вы сможете приступать к аналитическому исследованию результатов и поиску оптимальных решений.
Глава 7
Оптимизация – как использовать эффективные методы работы и отказаться от неэффективных?
Оптимизация – то есть улучшение маркетинговой работы с помощью анализа и тестирования – ни в коем случае не разовое действие. Это цикл постоянных улучшений, в котором вы должны измерять, анализировать, выбирать лучшие решения, а затем снова измерять, анализировать и находить самые оптимальные решения – и все повторять сначала.
Мы с вами обсудим, каким образом следует внедрять процессы, позволяющие постоянно и последовательно улучшать деятельность вашего предприятия. В ходе обсуждения вы узнаете, каким образом маленькие привлекательные цифры могут стать лучшими друзьями ваших творческих работников – маркетологов и рекламистов – и помочь им выводить на рынок именно те маркетинговые обращения, которые клиенты хотят услышать.
На каждом новом витке компании улучшают свою деятельность. Почему? Дело в том, что всякий раз у них появляется нужный для этого процесс.
Слово
Когда дело доходит до наших маленьких привлекательных цифр, то обнаружить результативные методы несложно, главное –
Анализ
Понятно, что начинать надо с данных. Вы сами знаете, как часто нужные вам данные оказываются в самых разных местах. В старые времена, чтобы внедрить у крупных клиентов систему A2A, нам приходилось изучать сотни электронных таблиц в формате Excel, созданных взамен различных баз данных, – для нас это было равносильно погружению в ад. Не самое приятное место. В подобных ситуациях все, что вам остается, – это вручную сводить данные из множества электронных таблиц в один файл, который наверняка даст сбой именно в тот день, когда вам нужно будет сделать самый важный отчет.
Все это забирает невероятно много времени. Перемещение цифр из одного места в другое приводит к ошибкам, которые делают даже лучшие и самые дотошные аналитики. В случае большого объема ручной работы шансы на ошибку всегда возрастают.
В наши дни этого можно легко избежать с помощью программ, выполняющих любые задания. Работа делается только один раз – когда программист пишет код. С этого момента задача становится автоматической, то есть безошибочной. Мне доводилось видеть, как единственный программист заменял десять операторов, обрабатывавших данные вручную. Именно это мы сделали и для нашего высокотехнологического клиента. В результате мы смогли не только повысить точность данных, но и сократить продолжительность цикла работ, что позволило нам потратить больше времени на аналитическую работу с имевшейся информацией.
На этапе анализа вы определяете, что сработало, а что нет. Мы постоянно занимаемся изучением и переосмыслением данных, основываясь на новых вопросах, возникающих у наших клиентов, сотрудников творческих профессий, планировщиков, управляющих по работе с клиентами и аналитиков. При возникновении нового вопроса мы формулируем гипотезы, а затем находим данные по последним рекламным кампаниям, которые помогают нам подтвердить или опровергнуть эти гипотезы.
Приведу пример. Так как многие продукты нашего клиента достаточно сложны с технической точки зрения, компания часто использует интернет-трансляции, в которых объясняются все необходимые детали. Чтобы просмотреть такую трансляцию, посетитель должен заполнить форму и оставить свою контактную информацию, что позволяет продавцам компании впоследствии с ним связываться. Одна из наших гипотез заключалась в том, что продолжительность интернет-трансляции оказывает прямое влияние на долю регистрации (то есть отношение людей, которые заполняют регистрационную форму, ко всем людям, которым были разосланы приглашения просмотреть трансляцию). В частности, мы считали, что у роликов продолжительностью свыше одного часа будет более низкая доля регистрации. Мы проанализировали исторические данные и пришли к выводу, что так оно и бывает. У коротких видеороликов доля регистрации была почти в два раза выше, чем у длинных. Поэтому мы рекомендовали компании ограничить продолжительность каждого ролика одним часом.
Мы видим, что даже простые вещи могут приводить к значительным последствиям, особенно если учитывать количество интернет-трансляций, которые компания ежегодно выводит на рынок.
Суть в том, что вы можете протестировать все что хотите.
• Какой тип маркетингового предложения работает лучше других на определенном этапе цикла покупки? Для ответа на этот вопрос проведите тестирование.
• Что привлекает больше лидов – онлайновый калькулятор энергозатрат или бесплатный аудит энергозатрат потенциального клиента? Протестируйте оба варианта и сравните результаты.
• Разумеется, методы, которые вы выбрали, наверняка работают неплохо, но вы вполне можете найти что-то, способное поднять продажи еще на 2 %. Просто об этом вы сможете узнать, только если проведете тестирование.
Компании, которые не занимаются активным тестированием, склонны говорить, что любое испытание тратит драгоценное время. Им кажется, что это всего лишь дополнительная работа, не позволяющая получить сколь-нибудь интересную информацию.
Тестирование может обернуться довольно забавным делом, как и любой эксперимент. А любое тестирование
В опытных исследованиях иногда доходишь до невероятной детализации. Например, мы занимались проверкой поля «тема» в электронных письмах – очень важного элемента, поскольку это единственное, что вы видите, открывая свой почтовый ящик. Именно по теме вы понимаете, открывать письмо или нет. Поэтому заполнение поля «тема» можно считать настоящим искусством. Наши тесты раз за разом показывают, что короткие сообщения в этом поле работают лучше всего.
Но мы также поняли, что длина строки значит куда меньше, если вы поместите самую важную информацию в начале сообщения.
Начали!
Первые три пузыря модели «от анализа к действию»:
Воронка тестирования может быть очень ценным инструментом управления.