Метрики оценки клиентского опыта туристических агрегаторов в условиях платформенной экономики

Введение

В. О. Быстрова подчёркивает, что управление клиентским опытом в B2B требует учёта сложности взаимодействия, длительности деловых отношений и множественности участников со стороны клиента [3]. И. В. Прядохина и Е. А. Прищенко связывают специфику B2B-клиента с профессиональным характером принятия решений и необходимостью учитывать более сложную структуру взаимодействия по сравнению с массовым потребителем [16]. Н. Б. Изакова, Л. М. Капустина и Т. Л. Сысоева отмечают, что система маркетинговых показателей должна формироваться с учётом целей управления, доступности информации и возможности практического использования результатов измерения [7]. В исследованиях результативности маркетинга взаимоотношений также подчёркивается необходимость перехода от абстрактных характеристик отношений к показателям, пригодным для конкретного управленческого анализа [9; 11]. Таким образом, доктринальный аспект актуальности темы определяется недостаточной разработанностью механизма, позволяющего связать субъективную оценку B2B-клиента с конкретными наблюдаемыми характеристиками его взаимодействия с цифровой платформой.

Правовой аспект актуальности связан с вступлением в силу с 1 октября 2026 г. Федерального закона от 31 июля 2025 г. № 289-ФЗ [1], сформировавшего специальную правовую основу для отношений между операторами посреднических цифровых платформ, партнёрами и пользователями. Указанный закон регулирует ряд вопросов, связанных с функционированием посреднических цифровых платформ, договорным взаимодействием, информационным обменом и рассмотрением требований участников платформенной деятельности. Кроме того, определены дополнительные критерии отнесения цифровой платформы к посредническим инструментам [2]. При этом показатели клиентского опыта не приобретают статус юридически обязательных.

Социально-экономический аспект исследования состоит в том, что устойчивость цифровых туристических платформ влияет на качество всей цепочки предоставления услуг туриндустрии. Проблема в коммуникации между платформой и профессиональным партнёром способна приводить к дополнительным согласованиям, задержкам, дублированию действий и росту организационных затрат, а последствия могут распространяться на последующие этапы обслуживания конечного клиента. В этой связи совершенствование оценки B2B-взаимодействия имеет значение не только для самого агрегатора, но и для устойчивости взаимосвязей между различными участниками туристического рынка.

Цель исследования заключается в разработке методического подхода к оценке операционной составляющей клиентского опыта B2B-партнёров турагрегаторов в условиях платформенной экономики посредством дополнения традиционных субъективных метрик системой специализированных показателей.

Для достижения поставленной цели необходимо рассмотреть особенности функционирования турагрегатора как цифровой платформы; уточнить содержание клиентского опыта применительно к отношениям между платформой и профессиональным B2B-партнёром; проанализировать возможности и ограничения традиционных метрик с учётом существующих B2B-адаптаций; определить место операционных характеристик взаимодействия в общей системе оценки клиентского опыта; обозначить основные функциональные категории B2B-партнёров в целях определения границ предмета исследования; разработать систему авторских показателей; определить принцип их нормирования и объединения в интегральную оценку.

Научная проблема заключается в существующем разрыве между клиентским опытом как комплексным восприятием взаимодействия с организацией и набором показателей, используемых для практической диагностики данного взаимодействия. Традиционные метрики позволяют измерять лояльность, удовлетворённость и воспринимаемые клиентом усилия, однако они фиксируют преимущественно результат субъективного восприятия и не всегда позволяют установить конкретные причины полученной оценки. Для B2B-среды такая проблема усиливается организационной сложностью отношений, участием нескольких лиц в принятии решений, длительностью и повторяемостью деловых взаимодействий [3; 5; 6].

Научная новизна исследования состоит в разработке двухуровневой методики оценки B2B-клиентского опыта турагрегатора, основанной на разграничении субъективного и операционного уровней; обосновании сохранения метрик NPS, CSAT и CES при их содержательной адаптации к B2B-среде; формировании авторской системы операционных метрик (скорость ответа, количество коммуникационных итераций, стандарты ответа); а также в построении интегрального показателя операционной составляющей.

Исследовательская гипотеза: традиционные метрики (NPS, CSAT, CES) не обеспечивают достоверной оценки B2B-клиентского опыта турагрегаторов; его операционные причины могут быть выявлены при дополнении указанных метрик операционными показателями.

Теоретическая значимость исследования состоит в развитии представлений о структуре B2B-клиентского опыта применительно к цифровым платформам: обосновано разграничение субъективного и операционного уровней оценки, что позволяет рассматривать операционные метрики не как синоним клиентского опыта, но как его диагностический слой.

Практическая ценность исследования заключается в возможности для турагрегатора построения единой системы мониторинга B2B-взаимодействия, позволяющей перейти от регистрации неудовлетворённости партнёров к выявлению её операционных причин и адресному совершенствованию коммуникационного процесса [2; 10; 15].

Методология и методы исследования

Работа проводилась как смешанное исследование с последовательным дизайном: кабинетный анализ; концептуализация; сценарное моделирование. Такой дизайн позволяет сначала выявить пробел в существующих подходах к измерению В2В-клиентского опыта, затем уточнить состав операционных метрик и проиллюстрировать логику их расчёта.

Кабинетный этап состоял в систематизации научных и нормативных источников по проблематике клиентского опыта, маркетинга взаимоотношений, В2В-маркетинга и платформенной экономики, а также определить, в какой мере существующие метрики применимы для оценки В2В-взаимодействия туристических агрегаторов.

Поиск источников проводился в научных базах eLibrary, CyberLeninka, Scopus, Web of Science, Google Scholar, а также на официальных сайтах Росстата, Института экономической политики им. Е. Т. Гайдара и др. Использовались поисковые запросы: «клиентский опыт В2В», «маркетинг взаимоотношений», «туристический агрегатор», «цифровая платформа», «метрики NPS CSAT CES», «B2B customer experience», «platform economy», «travel aggregator». Критерии включения: публикации 2015-2026 гг. на русском и английском языках, рецензируемые научные статьи, аналитические доклады, нормативные акты; наличие содержательной связи с клиентским опытом, В2В-взаимодействием или платформенной экономикой. Отбор проводился в три этапа: анализ заголовков и аннотаций, анализ полных текстов, тематическая кодировка. В результате были выделены три группы источников: 1) работы по клиентскому опыту и метрикам NPS, CSAT, CES; 2) исследования по В2В-маркетингу и маркетингу взаимоотношений; 3) работы по цифровым платформам и турагрегаторам. Данный этап показал, что традиционные метрики ориентированы преимущественно на В2С-сегмент и не позволяют в полной мере выявлять операционные причины формирования В2В-клиентского опыта.

Концептуализация. На данном этапе производилось уточнение понятий, разграничение уровней оценки и обоснование системы операционных метрик.

Сценарное моделирование. Данный этап носил иллюстративный характер и не претендовал на эмпирическую репрезентативность. В каждом сценарии рассматривалось по 1 200 сопоставимых обращений В2В-партнёров; правила регистрации обращений и проверки ответов были едиными. Целевые ориентиры – 4 часа для скорости ответа и 2 итерации для ККИ. В целях демонстрации расчёта использовались равные веса (1/3), поскольку эмпирическая база для дифференциации весов ограничена. Полученные значения интегрального показателя отражают логику методики, но не фактическую динамику конкретного агрегатора.

Ограничения исследования: отсутствие статистически репрезентативной выборки реальных обращений; условный характер сценарных данных; необходимость дальнейшей эмпирической проверки весов и целевых ориентиров; ограниченная возможность переноса результатов на все типы турагрегаторов без дополнительной адаптации.

Основная часть. Турагрегатор в условиях платформенной экономики

На рисунках 1 представлены статистические данные, демонстрирующие высокую концентрацию рынка, что важно для понимания структуры B2B-взаимодействия.

Рисунок 1 – Топ-5 агрегаторов по доле гостиничных бронирований (доля рынка в %, 2026 г.)

Источник: построено авторами по: Топ-10 ОТА по доле гостиничных бронирований. – [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kommersant.ru/doc/8690719 (дата обращения 11.10.2026)

Рисунок 2 показывает доминирование онлайн-каналов и роль агрегаторов как ключевых посредников.

Рисунок 2 – Структура бронирований в России туристического жилья в 2025 году, %

Источник: построено авторами по: Свято место пусто не бывает: кто может стать новым Booking.com в России. – [Электронный ресурс]. – URL: https://profi.travel/articles/64679/details (дата обращения 11.10.2026)

На рисунке 3 отображены объём и рост B2B-сегмента, для которого особенно важны операционные метрики.

Рисунок 3 – Динамика рынка делового туризма, млн. поездок в год

Источник: построено авторами по: BusinesStat. Профессиональный анализ рынка: данные, прогнозы, стратегии. – [Электронный ресурс]. – URL: https://businesstat.ru/?ysclid=mv3pcqkfdq75627737 (дата обращения 11.10.2026)

Полученная линия тренда даёт возможность спрогнозировать показатель объёма рынка по состоянию на 2026 г., который составит 27,213 млн. поездок, что на 4,66% выше, чем в 2025 г.

Цифровизация туристической отрасли существенно трансформировала не только способы взаимодействия туриста с поставщиками услуг, но и архитектуру отношений между профессиональными участниками рынка. Туристический агрегатор в современной платформенной среде представляет собой цифровой механизм организации взаимодействия, обеспечивающий информационный обмен, поиск и сопоставление предложений, оформление и сопровождение сделок, а также коммуникацию между различными субъектами туристского рынка. Исследования российских авторов показывают, что развитие цифровых турплатформ сопровождается изменением маркетинговых механизмов взаимодействия с участниками рынка, усилением роли цифровых каналов и повышением значения качества отношений внутри цифровой экосистемы [1; 4; 14]. Для B2B-среды это особенно существенно, поскольку взаимодействие между организациями связано не только с непосредственной передачей информации, но и с обеспечением непрерывности бизнес-процессов, распределением ответственности, повторяемостью операций и поддержанием долгосрочных деловых отношений.

Проблема оценки такого взаимодействия непосредственно связана с развитием концепции клиентского опыта. В современной научной литературе клиентский опыт рассматривается как многокомпонентное явление, формирующееся во множестве точек контакта клиента с организацией и включающее его восприятия, реакции, оценки и результаты взаимодействия. При этом применительно к B2B-среде клиентский опыт приобретает организационный характер, поскольку оценка формируется из восприятия нескольких представителей компании, участвующих в закупке, согласовании условий, эксплуатации сервиса и решении проблем, а исследования маркетинга взаимоотношений подчёркивают значение доверия, координации, информационного обмена и устойчивости повторяющихся взаимодействий.

Отечественные исследования также показывают, что для профессионального B2B-взаимодействия существенными становятся не только итоговая удовлетворённость, но и характеристики текущего процесса взаимодействия, доступность информации и снижение транзакционных издержек [7; 8; 9], поэтому оценка B2B-клиентского опыта должна учитывать как субъективное восприятие партнёра, так и объективно наблюдаемые характеристики взаимодействия.

Переход к платформенной модели означает, что турагрегатор следует рассматривать как цифровой канал представления информации и инфраструктуру координации взаимодействия различных независимых участников рынка. Цифровые платформы обеспечивают соединение нескольких групп участников, организацию информационного обмена, снижение части транзакционных издержек и создание условий для возникновения сетевых эффектов [17; 18]. Для туристической отрасли данная логика выражается в объединении поставщиков услуг, профессиональных посредников, корпоративных заказчиков и конечных пользователей в рамках единого цифрового механизма [1; 4; 14].

Особенность платформенной модели заключается в том, что качество функционирования агрегатора может влиять на результаты деятельности других участников рынка. В случае B2B-взаимодействия платформа включается непосредственно в профессиональные процессы партнёра: через неё могут осуществляться запросы, получение информации, уточнение условий, изменение параметров заказа, сопровождение и разрешение возникающих проблем. В этой связи характеристики коммуникационного процесса становятся экономически значимыми. Вместе с тем их экономическая значимость не означает тождества с клиентским опытом: показатель времени ответа, например, сам по себе описывает продолжительность процесса, при этом его влияние на восприятие партнёра зависит от ожиданий клиента и содержания полученного ответа.

Дополнительное значение данной проблематике придаёт развитие российского правового регулирования платформенной экономики. Федеральный закон от 31 июля 2025 г. № 289-ФЗ определяет правовые основы функционирования посреднических цифровых платформ и регулирует отношения их операторов с партнёрами и пользователями. Таким образом, развитие платформенной экономики формирует предпосылки для перехода от общего анализа функционирования цифрового сервиса к системной оценке качества взаимодействия различных участников платформы. В B2B-среде указанный переход особенно значим, поскольку профессиональные партнёры используют платформу как часть собственного бизнес-процесса и возникающие на стороне агрегатора задержки или коммуникационные сложности способны увеличивать издержки и снижать предсказуемость деятельности.

К наиболее распространённым показателям оценки клиентского опыта относятся метрики NPS, CSAT и CES, однако каждая из них отражает отдельный аспект восприятия взаимодействия. Метрика NPS (Net Promoter Score) используется, прежде всего, в целях оценки лояльности и готовности клиента рекомендовать компанию или сервис. Концепция NPS была предложена Ф. Райххельдом как инструмент, позволяющий оценивать связь готовности рекомендовать компанию с лояльностью клиента и результатами бизнеса [21]. В дальнейшем Т. Кайнингхэм, Б. Куил, Т. Андреассен и Л. Акcой показали, что связь NPS с ростом выручки не является универсальной и зависит от отрасли и условий применения [22]. В связи с этим NPS следует рассматривать как один из индикаторов отношения клиента, но не как универсальный показатель всего клиентского опыта. При этом использование NPS не ограничивается B2C. А. И. Климин, Д. В. Тихонов и А. В. Трыков целенаправленно исследовали методологические проблемы применения NPS для измерения отношений с B2B-клиентами [23]. Применительно к профессиональным партнёрам корректнее рассматривать возможность использования NPS при условии адаптации его интерпретации и дополнения показателями, объясняющими причины итоговой оценки.

Метрика CSAT (Customer Satisfaction Score) характеризует уровень удовлетворённости клиента определённым взаимодействием, услугой или результатом. Теоретические основы данного направления связаны с исследованиями Р. Л. Оливера, рассматривавшего удовлетворённость как результат сопоставления ожиданий клиента и воспринимаемого результата [24]. Существенный вклад в развитие количественной оценки удовлетворённости внесён К. Форнеллом и соавторами в рамках концепции American Customer Satisfaction Index [25]. Применительно к B2B метрика CSAT может быть полезна в целях оценки отдельных операций, обращений или завершённых взаимодействий, однако итоговая оценка удовлетворённости не указывает на то, какая характеристика процесса непосредственно вызвала положительное или отрицательное восприятие.

Метрика CES (Customer Effort Score) ориентирована на оценку усилий, которые клиент затрачивает для достижения определённой цели. Теоретические предпосылки изучения связи усилий, ожиданий и удовлетворённости представлены в работе R. N. Cardozo [24; 25]. Практическое развитие рассматриваемой идеи связано с работой M. Dixon, K. Freeman и N. Toman, которые акцентировали значение снижения усилий клиента при взаимодействии с сервисом. В более позднем исследовании C. Ardelet и C. Benavent показано, что влияние усилий клиента на удовлетворённость зависит от условий взаимодействия и канала обслуживания, поэтому механическое снижение числа действий не всегда эквивалентно улучшению опыта [20]. Данное положение особенно важно для B2B-среды, где сложность отдельных задач может быть объективно обусловлена характером бизнес-процесса. В этой связи высокий показатель CES может сигнализировать о сложности взаимодействия, но автоматически не раскрывать источник этой сложности.

Сопоставление метрик NPS, CSAT и CES демонстрирует, что каждый показатель отвечает на собственный исследовательский вопрос. Все три показателя могут использоваться в B2B и имеют соответствующие адаптации. В том числе отечественные исследования подтверждают возможность применения клиентских метрик в профессиональной среде [13; 17; 23]. В этой связи, проблема состоит в том, что они не дают достаточной информации для операционной диагностики. Например, снижение CSAT может быть связано с длительным ожиданием ответа, повторным уточнением вопроса, неполнотой предоставленной информации или наличием противоречий. Однако сама оценка CSAT не позволяет установить, какой фактор является определяющим. Аналогично, высокий уровень CES может свидетельствовать о повышенных воспринимаемых усилиях, но не раскрывает, что именно создало эту нагрузку: сложность самой задачи, неэффективная коммуникация или повторяемость обращения. В этой связи традиционные показатели целесообразно сохранять как верхний уровень оценки, дополняя их операционными метриками, которые позволяют перейти от фиксации результата к диагностике процесса.

Данный подход соответствует развитию исследований клиентоориентированности, цифровых коммуникаций и управления взаимодействиями, в которых внимание переносится на конкретные точки контакта, характеристики информационного обмена и содержание коммуникации [2; 15; 19]. Для туристического агрегатора это означает, что изменение метрик NPS, CSAT или CES должно сопровождаться анализом фактических особенностей взаимодействия, среди которых особое значение могут иметь время реакции, число содержательных коммуникационных циклов и соответствие ответа установленным требованиям.

Авторские метрики оценки клиентского опыта B2B-партнёров

Объектом применения метрик являются В2В-партнёры турагрегаторов, включая турагентства, туроператоров и корпоративных заказчиков, в том числе участников делового туризма. Несмотря на различия в функциональных задачах, их взаимодействие с цифровой платформой предполагает получение своевременной информации, решение возникающих проблем и соблюдение требований к содержанию деловой коммуникации. В этой связи в целях оценки операционной стороны клиентского опыта целесообразно применять показатели, отражающие общие характеристики взаимодействия независимо от организационной роли партнёра.

Теоретическое обоснование разработанного в ходе исследования авторского подхода опирается на отечественные исследования маркетинга взаимоотношений, управления клиентским опытом, качества услуг и цифровых коммуникаций [2; 3; 7-9; 15; 16]. Авторские метрики – это операционные показатели: скорость ответа (СО), количество коммуникационных итераций (ККИ) и стандарты ответа (СОТ). Их универсальность заключается в возможности применения ко всем выделенным категориям партнёров. Конкретные значения и интерпретация показателей должны учитывать характер решаемых задач.

Для настоящего исследования важно, что новые правила повышают значение формализованных процессов взаимодействия и прозрачности коммуникаций, однако сами показатели СО, ККИ и СОТ не являются правовыми критериями функционирования платформы. Они представляют собой управленческий инструмент, который может использоваться для внутреннего контроля качества взаимодействия с партнёрами. Их объединяет тот факт, что значения показателей могут быть получены не только путём проведения опроса, но и непосредственно из данных о фактическом взаимодействии агрегатора с партнёрами. При этом предлагаемые показатели не заменяют метрики NPS, CSAT и CES, но позволяют дополнить субъективную оценку объективной информацией о процессе.

Скорость ответа (СО) – это показатель продолжительности времени от момента поступления запроса партнёра до момента предоставления агрегатором первого содержательного ответа, соответствующего установленным требованиям взаимодействия. Показатель может рассчитываться в часах или рабочих днях в зависимости от характера бизнес-процесса. Базовое среднее значение определяется следующим образом:

СО = Σtᵢ / n, (1)

где tᵢ – время ответа на i-й запрос, час;

n – количество обработанных запросов.

При использовании данной метрики целесообразно анализировать не только среднее значение, но и медиану, а также количество ответов, предоставленных в установленный нормативный интервал времени. Это позволяет снизить влияние отдельных экстремальных случаев. Одновременно скорость ответа не должна оцениваться изолированно от содержания ответа. Быстрый, но неполный либо противоречивый ответ способен формировать менее благоприятный клиентский опыт, чем несколько более длительный, но содержательно корректный и окончательный ответ. Следовательно, показатель СО характеризует оперативность процесса, но не является самостоятельной оценкой его качества.

Количество коммуникационных итераций (ККИ) характеризует число последовательных содержательных циклов коммуникации, необходимых для решения одной идентифицированной задачи партнёра. Данный показатель отличается от простого подсчёта количества сообщений, поскольку не каждое техническое сообщение представляет самостоятельный этап взаимодействия. В рамках метрики ККИ учитывается последовательность содержательных действий: постановка вопроса, ответ платформы, необходимое уточнение и последующий ответ. Такой подход позволяет более корректно оценивать коммуникационный маршрут и сравнивать однородные типы задач.

При этом принципиально важно отказаться от предположения, согласно которому уменьшение количества коммуникационных итераций автоматически означает улучшение клиентского опыта. В B2B-взаимодействии дополнительная итерация может быть необходимой для уточнения параметров задачи, проверки информации либо согласования объективно сложного вопроса. В этой связи показатель ККИ целесообразно интерпретировать относительно типичного или целевого диапазона, который формируется на основании фактических данных платформы по однородным обращениям. Управленчески значимым становится устойчивое отклонение от этого диапазона. Например, рост ККИ по сопоставимым обращениям может свидетельствовать о недостаточной ясности первоначального ответа, разрозненности информационных источников или необходимости совершенствования маршрутизации запросов.

Стандарты ответа (СОТ) представляют собой показатель соответствия ответа агрегатора заранее установленным требованиям к содержанию и форме коммуникации. В отличие от субъективной оценки ответа по пятибалльной шкале, стандарты ответа предполагают использование формализованного набора критериев. Ответ признаётся соответствующим стандарту в случае соблюдения регламентированных критериев и требований по полноте, точности, релевантности поставленному вопросу, ясности и однозначности изложения, логичности и последовательности представления информации, а также отсутствию противоречий. Таким образом, показатель СОТ направлен не на субъективное определение того, насколько качественным был ответ, но на проверку того, насколько выполнены заранее определённые требования.

Доля ответов, соответствующих установленным стандартам, может рассчитываться следующим образом:

СОТ = (nₛₜ / n) × 100 %, (2)

где nₛₜ – число ответов, соответствующих стандартам, ед.;

n – общее число проверенных ответов, ед.

Применение формализованных стандартов позволяет повысить воспроизводимость оценки и снизить влияние индивидуальной экспертной субъективности. При этом конкретный набор критериев должен быть разработан до начала измерений и одинаково применяться ко всем сопоставимым ответам. Важным является и разграничение содержания ответа и формальных документов: требования к документам, реквизитам или иным приложениям включаются в оценку СОТ только тогда, когда они объективно относятся к содержанию соответствующей коммуникационной задачи. В противном случае стандарт ответа должен характеризовать, прежде всего, содержательную пригодность коммуникации в целях решения поставленного вопроса.

Система показателей не описывает клиентский опыт целиком, однако её применение позволяет получить объективизированное представление об операционной стороне взаимодействия и тем самым дополнить субъективную оценку партнёра.

В целях анализа предложенные показатели целесообразно нормировать с учётом направления их экономического воздействия. После нормирования может быть рассчитан интегральный показатель операционной составляющей клиентского опыта:

IОП = w₁ZСО + w₂ZККИ + w₃ZСОТ, (3)

где ZСО, ZККИ, ZСОТ – нормированные значения соответствующих метрик; w₁, w₂, w₃ – их веса, причём:

w₁ + w₂ + w₃ = 1 (4)

Разработанная система в результате представляет собой двухуровневую конструкцию: на первом уровне измеряется субъективное восприятие партнёра посредством показателей NPS, CSAT и CES, на втором – объективные характеристики операционного процесса посредством метрик СО, ККИ и СОТ. Такая структура позволяет сохранить преимущества традиционных метрик и одновременно обеспечить их содержательную интерпретацию через данные о фактическом взаимодействии.

Прикладное применение подхода и предложенной системы на данный момент ограничено ввиду отсутствия эмпирических данных. Сценарное моделирование выполнено на условных допущениях и не является эмпирическим исследованием. Экспертные оценки в рамках данной работы не проводились; веса приняты равными (1/3) исключительно для иллюстрации методики расчёта. Целевые ориентиры (4 часа для скорости ответа и 2 итерации для ККИ) являются условными и в прикладном исследовании должны быть обоснованы внутренними нормативами цифровой платформы или эмпирическим опытом, что определяется авторами, как магистральная задача дальнейших исследований.

Сценарий 1 отражает исходное состояние процесса, сценарий 2 –промежуточный вариант после частичного улучшения маршрутизации и подготовки ответов, сценарий 3 – целевой вариант после комплекса организационных улучшений (применение авторских метрик). В целях сопоставимости предполагается, что во всех сценариях сохраняются одинаковые правила регистрации обращений и проверки ответов (таблица 1).

Таблица 1 – Сценарный подход к применению операционных метрик

оценок

Поскольку метрики имеют разные единицы измерения, в целях расчёта применяется нормирование относительно заранее заданных ориентиров. В качестве целевого значения скорости ответа принимается 4 часа, целевого среднего числа итераций – 2.

Для метрик СО и ККИ используются следующие формулы:

Z = min (1; целевое значение / фактическое значение) (5)

СОТ – ZСОТ = СОТ / 100 (6)

Показатель Z = 1 означает достижение или превышение установленного ориентира. Ориентиры являются условными и в прикладном исследовании должны быть обоснованы внутренними нормативами платформы либо эмпирическими данными.

Для рассматриваемого примера расчёта принимаются равные веса:

w₁ = w₂ = w₃ = 1/3.

Данное предположение не является утверждением о равной фактической значимости метрик, но нейтральное допущение для демонстрации расчёта при отсутствии эмпирической базы для оценки весов.

При этом веса не должны задаваться произвольно. Методологически обоснованным является их определение на основе эмпирической взаимосвязи операционных показателей с метриками NPS, CSAT и CES, а также с такими результатами, как сохранение партнёра, повторное использование платформы, количество повторных обращений и иные поведенческие характеристики. При недостаточном объёме эмпирических данных веса могут быть получены с использованием экспертных методов, включая метод Дельфи или парные сравнения. По мере накопления статистических наблюдений экспертные оценки могут быть заменены эмпирически обоснованными коэффициентами. Такой подход позволяет перейти от предположения о значимости показателя к проверяемой модели его влияния на итоговое восприятие взаимодействия.

Интегральный показатель рассчитывается по формуле 3 при равных весах (таблица 2):

Таблица 2 – Расчёт интегрального показателя

Моделирование показывает, что при заданных условных параметрах переход от исходного к целевому сценарию сопровождается ростом интегрального показателя с 61,5 до 96,1%. Полученный результат иллюстрирует логику предложенной методики, но не доказывает наличие аналогичного эффекта в реальной деятельности турагрегаторов.

Основные выводы

1. Развитие российского законодательства и введение дополнительных критериев для посреднических цифровых платформ формируют новую нормативную основу функционирования таких сервисов, однако клиентские и операционные метрики не являются юридическими критериями.

2. Экономический рост туротрасли, увеличение значения посреднических цифровых каналов и развитие делового туризма обусловливают повышенную значимость устойчивого B2B-взаимодействия внутри платформенной среды.

3. Проведённое исследование показывает, что в условиях платформенной экономики традиционные метрики не обеспечивают достаточной операционной детализации. Основной научный результат данной статьи заключается в разработке двухуровневой системы, в которой субъективная оценка дополняется объективными характеристиками взаимодействия.

4. Традиционные метрики целесообразно сохранять в составе системы оценки, поскольку они позволяют характеризовать лояльность, удовлетворённость и воспринимаемые усилия клиента и могут адаптироваться к B2B-среде [21-25]. Однако их недостаточно для самостоятельного выявления конкретных операционных причин формирования оценки.

5. В качестве специализированных показателей операционной составляющей B2B-клиентского опыта предложены скорость ответа, количество коммуникационных итераций и стандарты ответа.

6. Сценарное моделирование демонстрирует логику применения методики; полученные значения не являются эмпирическим подтверждением деятельности реального турагрегатора. В целях практической проверки модели необходимы фактические данные системы обработки обращений, единые правила кодирования коммуникационных итераций, формализованные стандарты проверки ответов и эмпирически обоснованные веса. Это определяет направление дальнейших исследований.

7. Разработан подход и специализированные метрики, ориентированные на измеримые параметры взаимодействия. Предложенная система позволяет дополнить традиционные оценки диагностикой операционных характеристик В2В-взаимодействия в условиях платформенной экономики, что подтверждает выдвинутую в исследовании гипотезу.

[1]Федеральный закон от 31.07.2025 г. № 289-ФЗ «Об отдельных вопросах регулирования платформенной экономики в Российской Федерации». – [Электронный ресурс]. – URL: https://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202507310020 (дата обращения: 08.10.2026)

[2]Постановление Правительства РФ от 28.01.2026 г. № 54 «Об утверждении дополнительных критериев отнесения цифровой платформы к посредническим цифровым платформам». – [Электронный ресурс]. – URL: https://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202601290037 (дата обращения: 08.10.2026)

[3]Росстат. Доля туризма в мировой экономике составила 9,8% в 2025 году. – [Электронный ресурс]. –

URL: https://www.rosstat.gov.ru/folder/313/document/291160 (дата обращения: 08.10.2026)

[4] Контур Фокус. Тихий рост: что происходит в туротрасли. – [Электронный ресурс]. – URL: https://kontur.ru/press/news/86979-tixij_rost (дата обращения: 08.10.2026)

[5]Институт экономической политики имени Е. Т. Гайдара. Исследование Института Гайдара: две трети бронирований российских отелей осуществляется напрямую – [Электронный ресурс]. – URL: https://www.iep.ru/ru/novosti/issledovanie-instituta-gaydara-dve-treti-bronirovaniy-rossiyskikh-oteley-osushchestvlyaetsya-napryamuyu.html (дата обращения: 08.10.2026)