Как автоматизация отчетности помогает освободить время для интересных проектов

Зачастую маркетинговые метрики находятся в разных системах. Чтобы их сопоставить, приходится совершать слишком много действий. В Veeam придумали единую систему, которая автоматизировала подготовку отчетов в отделе по работе с медиаагентствами и освободила сотрудников для стратегических задач. Руководитель отдела рассказывает, как это происходило.

Привет! Меня зовут Антон Колмыков, я руководитель отдела по работе с медиаагентствами Veeam — компании, которая помогает управлять облачными данными. Два ключевых направления нашей команды, которая генерирует лиды — PPС и Paid Media. Мы работаем с контекстной рекламой и рекламой в соцсетях, продвигаем продукты на релевантных площадках, устраиваем спонсорские вебинары. Основная аудитория — руководители ИТ-отделов, принимающие решения о покупке.

Раньше мы работали только на Северную и Латинскую Америку и вполне справлялись со всей рутиной вроде подготовки отчетов руками. Но после того, как нам передали все работы по Азии и Европе, количество вебинаров и других активностей выросло в 10 раз.

Поэтому встал вопрос о создании единой системы, в которой трекаются все метрики, связанные с перфомансом и бюджетом.

Раньше мы готовили отчеты по лидогенерации вручную: записывали в табличке стоимость контракта с медиаагентством, считали количество лидов в CRM, делили все по каждой категории и получали стоимость лида. Нужно понимать, что это большой объем — около 1000 записей, в которых нужно проставить все метки, чтобы связать бюджет и лиды. На подготовку таких отчетов порой уходил целый рабочий день, при этом они были нужны раз в неделю. Получается, что из месяца вылетали 4-5 дней только на подготовку отчетов.

Документовед — это прекрасная работа, но маркетологи приходили в Veeam не для этого. Было грустно видеть, как люди с огромным потенциалом теряют свое время и навыки в рутине.

В общем, настала пора создавать единую систему — с унифицированными метриками, новыми каналами и автоматическим сопоставлением датасетов (бюджет в Coupa, лиды в SalesForce и данные с дисплейной рекламы и трекинг рассылок в Google BigQuery).

Почему мы не сделали ее раньше? Потому что не верили, что эти процессы можно автоматизировать. Как, например, выстроить систему так, чтобы можно было просчитывать и Paid Social и Google Ads, и те каналы, где сначала идет контракт, а потом лиды? Таких вопросов — чтобы бюджет не опережал перфоманс — было очень много.

Мы обратились с инициативой о создании единой системы репортинга к руководству. Подобные проекты — которые помогают облегчить рутину, автоматизировать процессы, освободить ресурсы для более творческих задач — в Veeam с удовольствием поддерживают. Мы спокойно могли заниматься разработкой единого хостинга.

К нам в команду как раз пришел специалист по маркетинговой отчетности с большим опытом в создании дашбордов на Power BI. Она быстро поняла, как свести три системы репортинга в одну.

Все работы заняли около полугода. Самым сложным оказалось создание логики маппинга данных: из разных систем мы должны были импортировать все активности, разобрать информацию об активности, рекламной площадке и кампании, определить дату контракта. Расскажем о внедрении подробнее.

Для унификации нейминга был создан простой тул — что-то вроде UTM builder с выпадающими значениями. Среди них — название канала/партнера, тип активности, название кампании, даты активности. Такое решение позволяло избавиться от ошибок в процессе переименования всех исторических данных и определить структуру нейминга будущих активностей.

Данные для дашборда приходят из нескольких систем:

Отдельно мы просчитываем прогноз количества лидов, которые мы сможем привлечь, инвестируя бюджет в рекламные кампании и регионы в определенный период времени.

Ключ для связки всех этих данных — UTM-campaign, который проставляется на всех площадках. С его помощью мы объединяем данные вместе в дашборде Power BI. Непосредственно в Power BI мы рассчитываем основные метрики: процент утилизации бюджета, скорость утилизации бюджета (pacing), CPA, CPL, cost per MQL, достижение прогноза по лидам.

Там же мы строим визуализации, графики и таблицы, анализируем данные до самого низкого уровня гранулярности. С помощью дашборда можно определить, выполнение каждого KPI в определенном регионе и в определенной кампании, а также узнать, какой из вендоров приводит наиболее качественных лидов.

В целом, нам очень повезло с ресурсами для воплощения проекта, но если таких ресурсов нет, а активностей не очень много, то при желании настроить удобные и полезные дашборды можно и самому: в сети очень много информации и гайдов по Power BI и другим BI системам, сам Microsoft предоставляет много материалов на официальном сайте.

В целом, благодаря автоматизации мы экономим от 8 часов в неделю. Меньше времени на отчеты — больше времени на интересные проекты, тестирование новых каналов и стратегических задач.

Усилили работу с ключевыми клиентами. Мы высвободили ресурсы для такого направления как account based marketing, благодаря которому мы пытаемся достучаться до аккаунтов крупнейших компаний мира.

Усилили работу с блогерами. Нашей команде это нравится, потому что такая работа классно прокачивает навыки переговоров — это один из главных навыков маркетолога, который работает с агентствами. Договориться об условиях контракта, донести идею, получить дополнительные возможности — все это помогает маркетологу показывать результаты.

Благодаря переносу отчетности в Power BI мы теперь можем оценивать эффективность всех каналов и вендоров в одном месте, и все стейкхолдеры имеют доступ к нужной им информации. Когда все данные из разных систем видны на одном дашборде, это помогает калибровать целеполагание. Ты понимаешь, что нужно сделать, чтобы добиться результата и в каком направлении надо двигаться. Виден эффект от каждого твоего действия, и благодаря этому наши ребята глубоко вовлечены в процессы.