Дмитрий Гайдукович, кандидат экономических наук и автор ROI Timing Framework™, — о том, почему классический ROI все чаще вводит бизнес в заблуждение.
Marketer.ua пообщался с Дмитрием Гайдуковичем — кандидатом экономических наук, признанным лучшим директором по маркетингу Украины и стратегическим маркетологом с более чем двадцатилетним опытом работы на международных рынках. Поводом для разговора стало то, что классические модели оценки ROI все чаще дают искаженную картину в условиях автоматизации, жесткого рыночного регулирования и длинных циклов сделок. Сегодня, когда бизнес и в США, и в Украине принимает решения под давлением инвесторов, финансовых директоров и алгоритмов, вопрос честного измерения эффективности становится особенно важным. Автор ROI Timing Framework™ объясняет, как компании могут избегать управленческих ошибок и принимать более взвешенные решения в новой экономической реальности.
Дмитрий Гайдукович
Сегодня многие компании говорят об эффективности маркетинга, но все чаще сталкиваются с тем, что цифры не совпадают с реальностью. В какой момент вы поняли, что классический ROI перестал отражать то, что на самом деле происходит в бизнесе?
Это понимание не возникло в один момент. Оно формировалось постепенно, на стыке академического опыта и практической управленческой работы. Я работаю в маркетинге более двадцати лет и за это время успел поработать в разных отраслях — от банковского сектора и корпоративного управления до B2B, SaaS и медицинских проектов с длинными циклами принятия решений. Интересно, что первые сомнения относительно адекватности классического подхода к ROI появились еще во время научной работы. Моя диссертация была посвящена формированию комплекса маркетинга в условиях конкуренции на банковском рынке, и уже тогда было понятно, что эффективность каналов невозможно оценивать вне контекста времени, поведения клиентов и ограничений, в которых живет бизнес.
Впоследствии, в практической работе, этот разрыв стал особенно заметным. Я регулярно видел ситуации, когда отчеты выглядели убедительно и демонстрировали высокий ROI, но решения, принятые на их основе, через несколько месяцев приводили к росту расходов, снижению маржинальности или напряжению между маркетингом, финансами и руководством. В определенный момент стало очевидно, что проблема не в самих маркетинговых решениях, а в логике измерения. Мы пытались управлять сложной и динамичной системой, опираясь на слишком упрощенную статическую формулу.
ROI Timing Framework™ сегодня воспринимается как полноценная методология. С чего началась работа над ней?
Изначально это не было попыткой создать теорию ради теории или запустить очередной авторский подход. Это была прикладная необходимость, возникшая в реальной работе с коммерческими организациями. Впервые принципы ROI Timing Framework™ были системно описаны в отдельной публикации, где методология рассматривается как инструмент различения реальной прибыли и искаженной оптики ROI.
В управленческой практике редко интересует усредненный показатель эффективности за прошлый период. Руководителей и инвесторов волнует другой вопрос: что произойдет с бизнесом, если мы остановим рекламную кампанию прямо сейчас, и какие последствия это будет иметь через месяц, квартал или год.
Методика формировалась и проверялась не в абстрактной среде, а в конкретных бизнес-условиях. В частности, ROI Timing Framework™ была апробирована в медицинской компании Regenics, которая работает в США на высококонкурентном рынке медицинских услуг и находится в условиях жесткого рыночного регулирования. В такой среде цена управленческой ошибки особенно высока: бюджеты часто зафиксированы контрактами, решение невозможно быстро пересмотреть, а регуляторные ограничения добавляют дополнительные риски.
Со временем рамки применения расширились. Сегодня ROI Timing Framework™ — это не только теоретическая модель, но и инструмент, который уже был апробирован в десятках компаний в различных отраслях: от финансовых сервисов и B2B SaaS до медицинских проектов и сетей офлайн-бизнесов. В каждом из этих кейсов основная задача заключалась в том, чтобы увидеть реальную экономическую картину за пределами усредненного показателя ROI и принять решение о продолжении, масштабировании или остановке кампаний с учетом временных лагов и финансовых ограничений.
В чем принципиальное отличие ROI Timing Framework™ от существующих моделей оценки эффективности?
Главное отличие заключается в том, что ROI Timing Framework™ с самого начала задумывался не как отчетный показатель, а как инструмент управленческого решения во времени. Большинство классических подходов — будь то attribution-модели, Marketing Mix Modeling или аналитические платформы — либо распределяют вклад между каналами, либо усредняют эффект за период. При этом они почти всегда упускают три важных момента: временные лаги между расходами и доходами, финансовые обязательства и сценарии остановки.
Во многих отраслях эффект маркетинга проявляется не сразу и может сохраняться даже после завершения кампаний. Даже если кампания остановлена, часть бюджета уже зафиксирована контрактами и не может быть возвращена без потерь. При этом большинство моделей просто не отвечают на вопрос, что произойдет, если прекратить активность сегодня, а не по итогам квартала.
Если говорить более формально, ROI Timing Framework™ рассматривает ROI не как один усредненный показатель за период, а как функцию во времени, где на каждом шаге учитываются три компонента: фактически полученный доход, уже зафиксированные финансовые обязательства и инерционный эффект ранее запущенных активностей. По сути, модель отвечает на вопрос: как изменится экономический результат, если в конкретный момент остановить или изменить маркетинговую активность, с учетом того, какие платежи уже невозможно отменить, а какой доход еще «дойдет» до бизнеса из-за лагов в поведении клиентов. Это позволяет строить динамическую кривую ROI во времени и видеть не только историческую эффективность кампании, но и ее актуальную экономическую нагрузку и будущий эффект на горизонте месяцев или кварталов.
Какие управленческие ошибки чаще всего допускают компании, опираясь на «красивый ROI»?
Самая распространенная ошибка заключается в том, что компании продолжают кампании, которые выглядят успешными в отчетах, но фактически уже перестали создавать реальную ценность. Классический ROI часто оказывается завышенным: будущие обязательства не учитываются, отложенный доход приписывается текущим расходам, а инерционный эффект маркетинга воспринимается как устойчивый рост. В результате компании слишком поздно реагируют на изменение рыночной ситуации и теряют возможность сохранить часть бюджета или направить его в более эффективные каналы.
В высококонкурентных и жестко регулируемых отраслях, таких как медицина, цена подобных ошибок особенно высока. ROI Timing Framework™ позволяет заранее увидеть момент, когда эффективность кампании начинает снижаться, даже если формальные показатели все еще выглядят позитивно, и принять экономически обоснованное решение до того, как негативные последствия отразятся в финансовой отчетности.
Один из показательных кейсов связан с медицинской компанией, где классический отчет демонстрировал устойчиво высокий ROI кампании по привлечению пациентов. После применения ROI Timing Framework™ выяснилось, что значительная часть расходов уже была зафиксирована в долгосрочных контрактах, а пик отложенного спроса давно прошел: динамическая кривая ROI показывала снижение эффективности задолго до того, как это стало заметно в стандартных отчетах. Это позволило досрочно скорректировать медиамикс, перераспределить бюджет в более эффективные каналы и избежать накопления «скрытых» обязательств, которые в классическом подходе были скрыты за красивой усредненной цифрой ROI.
В практическом измерении это может выглядеть так: классический ROI по итогам периода превышает целевой показатель более чем на 20%, тогда как кривая во времени по ROI Timing Framework™ демонстрирует вхождение в зону убывающей отдачи уже через 6–8 недель после старта кампании. Для управленческой команды это сигнал не к самоуспокоению, а к пересмотру стратегии распределения маркетинговых инвестиций.
Почему тема лагов и обязательств стала особенно актуальной именно сейчас?
Здесь совпало сразу несколько факторов. Во многих отраслях циклы сделок заметно удлинились, все чаще используются предоплаты и долгосрочные контракты, которые ограничивают гибкость управления бюджетом. Но ключевой фактор связан с ростом автоматизации. Все больше решений в маркетинге и финансах принимаются или поддерживаются алгоритмами. Если AI-система оптимизирует бюджет на основе искаженного ROI, она не просто повторяет ошибку человека — она масштабирует ее. Поэтому корректная модель ROI сегодня становится не вопросом удобства или методологии, а вопросом устойчивости бизнеса и доверия к автоматизированным управленческим решениям.
Как ROI Timing Framework™ связан с развитием AI и автоматизированных решений?
Любая AI-система оптимизирует ту метрику, которую мы задаем в качестве целевой функции. Если эта метрика смещена, алгоритм будет стабильно двигаться в неправильном направлении, независимо от объема данных и сложности модели. ROI Timing Framework™ формирует более корректную, экономически содержательную метрику, которая учитывает временную структуру доходов и финансовые обязательства. Это делает ее пригодной для использования в системах автоматического распределения бюджета, в моделях reinforcement learning и в генеративных оптимизационных решениях. Простыми словами, без корректного ROI AI не становится умнее человека — он просто быстрее и увереннее ошибается.
Как вы видите дальнейшее развитие ROI Timing Framework™?
Для меня принципиально важно, чтобы эта методология не оставалась исключительно экспертным или аналитическим инструментом. Следующий логический шаг — создание программной оболочки или интерфейса, который позволит применять принципы ROI Timing Framework™ в большем количестве компаний без необходимости глубокой математической подготовки. Речь идет о том, чтобы модель стала понятным и удобным инструментом принятия решений для руководителей, директоров по маркетингу и финансовых команд.
Сейчас ведутся переговоры с разработчиками программного обеспечения о возможных форматах реализации — от отдельных аналитических модулей до интеграции с существующими BI- и AI-системами. Это, по сути, шаг от научно обоснованной модели к прикладному решению, которое помогает компаниям принимать более взвешенные и экономически устойчивые управленческие решения на длинной дистанции.
Если подытожить, что для вас сегодня самое важное в этой работе?
Для меня важно, чтобы аналитика перестала быть инструментом самоуспокоения и снова стала инструментом принятия решений. Маркетинг, финансы и управление давно существуют в одной системе, и от того, насколько честно мы измеряем эффективность, напрямую зависит устойчивость бизнеса.
ROI Timing Framework™ уже сформировался как целостная методология и может служить прочной основой для дальнейшего развития управленческих и аналитических решений. Моя задача на ближайшие годы — расширять практическое применение этой модели, в частности через программные инструменты и интеграцию с автоматизированными системами, чтобы компании могли принимать более взвешенные решения с учетом времени, обязательств и реальной экономической отдачи маркетинга.
