Экономист Чарльз Гудхарт сформулировал свой закон в виде полушуточного отступления, наподобие законов Мёрфи, но в каждой шутке есть доля шутки, и есть немало связанных концепций.

Так, социолог Дональд Кэмпбелл ещё в 1969 году отмечал, что введение индикаторов, по которым оценивается работа того или иного института, неизбежно приводит к искажению как самих индикаторов, так и социальных процессов, которые они призваны измерять.

Закон Кэмпбелла показывает, что проблема выходит далеко за рамки экономики. Она укоренена в самой природе систем управления и оценки. Когда политика направлена на рост показателя, люди находят способы его увеличить, не помогающие достичь исходной цели.

Чарльз Гудхарт сформулировал это иначе, для экономической и политической модели:

Любая наблюдаемая статистическая закономерность будет иметь тенденцию к нарушению, как только на неё будет оказано давление в целях контроля.

Больше объяснения даёт формулировка «Агентской проблемы»: Тот, кто ставит цель (принципал — начальник, правительство), имеет неполное представление о реальном процессе (карта не равна территории).

Тот, кто выполняет задачи (агент — сотрудник, подрядчик), обладает всей полнотой информации, но его личные интересы (премия, избегание наказания) могут не совпадать с интересами принципала.

Здесь и появляется ловушка Гудхарта: агент понимает, по каким конкретным параметрам его будут оценивать.

Его рациональное решение — максимизировать эти параметры, даже в ущерб реальной цели принципала.

К примеру, учитель готов «натаскивать на тест», а не учить мыслить, потому что от результатов теста зависит его репутация и зарплата. А ученик готов списывать ради хорошей оценки, которая обеспечивает его безопасность и поощрение.

Из-за того, что внимание направлено на абстрактные метрики, истинные цели могут остаться в тени.

Яркий пример — у разработчиков есть метрика «code coverage» (покрытие кода тестами).

Мы стремимся повысить этот показатель, но на самом деле цель — это качественный и надёжный продукт.

На практике же погоня за высоким процентом покрытия часто приводит к созданию бессмысленных тестов, которые не проверяют ничего полезного, а лишь «накручивают» цифру.

Эта метрика не позволяет оценить, насколько реализация проекта соответствует техническому заданию.

Направление внимания на достижение высокого показателя по code coverage отвлекает от удовлетворения реальных потребностей пользователей.

Аналогично KPI тестировщиков часто измеряют по количеству найденных багов. Кажется, что чем больше багов ты нашёл, тем лучше работаешь.

Чем больше заведено задач в трекере, тем выше шанс на премию.

Но такой процесс мотивации может привести к тому, что тестировщик начинает создавать баги-пустышки, дубликаты или дробить одну сложную проблему на множество мелких.

Например, если поле ввода номера телефона валидируется сложным набором правил, можно описать все найденные проблемы одной задачей, а можно — десятком отдельных.

Второй способ искусственно увеличивает метрику, но не несёт реальной пользы.

Часто такие мелкие правки приводят к тому, что при исправлении одного бага появляется другой, и наоборот.

Только собрав все требования в одной модели, можно верно реализовать функционал, но это уронит KPI тестировщика.

Окончательная формулировка закона Гудхарта гласит, что в попытках регулировать какую-либо конкретную экономическую переменную государство искажает значение этой переменной до такой степени, что контроль над ней оказывается абсолютно неэффективным.

Объясняя закон Гудхарта простыми словами, его можно облечь в следующую форму: осознание людьми того факта, что правительство пытается контролировать определенную экономическую переменную, неизменно приводит к тому, что они начинают подстраиваться под этот контроль, изменяя (корректируя) значение этой переменной таким образом, чтобы результаты проведенного контроля (проверки) удовлетворили государство.

Это приводит к искажению полученных в вследствие контроля данных, т. е. они уже не являются объективными, а становятся «искусственно созданными», в результате чего оценка качества эффективности переменной становится ложной, т. к. само ее измерение приводит к нарушению ее естественности.

Таким образом, закон Гудхарта говорит о том, что участники системы имеют возможность улучшить показатели, которые оценивает государство, при этом не совершенствуя саму работу этой системы.

Вследствие этого попытки государства контролировать конкретные экономические переменные приводят к тому, что на экономику фактически невозможно повлиять с целью ее улучшения, а это более чем неблагоприятный исход для государства.

Хороший бриф — это ход мыслей, который состоит из цепочки логических решений, ответов, интерпретации данных и ясного понимания задачи. (Плохой бриф –многостраничное описание ситуации, гипотезы, разрозненные цифры и личное видение решения)

Хороший бриф должен умещаться на одной странице и быть основанным на одной большой мысли, идее (Big Idea) «Ваши посягательства не должны быть слишком мелки, подумайте, вы способны на большее».

Хороший бриф смотрит на бизнес-проблему не как на набор цифр, а через призму человеческого поведения.

Хороший бриф отвечает на 4 важных вопроса:

1. Где деньги и почему они еще не у нас?

2. Кто нам их принесет? Что нам нужно поменять и на что повлиять с помощью коммуникации, чтобы это произошло?

3. Какой инсайт нам важен для достижения цели?

4. На какую ответную реакцию мы рассчитываем? Какие изменения человеческого поведения будут способствовать нашему росту?

В мире цифрового маркетинга важно всё — от привлечения первых клиентов до превращения их в постоянных покупателей.

Один из наиболее эффективных инструментов для анализа и оптимизации этих процессов — AARRR-воронка.

Она позволяет четко понимать, как пользователи взаимодействуют с продуктом на каждом этапе, и принимать обоснованные решения для улучшения этих процессов.

Аббревиатура AARRR состоит из пяти понятий — это пять этапов воронки:

1. привлечение, Acquisition;
2. активация, Activation;
3. удержание, Retention;
4. монетизация, Revenue;
5. рекомендации, Referral.

Каждый из этих этапов фреймворка играет критическую роль в успехе любого бизнеса, и понимание их особенностей помогает создавать более эффективные маркетинговые стратегии.

AARRR используют и компании, которые уже сформировали свой бизнес, нашли приносящую прибыль модель.

Например, когда бизнес осваивает новые цифровые площадки — веб-ресурсы, виджеты, приложения для смартфона. Крупные компании-ритейлеры в этом случае переключают свое внимание: с массового маркетинга на новые каналы. Им нужны измеримые цели и этапы: новые аудитории, другие потребности клиентов и тактика.

Метод AARRR представляет собой универсальный подход к анализу воронки продаж и взаимодействия пользователя с продуктом. Он может быть адаптирован к различным типам бизнеса, но наиболее эффективен для компаний, работающих в следующих областях:

— Стартапы и технологические компании: Для новых и быстрорастущих бизнесов, стремящихся быстро наладить взаимодействие с клиентами и оптимизировать свои продуктовые и маркетинговые стратегии.

— Онлайн-сервисы и приложения: Компании, предлагающие цифровые продукты и услуги, могут использовать метод AARRR для анализа поведения пользователей, улучшения пользовательского опыта и увеличения дохода

— E-commerce и ритейл: Для интернет-магазинов и компаний розничной торговли, метод помогает анализировать путь покупателя от первого взаимодействия до повторных покупок и рекомендаций.

— B2B компании: Бизнесы, работающие с корпоративными клиентами, могут использовать AARRR для отслеживания вовлеченности и удовлетворенности клиентов, а также для увеличения долгосрочной стоимости клиента (LTV).

— SaaS и подписные сервисы: Компании, предлагающие продукты и услуги по подписке, найдут в методе AARRR эффективный инструмент для оптимизации процессов привлечения, активации, удержания клиентов, монетизации и стимулирования рефералов.

Ценность AARRR метода

Метод AARRR особенно ценен для бизнесов, которые нацелены на масштабируемый рост и стремятся оптимизировать каждый этап взаимодействия с клиентом, начиная с первого знакомства и заканчивая формированием лояльного сообщества.

Он позволяет компаниям лучше понимать своих клиентов, принимать обоснованные решения на основе данных и повышать эффективность своей работы на всех уровнях.

Парадокс: 89% маркетологов и агентств согласны, что «без хорошего брифа сложно создать качественную работу», но при этом 92% считают бриф «самым ценным и одновременно самым игнорируемым инструментом маркетинга».

Согласно другому отчёту, проблема сохраняется, но смещается с формулировки брифа на этап его применения:

— Только 23% маркетологов и 15% сотрудников агентств заявили, что брифы действительно используются при оценке идей.

— 70% представителей внешних креативных агентств не доверяют креативному суждению маркетологов.

— Лишь 36% маркетологов и 26% агентств гордятся креативной работой, в которой участвовали.

Даже при осознании важности брифа, на практике он редко используется как ориентир в принятии решений. Это ведёт к субъективности, лишним итерациям и разочарованию обеих сторон.

Правильный брифинг — не разовое заполнение анкеты, а процесс. Его проводят так:

1. Исполнитель готовит базовый шаблон с универсальными вопросами для любой кампании.

2. Заказчик и исполнитель встречаются и обсуждают задачу: что нужно сделать, какие есть особенности, ограничения и ожидания.

3. Исполнитель дополняет шаблон специфическими вопросами под конкретную задачу. Например, для запуска нового продукта добавляет вопросы о конкурентах, для сезонной акции — о периодах активности аудитории.

4. Бриф передают на заполнение разным специалистам в компании заказчика. Маркетолог отвечает за цели и метрики, продуктовый менеджер — за особенности продукта, отдел продаж — за возражения клиентов и точки принятия решений.

5. Заполненный бриф обсуждают все вместе. Исполнитель задаёт уточняющие вопросы, выявляет противоречия, проверяет реалистичность целей и сроков.

6. После согласования всех деталей исполнитель приступает к работе.

В половине случаев финальное одобрение брифов выносят не те люди внутри компании. Один из участников исследования BetterBriefs из Великобритании описал ситуацию: «Мои брифы переписывает комитет — эти люди очень влиятельные, но совершенно не разбираются в маркетинге.

Мои брифы заполняются жаргоном, бессмыслицей и неуместной информацией, плюс добавляются аудитории, цели и темы, чтобы каждый почувствовал важность своей работы. Мне стыдно их отправлять».

Важно, чтобы люди, которые подписывают финальный бриф, участвовали в его создании с самого начала, а не редактировали готовую версию. Это позволяет избежать ситуации с «комитетом», который превращает качественный бриф в набор компромиссов.

Базовый бриф создаётся до начала стратегии — на самом раннем этапе работы.

При долгосрочном сотрудничестве его обновляют каждые 3–6 месяца или при существенных изменениях в бизнесе.

Отдельные брифы для крупных кампаний — сезонные распродажи, запуск продуктов — создаются дополнительно к основному.

В брифе обязательно фиксируются используемые стандарты измерений медийных показателей.

Для метрик просматриваемости (viewability), показов и контактов применяются общепринятые отраслевые стандарты MRC (Media Rating Council) и IAB.

Отсутствие ссылки на конкретный стандарт приводит к некорректному сравнению результатов между площадками и форматами («несравнимые данные»), поэтому:

— указывается версия стандарта (например, MRC Viewable Ad Impression);

— фиксируются пороговые значения (процент видимости, время в кадре);

— оговариваются исключения и особенности отдельных форматов (video, rich media, CTV).

Бриф учитывает ограничения измерений, связанные с требованиями приватности и изменениями в экосистеме данных (GDPR, ATT, отказ от third-party cookies).

Часть пользовательских идентификаторов недоступна, что влияет на точность атрибуции и дедупликации.

В связи с этим в брифе:

• фиксируется допустимый уровень неопределённости измерений;

• определяется приоритет использования first-party данных рекламодателя;

• признаётся ограниченность user-level атрибуции;

• экспериментальные подходы (incrementality-тесты, holdout-группы, A/B-эксперименты) обозначаются как основной способ получения причинно-следственных выводов об эффективности.

Проведённый анализ показал, что бриф в маркетинге прошёл путь от формального документа согласования к инструменту управления неопределённостью и принятия решений. На ранних этапах развития маркетинговых практик бриф фиксировал границы проекта и ожидания сторон, однако по мере цифровизации, роста количества каналов и усложнения измерений он стал ключевым элементом операционной системы маркетинга. Именно через бриф сегодня задаётся связка между бизнес-целями, метриками, качественными стандартами и методами проверки результата.

В то же время выявлена системная проблема, характерная для современной практики: смещение фокуса с целей на показатели. Закон Гудхарта и связанные с ним концепции показывают, что метрики, используемые как цели сами по себе, неизбежно искажаются и перестают отражать реальное качество результата. Это проявляется как в технических, так и в маркетинговых процессах — от оптимизации кликов и охватов до формального выполнения KPI без влияния на бизнес-показатели. Таким образом, проблема заключается не в использовании метрик как таковых, а в отсутствии корректной структуры, которая связывает показатель с целью, порогом успеха и допустимым уровнем неопределённости.

Рассмотренные фреймворки — AARRR, концепция одной ведущей метрики по стадии, стандарты MRC/IAB, а также современные экспериментальные подходы — демонстрируют, что эффективный маркетинг требует не большего количества показателей, а более строгой логики их применения. Метрика должна быть выбрана в контексте конкретной задачи, ограничений данных и бизнес-решения, которое будет принято по итогам кампании. Без этого бриф теряет функцию ориентира и превращается либо в формальный артефакт, либо в набор несопоставимых требований.

Особое значение в современных условиях приобретает фактор приватности. Ограничения, связанные с GDPR, ATT и отказом от third-party идентификаторов, делают невозможным прежний уровень точности атрибуции и вынуждают бизнес принимать решения в условиях неполных данных. В этой ситуации ценность смещается от иллюзии точности к прозрачности допущений, корректности экспериментального дизайна и заранее зафиксированным правилам интерпретации результата. Бриф становится местом, где эта неопределённость признаётся, формализуется и принимается на уровне P&L-владельца.

Таким образом, ключевой вывод работы заключается в следующем: эффективный бриф — это не список требований и не набор KPI, а структурированный механизм связывания цели, метрики, порога успеха и метода проверки до запуска кампании. Отсутствие такой структуры приводит к искажению результатов, субъективным решениям и утрате доверия между участниками процесса. Напротив, формализованный, ориентированный на результат бриф позволяет снизить риски, повысить сопоставимость данных и сделать маркетинговые решения управляемыми даже в условиях высокой неопределённости.

Божук, С. Г. Маркетинговые исследования: учебник для вузов / С. Г. Божук. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 304 с. Голубков, Е. П. Маркетинг для профессионалов: практический курс: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Е. П. Голубков. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 474 с. Голубкова, Е. Н. Интегрированные маркетинговые коммуникации: учебник и практикум для вузов / Е. Н. Голубкова. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 363 с. Горнштейн, М. Ю. Современный маркетинг: монография / М. Ю. Горнштейн. — 4-е изд. — Москва: Дашков и К, 2022. — 404 с. Григорьев, М. Н. Маркетинг: учебник для вузов / М. Н. Григорьев. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2021. — 559 с. Григорян, Е. С. Маркетинговые коммуникации: учебник / Е. С. Григорян. — Москва: ИНФРА-М, 2021. — 294 с. Диденко, Н. И. Международный маркетинг. Практика: учебник для вузов / Н. И. Диденко, Д. Ф. Скрипнюк. — Москва: Издательство Юрайт, 2021. — 406 с. Егоров, Ю. Н. Основы маркетинга: учебник / Ю. Н. Егоров. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: ИНФРА-М, 2021. — 292 с. Завгородняя, А. В. Маркетинговое планирование: учебное пособие для вузов / А. В. Завгородняя, Д. О. Ямпольская. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 340 с. Инновационный маркетинг: учебник / И. А. Красюк, С. М. Крымов, Г. Г. Иванов, М. В. Кольган. — 3-е изд. — Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2023. — 170 с. Инновационный маркетинг: учебник для вузов / С. В. Карпова [и др.]; под общей редакцией С. В. Карповой. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 474 с. Информационные технологии в маркетинге: учебник и практикум для вузов / С. В. Карпова [и др.]; под общей редакцией С. В. Карповой. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 367 с. Калюжнова, Н. Я. Современные модели маркетинга: учебное пособие для вузов / Н. Я. Калюжнова, Ю. Е. Кошурникова; под общей редакцией Н. Я. Калюжновой. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 170 с. Карпова, С. В. Маркетинг: теория и практика: учебное пособие для вузов / С. В. Карпова. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 383 с. Карпова, С. В. Маркетинговый анализ. Теория и практика: учебное пособие для вузов / С. В. Карпова, С. В. Мхитарян, В. Н. Русин; под общей редакцией С. В. Карповой. — Моск