Как рассчитать ROMI рекламы на маркетплейсах (формулы и примеры)

Понимание основных концепций ROMI

ROMI: это взгляд на то, как маркетинг действительно влияет на продажи, а не просто на расходы. Часто говорят ROI, но ROMI честнее обозначает добавленную ценность, которую маркетинговые волны несут бизнесу. Он требует отделить то, что случилось только потому, что бренд увидели, от естественного спроса, который мог бы быть и без кампании. В этом смысле ROMI измеряет добавочную выручку, которую приносит конкретная активность. Умножение маркетингового бюджета на коэффициент конверсии не даёт ответа без понимания того, как эти люди повели себя после первого контакта. Простая формула на слух звучит тривиально, но на практике за ней кроются грани: разное окно отсечения, разная атрибуция, разные цифры. Например, офлайн-реклама может подтолкнуть к покупке спустя неделю, и это нужно учитывать.
Современные модели атрибуции пытаются решить, чья часть прибыли припадает на тот или иной канал. Последний клик даёт ясную картину для простых кампаний, но часто недооценивает вклад верхних точек цепочки. Мультиточечная атрибуция прибавляет нюанс: несколько точек контакта суммируются, чтобы создать решение о покупке. Проблема в том, что данные разбросаны по онлайн и офлайн каналам, и их трудно связать без единого окна анализа. Чтобы избежать искажений, многие бизнесы вводят контрольные группы или отборочные периоды. Важно помнить: ROMI не ограничивается текущей выручкой, он учитывает влияние на лояльность, повторные покупки и ценность клиента. Со временем бренд-эффект может накапливаться, и его нельзя свести к одному кварталу без контекста.
Чтобы начать копать ROMI без лишнего шума, полезно связать любую активность с конкретной целью и метрикой. В соседнем кафе акция по бесплатной дегустации привлекла людей, и через две недели продажи выросли заметно. Я посчитал, сколько новых посетителей пришло в период акции, и сколько из них вернулось снова. Часть прироста могла случиться и без акции, поэтому важно отделить чистый эффект. Такую оценку можно оформить просто: прирост выручки минус затраты на кампанию, и полученное число делим на затраты. И да, цифры не всегда говорят ровно: они показывают направление. После примера можно скорректировать бюджет и параметры кампании, чтобы в следующий раз получить больший эффект.

Сбор необходимых данных для расчета

Прежде чем считать ROMI, нужно собрать набор данных, который честно отражал бы инвестиции и отдачу, без прикрытий и тайных допущений. Начинаем с бюджета и затрат по каналам: какие площадки задействованы, как распределялся общий объём в течение кампании. Важно зафиксировать источники данных и параметры: дата начала, дата окончания, идентификаторы кампании, креатива и лендинга. Далее идут расходы по каждому каналу: рекламная закупка, комиссии агентств, налоги, комиссии платформ, бонусы. Затем продажи: валовая выручка, чистая прибыль, возвращенные товары, скидки и доставка. Нужна детализация по времени: дневные или недельные данные, чтобы можно было сопоставлять расходы и эффект во времени.
Ключевое: определить, что считать конверсией и как связать клик с заказом, иначе цифры будут говорить неправду. И тут вступает атрибуция: выбор между последним кликом, мультиканальным моделированием или экспериментами, которые дают реальный вклад. Полезно иметь holdout-коллекцию аудитории или тестовую группу, чтобы увидеть прирост без изменений в бюджете. Параллельно проверяю качество данных: дубликаты, пропуски, несогласованные валюты и различия во временных зонах. Не забываем про офлайн-данные и CRM: продажи как онлайн-заказы, так и офлайн, звонки и лояльность клиентов. Иногда приходится учитывать возвраты и расходы на доставку, чтобы не исказить экономику кампании.
Дальше начинается работа по интеграции источников: единый ключ сопоставления, согласование форматов и единиц измерения. За это отвечают маркетинг, финансы и IT, потому что без согласованных данных невозможно построить правильно. Определяем единый уровень детализации, временной интервал и правила агрегации, чтобы можно было сравнить кампании между собой. Создаём карту источников данных, прописываем ответственных и устанавливаем частоту обновления и проверок. Немного про практику: я часто начинаю с мок-данных, затем подгоняю расписание выгрузок, чтобы не мешать рабочему процессу. И фиксируем допущения и ограничения: какие параметры считались спорными и как мы их аппроксимируем.

Хотите узнать больше ?

Формула расчета ROMI: шаг за шагом

Чтобы посчитать ROMI, нужны ясные данные и немного простой логики. Первым шагом стоит определить период и модель атрибуции: за какой временной промежуток мы смотрим результаты и какие продажи считаем маркетингом. Далее нужно собрать данные: расходы на маркетинг и те продажи, которые можно отнести к нему. Затем выбрать базу расчета: это может быть выручка или валовая маржа, в зависимости от того, что для вашего бизнеса важнее. После этого следует определить incremental эффект: как кампания повлияла на продажи после учета естественного спроса. И, наконец, применить формулу: ROMI обычно рассчитывают как разницу между прибылью, полученной благодаря маркетингу, и затратами на маркетинг, деленную на сами затраты. Если хочется проще — можно взять чистую прибыль, которая связана с кампаниями, и сравнить ее с расходами на рекламу через отношение.
Формула понятна, но практика любит детали: для наглядности возьмем простой пример. Допустим, за месяц у кампании на соцсетях получилось принести дополнительную выручку в 150 тысяч рублей. Затраты на маркетинг составили 40 тысяч рублей, и в расчет вошли все связанные расходы — от таргета до креативов. Тогда ROMI по простой схеме равен (150 тысяч − 40 тысяч) / 40 тысяч, то есть 110 тысяч делить на 40 тысяч, что получается примерно 2,75, или 275%. Это означает, что на каждый вложенный рубль маркетинга вы получили примерно 2,75 рубля дополнительной выручки. Вот маленькая бытовая нотка: на прошлой неделе видел в кафе акцию «3 по цене 2», и поток людей зашёл сразу — такой же эффект мы часто скрытым образом замечаем в цифровых кампаниях. Но в реальности не все 150 тысяч — чистая прибыль: часть уйдет на доставку, налоги и возвраты, поэтому разумно смотреть и на маржу, а не только на выручку; в итоге многие предпочитают считать ROMI по марже как более консервативную метрику.
После того, как все данные на руках, можно двигаться к более практичному применению. Сравнивайте ROMI по разным кампаниям, но делайте это на одинаковых условиях: одинаковый период, одинаковая база расчета и единая модель атрибуции. Учитывайте задержку эффекта: многие маркетинговые акции запускают продажи с опозданием на неделю или две, поэтому не обманывайтесь моментальным скачком. Если в портфеле у вас несколько каналов, попробуйте единый подход атрибуции, чтобы сравнивать «за что платим» без искажения. В помощь — простой калькулятор или таблица, где в одной строке вводятся данные, а в другой — результат и вывод по ROMI. Помните: ROMI не заменяет стратегию, он служит точкой опоры, чтобы увидеть, какие вложения работают на практике, а какие требуют пересмотра. А потом можно двигаться дальше: если какой-то канал приносит высокий ROMI, стоит подумать, как увеличить бюджет там, а если низкий — пересмотреть активность.

Примеры расчета ROMI для различных продуктов

Разные продукты требуют разной арифметики, но основа одна: ROMI измеряет, сколько маркетинг приносит прибыли по отношению к затратам. Я начал с SaaS-платформы для малого бизнеса: подписка стоит 40 долларов в месяц, а внедрение оплачивается отдельно. За квартал мы вложили в кампанию 15 тысяч долларов, и в итоге получили 120 новых платящих клиентов. Средний годовой доход на клиента, считая только подписку, оказался около 480 долларов, а маржинальность продукта на уровне примерно 0,75. Умножив число клиентов на годовой доход, получаем потенциальный годовой валовый доход около 57 600 долларов, даже если часть прибыли приходится на обслуживание. Разумеется, часть затрат уйдёт на поддержку и интеграцию, но мы учитываем это в маржинальности и здесь важна чистая прибыль от маркетинга. Тогда ROMI можно посчитать как отношение разницы между валовой прибылью от маркетинга и его расходами к расходам, и получается примерно (43 200 — 15 000) / 15 000 = 1,88.
Второй пример — товар повседневного спроса, например линейка бытовой техники, продаётся в крупных сетях. О запуске кампании мы потратили 8 тысяч долларов и просчитывали, что придут 2 000 дополнительных продаж. Цена одной единицы — 15 долларов, маржа по товару около 40 процентов. Простая арифметика говорит: incremental gross profit составит 12 000 долларов. ROMI получаем как (12 000 — 8 000) / 8 000 = 0,5, то есть 50 процентов окупаемости. Я в очереди в кофейне как раз видел рекламный стенд этого бренда, и там зазывали «попробуйте образец» — улыбнуло: чуть ли не наглядно объясняет, зачем нужна эта цифра. Важно помнить: реальная окупаемость зависит от розницы, стоков и поддержки продавцов, но базовый принцип не меняется: чем выше incremental маржа, тем выше ROMI.
Третий пример — услуга консалтинга для малого бизнеса, где продажи идут по лидам и контрактам. За рекламный цикл мы вложили 20 тысяч долларов и получили 150 качественных лидов, из которых конверсия в клиентов составила 20 процентов. Средняя выручка на клиента — 3 000 долларов, маржа по услуге — 50 процентов. Значит, incremental gross profit составил 150 лидов × 0,20 × 3 000 × 0,50 = 45 000 долларов. ROMI равен (45 000 — 20 000) / 20 000 = 1,25. Иногда циклы длиннее, эффект от вложений может отыгрываться позже, но эта цифра всё равно задаёт ориентир для бюджета. Мне нравится тот момент, когда цифры превращаются в управленческие решения: вложил больше туда — получил больше там, но только если маржа и конверсия действительно работают.

Влияние стоимости клика на ROMI

Стоимость клика — не просто цифра в счёте за клики; это один из главных драйверов ROMI. Если ставка высока, она может окупаться, когда конверсия и ценность заказа растут пропорционально. Но когда CPC зашкаливает, а маржа и объём покупок не держатся, ROMI сжимается до минимума. Здесь важно смотреть не только на цену клика, но и на доход с каждого клика: сколько людей становятся покупателями, какая прибыль приносит средний заказ. Высокий CPC требует выше конверсии или большей ценности заказа, иначе бюджет уйдёт в минус. Поэтому качество трафика, релевантность объявления и посадочной страницы растут в цене пропорционально CPC. Скажем так: чем точнее ваш таргетинг, тем меньше кликов окажутся нецелевыми и тем надёжнее остаётся ROMI.
Когда CPC подскакивает, но конверсионная способность аудитории остаётся высокой, можно позволить себе чуть дороже клик. Но если рост кликов не конвертируется в покупки или в заказы с ценностью выше средней, экономия на клике оборачивается потерями. Я видел такое на практике: у клиента CPC вырос на 25%, но на лендинге усилили призыв к действию; конверсия поднялась. В итоге общий ROMI стал заметно приятнее, хотя бюджет расходовали чуть быстрее. Это показывает простую вещь: ставка сама по себе ничего не решает, пока не совпадает с качеством оффера и удобством покупки. Автоматизированные стратегии, настроенные на целевой CPA, помогают держать стоимость клика в рамках, где экономически выгодно работать. Однако автоматизация не снимает ответственности: нужно следить за качеством трафика и за тем, как клики превращаются в прибыль.
Чтобы не гадать на кофейной гуще, держите в голове простую схему: CPC, конверсия, маржа и ценность клиента должны двигаться в одном направлении. Регулярно тестируйте узкие и широкие запросы и смотрите, как меняется ROMI при каждом изменении ставки. Улучшайте посадочные страницы, ускоряйте загрузку, упрощайте оформление заказа — чаще всего это приносит больше ROMI, чем снижение CPC. Разглядывайте данные по устройствам и времени суток: иногда самый дорогой клик работает лучше в определённый момент. Не забывайте про сезонность и контент: в распродажные периоды CPC может расти, но и ценность заказа — выше. И главное: ориентируйтесь на прибыльность, а не на стоимость клика как таковую. Тогда каждое нажатие будет ощущаться как маленькая ступень к росту вашего бизнеса.

Анализ сезонности и ее влияния на ROMI

Анализ сезонности начинается там, где заканчивается простая арифметика ROMI — в том, как меняются продажи и стоимость кликов в разные месяцы. Если смотреть год к году, появляются характерные волны: всплески перед праздниками, затишье летом, пик перед стартом учебного года. Эти волны не случа́йны: они отражают поведение покупателей, смену бюджетов у конкурентов и даже график доставки. Понимание сезонности помогает не гадать на кофейной гуще, а заранее планировать кампании и ставки. Сезонные колебания влияют на все элементы цепочки: спрос, конверсию, маржинальность и, разумеется, стоимость рекламы. Чтобы увидеть чистую картину, нужно отделять сезонный эффект от базовой динамики и от действий отдельных акций. В периоды роста спроса ROMI может казаться выше, но без учёта сезонности это впечатление может оказаться обманчивым. В реальности иногда приходится корректировать планы, чтобы не перегреть бюджет между сезонами.
В практике мы часто начинаем с расчёта сезонного эффекта: сравниваем продажи и ROMI в периоды высокого спроса с типичным месяцем без всплесков. Затем ищем контент и предложения, которые лучше работают в конкретной сезонной нише, и смотрим, как они влияют на конверсию. Важна не только величина клика, но и его качество; в сезонных кампаниях качество трафика может заметно варьироваться. Например, однажды я увидел, что в конце ноября CTR рос, а конверсия падала — значит, пользователи кликают, но им нужно больше стимулов до покупки. Тут мы вводим управляемые вариации креатива и специальных офферов, чтобы ROMI не проседал в пиковый сезон. Но сезонность не всегда про рост: иногда затишье требует перераспределения бюджета и сокращения ставки, чтобы сохранить экономику кампании. Я иногда помечаю в блокноте: нужно тестировать в разные окна и держать запас по бюджету, чтобы не выйти за рамки общего плана, иногдато такие сдвиги приносили неожиданный бонус.
В конечном счете анализ сезонности помогает формировать устойчивый ROMI на протяжении года. Мы учим команды планировать заранее: завозить запас по акциям в сезон, выкупать медийный объем для поддержания видимости и синхронизировать офферы с доставкой. Важно помнить, что макро-сезонные события могут изменять и долгосрочный эффект рекламы, поэтому оценку ROMI стоит делать с горизонтом в несколько месяцев. При этом офферы и предложения должны быть связаны с реальными возможностями продаж, иначе качество трафика окажется ниже ожидаемого. Небольшие, но регулярные корректировки ставок и бюджета помогают удержать ROMI в рамках целевой нормы даже когда сезонность бьёт по конверсии. И да, сезонность — это не враг, а сигнал: он помогает понять, когда ждать большего эффекта от вложений и как растить ROMI за счёт умного распределения. Если синхронизировать каналы по сезону, можно снизить перекрытие и увеличить общий ROMI.

Инструменты для автоматизации расчета ROMI

Чтобы автоматизировать ROMI, многие начинают с того, что собирают данные из нескольких источников в одну рабочую модель. Там учитывают расходы на рекламу, выручку от продаж и иногда маржу по продукту, чтобы ROMI отражал реальную прибыльность кампаний. В реальности источников бывает столько, что без аккуратной структуры плагинов и коннекторов не обойтись: Google Ads, Meta/Facebook, GA4, CRM и даже складские системы для возврата товаров. Затем идёт настройка подключения: это могут быть простые импорты в таблицу или полноценные конвейеры ETL, которые подтягивают данные по расписанию и синхронно обновляют показатели. Я видел, как на небольшом бизнесе данные, загруженные по ночам, превращались в живой инструмент, когда стало ясно, что ROMI можно держать под рукой, а не пересчитывать вручную. Но если поток идёт постоянно, лучше зафиксировать источник и расписание обновления, иначе цифры начнут расходиться и плодить сомнения. Тогда появляется возможность не только считать ROMI, но и тестировать сценарии: что будет, если увеличить бюджет на канал X, как изменится маржинальная прибыль и общий эффект на ROMI.
Вторая опора — визуализация и дашборды, которые держат руку на пульсе и позволяют увидеть тенденции за несколько кварталов. Чаще всего применяют Power BI, Tableau или Looker Studio, чтобы превратить сырые данные в понятные графики, таблицы и фильтры по каналам, продуктам и временным окнам. В таких панелях ROMI обычно держат наверху, а за ним стоят доходы, рекламные расходы и чистая прибыль по каждому сегменту. Важна связка с атрибуцией: без корректной разметки кампаний и корректной настройки конверсий трудно понять, какие клики действительно приводят к прибыли. Утверждают, что UTМ-метки — это паспорт для данных: они позволяют разложить источники и среду кампании и объяснить историю по каждому каналу. Кроме того, можно включить сценарии what-if и проверить, как изменится ROMI при смене модели атрибуции или срока учёта. Регулярный вывод на панель или в документ — результат выстроенной архитектуры данных и дисциплины в обновлениях, а не случайная догадка.
Третья нитка — качество данных и порядок расчётов: без этого ROMI легко превращается в мираж. Важна синхронность временных окон: продажи и расходы должны попадать в одну и ту же дату, учитывать задержки конверсий и иногда разные часовые пояса. Проверки reconciliation помогают увидеть несоответствия и быстро их исправлять, чтобы цифры не уходили в расхождение. Я однажды промахнулся: за неделю доход и расход шли в гармонии, а рекламный расход обновлялся на день позже — и ROMI прыгал то вверх, то вниз, как на лифте. Тогда придумал простую практику: держать резервный столбец с задержкой подтверждения и отслеживать тренд без шума. В итоге инструмент стал надёжной опорой для принятия решений — можно перераспределить бюджет, не жертвуя маржой и не теряя времени на пересчёты. Но автоматизация сама по себе — не панацея; она требует внимания к деталям, иначе цифры начнут уводить бизнес не туда, куда он смотрит.

Практические советы по оптимизации ROMI

Понимать ROMI значит превратить цифры в управляемый план действий. Это не про магические модели и эзотерику, а про то, как связать расход на рекламу с реальным доходом. Чтобы не промахнуться, начинайте с выравнивания цели: где вы ждёте маржинальный доход и за какой период он окупает вложения. Удобнее всего начать с базовых показателей: общий рекламный расход, доход по кампаниям, маржинальность продукта. Затем важно согласовать временные рамки: когда клиент обычно конвертируется, сколько времени проходит от клика до покупки. Не забывайте про качество данных: единые идентификаторы, корректные метки, чтобы клики и продажи совпадали. После этого можно переходить к простым тестам: небольшие перераспределения бюджета на рабочие каналы, пара экспериментальных креативов и сравнение продаж с прошлым периодом.
Практика показывает: ROMI растет лучше через качество конверсии, а не through количество кликов. Работайте над страницей приземления: ускоряйте загрузку, упрощайте путь к конверсии, добавляйте ясный призыв. Сегментируйте аудиторию: один и тот же клик может давать разный результат в зависимости от источника и времени суток. Постоянно тестируйте гипотезы: цвет кнопки, текст оффера, формат креатива; ставьте минимально значимый эксперимент и радуйтесь маленьким победам. Используйте простое сравнение: чистый эффект рекламы против цены без рекламы, чтобы увидеть реальный вклад маркетинга. Не забывайте о кросс-канальном учете: иногда трафик с одного канала подталкивает продажи в другом. ROMI: не краткосрочный показатель, окупаемость может проявляться в долгой игре и циклах, поэтому держите ленту обновленной и смотрите тренды.
Вот маленькая история из вчерашнего утра: баннер у метро привёл к притоку кликов на лендинг, а через неделю те же люди возвращались и покупали снова. Мы зафиксировали всё: CAC по этому каналу, долю повторных визитов и маржу продукта. Сразу стало ясно, что эффект не в количестве кликов, а в последовательной цепочке: первый контакт, последующие обращения, потом покупка с хорошей маржой. Так мы решили перераспределить бюджет внутри канала, чтобы поддержать цикл покупки, а не гоняться за мгновенным ростом отдельных метрик. Плюс мы добавили небольшие задержки в клик-офферы, чтобы не перегревать аудиторию и сохранить лояльность. А ещё мы стали держать руку на пульсе метрик: скорость загрузки лендинга и качество заказа влияют на конверсию не меньше, чем ставка на ключевые слова. В итоге работа стала жить не вокруг одной цифры, а вокруг цепочки действий клиента — от первого контакта до повторной покупки.

Роль аналитики в повышении эффективности рекламы

Аналитика в рекламе: это не просто цифры на табло, это язык, на котором рассказывают, что действительно работает. Она учит отделять шум от сигнала и видеть, какие действия действительно двигают аудиторию к конверсии. Без этого подхода баннеры и объявления часто остаются догадками, а результат оказывается слишком неустойчивым. Сбор данных через сайт, приложения и соцсети превращается в цельную историю, а не в разбросанные фрагменты. Когда мы считаем incremental lift, мы перестаем верить в волшебство и начинаем оценивать реальный эффект вложений. Я понял это на практике: формулирую гипотезы, планирую тесты и документирую результаты, чтобы было ясно, что именно работает.
Аналитика помогает увидеть работу разных каналов в связке: контекст, соцсети, ремаркетинг и офлайн коммуникации. Правильная атрибуция показывает, где рождается конверсия, а где мы просто получили клик без последующего действия. Это знание влияет на бюджет: где увеличить ставки, а где перераспределить средства, чтобы рентабельность росла, а маржа не проседала. В реальном времени можно заметить, когда кампания теряет импульс, и скорректировать настройки до того, как падение станет заметно. Но без качества данных все выводы будут искажены, поэтому важна корректная установка тегов и событий. Поэтому мы строим инфраструктуру: единые параметры, чистая и понятная структура событий и прозрачные правила именования.
Роль аналитики: это мост между идеей креатива и реальными бизнес-целями. Она объясняет смысл каждого решения. Когда на экране появляется график роста конверсий после теста, мы ищем контекст: сезонность, конкурентов и изменения аудитории. Важны простые, понятные дашборды, которые показывают не только цифры, но и тенденции, причины изменений и ближайшие шаги. Команды маркетинга и аналитики должны говорить на одном языке, чтобы данные становились опорой, а не источником сомнений. В эпоху приватности мы учимся работать с агрегированной информацией и моделями без нарушения прав пользователей, чтобы решения были этичными и устойчивыми. Недавно на кухне, пока варил кофе, понял: как только вы даёте данным время «докипеть», вывод становится понятнее, и мы выбираем более точные гипотезы для следующего теста.
Для эффективности рекламы аналитика это постоянный процесс совершенствования, а не одноразовый шаг. Она подсказывает, какие гипотезы проверить в следующий спринт и какие сигналы смотреть в будущем. Важна интеграция данных из CRM, веб-аналитики, оффера и рекламных платформ, чтобы все говорили на одном языке. Мы учимся работать с неопределенностью, строим сценарии и оцениваем риски, чтобы решения давали устойчивый рост. Доверие к данным рождается через прозрачность: документируем методики, проверяем гипотезы и объясняем логику командой. В итоге аналитика становится привычной частью работы: она напоминает нам, зачем мы запускаем кампании, и где лежит реальная ценность.

Ключевые ошибки при расчете ROMI и как их избежать

Когда начинаешь считать ROMI, понимаешь, что цифра редко выплывает на поверхность без контекста. Частая ошибка: путать ROMI с ROI и верить, что реклама сама по себе приносит чистую прибыль. В расчеты нередко забывают включать все затраты: креатив, агентство, техподдержку, интеграции с CRM и зарплаты аналитиков. Без этого получается завышенная картинка, и руководитель ловит себя на улыбке: «ну вот, реклама работает». Еще один подводный камень: выбор временного окна, потому что эффект может идти дальше месячного цикла. Инкрементальность часто опускают: без кампании часть продаж могла бы случиться иначе или позже. В итоге мы имеем цифру, которая рассказывает историю рекламы, но не всей бизнес-истории.
Частый сапог в расчете: неверная атрибуция — приписывают продажу тому источнику, который последним коснулся клиента. Лечение ROMI как единственной цифры, игнорируя многоканальность и роль органического поиска, социальных сетей и офлайна. Недооценка длительности эффекта: после запуска кампании продажи могут расти недели спустя, а ROMI оценивают только в момент запуска. Неудивительно, что цифры расходятся между отделами, потому что у маркетинга свои метрики, а у продаж — другие. Чтобы избежать, нужно зафиксировать правила атрибуции заранее и держать их в документах, чтобы все знали, какие данные считать. Важна разделять фиксированные и переменные затраты: аренда инструментов, лицензии и поддержка, и их нужно отнести к соответствующим кампаниям. Также полезно моделировать инкрементный эффект через контрольные группы или тесты, чтобы отделить эффект рекламы от общего тренда.
Практически это превращается в цикл учиться и проверять: периодически просматриваю данные, сверяю показатели и обсуждаю их с коллегами. Ясно, что ROMI не живет отдельно от бизнес-целей, и потому полезно держать живую модель: обновлять источники, пересчитывать расходы и уточнять параметры. Прежде чем считать, стоит определить рамку: какой период, какие затраты и какая прибыль считается как инкремент. Затем делаю простую проверку: что произойдет, если исключить кампанию на две недели, падение продаж будет выше или ниже ожиданий. Важна также чувствительность: беру пару сценариев и вижу, на сколько ROMI может скрываться под разными условиями. При регулярной работе полезно иметь одну версию модели, куда вносят только проверенные данные и ходят пометки о допущениях. И да, не забываю о бытовой мелочи: на столе у меня распечатка прогноза, рядом кофе, и цифры вдруг ощущаются как результат труда всей команды.