Бизнес по Agile. Как изменить всё вокруг, не изменив своей мечте

Люди не понимают, что такое аналитика. Особенно в маркетинге. В надежде увеличить ценность работы, аналитикой называют отчеты и статистические выкладки, что обычно игнорируется заказчиком, а впечатление об «анализе» складывается из количества страниц документа.

Дело в том, что данных, на основании которых строится анализ всегда много и какие-то простые группировки часто выдают за аналитику. На самом же деле, данные отдельно от целей не представляют особой ценности.

Отчет — не анализ

Между отчетом и анализом есть принципиальная разница:

Любой анализ начинается с формирования и исследования ключевых показателей и взаимосвязей между ними. Подмена понятий: настройку целей часто называют аналитикой, хотя это не так.

Порой экспертное мнение человека пытаются выдать за данные, на базе которых строятся выводы. Тут нужно разобрать пару моментов:

1. Эксперт — это признание компетенций в профессиональной среде, и если у специалиста оно есть, то это действительно может быть основой для каких-то аналитических выкладок. Но если нет — необходимо опираться на статистически значимые исследования своей компании или компаний, которые такие исследования проводят, например, TNS, Google, «Яндекс», Facebook и другие;

2. Актуальность данных, особенно в маркетинге, это главное, потому что выводы на базе устаревшей информации будут ложными.

Порядок формирования анализа

Формирование KPI → Формирование задачи на изменение KPI → Формирование и сбор данных → Выводы на основе данных → Рекомендации, что конкретно сделать, чтобы изменилось KPI → Внедрение изменений → Ретроспектива.

Формирование задачи на изменение KPI

Бизнес диктует планы по увеличению доходов, маркетинг трансформирует эти задачи в планы по заказам, заявкам, трафику и отдает их агентству или подрядчику. На этом этапе постоянно страдает корректность постановки задач из-за больших амбиций и скромных ресурсов. Извечная проблема человечества — получить как можно больше затратив как можно меньше. В целом в этом нет ничего плохого, но опытный аналитик во время приемки задачи всегда оценивает насколько адекватны требования.

Например, разберем типичную задачу: «Сформировать и обосновать гипотезы для увеличения среднего чека по продажам сервисных карт для корпоративных клиентов». В такой постановке ошибка в том, что решения, которые вырабатывалось аналитиком не подходили для текущих клиентов. Не проговорив, что нас интересуют только новые клиенты, мы получили неподходящие гипотезы.

Формирование и сбор данных

Цели в Google Analytics, коллтрекинг, отчет по сделкам за период, статистика поведения потребителей — это все информация, сбор которой должен быть настроен заранее, желательно централизованно, для быстрого и удобного доступа к различным срезам данных.

Выводы и рекомендации

Имея статистически значимые выводы, мы можем генерировать рекомендации по изменениям. Задача на этом этапе указать конкретные шаги, которые можно предпринять, чтобы использовать результаты анализа для улучшения бизнеса.

Представьте, что у вас есть две гипотезы по результатам анализа:

1. С вероятностью 90% действие А принесет рост продаж на 5% в год. Стоимость внедрения 10% от годового оборота.

2. С вероятностью 50% действие Б принесет рост продаж на 30% в год. Стоимость внедрения 5% от годового оборота.

Какое решение вы бы выбрали при прочих равных?

Ретроспектива

Аналитик отвечает головой, зарплатой, перед богом за качество своего анализа, как и любой профессионал. Ретроспектива должна показать, какие гипотезы отработали, и какое отклонение от плановых показателей произошло фактически. А также почему эти отклонения возникли и что предпринять в будущем.

Я сознательно использую слово «отклонение», а не «падение», поскольку считаю, что значимые отходы от плана в обе стороны — это ошибка анализа и планирования. Просто при отклонении в сторону роста показателя клиент радуется, а в отрицательную — грустит, но мне грустно всегда, когда аналитик значимо отошел от плана.

Ретроспектива — прекрасный инструмент оценки своей квалификации и накопления опыта, когда понимаешь разницу между «данные говорили об ХХХ» и «по факту получилось NNN».

Разные взгляды на аналитику

Давайте разберемся, как видит аналитику заказчик:

Грубо говоря, заказчикам важны лишь рекомендации и технические задания на изменения, именно в них они видят ключевую сложность и определяют эти этапы как основные.

Так происходит потому что рынок предоставления данных довольно развит — это разные виды баз данных, включая Google Analytics, CRM, облачные данные и Big Data — все это стоит относительно небольших денег, а отчеты можно снимать и агрегировать практически мгновенно и автоматически. Но некоторые ребята пытаются монетизировать и эту работу, называя аналитикой сбор данных.

Для аналитика же все этапы равнозначны по трудозатратам и сильно зависят друг от друга — выдать отдельно каждый участок за аналитику нельзя. Например, когда в отчете просто набор данных, тот, кто его формировал перекладывает работу по выводам и рекомендациям на читателя.

Для того чтобы прийти к рекомендациям и конкретным ТЗ на изменения чего-либо, нужно отработать на каждом участке большое количество времени.

Серия аналитических отчетов может стать новым стандартом и видением бизнеса. Например, если вам нужно понять ключевые причины оттока покупателей, аналитик берет текущие данные, анализирует причинно-следственные связи, и вы получаете отчет, который можно формировать системно, видя KPI бизнеса под новым углом.

Борьба с когнитивными искажениями

Кто читал Даниэля Канемана знает насколько человек находится в плену своих убеждений и заблуждений. Аналитику нужно регулярно раздупляться, поэтому эту работу я даю прорабатывать в паре. Кто не читал — кратко опишу искажения, которые регулярно накрывают аналитика.

Что видишь, то и есть (поспешные выводы)

Набирая шаг за шагом данные, аналитик выстраивает картину, в которой твердо убежден в каждый момент времени, и его подмывает прекратить изучение, ведь «все уже ясно». Если вы недобрали данных и кто-то, обладая ими, поставит под сомнения ваши выводы — вы будете доказывать обратное просто потому что для правильных выводов нет полной картины данных.

Прайминг

Воздействия личных воспоминаний или ассоциаций на анализ. В нашем случае, когда вопрос изначально формулируется с оценкой. Например, в брифинге клиент убежден в росте рынка, и задача ставится на основе того, что этот рост продлится сам по себе. Клиент продает эту идею аналитику, и он, находясь под влиянием, начинает искать зацепки, почему рынок будет расти, хотя никакой базы для этого нет.

Вспомните как мы ищем информацию, когда уверены что болезнь можно победить народными средствами: мы пишем «куда приложить подорожник чтобы прошла гангрена». То есть изначальное убеждение ложное, и на его базе строятся неверные выводы, что вопрос лишь в том куда прикладывать.

Критерии хорошего анализа

Гибкость

Дополнительная цель аналитика найти только нужные данные, которые значимо влияют на проблему, и ответить насколько необходимо изменить показатель для достижения цели. Чаще всего ответ упирается в ресурсы компании, которыми она располагает.

Основная проблема аналитика — отсутствие полного объема данных. В таких условиях ему необходимо обладать творческим подходом и определить, как использовать текущие данные для решения задачи.

Отличительная черта хорошего аналитика — генерация нескольких путей решения одной и той же задачи, в условиях ограниченных данных.

Актуальность

Хороший анализ руководствуется бизнес-потребностью. Он не производится потому что это интересно или весело. В случае с большим объемом данных легко втянуться в их разбор с непонятной целью. Конкретная бизнес-задача — прекрасный старт для аналитика.

Дальше задача трансформируется в подзадачи, например, бизнес-задача в маркетинговую, а затем в коммуникационную. Нет смысла анализировать насколько различные сегменты рынка чувствительны к цене продукта, если его доля составляет всего 2% от оборота.

Статистическая значимость

Аналитику нужно видеть, когда отклонение в показателях достаточно значимо, чтобы бить тревогу и срочно что-то править. Как определить эту значимость? Если параметр дает отклонение больше, чем в 10% — я считаю его математически значимым.

Отдельно отмечу исследования групп. Чаще всего, аналитику важно, что думает, делает и ожидает большинство выборки, а не вся аудитория. Всем угодить невозможно и перфекционизм будет лишь увеличивать бюджет и срок анализа. Помните, чем больше размер выборки, тем меньше погрешность и выше вероятность того, что «правильный» ответ очень близок к тому, который был найден на основе исследования группы.

Объяснимость

Вас должны понимать люди, которые не обязаны знать технических деталей. Аналитику нужно уметь представлять и позиционировать свои результаты спонсорам проекта, далеким от технических вопросов.

Отчеты, которые нужно «переводить» с языка аналитика на русский — плохие отчеты.

Идеальный аналитик

Хороший специалист в области аналитики быстро считает в уме, разбирается в бизнес-моделях той сферы, в которой работает — это важно для понимания порядка затрат на внедрение гипотез и риск-анализа. Еще он легко устанавливает причинно-следственные связи между имеющимися данными, обладает деловой смекалкой, умеет четко выражать свои мысли и презентовать результат. И не существует.

Как развивать проект, экономя бюджеты рекламодателей и время агентств.

Хотелки: вредные и полезные

Став агентством поискового маркетинга, мы сохранили небольшой собственный продакшн на поддержку сайтов. Причина была банальной: многие заказчики нашей веб-студии уже были постоянными клиентами на продвижение. Им было удобно, чтобы доработки делали те же программисты, что создали сайт, а нам — чтобы в код продвигаемых проектов не вмешивались посторонние.

Довольно быстро стало понятно: отделы поддержки в веб-студии и в seo-компании требуют разного подхода к клиентскому сервису. Если раньше мы без лишних обсуждений выполняли все «хотелки» заказчиков, то сейчас это стало не так просто. Хотелки появились трёх типов:

• нейтральные (не влияющие на конверсии);

• вредные для конверсий;

• полезные для конверсий.

К этому типу в обычной веб-студии относят практически все входящие запросы по поддержке. Часто они вызваны изменениями в бизнес-процессах клиента, например: «отдел кадров решил использовать возможности корпоративного сайта, им нужны такие-то фильтры, поля и правила сортировки».

Как только мы сконцентрировали внимание на конверсиях, количество вредных хотелок резко возросло. Потому что мы начали понимать, что они — вредные. Например: «баннер с анонсом товара в шапке надо заменить на баннер с рекламой выставки».

Приходят от клиентов крайне редко. Генерируются в агентстве в результате успешных тестирований гипотез путём сплит-тестирования…или в результате получения вредных хотелок!

Умные цели на службе добра

На самом деле, клиент меньше всего заинтересован навредить себе. Причиной деструктивных требований всегда является неверное определение целей. В итоге бюджеты тратятся напрасно, разработчики демотивированы бессмысленностью бытия, а заказчики — отсутствием ожидаемого результата.

Пример постановки задачи по SMART

Мы уверены, что главная миссия агентства — помочь заказчику найти оптимальное решение задачи.  Хорошая новость в том, что аккаунт-менеджер и куратор проекта в состоянии самостоятельно отсеять большинство вредных хотелок. Достаточно быстрой проверки входящего запроса по SMART.

Запрос:

«Замените в шапке баннер-анонс товара на баннер выставки».

Проверка:

Результат:

1. Быстро проанализировали показания счётчиков: конверсий с баннера не хватит, чтобы с текущего трафика получить необходимое количество кликов для получения 100 регистраций за месяц. Отменили задачу сделать баннер на сайте.

2. Изучили поисковый спрос по тематике, связанной с выставкой. Спрос есть. Если направить трафик сразу на лендинг выставки, минуя главную, 100 регистраций при хорошей конверсии собрать можно.

3. Запустили контекстную рекламу и БаЯн для лендинга. Бюджет, ранее выделенный на баннер для сайта, потратили на разработку баннера для медийного контекста. Собрали 114 регистраций, перевыполнив план на 14%.

Все совпадения в данной статье не случайны. Кейс и отзыв клиента прилагаются.

Качественной рекламной кампании обязательно предшествует грамотное планирование.

Этапы планирования рекламной кампании

1. Оценка текущего состояния проекта и анализ трендов рынка.
2. Постановка кратко- (6 мес.) и среднесрочных (1-2 года) целей, достижимых в рамках бюджетов, выделяемых на кампанию.
3. Согласование организационных вопросов и процедур. Важно на старте синхронизировать ожидания между клиентом и агентством: кто за что отвечает, и какие риски возникают, если запланированные действия в срок не выполняет одна из сторон.

Фундаментальным документом, позволяющим системно организовать процесс подготовки рекламной кампании, является План Измерений (Measurement Plan). Он же служит основой для формирования маркетинговых задач.

Четыре бизнес-цели любого проекта

Первый этап всегда индивидуален, т.к. зависит от конкретного проекта, поэтому сразу перейду к описанию второго, самого главного, благодаря которому мы строим маркетинговые стратегии наших клиентов.

Капитан подсказывает, что любая рекламная кампания должна иметь цель. С хрипотой в горле надрываются спикеры на конференциях, говоря, что главное — это продажи, а не трафик. Да, для e-commerce это истина. А что делать с остальными случаями не уточняется.

Методика Measurement Plan позволяет работать, ориентируясь на макроконверсии, чаще всего это заявки и звонки с сайта. Именно их необходимо отслеживать и анализировать, чтобы понять, как сайт решает задачи бизнеса, а их всего 4:

• Увеличение продаж

• Увеличение прибыли

• Увеличение лояльности

• Увеличение узнаваемости

Для выполнения каждой из них мы используем определенные каналы рекламы:

Все 4 бизнес-задачи отражены в брифе, где мы выделяем и расписываем детально, к чему должны подойти и за какой период.

Этот этап крайне важен для достижения результата. В документе клиент вместе с менеджером отвечает на главные вопросы, которые помогают специалистам сформировать рекламную кампанию, ориентированную на достижение конкретных, измеримых целей. Текущие и плановые показатели фиксируются в Плане Измерений (шаблон этого файла доступен по ссылке).

Оценка результатов: KPI и сегменты

Разобравшись с бизнес-целями рекламной кампании, мы можем уточнить их, сформулировав задачи, KPI и сегменты.

Если бизнес-задача — это вещь, понятная руководителю или директору по маркетингу (чаще всего им и ставят цели в таком виде), то задачи — это более мелкие итерации, помогающие понять, какие именно категории товара нужно продавать и какие именно лиды следует привлекать.

С KPI вы можете представить результат в цифрах. Как правило, это количество чего-то — заявок, звонков, продаж, коэффициента конверсии, видимости.

Сегменты помогают сфокусироваться на целевой аудитории, например, нам интересны клиенты только из Москвы или только nobrand-трафик. Всё это фиксируется в сегментах (которые мы потом собираем в Google Analytics и далее, в виде дашборда предоставляем клиенту).

Для более точной оценки нам важен предыдущий опыт, иначе вместо плана мы получим прогнозы.

Отступление: Важно разделить понятия «прогноз» и «план». Прогноз делается на основании примерных данных, когда статистики мало. Эти значения могут иметь большую погрешность.

План — данные, полученные во время опыта по этой рекламной кампании. Отклонения план-факт не должны быть более 20%.

Если предыдущего опыта нет, например, сайт жил без целей GA, то мы делаем настройку и выделяем 1-3 месяца на формирование прогнозных или плановых показателей. В этом случае нужно обязательно обновить План Измерений, заполненный на первоначальном брифинге.

Когда данные по целям и e-commerce есть (особенно, если они собирались не менее года), изучаем текущие показатели по выбранным задачам. Это позволяет трезво оценить и зафиксировать сроки увеличения KPI в абсолютных и относительных значениях.

Рекомендую еженедельно сверяться с Планом Измерений для фокусировки на конкретных показателях. Так вы будете владеть ситуацией: какие действия вас приближают к цели, а какие нет. Нередко случается так, что по ходу рекламной кампании от клиента приходят дополнительные задачи, которые противоречат изначально поставленным бизнес-целям. В этом случае агентство может мотивированно отказаться от её решения (сэкономив тем самым клиентский бюджет) или же осознанно, вместе с заказчиком дополнить План Измерений.

Переоценку Планов Измерений назначайте заранее, например, раз в квартал или раз в полгода (в зависимости от типа бизнеса). Ваше первоначальное планирование рекламной кампании могло оказаться прогнозом, который требует серьезной корректировки. Этого не стоит бояться, ведь рекламная среда изменчива, конкурентная среда динамична, а перемены в бизнесе клиента, вообще от вас не зависят.

Главное — не забывать о ретроспективах, и системный подход обязательно будет вознаграждён наиболее лучшим результатом в сложившихся реалиях.