Как выстроить Agile-маркетинг? Для digital-агентств и маркетинг-директоров

Привет! Я — Никита, основатель DataFuel. В этой статье я рассказываю о том, что такое Agile-маркетинг, зачем digital-агентствам работать по циклам «Гипотеза-Действие-Данные-Выводы», и как мы в нашем агентстве выстраиваем процессы бесконечной оптимизации перформанс-кампаний.

Agile-маркетинг помогает эффективно оптимизировать рекламные кампании задачи в быстро меняющихся обстоятельствах. Это подход к разработке маркетинговых кампаний, при котором процессы планируются и работаются по коротким циклам (спринтам). Таким образом, постоянно действуется по принципу: запланировали, реализовали, измерили, адаптировали и повторили с другой задачей. Этот подход позволяет командам быстро принимать решения и адаптироваться к любым неожиданностям.

Причем тут маркетинг. В условиях дефицита онлайн-каналов и новых ограничивающих факторов маркетологам постоянно приходится искать новые решения. Сейчас в digital-среде на первое место выходит скорость реагирования на изменения и креативность маркетинговых решений. Именно тут на помощь приходит методология Agile, благодаря которой можно быстро адаптироваться к внешним и внутренним изменениям, оперативно тестировать гипотезы и выводить результат работы на первое место.

HADI-циклы — это последовательность из четырех действий, которые помогают быстро реализовать или протестировать гипотезу, идею или провести кабинетное исследование.

Модель HADI проста, но чрезвычайно требовательна к соблюдению двух несложных правил: нельзя менять последовательность действий и необходимо четко формулировать гипотезу, ожидания и результаты на каждом этапе.

В HADI-циклах важна регулярность и непрерывное тестирование новых гипотез — цикл за циклом, идея за идеей. Параллельно можно запускать сразу несколько подобных циклов, если они не будут мешать друг другу: если, например, результаты тестирования одной гипотезы не исказят результаты тестирования другой.

Такие короткие, но регулярные круги позволяют постоянно улучшать успешные кампании и своевременно оптимизировать просевшую результативность.

Опционально такой состав можно усилить дизайнером, разработчиком, контент-маркетологом и другими узкими специалистами, если в них есть необходимость, например, из-за большого объема работ.

Методология Канбан устроена по принципу конвейера, по которому задачи едут от одной доски к другой, от бэклога — к done. Выполните шаги 1-2-3-4-5, и будет результат. HADI-циклы — один из инструментов методологии Канбан, который удобно использовать для тестирования гипотез: придумай гипотезу, соверши действие, проведи анализ, получи результат.

В нашей работе мы стараемся применять HADI-циклы в рамках одной или двух недель. Также из методологии Канбан мы забрали в свою работу месячные итерации и долгосрочные гипотезы, которые проверяются в течение одного-двух месяцев. Как правило, такие гипотезы появляются из результатов HADI-циклов, которые уже прошли тестирование. Тут логика простая: если несколько коротких циклов, направленных на улучшение какой-то одной кампании, прошли успешно, значит можно браться за более глобальные циклы в рамках этой же кампании, не боясь затратить больше ресурсов, так как вероятность успеха подтверждается результативностью предыдущих коротких циклов.

В нашей команде под недельные спринты выделяется практически целый рабочий день — понедельник. Под митап каждого проекта назначается конкретное время и выделяется 60 минут на работу. На встрече присутствуем:

Спринт начинается с обсуждения результатов прошедшей недели и аналитики уже протестированных гипотез (HADI-циклов). Следующий этап — постановка недельных задач по корректировке действующих кампаний. Под конец встречи мы формируем новые гипотезы на эту неделю и оформляем их в отдельном борде таск-менеджера Asana.

Остановимся на конкретном примере и заодно более наглядно увидим реализацию короткого (недельного) HADI-цикла на практике performance-маркетинга.

В предыдущем спринте аналитик заметил динамику ухудшения кликабельности объявлений по проекту в рекламном канале РСЯ. Исходя из этого мы сформировали гипотезу по HADI:

Если гипотеза окажется верна, мы полностью уберем старые визуалы и оставим в работе только новые.

Помните, выше мы говорили о том, что можно запускать несколько параллельных циклов? Опытный директолог тут возразит, что кликабельность может снизиться не только из-за выгорания картинок — на это также может влиять плотность аукциона, тексты в объявлениях и целевая аудитория. И он будет прав. Но принципы HADI говорят нам о том, что нельзя тестировать параллельно несколько гипотез, если они могут помешать друг другу. Да, мы можем сразу обновить тексты в этих объявлениях, скорректировать стратегию показов и ставки, а также доработать семантику и целевую аудиторию показов. Но тогда в случае успеха мы не узнаем, какой именно из этих факторов повлиял на рост показателей кликабельности объявлений.

Поэтому мы пробуем всё, но по порядку. Если замена картинок не принесет существенных изменений, в следующем спринте можно будет поменять тексты, затем поработать со ставками и аукционом, потом — с аудиторией и так далее. Именно такой процесс коротких, но эффективных спринтов во всей красе раскрывает методологию Agile.

— (H) Гипотезы — команда придумывает и приоритизирует гипотезы по проекту вместе в начале итерации. Гипотезы заносятся в таск-трекер (Asana). Качество гипотез зависит от компетенций команды.

— (A) Действия — в течение спринта(недели) таски запускаются в работу. Качество действий зависит от процессов.

— (D) Измерение — все данные по эффективности кампаний собираются в удобном для аналитки виде (BI). Качество измерений зависит от технологий аналитики.

— (I) Выводы — в конце спринта подводится итоги: хорошие гипотезы — масштабируем, но не меняем. ”Работает — не трогай!”. Плохие гипотезы — хороним или видоизменяем. Качество выводов зависят от трех предыдущих шагов.

Повторяем цикл до бесконечности.

Для наших проектов мы используем разные системы аналитики: Метрику, сквозную аналитику, коллтрекинг и Google Таблицы. Самый эффективный инструмент из них — визуализация основных performance-показателей. Реализовать это можно по-разному. Мы для себя выбрали Google Data Studio.

У нас это выглядит следующим образом:

Самое важное тут для недельного спринта — разбивка результативности в разрезе по отдельным рекламным кампаниям в каждом канале.

Используя автоматизацию и визуализацию данных, мы всегда оперируем статистикой для выдвижения новых гипотез, идей и оптимизации наших кампаний.

Напоследок поговорим о том, какими рычагами мы можем управлять, работая с performance-кампаниями по методологии Agile.

Надеюсь, статья была полезна.
Задавайте вопросы или делитесь своим опытом в комментариях! Буду рад обратной связи )