Александр Швец, Marilyn: «Только максимальное устранение рутины и ручной работы приводит к успешным кампаниям»
Директор по продукту Marilyn Александр Швец рассказывает, почему без автоматизации сегодня не обойтись
Приходилось ли вам участвовать в совещаниях, когда целый час обсуждается «оттенок фона раздаточных материалов для промоакции в Китежграде», а потом за 5 минут впопыхах принимался бюджет всей федеральной кампании. Я, конечно, утрирую, но вы наверняка вспомните подобные моменты в вашей практике. 80% времени тратится на решение несущественных вопросов, а оставшиеся 20% по-настоящему важных спускаются на самотек.
Есть очень красивая и простая формула успешной оперативной работы с кодовым названием PDCA – Plan Do Check Act. Многие про нее слышали, кто-то даже пробовал использовать на практике, но можно по пальцам одной руки пересчитать тех, у кого она прижилась на практике. А в чем вся соль? В том, что любое решение должно рассматриваться как гипотеза, которую надо проверять. А применение того или иного решения должно оцениваться, дабы использовать эту информацию в будущих решениях. Красиво, просто и логично. В чем же сложность?
Самая распространенная сложность в том, что невозможно собрать аналитику. Красивые сводные отчеты делаются дай бог раз в году, а важные решения надо принимать по 10 раз на дню. Например, мы решили, что на контекстную рекламу потратим 1 миллион рублей, а на нативную рекламу и контент-маркетинг – 500 тысяч. Или решили, что кнопка «положить в корзину» будет красной, а «оплатить» – зеленой. А что было бы, если мы сделали все наоборот? Как часто вы можете менять свои решения или тестировать альтернативные варианты?
Наконец, зачастую влияние одних факторов нельзя отделить от влияния других. Повышенный интерес вызвала новая виральная статья в интернете или стартовавшая ТВ-кампания? А может быть обновленная программа лояльности? Зачастую найти ответ на этот вопрос возможности нет. Я уж не говорю о том, что на данный момент практически отсутствует прозрачное построение цепочки онлайн-офлайн и обратно. Потребность в некоем фреймворке для маркетологов появилась очень давно. И чем больше каналов привлечения появляется, тем острее стоит проблема.
Есть системы аналитики как с данными по своим сайтам (Google Analytics, Яндекс.Метрика и множество замечательных платных альтернатив и дополнений), так и с данными не только по своим сайтам (TNS). В хорошем случае есть инхаус-хранилище данных с условным названием CRM. Есть еще внешние базы фактов об окружающем нас мире, которые нельзя не учитывать: погода, курсы валют, политические, социальные и спортивные события, прочие новости и многое-многое другое. И, конечно, никак нельзя забывать о той аналитике и статистике, которую отдают нам сами рекламные площадки. Автоматизированные данные сейчас можно получить даже по ТВ-размещениям.
Думаю, что не раз вы пытались взять и наложить один график на другой, построить какую-то взаимосвязь, найти причину, уловить тренд. Сколько времени у вас уходило на это? Насколько полной и объективной получалась картина? Если для оценки вам необходимо месяц собирать отчет, то о тестировании хотя бы одной гипотезы в неделю не может быть и речи.
По нашему опыту работы, автоматизация сведения аналитики из разных источников сокращает в среднем трудозатраты специалистов на 30%. Аналитик в этом случае не тот человек, который в поте лица месяцами работает над отчетами, а тот, который позволит вам получить нужный отчет в любое время без лишних усилий. Быструю всеобъемлющую аналитику получить можно. А быстрая аналитика – залог быстрых и правильных решений.
К сожалению, несмотря на обилие средств, инструментов и систем для автоматизации, по-прежнему очень большая часть изменений происходит вручную. Это говорит о том, что требуется человеческая оценка и человеческий микроменеджмент для того, чтобы вся цепочка заработала. Но так ли это необходимо? Необходимо ли каждый раз смотреть ROAS по каждому объявлению интернет-магазина, чтобы принять решение о его дальнейшей судьбе, необходимо ли в сотый раз изменять бюджеты кампаний портала из-за того, что появился новый инфоповод, необходимо ли проверять и менять ставки кампаний снегоуборочных комбайнов при очередном снегопаде? Опять же на своем опыте автоматизации я могу сказать, что только максимальное устранение рутины и ручной работы приводит к успешно проведенным кампаниям. Если все данные уже собраны, то нет смысла вручную переосмыслять каждое ключевое слово, каждый текст или каждый креатив. При таком подходе эффективность кампаний можно поднять от 20% до нескольких раз.
Задача стратегического управления – разработать систему критериев, систему правил, по которой будет происходить обратная связь. Необходимо установить причинно-следственную связь и корректировать саму стратегию, а не процесс изменения параметров, корректировать входные сигналы, а не их учет при каждом обновлении. Только в этом случае для тестирования новой стратегии вам потребуется нажать пару кнопок, а не раз за разом повторять все те же действия, хоть и с небольшим отличием. В этом случае мы можем продвигаться с каждым шагом на 1-2% эффективности, но делать это с каждодневным постоянством. И только тогда мы можем быстро отменять неудачные решения.
В заключении хочу сказать, что основная цель автоматизации аналитики и управления – это оптимизация процессов. Специалисты перестают тратить время на пустяковые вопросы, потому что есть четкие критерии, устраняющие субъективность человеческого мышления. В итоге вы получаете логичные, прозрачные для всех и эффективные процессы, что немедленно сказывается и на ваших результатах.
Точка зрения авторов, статьи которых публикуются в разделе «Мнения», может не совпадать с мнением редакции.
