Как мы вышли на рынок США с нуля и почему впоследствии это помогло нам в России (часть 2)

Продолжение истории Roxot на рынке интернет-рекламы США. В этой части: как мы в один день сделали бесплатный продукт платным; как поступить, если целевая аудитория меняется с SMB на Entreprise; и как выстроив компанию в США, мы стали одними из лидеров в России.

Как мы вышли на рынок США с нуля и почему впоследствии это помогло нам в России (часть 2)

Если вы не читали первую часть, то она здесь. Но если совсем не до того, вот краткое саммари:

  • Цель Roxot — защита позиции сайтов на рынке интернет-рекламы. Рекламодатели повсеместно используют алгоритмы занижающие стоимость размещения рекламы. Издатели же как в каменном веке — вся настройка и оптимизация рекламы делается вручную. Мы решили изменить этот расклад на рынке и разработали технологию, которая не дает занижать стоимость рекламы на сайтах и тем самым увеличивает их доход.
  • Мы выбрали самый конкурентный рынок — США. Почему? Во-первых, у нас сильная команда во всех аспектах бизнеса. Во-вторых, США были и есть самым крупным рынком рекламы: там самые большие бюджеты на рекламу, а значит и самые крутые технологии по «оптимизации» этого бюджета со стороны рекламодателей.
  • Мы создали свою SSP (Supply-Side Platform), платформу, которая объединяет в себе рекламу от всех крупных рекламных сетей. И реализовали нашу технологию внутри нее. Но эта идея провалилась. Крупные рекламные сети не горели желанием подключаться к нам. Поэтому создать полноценную SSP не получилось.
  • В маркетинге мы активно использовали наши данные о работе рекламных аукционов внутри SSP: делились инсайтами с потенциальными клиентами, давали рекомендации по увеличению дохода с рекламы и так далее. Мы пошли дальше и за полтора месяца разработали бесплатную аналитику рекламы для сайтов, чтобы увеличить узнаваемость на рынке и одним махом привлечь большое количество клиентов для SSP. За несколько месяцев мы получили такое количество пользователей, что в итоге не смогли бесплатно поддерживать полноценное функционирование продукта.
  • Проанализировав результаты компании за почти 9 месяцев, мы отказались от создания SSP, а что делали дальше, как раз будет в этой статье.

Бесплатную аналитику мы не потянули

Запуск первой на рынке аналитики для Header Bidding вызвало локальный фурор. В первую неделю после релиза мы получили больше 100 заявок на подключение. Это было успехом, на который мы даже не рассчитывали. Мы получили много респектов от издателей, Roxot четко ассоциировался с инновациями, а главное - к нам было много внимания со стороны СМИ и потенциальных клиентов. Но за все нужно платить.

Траты на сервера росли с каждой неделей

Наш аналитический продукт собирал все события, происходящие между запросом рекламы и ее показом, а это: запросы, разные типы ответов каждой рекламной сети, ставки, участвующие в аукционах, кто победил и так далее. Более того, пользователь имел доступ к статистике почти в реальном времени без каких-либо задержек.

Если эти детали не производят на вас впечатления и вы не представляете сколько это может стоить, то давайте так — в какой то момент мы подсчитали, что годовая поддержка этого продукта обойдется нам более чем в $600 тысяч. Учитывая, что аналитика бесплатная, а основной продукт (SSP) так и не получается продвинуть, долго мы бы так не протянули.

Как сделали аналитику платной

Я не буду подробно рассказывать, как мы определяли ценообразование, подключали платежную систему и все вот эти продуктовые истории. Эта статья немного о другом. Но если интересно, пишите в Телеграме, я поделюсь опытом.

Решение брать деньги за аналитику пришло само собой, когда мы обсудили список задач, чтобы завтра не закрывать компанию:

  • Оптимизировать сбор и хранение данных и сократить затраты на сервера;

  • Отключить нецелевых пользователей. 30%-40% пользователей аналитики были маленькие сайты, у которых недостаточно данных для нашего движка машинного обучения. А значит, подключать их к нашей SSP нет смысла;

  • Начать зарабатывать, чтобы покрыть все затраты компании, пока мы меняем реализацию основного продукта.

Переход на платную модель вызвал много негатива в коммьюнити, доверие которого мы так долго завоевывали. Вообще, когда только запустили бесплатную аналитику, многие спрашивали «С чего вдруг вы предлагаете бесплатный продукт?» или «А у вас будет какой-то платный тариф?»

На эти вопросы мы отвечали честно — аналитика бесплатная, так как мы используем ее как маркетинговый инструмент. Но это не убавило уровень язвительности в наш адрес после перехода на платную модель. И ничего удивительного. Меня бы это тоже взбесило.

Как мы это преодолели? Как и всегда — честностью и увеличением ценности для клиентов. Мы объяснили, почему приняли такое решение, а главное предложили пользователям ряд серьезных улучшений по качеству продукта. Когда мы убрали нецелевых пользователей и сократили затраты, у нас появилось больше ресурсов для работы над продуктом.

Так, после перехода на платную модель у нас не было ни одного даунтайма за 3 года. Спросите любого клиента, мы ни разу не теряли данные о рекламе на сайтах. Во времена бесплатной аналитики, это случалось чуть ли не раз в неделю из-за перегрузки серверов.

Результаты

  • Мы получили кучу негатива в свой адрес, и с нами осталось только 15% первоначальных пользователей.

  • Но все они перешли на платную модель, а доход от Prebid Analtyics покрыл затраты компании, что дало нам возможность двигаться дальше и найти оптимальную реализацию нашей основной технологии из SSP.

С аналитикой понятно. Что сделали с основной идеей после закрытия SSP?

Напомню, мы разработали систему, которая не дает алгоритмам рекламодателей занижать стоимость рекламы и увеличивала доход сайтов. Мы создали свою SSP (Supply-Side Platform), платформу, которая объединяет в себе рекламу от всех крупных рекламных сетей. И реализовали нашу технологию внутри нее. Но эта идея провалилась.

После неудачного опыта с SSP, мы поняли, что нужно давить на свои сильные стороны: технологии и экспертиза в оптимизации рекламы. Зачем выдумывать велосипед, создавая SSP? Задача SSP — объединять разные рекламные сети. Наша же цель была в другом — увеличить доход издателей с их существующих партнеров. Логично, что нужно вставать над другими SSP и применять нашу технологию на их рекламе.

Вариантов это сделать не так много: либо интегрироваться в каждую SSP по отдельности и манипулировать настройками внутри, либо выбрать одну которая приносит больше всего денег и оптимизировать ее.

All-in на Google

Несмотря на усиливающуюся конкуренцию, Google все равно приносит 70%-80% всех рекламных денег сайтов в США. Поэтому имело смысл оптимизировать Google, а конкретнее Google AdExchange — саму крупную рекламную сеть в мире.

У Google AdExchange был хорошо сформированный инструмент по управлению минимальными ценами. Там было все, что нам нужно: детальный таргетинг, отсутствие лимитов, возможность разделения трафика и быстрая реакция на изменения.

ЦА продукта поменялась, а процессы остались прежними

Наконец наступил момент, когда мы были полностью готовы технически: определились, что работаем в Google AdExchange, настроили под него движок машинного обучения, провели A/B-тесты у первых клиентов и получили положительные результаты.

Когда финализировали все технические детали, работали над позиционированием и релизом продукта. Название сделали говорящим — Revenue Lift.

Описание, что делает продукт, было тоже довольно прямолинейным: Revenue Lift оптимизирует работу Google AdExchange, что увеличивает доход сайта с рекламы от Google. Достигается это динамическим выставлением минимальных цен за рекламу, которые не дают рекламодателям занижать ценность показов.

В маркетинге и коммуникациях с потенциальными клиентами взяли за основу опыт продажи нашей SSP и аналитических продуктов. Но уже с первых звонков после релиза Revenue Lift, закрадывались сомнения в правильности нашего подхода.

Google не дает аккаунт в своем AdExchange кому попало. Это продукт для крупных издателей, с большим количеством трафика. Да и вообще получить аккаунт без приглашения от Google почти невозможно. Об этом процессе ходят целые легенды. Получается, наша целевая аудитория изменилась. SSP и аналитические продукты мы таргетировали на топ из SMB сайтов. А Revenue Lift уже нужно продавать крупным издателям и двигаться в сегмент Enterprise.

Консалтинговая компания из США помогла нам построить процесс продаж

Из-за того, что мы были представлены на рынке удаленно, мы не могли встречаться с клиентами лично за чашечкой кофе (или чего-то покрепче, мы не осуждаем). Поэтому выстраивать доверительные отношения с enterprise клиентами было очень сложно. Чтобы ускорить процесс, мы решили заручиться поддержкой кого-то, кто уже был в тесном контакте с крупными сайтами.

Так мы наняли консалтинговую компанию в США. Их задача — представить нас крупным сайтам, с которыми они уже работали по другим проектам. Это должно было сломать лед в наших с ними отношениях. Работа с ними стоила огромных денег, но потенциальный выход на рынок США сулил еще большую потенциальную прибыль. Поэтому мы согласились.

Забегая вперед, консультанты принесли нам буквально 2–3 клиента, а выручка от них не покрыла и половину наших затрат на их услуги. Конечно, это был провал.

Этот опыт дал нам нечто значительно более важное, чем несколько клиентов — консультанты неосознанно показали нам идеальный подход к общению с крупным клиентом, применив его в общении с нами.

В какой-то момент я просто поймал себя на мысли, что мне в кайф работать с ними, я четко понимаю, что они делают, какой результат ожидать и что нужно сделать моей команде.

Хотелось, чтобы наши клиенты чувствовали себя так же — не просто получали дополнительный доход, а получали ценность от каждого звонка или переписки с нами.

Как мы изменили общение с клиентами

Мы решили применить подход консультантов с нашими существующими и потенциальными клиентами. Что мы сделали:

  • Создали стандартизированные презентации под разные типы сайтов. Презентации визуально поддерживали наши объяснения, как работает продукт. Revenue Lift — технически сложное решение, и разобраться в деталях его работы на слух задача не из легких.

  • Разбили общение на несколько звонков, каждый из которых был посвящен своей теме: общему обсуждению потребностей клиента и как мы можем помочь, обсуждение нюансов интеграции и технических вопросов, презентация первых результатов. Каждый этап сопровождался четким описанием, у кого какие роли, что мы ожидаем от клиента, примерным таймлайном выполнения задач.
  • Создавали Slack группы для каждого клиента, куда добавляли всех заинтересованных лиц с обеих сторон. Это могли быть аккаунт менеджеры, разработчики, руководители. Так, мы всегда были на связи, а скорость обработки входящих запросов увеличилась.

  • Сразу назначили еженедельные звонки, чтобы мы могли обсудить, в каком статусе те или иные задачи. Звонок проводился независимо от того, были ли у нас вопросы или нет. Так мы поддерживали постоянную коммуникацию.

Конечно, процесс мы перестраивали глобально, все не закончилось двумя презентациями, но про это можно рассказывать еще в нескольких статьях. Кому интересны детали, давайте в Телеграм.

В результате у нас получилось сделать самое главное:

  • В 2 раза увеличить конверсию из первого звонка в пробный период. Мое личное мнение — мы стали разговаривать на языке enterprise клиента. Когда у него было четкое понимание принципа нашей работы и все необходимые материалы для утверждения сделки внутри своей компании, все пошло как по маслу.
  • Увеличить конверсию из пробного периода в полноценный контракт до 80%. Технология работала как часы и приносила дополнительный доход почти каждому сайту, с которым мы работали. Когда мы дали клиентам прозрачность процессов: что мы делаем, зачем и какие результаты это дает; причин отказываться от наших услуг у них было все меньше.

Надо оптимизировать все, а не только Google

В таком режиме наша технология проработала полтора года, но рынок программатик рекламы быстро развивается, поэтому стоять на месте мы просто не могли.

Мы понимали, что:

  • Оптимизируем хоть и самую крупную, но только одну рекламную сеть. Есть же еще куча партнеров в Header Bidding, которые суммарно дают около 30% дохода с рекламы;

  • Мы можем динамически менять не только минимальные цены за показы, но и любые настройки в рекламном стеке сайта. Так настройки автоматически будут адаптироваться под разные типы аудиторий, чтобы приносить максимум дохода. Как это работает, читайте тут.

Когда думали, куда двигаться дальше, определили следующие принципы:

  • Наша технология должна и дальше защищать позицию издателей на рынке рекламы и приносить сайтам дополнительный доход;
  • Мы должны покрывать 100% рекламы на сайте, а не ограничиваться оптимизацией 1й рекламной сети;
  • Финальное решение должно быть простым в установке и использовании, чтобы сайты не тратили много ресурсов на интеграцию.

Руководствуясь этими принципами, мы пришли к объединению всех наших продуктов и наработок в едином сервисе по монетизации сайтов.

Представьте, что теперь в одной коробке сайт получает наш движок машинного обучения, который автоматически контролирует все настройки рекламы на сайте, наши наработки, включая и standalone продукты, команду аналитиков, и доступ во все премиальные рекламные сети.

Процесс финальной перестройки был довольно простым по сравнению с тем, как мы менялись до этого. Раньше мы вынуждено закрывали старые и запускали новые продукты. Это было стратегией выживания. А сервис полной монетизации стал следующим шагом в развитии уже устойчивой компании.

  • Адаптировать движок машинного обучения не только под минимальные цены за показы, а под все настройки рекламы, мы смогли быстро. Системе не так важно какие переменные добавляются, принцип работы остается прежним;
  • Системы отчетности и аналитики у нас уже были реализованы в других продуктах;
  • На этом этапе развития у нас уже были партнеры во всех крупных рекламных сетях и SSP, поэтому мы быстро получили их аккаунты и возможность подключать рекламу к сайтам;
  • Процессы общения с клиентами были отшлифованы под разные аудитории и продукты.

Результаты запуска сервиса полной монетизации в США

Рынок более чем положительно воспринял новый сервис полной монетизации от Roxot. Хотя эта ниша уже была довольно насыщенной, когда мы представили свой продукт. Но большинство конкурентных решений делало упор либо на предоставление сайтам доступа в премиальные SSP, которые не брали сайты напрямую, либо на облегчение установки и поддержки Header Bidding.

Это все мы тоже делали, но фишкой нашего продукта был движок машинного обучения, который адаптировал все возможные рекламные настройки в реальном времени под разные типы пользователей. Издатели прекрасно знали, сколько деталей скрывает за собой работа их рекламного сервера, SSP, рекламных сетей, Header Bidding и так далее.

А мы уже зарекомендовали себя как компания, показывающая результаты — наша оптимизация Google AdExchange стабильно увеличивала доход на 10%-30% в сравнении с работой без нас, что часто освещалось в тематических СМИ (AdExchanger, Digiday, ExchangeWire, AdMosnters).

В результате мы быстро собрали базу лояльных клиентов:

  • Около 25% составили существующие клиенты Revenue Lift и Prebid Analytics;
  • 30% были новые издатели, с которыми мы никогда не контактировали — здесь сработали email-рассылки по базе релевантных сайтов;
  • Остальные клиенты пришли с коммуникаций по старым базам — то есть мы так или иначе общались с ними по другим продуктам.

Помимо успеха бизнеса мы полностью реализовали свою изначальную миссию, которую не потеряли за годы взлетов и падений на рынке программатик рекламы США — защиту позиции издателей на рынке рекламы.

Только теперь мы делаем это не только управляя минимальными ценами за показы, как собирались еще в 2016 году, а полностью представляя интересы онлайн издателей: разрабатываем технологии монетизации, приносящие бОльший доход, забираем на себя весь геморрой с настройкой и поддержкой рекламного стека, постоянно повышаем ценность аудитории и контента сайтов.

Как выстроив компанию в США, мы стали одними из лидеров в России

В США мы монетизировали несколько крупных сайтов с высоким процентом (>30%) посетителей из России. Мы всегда адаптировали рекламные настройки под типы аудиторий и часто делали это не только внутри кода, но и на бизнес уровне — например, подключали сильные локальные рекламные сети к местной аудитории.

Также сделали и для этих клиентов. Благо мы находимся в Питере и отлично знаем российский рынок. Большинство российских сайтов для монетизации использует Google, Яндекс и может быть еще несколько SSP. Header Bidding в России был в зачаточном состоянии, в частности поэтому мы и не начинали здесь работать изначально.

А развитию открытого аукциона среди рекламных сетей мешала закрытость двух мастодонтов рынка: Google и Яндекса. Если в США только Google не раскрывает свои ставки, то в России еще и Яндекс. Поэтому самая главная проблема - заставить их конкурировать между собой за каждый показ.

Это можно было сделать еще до запроса рекламы предсказывая, какую цену заплатит Google и Яндекс за определенного пользователя. А что-то подобное мы уже делали со всеми другими настройками рекламы — запускали сотни тестов, собирали исторические данные, скармливали их машинному обучению, а она выдавала результаты, они опять тестировались и так по кругу.

Сначала реализовали это решение на коленке и поразились результатам — почти на 40% больше доход, чем тестовая группа со стандартными настройками. Постепенно мы развивали наше предложение для российских сайтов, адаптировали Header Bidding под новые условия, подключили больше локальных партнеров и SSP.

А в 2019 году начали официальную работу в России. Сейчас в России монетизируем Meduza.io, Habr.com, Медиазона, Урок.рф, Assistentus и кучу других сайтов, называть которые по условиям договора мы не можем.

Самое главное, что отличает нас от других игроков рынка — мы используем собственную систему, где на равных конкурируют Google, Яндекс и другие SSP. Так мы действительно выбираем того, кто платит больше за рекламу. Это хорошо сказывается на конверсии: за последние N месяцев у нас не было ни одного клиента кто бы перестал с нами работать, хотя до этого клиенты использовали в том числе решения других компаний.

Так, активное развитие под прессом рынка США, позволило нам создать универсальное решение, которое зарекомендовало себя и в России. Возможно, если бы мы изначально работали только на местный рынок, то никогда не получили пинок под пятую точку и не вложили столько сил и времени в разработку собственных технологий.

Как писал в начале первой статьи, наш путь не был таким радужным, как звучит заголовок: мы ошибались с реализацией идей, запускали полезные, но неприбыльные продукты, ошибались в коммуникациях с клиентами, много раз переделывали технологию и постоянно адаптировались под требования рынка и нужды клиентов.

Все 4 года взлетов и болезненных падений мы в Roxot верили и верим, чтобы быть успешной компанией, нужно приносить клиентам реальную ценность. Так или иначе, рано или поздно это сработает. Всем мир!

2828
8 комментариев

Как всегда круто! Жду третью часть!

5
Ответить

А сейчас программатик только в РФ делаете или в США тоже остались?

3
Ответить
Автор

В США и Европе тоже остались.

Ответить

Нехило так 600 тонн в год вливать в бесплатный продукт... Правильно сделали что поменяли концепт. Зато выиграли в качестве продукта!

2
Ответить

Большая команда работала над продуктом? Неясно по тексту

Ответить
Автор

Нет, всегда было около 15 - 20 человек.

1
Ответить

Это промо статья для наращивания клиентской базы. Делайте скидку. Общие фразы с акцентом на хайповые триггеры (машин-ленинг, биг-дата, дёшево) от опытного маркетолога.

Ответить