Конвейер гипотез: как запускать сразу много рекламных кампаний, чтобы получать максимальную отдачу и не сливать бюджет

Старший перформанс-маркетолог IT-Agency Павел Злобин рассказывает, как с помощью конвейера быстрее находить идеи для рекламы, тестировать самые перспективные и видеть результат до продаж.

Обычные рекламные запуски отличаются от конвейера несистемным подходом. Стандартная ситуация в бизнесе: за рекламу в соцсетях отвечает один подрядчик, за рекламу в Директе — другой. В этом случае сложно оценить, что приносит каждая из кампаний, потому что у них настроены разные цели и все данные приходят в разных форматах. В результате рекламой управляют очень приблизительно, из-за чего компании часто сжигают бюджет впустую.

В конвейере гипотез мы синхронизируем запуски в разных каналах, приводим данные в единый формат и выводим результат в сквозную отчётность. Суть конвейера заключается в постоянном повторении последовательности «Выдвинули гипотезу — Проверили — Оценили результат — Выдвинули новую гипотезу».

Под гипотезой мы понимаем комбинацию факторов, которые влияют на эффективность рекламы: аудиторий, каналов, площадок и так далее, вплоть до конкретных слов в объявлениях. Например:

• медийно-контекстный баннер на поиске по группе запросов на тему «открыть карту UnionPay»;

  реклама на аудиторию брошенных корзин на сайте интернет-магазина запчастей;

• реклама на аудиторию брошенных корзин на сайте интернет-магазина запчастей;
  

• ремаркетинг в «Директе» и во «Вконтакте» на тех, кто читал в блоге компании статьи про открытие бизнеса. Им показывает продукт «бесплатное Открытие ИП или ООО с подключением расчетно-кассового обслуживания».

Вот, что помогает нам с идеями:

• Данные прошлых рекламных запусков. Если они есть, можно убрать идеи, которые показали неэффективность.
• Анализ конкурентов. Возможно, коллеги по нише уже потратили много времени и денег на сотни гипотез. Часть из них есть в открытом доступе. Эти гипотезы можно собрать, обработать и использовать в своих целях.
  
• Личный опыт специалистов по рекламе. Если перформанс-маркетолог уже запускал рекламу для одного банка, запустить рекламу для другого ему будет значительно проще. Например, у него уже будет информация о приоритетных комбинациях гипотез.
  
• Мозговой штурм. Чаще всего в нём участвует команда маркетинга со стороны клиента и команда агентства.
  

Методологий приоритезации много, мы часто используем RICE (Reach — охват, Impact — влияние, Confidence — достоверность, Effort — усилия): смотрим, насколько в гипотезе большая аудитория, сколько денег она может принести, насколько мы уверены что аудитория купит, насколько дорого показывать этим людям рекламу.

Методология нужна для того, чтобы учитывать не только опыт специалистов и клиента, но и систематизированные данные и возможности реализации. Часто у клиента уже есть список продуктов, которые необходимо запустить в работу в первую очередь с лучшими гипотезами продвижения.

Итоговая табличка с готовым списком гипотез может выглядеть так.

Верхнеуровнево полный цикл тестирования у нас выглядит так:

1. Стандартизируем названия кампаний, групп и объявлений, создаём UTM-метки.

2. Добавляем новые сущности в сквозную отчётность.

3. Готовим креативы и тексты объявлений, согласовываем их с клиентом.

4. Запускаем тест на конкретное время, устанавливаем KPI.

5. Подводим итоги гипотезы.
   
6. Проверяем веб-аналитику, если воронка нестандартная. Например, для отдельного продукта сделали дополнительную страницу и упрощённую форму заявки. Там могут быть нестандартные цели, и тогда нужно оптимизировать рекламу с их учётом. В этом случае можно сделать не стандартную форму заявки с 2–3 этапами, а быструю для обратного звонка.

Первый пункт в цикле тестирования особенно важен: если не стандартизировать все названия и UTM-метки, потом не получится полноценно проанализировать результаты. Правильные UTM-метки легко разобрать регулярными выражениями с помощью одинаковых запросов и собрать в отчётность. В правильно сгенерированных ссылках видны все важные параметры: содержимое объявления, таргетинги, регион, источники, площадки, модель оплаты.

Ниже для сравнения показаны два примера — с удобным и неудобным неймингом.

Мы стандартизируем нейминг и UTM-метки с помощью справочника разметки. Физически это таблица в Google Sheets, в которую вводят адреса посадочных страниц и параметры, а на выходе получают размеченные ссылки.

Без аналитики весь конвейер гипотез теряет смысл: реклама расходует бюджет, генерирует какой-то результат, но соотнести его с действиями в рекламном кабинете невозможно. Аналитическая отчётность помогает отбросить неэффективные гипотезы и усилить эффективные.

Строить отчётность можно по-разному. Главное — иметь наглядную таблицу или диаграмму, на основе которой можно принимать решения. Ниже о том, какие варианты существуют.

Автоматическая передача данных в базу данных. Например, Google Big Query.

Плюс этого варианта — в скорости и автоматизации: сырые данные из источников автоматически складываются в базу данных, откуда их можно вывести в любые отчёты.

Минусы:

• Высокие требования к специалисту. Он должен уметь программировать, чтобы написать код и контролировать сервисы, или знать SQL, чтобы работать с данными.
• Стоимость зависит от объёма данных, сложности атрибуции, частоты обновления. Например, вручную обновлять отчёт каждый день дорого, дешевле один раз сделать коннектор.

Полуавтоматическая выгрузка с помощью Power Query Excel или Query Гугл таблиц.

Плюс: не нужно знать программирование и SQL, чтобы глубоко изучать полученные данные.

Минусы:

• Нужно разобраться в инструменте бизнес-анализа QUERY в Google Sheets или его аналоге — Power Query в Excel (не работает на Mac).
• Требуется время на обновление данных.
  

Ручная выгрузка с помощью Excel или Google Sheets.

Плюс: доступна в любой операционной системе.

Минусы:

• может возникать большое количество ошибок,
• ручное обновление занимает много времени,
  
• нельзя связать принципиально разные источники данных по ключам.

В любом случае правильно настроенная отчётность позволяет оценивать эффективность каждой гипотезы и следить за её результатами в динамике по месяцам, неделям и дням.

На выходе конвейер гипотез даёт положительные и отрицательные результаты. С помощью положительных легче управлять потоком заявок, положительные результаты — улучшаем.

Отрицательные результаты тоже улучшаем и забираем в тестирование, но если улучшить невозможно — отключаем.

Главное в комплексном запуске рекламы: видеть картину в целом, погружаться в специфику бизнеса, тщательно делать внутреннюю разметку и отчётность.

Вкратце вот так построена работа с перформанс-каналами в IT-Agency. Если возникли вопросы, пишите в комментарии, буду рад помочь.