр раздела. Главное — понимать, что измерять и с чем сравнивать.
Расскажем, как рассчитывают инкрементальный эффект клиенты Mindbox, исходя из своих целей, данных и ограничений.
Инкрементальный прирост всего CRM-маркетинга и отдельных кампаний. В «Много лосося» инкрементальным приростом считают долю uplift-заказов: сколько дополнительных заказов CRM-маркетинг приносит и какую долю они составляют в общем числе. Чтобы измерять инкрементальный прирост, используют глобальную контрольную группу — это 5% клиентов, которые не получают рассылок. Рассчитывают по формуле:
Эффективность отдельных кампаний тестируют с помощью локальной контрольной группы (ЛКГ). Соотношение тестовой группы и ЛКГ бывает разным. Если кампания рассчитана на небольшой сегмент, группы делят пополам, чтобы быстрее получить результат. В других случаях — 90% на 10%.
Инкрементальная выручка от рассылок. В сервисе знакомств «Мамба» ориентируются на инкрементальность выручки как главный показатель эффективности рассылок. В сервисе считают, что рассылки влияют на выручку несколькими способами: увеличивают конверсию бесплатных пользователей в платных, повышают средний чек или количество платежей. Инкремент считают по формуле:
Помимо выручки, считают инкрементальность других показателей:
- число реактивированных пользователей;
- количество плательщиков;
- количество платежей.
Для измерения инкрементального эффекта рассылки тестируют на ограниченных выборках, достаточных для получения статистически значимого результата. Это необходимо, чтобы не просесть в бизнес-метриках, если рассылка неэффективна. В контрольную группу включают 30–50% выборки. Это помогает достоверно определить, какие конверсии стали результатом маркетинговых усилий, а какие произошли бы органически.
Инкрементальная конверсия в заказ и средняя выручка с клиента. Чтобы доказать эффективность CRM-маркетинга, Mario Berlucci подключили глобальную контрольную группу. Часть клиентов отключили от коммуникаций и сравнивали их поведение с теми, кто продолжал получать рассылки.
Чтобы не просесть в маржинальности, контрольную группу полностью или частично игнорировали в высокий сезон — распродажи, новогодние праздники. В эти периоды рассылки отправляли всем клиентам, поэтому результаты сравнения были недостоверны, и их исключали из расчета инкрементальности.
В качестве основных показателей, по которым измеряли инкремент, выбрали конверсию в заказ и среднюю выручку с клиента (ARPU). Оценка эффективности показала, что конверсия в основной группе по сравнению с ГКГ выше на 1,35 п. п., а ARPU — на 130%.
Конверсия в заказ в основной и контрольной группах
Статистическая значимость — 95%
Средняя выручка на одного покупателя в основной и контрольной группах
Статистическая значимость — 95%
В заключение подчеркну, что инкрементальность — не абстрактный аналитический показатель, а инструмент для принятия решений. Он помогает направить бюджет, усилия и ресурсы туда, где маркетинг действительно дает прирост, а не просто сопровождает органический рост бизнеса. Измерить инкремент не всегда просто, но этот подход делает маркетинг прозрачным, осмысленным и позволяет сфокусироваться на активностях, которые повышают окупаемость маркетинга.
