27.03.2026
Рекламные бюджеты брендов могут быть перерасходованы на десятки процентов – и это не исключение, а системная проблема. Новые данные показывают: традиционные инструменты оценки эффективности маркетинга не успевают за реальностью омниканальных продаж.
Компания Prescient AI провела исследование, которое привело к разработке и запуску новых моделей маркетингового микса (MMM), призванных решить проблему перерасхода бюджетов и неправильного распределения прибыли в традиционных моделях. Согласно данным исследования, устаревшие модели могут приводить к перерасходу до 81% в периоды пикового спроса вроде Black Friday.
Причина в логике измерений – большинство MMM-систем по-прежнему ориентируются на онлайн-конверсии, игнорируя офлайн-продажи. Между тем в анализе 25 ритейл-брендов выяснилось: более половины выручки приходится именно на розницу, а не на сайты.
Это означает, что маркетологи фактически оптимизируют бюджеты, опираясь лишь на часть бизнеса. В результате решения о вложениях принимаются на неполной картине и неизбежно ведут к ошибкам.
“Для брендов с розничной дистрибуцией измерять только то, что происходит на сайте, уже недостаточно”, – говорит Майк Тру, генеральный директор Prescient AI.
Контекст усиливает масштаб задачи. По прогнозу Национальной федерации розничной торговли США, в 2026 году рынок вырастет на 4,4% и достигнет $5,6 трлн. В условиях такого объема даже небольшая погрешность в моделях превращается в миллиарды долларов неэффективных расходов.
Prescient AI предлагает альтернативу – новую модель под названием OMEN. В отличие от традиционных MMM, она рассматривает маркетинг как взаимосвязанную систему, а не набор отдельных каналов. Такой подход позволяет учитывать влияние рекламы не только на онлайн-продажи, но и на офлайн-результаты, включая retail halo effect – эффект, когда реклама в одном канале стимулирует продажи в другом.
Ключевым элементом стали “multi-retail connectors” – инструменты, которые позволяют брендам отслеживать влияние рекламы на продажи у конкретных ритейлеров, включая такие сети, как Target, Walmart, Ulta и Sephora.
По оценке разработчиков, новая модель способна сократить долю неэффективных рекламных расходов с 45% до 5,6%.
Иллюстрация: ChatGPT
