Кратко: чтобы оценить реальный долгосрочный эффект CSR (напр., «посадили 1 млн деревьев») нужно сочетать коммерческие и брендовые метрики и применять методы каузального извлечения эффекта (контрольные группы / эконометрика). Ниже—что измерять и как.
1) Основные коммерческие метрики (что показать экономике проекта)
- Инкрементальные продажи: $\Delta Sales=Sale{s}_{treatment}-Sale{s}_{counterfactual}$. Источник: POS/CRM, сравнение с контрольной группой или моделью прогнозирования.
- Инкрементальная прибыль: $\Delta Profit=\Delta Sales\times Margin$.
- ROI CSR: $ROI=\frac{IncrementalProfit-Cos{t}_{CSR}}{Cos{t}_{CSR}}$.
- Изменение CLV (life‑time value): можно считать как дисконтированную маржу: $CLV={\sum }_{t=0}^T\frac{Margi{n}_t\cdot r_t}{(1+i{)}^t}$, сравнить когорты до/после.
- CAC и эффективность маркетинга: изменение стоимости привлечения клиента и конверсии: $\%lif{t}_{conv}=\frac{con{v}_{treat}-con{v}_{control}}{con{v}_{control}}\times 100\%$.
- Доля рынка: изменение абсолютной/относительной доли в сегменте.
2) Брендовые/вовлечённые метрики (медиаторы долговременного эффекта)
- Узнаваемость (Awareness), consideration, preference — регулярные опросы/панели.
- NPS: $NPS=\%Promoters-\%Detractors$. Следить за динамикой по когорте CSR‑экспонированных.
- Готовность платить (WTP) / ценовая премия — через ценообразовательные эксперименты/опросы.
- Социальная вовлечённость и тональность (sentiment) в СМИ и соцсетях; Earned Media Value (EMV).
- Репутационные индексы/рейтинги (третий‑стороны, ESG‑индексы).
3) Методология каузального вывода (чтобы отличить шум и сезонность)
- Рандомизированный контроль (A/B) — лучший, если возможно.
- Difference‑in‑Differences (DiD) — сравнить регионы/сегменты до/после с контрольной группой.
- Synthetic control — при единичном крупном событии (напр., общенациональная кампания).
- Interrupted time series / ARIMA с вмешательством — для временных рядов продаж/трафика.
- Propensity score matching — если нет рандома, сопоставить похожие клиенты/регионы.
- Uplift/causal ML для персонализированных эффектов.
4) Практические рекомендации по измерению
- Всегда иметь базовую линию (baseline) и контрольную группу.
- Оценивать короткий (0–6 мес), средний (6–24 мес) и долгий (>24 мес) горизонты — PR‑эффект часто краткосрочен, лояльность — растёт медленнее.
- Использовать когорты: смотреть удержание, повторные покупки и изменение CLV у тех, кто знает о CSR.
- Включать качество исполнения CSR: валидация, сертификаты, прозрачная отчётность — влияет на доверие.
- Учитывать конкурентный фон и макрофакторы в моделях (сезонность, промо).
5) Типичные ошибки
- Атрибуция по «окрашенному» времени (спайк PR = долгосрочный эффект).
- Оценка только импликаций в соцсетях без связи с продажами/CLV.
- Неучёт стоимости удержания/реализации CSR (администрирование, коммуникации).
Резюме/шаги для внедрения
1. Определить бизнес‑гипотезы (повышение WTP, удержание, привлечение).
2. Собрать базовые метрики: продажи/CLV, NPS, awareness, конверсии, медиа‑метрики.
3. Запустить дизайн измерения (RCT или DiD/synthetic control).
4. Анализировать инкрементальные эффекты и считать $ROI$.
5. Повторять измерения по времени и связывать бренд‑метрики с коммерческими через модели.
Если нужно, могу предложить конкретную схему эксперимента и набор переменных под ваш кейс (регион, канал, временной горизонт).