Введение

Цифровая трансформация бизнеса обусловила повсеместное внедрение систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). По данным аналитических компаний, более 65 % компаний сегмента B2B и свыше 40 % компаний B2C используют CRM-платформы в качестве ключевого инструмента клиентского менеджмента [1, с. 14]. Вместе с тем, несмотря на технологическую зрелость рынка, вопрос измерения и интерпретации совокупной эффективности CRM-маркетинга остается методологически нерешенным.

На практике руководители и маркетологи оперируют набором разрозненных показателей: стоимостью привлечения клиента (CAC), пожизненной ценностью (LTV), коэффициентом удержания (Retention Rate), рентабельностью маркетинговых инвестиций (ROMI) и рядом других. Каждый из них отражает отдельный аспект деятельности, однако не позволяет сформировать целостную картину функционирования CRM-системы. Как следствие, стратегические решения принимаются на основе фрагментарной информации, что может повышать риск управленческих ошибок [2, с. 38].

В академической литературе проблема агрегирования показателей маркетинговой эффективности рассматривалась в работах Котлера и Келлера [3], Кумара и Райнарца [4], а также ряда отечественных авторов [5; 6]. В рамках проведенного анализа научных публикаций и прикладных исследований по теме CRM-маркетинга не выявлено формализованной интегральной модели, позволяющей агрегировать ключевые показатели эффективности в единый управленческий индекс.

Настоящая статья направлена на устранение данного методологического пробела. Её цель — разработка интегрального индекса эффективности CRM-маркетинга (ICRM), основанного на нормировании и взвешенном агрегировании ключевых показателей результативности.

Теоретические основы и обзор существующих подходов

Оценка эффективности маркетинга является самостоятельным направлением исследований, восходящим к работам в области маркетингового контроллинга [3, с. 127]. Ключевой проблемой в этой области остается соотнесение финансовых результатов с конкретными маркетинговыми активностями, так называемая проблема атрибуции [7, с. 56].

В контексте CRM-маркетинга выделяется несколько устоявшихся подходов к оценке. Первый, финансовый подход, ориентируется на монетарные метрики: ROI, ROMI, LTV, CAC [4, с. 89]. Его достоинством является измеримость и связь с бизнес-результатом. Ограничение состоит в том, что финансовые показатели регистрируют эффект с запозданием и не отражают операционное и коммуникационное качество CRM-процессов.

Второй подход, поведенческий, фокусируется на метриках вовлеченности и лояльности клиентов: частоте покупок, уровне удержания, доле повторных продаж [5, с. 211]. Он ближе к клиентскому опыту, однако также не охватывает технологическую зрелость CRM-платформы.

Третий подход, операционный, оценивает внутренние процессы: скорость обработки лидов, соблюдение SLA, долю автоматизированных сценариев [6, с. 74]. Данный подход актуален для диагностики узких мест, но в отрыве от клиентских результатов не позволяет судить о стратегической эффективности.

Таким образом, каждый из существующих подходов охватывает лишь часть системы CRM-маркетинга. Теоретически обоснованным и практически востребованным является создание интегральной модели, синтезирующей все три уровня оценки, дополненных блоком коммуникационной эффективности. Методологической аналогией предлагаемого подхода служат модели расчета интегральных индексов, применяемые в экологии и региональной экономике [8, с. 45], где нормирование разнородных показателей и их взвешенное агрегирование позволяют получить единый обобщающий индикатор.

Методология исследования

Исследование построено на методах анализа и синтеза научной литературы, системного подхода к структурированию KPI, математического нормирования показателей и многокритериального взвешенного агрегирования. Для определения весов блоков показателей применен метод анализа иерархий (МАИ) Т. Саати [9, с. 18], позволяющий структурировать экспертные суждения о приоритетности отдельных блоков и показателей.

Была сформирована матрица попарных сравнений четырех блоков:

В результате нормирования матрицы получены веса:

– Экономический блок — 0,35

– Поведенческий блок — 0,30

– Операционный блок — 0,20

– Коммуникационный блок — 0,15

Коэффициент согласованности (CR) составил 0,07, что находится в допустимых пределах (CR < 0,1), что свидетельствует о согласованности экспертных оценок.

Апробация модели осуществлялась на условных данных двух компаний с различным профилем CRM-зрелости. Для расчетов использовались нормированные значения показателей, полученные по стандартной методике линейного масштабирования в диапазон [0; 1].

Систематизация KPI CRM-маркетинга

В качестве теоретической основы модели предлагается четырехблочная структура ключевых показателей результативности CRM-маркетинга. Выбор блоков обусловлен необходимостью охватить финансовое, клиентское, процессное и коммуникационное измерения эффективности в соответствии с логикой сбалансированной системы показателей [10, с. 93].

Блок 1. Экономическая эффективность

Данный блок отражает финансовые результаты CRM-маркетинга и включает следующие показатели: стоимость привлечения клиента (CAC — Customer Acquisition Cost); пожизненную ценность клиента (LTV — Lifetime Value); рентабельность маркетинговых инвестиций (ROMI — Return on Marketing Investment); средний чек транзакции. Экономический блок признается наиболее значимым с точки зрения стратегического управления, в связи с чем ему присваивается максимальный вес в итоговом индексе.

Блок 2. Поведенческая эффективность

Поведенческий блок характеризует клиентские паттерны, формируемые под воздействием CRM-коммуникаций, и включает: коэффициент конверсии в сделку; уровень удержания клиентов (Retention Rate); долю повторных продаж; частоту покупок в когорте. Показатели данного блока обладают высокой чувствительностью к качеству клиентского пути и персонализации коммуникаций [4, с. 112].

Блок 3. Операционная эффективность

Операционный блок оценивает внутренние процессы обработки клиентских данных и ведения коммуникаций в CRM-системе. В него входят: скорость обработки лида (Lead Response Time); соблюдение SLA касаний; доля автоматизированных сценариев в общем объёме коммуникаций; процент заполнения обязательных полей карточки клиента в CRM. Данный блок отражает технологическую зрелость платформы и дисциплину операционного исполнения [6, с. 78].

Блок 4. Качественная коммуникационная эффективность

Коммуникационный блок фиксирует результативность клиентских касаний на уровне вовлеченности аудитории и включает: коэффициент открытия сообщений (Open Rate); коэффициент кликабельности (Click Rate); уровень вовлеченности (Engagement Rate); долю персонализированных касаний в общем объеме коммуникаций. Показатели данного блока тесно коррелируют с удовлетворенностью клиентов и предсказывают поведенческие результаты на опережающей основе [2, с. 44].

Интегральный индекс эффективности CRM-маркетинга (ICRM): методика расчёта

Нормирование показателей

Поскольку показатели четырёх блоков имеют различную размерность и масштаб, для их сопоставления необходимо нормирование — приведение к единой безразмерной шкале [0; 1]. Применяется метод линейного масштабирования.

Для показателей, рост которых соответствует улучшению (LTV, Retention Rate, Open Rate и др.):

X i(norm) = (X i − X min ) / (X max − X min)

Для показателей, снижение которых соответствует улучшению (CAC, Lead Response Time и др.):

X i(norm) = (X max − X i ) / (X max − X min)

Здесь X_i — фактическое значение показателя компании; X_min и X_max — минимальное и максимальное значения по выборке сравниваемых компаний (или нормативные ориентиры отрасли). Нормированные значения лежат в диапазоне от 0 (наихудший результат) до 1 (наилучший результат) [8, с. 46].

Весовые коэффициенты

На основании метода анализа иерархий Саати [9, с. 22] и результатов экспертной оценки определены следующие веса блоков: экономическому блоку присвоен вес 0,35; поведенческому — 0,30; операционному — 0,20; коммуникационному — 0,15. Сумма весов равна 1,0, что соответствует требованиям нормированной взвешенной модели.

Внутри каждого блока показатели имеют равные веса (для блока из четырех показателей — по 0,25 каждый), если иное не обосновано отраслевой спецификой. Возможно применение дифференцированных внутриблочных весов по результатам дополнительной экспертной процедуры.

Формула интегрального индекса

Интегральный индекс эффективности CRM-маркетинга рассчитывается по следующей формуле:

ICRM = Σ (W i × Σ (W ij × X ij(norm)))

где W_i — вес i-го блока показателей; W_ij — вес j-го показателя внутри i-го блока; X_ij(norm) — нормированное значение j-го показателя i-го блока. Индекс принимает значения в диапазоне [0; 1].

Демонстрационная апробация модели

Для проверки воспроизводимости методики проведен расчет интегрального индекса на демонстрационных данных двух компаний.

Исходные показатели (фрагмент расчета)

Пример нормирования

Для показателя CAC (меньше — лучше):

Xnorm(A) = (15000 − 12000) / (15000 − 8000) = 0,43

Xnorm(B) = (15000 − 9000) / (15000 − 8000) = 0,86

Для LTV (больше — лучше):

Xnorm(A) = (60000 − 50000) / (80000 − 50000) = 0,33

Xnorm(B) = (75000 − 50000) / (80000 − 50000) = 0,83

После нормирования всех 16 показателей и применения весов получены значения:

ICRM(A) = 0,48

ICRM(B) = 0,74

Таким образом, Компания B демонстрирует более высокий уровень системной зрелости CRM-маркетинга.

Шкала интерпретации индекса ICRM

Для практического применения предлагается следующая шкала интерпретации значений индекса ICRM.

Диапазон от 0 до 0,30 соответствует низкому уровню эффективности: CRM-маркетинг функционирует разрозненно, значительная часть клиентского потенциала не реализована, системные процессы не выстроены.

Диапазон от 0,30 до 0,60 характеризует средний уровень: базовые CRM-процессы существуют, однако имеются существенные пробелы в одном или нескольких блоках; компания обладает значительным потенциалом роста эффективности.

Диапазон от 0,60 до 0,80 соответствует высокому уровню: CRM-маркетинг функционирует как связная система, большинство показателей близки к отраслевым ориентирам; возможна дальнейшая оптимизация отдельных компонентов.

Диапазон от 0,80 до 1,00 свидетельствует о системной зрелости CRM-модели: высокие результаты достигнуты по всем блокам, компания демонстрирует устойчивую клиентскую базу и эффективное использование маркетинговых ресурсов [1, с. 19].

Апробация модели

Для проверки воспроизводимости разработанной методики проведена демонстрационная апробация интегрального индекса ICRM на условных данных двух компаний (Компания A и Компания B), функционирующих в B2B-сегменте.

Исходные значения ключевых показателей были заданы в пределах реалистичных рыночных интервалов. Для нормирования использовались предварительно определенные границы Xmin и Xmax, отражающие диапазон допустимых отраслевых значений.

В качестве примера приведем расчет нормированных значений для двух показателей.

Для показателя CAC (меньше — лучше):

Xnorm(A) = (15000 − 12000) / (15000 − 8000) = 0,43

Xnorm(B) = (15000 − 9000) / (15000 − 8000) = 0,86

Для показателя LTV (больше — лучше):

Xnorm(A) = (60000 − 50000) / (80000 − 50000) = 0,33

Xnorm(B) = (75000 − 50000) / (80000 − 50000) = 0,83

Аналогичным образом были нормированы все показатели в рамках четырех блоков: экономического, поведенческого, операционного и коммуникационного.

После нормирования значения агрегированы с учетом весовых коэффициентов блоков и внутренних показателей. Итоговые значения интегрального индекса составили:

ICRM(A) = 0,48

ICRM(B) = 0,74

Полученные результаты свидетельствуют о различном уровне зрелости CRM-маркетинга исследуемых компаний.

Компания A с индексом 0,48 соответствует среднему уровню эффективности CRM-маркетинга. Для нее характерна частичная автоматизация процессов, умеренная конверсия и ограниченная системность в управлении клиентской базой.

Компания B с индексом 0,74 демонстрирует высокий уровень системной интеграции CRM-процессов, более эффективную работу с удержанием клиентов, а также более сбалансированное распределение показателей по всем блокам оценки.

Таким образом, интегральный индекс ICRM позволяет не только количественно оценить уровень развития CRM-маркетинга, но и выявить структурные дисбалансы между экономической, операционной и коммуникационной составляющими.

Предложенная методика обеспечивает сопоставимость результатов и может использоваться как инструмент внутреннего аудита CRM-системы, а также для межфирменного сравнительного анализа.

Научная гипотеза и направления верификации

На основании логики предложенной модели формулируется следующая научная гипотеза: чем выше значение интегрального индекса ICRM, тем выше устойчивость коммерческой модели компании и тем ниже ее зависимость от нестабильных и дорогостоящих источников привлечения новых клиентов.

Верификация данной гипотезы предполагает проведение корреляционного анализа между значениями ICRM и темпами роста выручки компаний на репрезентативной выборке. Кроме того, перспективным направлением является сравнительный анализ модели в разрезе бизнес-моделей (B2B и B2C), а также изучение динамики индекса во времени как инструмента мониторинга стратегических изменений в CRM-системе.

Ограничения модели

Предлагаемая модель имеет ряд ограничений:

1. Точность расчета индекса напрямую зависит от качества данных, содержащихся в CRM-системе. Низкий уровень data quality может искажать итоговое значение ICRM.
2. Определение границ Xmin и Xmax требует корректного отраслевого бенчмаркинга.
3. Весовые коэффициенты могут варьироваться в зависимости от отрасли и стадии развития компании.
4. Индекс не учитывает макроэкономические и отраслевые факторы, способные влиять на динамику выручки.

Учет указанных ограничений необходим при интерпретации результатов.

Выводы

Проведенное исследование позволяет сформулировать следующие результаты. Установлено, что существующие подходы к оценке эффективности CRM-маркетинга носят фрагментарный характер и не обеспечивают возможности получения интегрального стратегического индикатора. Разработана четырехблочная система KPI, охватывающая экономическое, поведенческое, операционное и коммуникационное измерения CRM-маркетинга. На её основе предложен интегральный индекс ICRM, рассчитываемый методом нормированного взвешенного агрегирования. Апробация модели подтвердила её диагностическую ценность и пригодность для управленческой практики.

Предложенная модель обладает масштабируемостью: состав показателей и весовые коэффициенты могут быть адаптированы к отраслевой специфике и стратегическим приоритетам конкретной компании. Дальнейшие исследования целесообразно направить на эмпирическую верификацию гипотезы о связи ICRM с финансовой устойчивостью бизнеса, а также на разработку отраслевых нормативных шкал для сопоставительного анализа.

Литература:

1. Customer Relationship Management: Concepts and Technologies / Buttle, F., Maklan, S.. — 4th ed. — London: Routledge, 2019. — 380 с.
2. Strategic Customer Management: Integrating Relationship Marketing and CRM / Payne, A., Frow, P.. — Cambridge: Cambridge University Press, 2013. — 494 с.
3. Marketing Management / Kotler, P., Keller, L. K. — 15th ed. — Hoboken: Pearson, 2016. — 816 с.
4. Customer Relationship Management: Concept, Strategy, and Tools / Kumar, V., Reinartz, W.. — 3rd ed. — Berlin: Springer, 2018. — 411 с.
5. Манн Маркетинг без бюджета / Манн, Б. И. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. — 296 с.
6. Рыбаков Операционный CRM-маркетинг: метрики и процессы / Рыбаков, И. С. // Маркетинговые коммуникации. — 2022. — № 4. — С. 72–84.
7. Lenskold Marketing ROI: The Path to Campaign, Customer, and Corporate Profitability / Lenskold, D. J. — New York: McGraw-Hill, 2003. — 302 с.
8. Интегральная оценка антропогенной нагрузки на территорию: методические подходы / Коробейникова, С. Л, Жиленкова, П. Е. // Вестник экологических исследований. — 2020. — № 2. — С. 41–52.
9. Саати Принятие решений. Метод анализа иерархий / Саати, Т.. — М.: Радио и связь, 1993. — 320 с.
10. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action / Kaplan, S. R, Norton, P. D. — Boston: Harvard Business Review Press, 1996. — 322 с.
11. Marketing, Business Processes, and Shareholder Value: An Organizationally Embedded View of Marketing Activities and the Discipline of Marketing / Srivastava, K. R, Shervani [и др.]. // Journal of Marketing. — 1999. — № 63. — С. 168–179.
12. Методология оценки маркетинговой эффективности в условиях цифровизации / Митрошина, О.В. // Управление и экономика в XXI веке. — 2023. — № 1. — С. 105–116.