Аналитика в маркетинге и PR: 4 главных вопроса для эффективной работы

Как выбрать KPI, победить бардак и избежать превращения отчётности в пустого пожирателя времени. О четырёх базовых вопросах, без ответа на которые не стоит начинать работу с данными, рассказывает очень хороший пиарщик и автор канала "Сотвори из себя кумира" Анна Мирочник. Цифры – наши друзья! Если использовать их с умом.

Этот текст вырос из поста в закрытом тг-чате с моими студентами Европейского гуманитарного университета. Добавила примеры и скриншоты из прекрасной книги Сары Купер "100 способов казаться умнее". Горячо рекомендую эту книгу каждому, кто работает с визуализацией данных и проводит много времени на совещаниях (несмотря на гротескную абсурдность, многие из советов Купер действительно работают).

Надеюсь, материал откроет начинающим специалистам за буреломом цифр дивный мир ответов и решений, а также поможет выстроить процессы по сбору и анализу данных в своих проектах.

Принято думать, что в PR идут гуманитарии, которым недоступна базовая арифметика и которых не взяли в журналисты. Часто так и есть. Однако в большинстве случаев прекрасным специалистам просто страшно подступаться к теме анализа: не ясно, что считать, как считать и каким образом всё это упаковывать.

Так происходит не потому что специалист тупой – просто до сих пор в мозгу у многих сидит травмирующая реальность школьных уроков математики. Где материал даётся учителем, который окончил пед, потому что больше никуда не брали, и который не понимает, что говорит, зачем учит, и как потом это всё использовать в реальной жизни. И поскольку кризис образования в стране давно, травмированных непутёвыми учителями тысячи. Это что-то вроде коллективной травмы у тех, кто прошёл через вертеп школьного образования.

За цифрами из школьных уроков не видно реальности – поэтому здоровому человеку без редкой страсти к математике заинтересоваться происходящим сложно. Для человека нормально избегать абстрактных задач, которые мы оцениваем как мало значительные для реальной жизни.

Приступая к работе над данными, первой задачей будет поиск смысла того, что мы собираемся сделать. Без смысла не будет мотивации, а весь подход к цифрам сведётся в тому, чтобы нагуглить "5 самых важных KPI в PR" и бездумно подставить цифры в нужные окошки. Поэтому первым вопросом будет:

За 15 лет работы в PR с разными проектами и на разных рынках я убедилась – нет хорошей или плохой мотивации. Есть "надо". И наша задача на первом этапе определить, зачем нужен этот конкретный расчёт.

Задача "сделать отчёт" плохая. Она неконкретна, в ней нет цели, не ясно, кто будет читать (и, соответственно, что читателю нужно). Но если мы подойдёт к ситуации внимательнее, сможем увидеть различные цели и, соответственно, различные стратегии (часто взаимоисключающие) по работе с данными.

Например:

- Фаундер стартапа, который вы продвигаете, просит сделать отчёт для встречи с инвесторами.
Зачем вы собираете цифры? Чтобы помочь члену своей команды выглядеть убедительным в глазах потенциальных инвесторов. Вы делаете ставку на скорость окупаемости инвестиций, выгоду от вложения на данном этапе, используете принцип социального доказательства и т.д. То есть подставляете плечо тому, кто пытается раздобыть денег проекту.

- Фаундер стартапа приходит и просит рассчитать бюджет на следующий год. Зачем вы собираете цифры? Чтобы показать команде, сколько денег нужно отложить на вашу работу (нередко откусив от бюджетов других команд), просчитать риски и объяснить коллегам, каких успехов от вас стоит ждать.

- Фаундер стартапа просит проанализировать эффективность работы каналов, которые отданы на аутсорс.
Зачем вы собираете цифры? Обычно чтобы подсказать, где и на чём можно сэкономить без вреда для общего дела. Реже – чтобы подтвердить или опровергнуть мнение собственника, что с кем-то из подрядчиков пришло время попрощаться.

И ещё миллион сценариев можно привести. Главное, что нужно понять – стратегии работы с данными каждый раз будут различны, и расти они будут от "Зачем".

Частой ошибкой новичков является стремление нанести пользу и причинить радость, минуя "Зачем" своей команды или заказчика. Отсюда разочаровывающие отчёты для партнёров и инвесторов, которые не продают идею и не вдохновляют вложиться, а делают акцент на проблемах и слабых местах; или аналитика в духе "мы во всём молодцы" на запрос собственника разобраться, куда утекают бюджеты. Специалисту в этих случаях кажется, что он действует из лучших побуждений, и "лучше честная презентация, чем красивое враньё", но...

Не надо, работая в команде, считать себя самым умным и порядочным. Пиарщик не священник. Наша работа помогать тем, с кем мы работаем (выставлять в лучшем свете, увеличивать количество нужных контактов и удачных возможностей и т.л.). И если нужна красивая позитивная презентация или, наоборот, отчёт-расследование, стоит делать их. Потому что наша работа должна помогать конкретным людям, а не тыкать их носом во что-то неприятное, если на это нет запроса.

Определяем "зачем" – делаем под задачу. Profit!

Я рекомендую формулировать цели по SMART:
S — Specific — конкретность;
M — Measurable — измеримость;
A — Achievable — достижимость;
R — Relevant — значимость;
T —Time bound — ограниченность во времени.

Не жалейте времени, чтобы качественно оформить свою цель. Это вложение быстро себя отобьёт.

Когда цель нашей работы понятна, определяемся с вектором поиска данных. Здесь набрасываем первую пачку KPI и определяем, что будем смотреть, проверять, гуглить в первую очередь.

Вектора, как правило, два:

1) Что лучше всего проиллюстрирует то, что я хочу сказать? (Далее: что усилит/ подтвердит сказанное / поможет проработать возражения?)

2) Что поможет мне увидеть объективную картину? (Далее: как сопоставить данные / где взять альтернативные источники / как проверить?)

Иногда, если нам везёт делать документ для поиска решений, которое мы можем презентовать руководству для реализации задуманного своими руками. В таких случаях делаем комбо: сначала определяем объективную картину (пункт 2), потом предлагаем интересные для себя решения (пункт 1).

Здесь начинается самое интересное. Новички не задумываются, что не все данные доступны. Огромное количество информации для анализа вы взять не сможете по разным причинам: её в принципе нет в открытом доступе, она платная, а денег нет и т.д.

Сейчас из набросанного на предыдущем этапе списка метрик вы выбрасываете всё, что не сможете посчитать из-за отсутствия доступа к данным.

Например, любимые всеми охваты нет смысла считать личным брендам, которые продвигают себя самостоятельно и вообще без бюджетов на аналитику. Ручками охват посчитать малореально. Поэтому отказываемся и от охватов, и от производных метрик. Потом подкопим денег, оплатим систему мониторинга и наверстаем. Но пока работает без этого.

Или боль современности – данные некоторых социологических опросов. Они нужны, но их нет. И можно рвать на себе волосы, проклиная отечество, а можно приберечь силы, признав реальность и начав работать с тем, что пока ещё доступно.

Например, вы работаете на мелкого ипешника, который не может позволить себе оплату системы мониторинга медиа. Придётся собирать данные вручную. На этом этапе вы должны определиться, какие данные из п.3 вы действительно можете собрать, исходя из своих ресурсов, а от каких хотелок придётся отказаться. Плюс доступных вам данных вообще может не быть – и если в заявленных KPI в договоре вы ориентировались на них, сядете в лужу.

Здесь горлышко нашей воронки ещё раз сужается, оставляя только те данные, которые вы действительно можете обработать.

Это убережёт от ситуаций, когда маленький стартап начинает копировать аналитику Google и ломает себе шею на вымышленном подобии с гигантом. Это сэкономит время личным брендам, которые делают всё сами и ещё должны успевать работать, а не только считать, насколько удалось продвинуться.

Также эта воронка поможет протестировать адекватность планки притязаний. Если концентрировать не на "хочу", а на "могу", довольно быстро этих самых "могу" станет больше. И вот вы уже крутите не тремя несчастными метриками, а работает с огромными массивами данных и бюджетами (что бывает у всех, кто бережно и разумно обращается с доступными в настоящий момент ресурсами).