Специфика оценки эффективности маркетинга в социальных сетях в IT-секторе

Обоснована необходимость дифференцированного подхода к оценке эффективности маркетинга в социальных сетях для компаний IT-сектора. Актуальность исследования обусловлена отсутствием методик, учитывающих особенности этого сектора, что приводит к применению некорректных метрик и принятию неэффективных управленческих решений. В статье выделены и систематизированы семь ключевых отраслевых факторов, определяющих специфику оценки эффективности маркетинга в социальных сетях. Разработана таблица применения юнит-метрик для различных типов IT-компаний. Сформулированы требования к оценке эффективности маркетинга в социальных сетях для IT-компаний, учитывающие в том числе тип бизнес-модели, этап воронки продаж, платформенную специфику и необходимость интеграции юнит-экономики.

1. Батура, М. П. Организационный механизм системного привлечения новых клиентов в IT-компании через социальные сети / М. П. Батура, И. В. Марахина, В. А. Пархименко // Цифровая трансформация. 2025. Т. 31, № 1. С. 22–30. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-1-22-30.

2. Shainesh, G. Understanding Buyer Behaviour in Software Services Strategies for Indian Firms / G. Shainesh // International Journal of Technology Management. 2004. Vol. 28, No 1. P. 118–127. https://doi.org/10.1504/IJTM.2004.005056.

3. Kethuda, O. Perceived Market Leadership and Customer Engagement for IT Companies in the Enterprise Software Market: Evaluating the Role of Social Media Marketing / O. Kethuda, R. Ayoubi // Journal of Business-to-Business Marketing. 2026. Vol. 33, No 1. P. 147–166. https://doi.org/10.1080/1051712X.2024.2446812.

4. Ma, L. Investigating Consumers' Cognitive, Emotional, and Behavioral Engagement in Social Media Brand Pages: A Natural Language Processing Approach / L. Ma, W. Ou, C. S. Lee // Electronic Commerce Research and Applications. 2022. Vol. 54. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2022.101179.

5. Trunfio, M. Conceptualising and Measuring Social Media Engagement: A Systematic Literature Review / M. Trunfio, S. Rossi // Italian Journal of Marketing. 2021. Vol. 2021, No 3. P. 267–292. https://doi.org/10.1007/s43039-021-00035-8.

6. Батура, М. П. Методические основы качественного и количественного анализа работы IT-компаний в социальных сетях / М. П. Батура, И. В. Марахина, В. А. Пархименко // Цифровая трансформация. 2025. Т. 31, № 2. С. 5–12. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-2-5-12.

7. Multi-Touch Attribution for Complex B2B Customer Journeys using Temporal Convolutional Networks / A. Agrawal [et al.] // Companion Proceedings of the Web Conference 2022 (WWW '22 Companion). Virtual Event / Lyon, France, April 25–29, 2022. P. 910–917. https://doi.org/10.1145/3487553.3524670.

8. Белозров, Д. А. Разработка сквозной маркетинговой аналитики для SaaS-решений в сегменте делового рынка (B2B) / Д. А. Белозров, Н. А. Беляев // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2018. Т. 12, № 3. С. 131–139. https://doi.org/10.14529/em180315.

9. Ghosh, S. Startup Finance 2.0: Value Creation, Tokenization, and the Next Era of Startup Funding / S. Ghosh. New York: Productivity Press, 2025. https://doi.org/10.4324/9781003614067.

10. Madsen, D. О. Parasocial Business: Platformed Authority and Organizational Influence in the Visibility Economy / D. О. Madsen // Administrative Sciences. 2026. Vol. 16, No 7. P. 1–22. https://doi.org/10.3390/admsci16070309.

11. Батура, М. П. Принципы функционирования алгоритмических систем социальных сетей / М. П. Батура, И. В. Марахина, В. А. Пархименко // Наука и инновации. 2025. № 12. С. 60–64. https://doi.org/10.29235/1818-9857-2025-12-60-64.

12. Diorio, S. The four Cs of B2B Targeting: Using Company, Customer, Channel and Contextual Data to Shrink the Audience Bullseye / S. Diorio, R. Howarth // Applied Marketing Analytics: The Peer-Reviewed Journal. 2024. Vol. 10, No 3. P. 227–244.

13. Is First- Or Third-Party Audience Data More Effective for Reaching The 'Right' Customers? The Case of IT Decision-Makers / N. Neumann [et al.] // Quantitative Marketing and Economics. 2023. Vol. 21. P. 519–571. https://doi.org/10.1007/s11129-023-09268-7.