Когда начинаешь новое дело, будь то запуск бизнеса, нового продукта или рекламной кампании, хочется увеличить свои шансы на успех. Есть ли универсальные принципы, руководствуясь которыми, проще добиться хорошего результата? Похоже, что есть. Об одном таком принципе сегодня и поговорим.
Содержание
Ловушка опыта
Кому доверить создание нового продукта или настройку рекламной кампании — команде, которая уже имеет подобный опыт, или новичкам? Думаю, вы проголосовали за опытную команду, и это логично. Ведь она уже собрала грабли, выработала успешные подходы к решению задачи, и ее шансы выше.
Но вот вопрос, как понять, что опыт релевантен? Мир сейчас меняется очень быстро: конкуренты копируют идеи и выпускают похожие продукты, поведение покупателей меняется, технологии не стоят на месте, и то, что вчера отлично работало, в новых условиях работать перестает.
Это особенно заметно, когда крах терпят крупнейшие компании, такие как Nokia, Polaroid, Pan American Airways, Lehman Brothers, Kodak и WorldCom.
У Pan American Airways все было в порядке с величием и амбициями, но компания обанкротилась
У них был накоплен гигантский опыт, они имели доступ к любой экспертизе и лучшим специалистам, но это их не спасло. Похоже, опыт, каким бы замечательным он ни был, не может гарантировать успех. Но тогда что?
Смелость vs Осмотрительность
Подобным вопросом задались исследователи Джим Коллинз и Мортен Хансен в книге «Великие по собственному выбору». Они хотели узнать, как в неопределенной и турбулентной среде, которую нельзя контролировать, одни компании процветают, а другие — нет.
Один из принципов, который они обнаружили, был принцип эмпирической проверки. Компании, которые показывали результаты в несколько раз выше рынка на протяжении десятилетий, прежде чем принять важное решение, проводили эксперименты. Даже если идея казалось гениальной, и у экспертов был подходящий опыт, компания не вкладывалась в новую идею, а делала серию тестов. Если идея давала хороший результат, ее масштабировали. Если нет, то от нее отказывались.
А вот компании, которые работали в той же отрасли и изначально обладали теми же размерами и возможностями, действовали иначе. Они чаще принимали смелые, «провидческие» решения, в большей степени верили в свой опыт и сразу инициировали масштабные изменения, которые чаще всего оборачивались потерями.
Например, PSA (Pacific Southwest Airlines) в 1968 году загорелась идеей внедрить концепцию «Перелет-Переезд-Отель», которая выглядела убедительно. Ведь когда человек прилетает в другой город, он берет в аренду автомобиль и заселяется в отель.
PSA была очень успешной авиакомпанией с очень эффективной бизнес-моделью ровно до тех пор, пока не стала действовать наугад
Поэтому авиакомпания принялась скупать и брать в аренду на 25 лет калифорнийские отели (компания была местным авиаперевозчиком и работала в Калифорнии), а также купила компанию по прокату автомобилей. Воодушевившись новой концепцией, PSA не тестировала ее на одном отеле или городе, а сразу развернула по всему штату. Итог — программа принесла убытки, а свернуть ее быстро было невозможно.
Билл Гейтс и Стив Джобс: провидцы или экспериментаторы?
Когда читаешь примеры вроде PSA сложно отделаться от мысли, что, возможно, руководство компании было просто бестолковым и влюбилось в идею, у которой изначально не было шансов на успех. А вот будь руководство проницательнее, оно бы приняло другое (правильное) решение, которое озолотило бы перевозчика. Такие мысли закрадываются, когда обращаешь взгляд на современные успешные компании.
Вспомните, как гениально действовал Билл Гейтс, когда сделал ставку на IBM. Ведь IBM-совместимые компьютеры занимали львиную долю рынка, и Windows была обречена на успех. Разве нет? А Стив Джобс? Если посмотреть на историю возрождения Apple, то кажется у Джобса был хрустальный шар, который позволял предугадать успех iPod, iPad, iPhone. Но так кажется, если не знать, подробности. А они все меняют.
Забытая история Windows
Не все помнят и знают, что после выхода Windows, IBM захотела изменить расклад и выпустить более совершенную операционную систему OS/2. Ее разработку заказали также Microsoft, и сам Билл Гейтс и его окружение были уверены, что за ней будущее, ведь система была технологичнее, а IBM была заинтересована в ее повсеместном внедрении.
Однако несмотря на веру, Гейтс продолжал не только вкладываться в разработку OS/2, которая поступила в продажу в 1987 году, но и совершенствовать Windows на случай, если его прогноз окажется ошибочным. И он действительно ошибся. Спустя два года, Windows 3 покорила рынок — за четыре месяца был распродан миллион копий, а 300 тысяч дисков OS/2 продавались почти три года.
Windows 3.1
Вот тогда, убедившись в предпочтениях рынка, Билл Гейтс сделал ставку на Windows. Но до этого он действовал осторожно, не полагаясь на свой опыт и способность предвидеть победителя.
Незаметный iPod
Многие запомнили Стива Джобса человеком, который точно знает, что нужно людям, и предлагает передовые для рынка решения. Но не все знают, что эти решения были тщательно выверены и аккуратно опробованы до того, как стать бестселлерами.
Когда Стив Джобс вернулся в Apple, которая медленно шла ко дну, он не бросился разрабатывать новые продукты. Вместе с Тимом Куком он сосредоточился на том, чтобы навести в компании порядок: вернуть дисциплину, повысить ликвидность и снизить кредитную нагрузку. И только через четыре года компания приступила к разработке iPod.
На тот момент уже существовали файлообменники и цифровые MP3-плееры, и накопилось много свидетельств, что они пользуются популярностью у молодежи. Apple разработала маленький MP3-плеер, совместимый с Mac, но в тот момент это не выглядело как прорыв. Сама компания не рассматривала этот продукт как значимый, скорее, как полезное дополнение к компьютерам.
iPod первого пололения (2001 год)
Однако динамика продаж показала, что к плееру есть интерес, и iTunes тоже пользуется спросом. Apple открыла магазин мелодий и заключила сделку с музыкальной индустрией, чтобы обеспечить легальное скачивание треков. Это решение тоже понравилось клиентам. И вот тогда, накопив большой пласт данных, что продукт развивается в верном направлении, Apple разработала iPod и iTunes, не привязанные к Mac. Это увеличило потенциальный рынок в 20 раз, и Apple поспешила наполнить его вариациями iPod, а в iTunes добавить фильмы, книги и телепрограммы. Вскоре доходы от iPod превзошли доходы от Mac.
Спустя годы кажется, что под руководством Джобса Apple сразу угадала с успешным продуктом, а на деле этому предшествовала цепочка осторожных попыток, которые позволили прощупать рынок и не ошибиться с решением.
Пример маркетингового агентства
Подобный подход, когда компания тщательно тестирует новую бизнес-модель, прежде чем сделать на нее ставку, подходит и рекламным агентствам. Ключевая проблема большинства бизнесов — выделиться на фоне конкурентов. Рекламные агентства — не исключение, ведь все оказывают примерно одни и те же услуги и имеют дело с одними и теми же каналами. Как быть?
Если вы работали в индустрии в начале 2010-х, то помните, что тогда началось увлечение лендингами. Множество агентств бросилось продавать связку: лендинг + контекст, а «Бизнес Молодость» возвела этот подход в абсолют. И вот руководитель одной молодой студии , что он может предложить такого рынку, чего не предлагают другие?
У него не было выдающегося дизайнера, который делал бы уникальные лендинги, гениального копирайтера или отличных специалистов по рекламе, зато за счет грамотных маркетологов студия могла создавать одностраничники, которые стабильно выдавали конверсию выше 4%. В результате, родилось УТП «Гарантируем конверсию или вернем деньги».
Предложение было протестировано, и оказалось, что на него есть спрос. Более того, выяснилось, что многие предприниматели были согласны на типовой дизайн и невозможность править макет — лишь бы лендинг обеспечивал заявленную конверсию. Это позволило снизить затраты на создание лендингов (они были наполовину шаблонными и их не надо было согласовывать) и продавать их по скрипту, отсекая всех, кому нужен был уникальный дизайн и возможность вносить правки.
Дальнейшее тестирование показало, что примерно 20% лендингов не конвертируют лиды, и деньги за них нужно возвращать, но бизнес-модель позволяет это сделать. За первый год агентство сделало около 400 лендингов, за второй 700, за третий и четвертый более 1000. Даже с учетом возврата денег экономика отлично сходилась.
При создании 1000 лендингов оборот составлял 35 000 000 рублей.
Стоимость разработки лендингов — 15 000 000 рублей.
Возвраты клиентам — 1 240 000 рублей.
Прибыль до вычета налогов — 18 760 000 рублей.
Тестирование идей позволяет снижать риски и создавать жизнеспособные продукты и бизнес-модели. Выигрывает тот, кто способен быстро тестировать гипотезы, отбирать перспективные и доводить их до ума. Этот же подход позволяет рекламным агентствам создавать эффективные кампании для своих клиентов.
Как быстро тестировать гипотезы
Когда рекламное агентство разрабатывает кампанию для клиента, то в отличие от Apple и Microsoft у него нет нескольких лет, чтобы собирать данные и принимать взвешенные решения. Гипотезы нужно тестировать быстро, и возникает вопрос, как это лучше делать?
Помочь может система автоматизации рекламы, такая как Marilyn. Систему можно использовать, как для того, чтобы задать правила для оптимизации кампаний и проверить, какие дают лучший эффект, так и для управления данными. Вот несколько кейсов.
Тестируем миллионеров
Агентство Adventum рекламировало аппартаменты премиум-класса в Москве. Стоимость лида в сегменте элитной недвижимости была очень высокой, и агентство искало путь ее снизить, а число заявок увеличить. Одна из гипотез заключалась в следующем.
Недвижимость премиум-класса могут позволить себе только миллионеры. Что если выделить геолокации, которые они посещают (яхт-клубы, элитные автосалоны, гольф-клубы, дорогие бутики и т.д.), построить сегменты и показать им рекламу жилого комплекса? Гипотеза выглядела привлекательной, но была трудоемкой в исполнении.
- Нужно было собрать адреса зданий, где тусуются миллионеры.
- Найти нужное здание на Яндекс.Картах.
- Зайти в Яндекс.Аудитории, найти это здание и обвести вручную.
- Повторить эти действия с каждым объектом, а их сотни.
Создание полигонов в Яндекс.Аудиториях вручную
А ведь это только гипотеза. Нет гарантий, что работа не будет проделана впустую.
И вот тут на помощь приходит автоматизация. В Marilyn достаточно задать адреса объектов, и система сама построит полигоны для Яндекс.Директа (также есть возможность построить их для myTarget).
В результате, гипотеза подтвердилась — вырос трафик в брендовой кампании, и было получено две целевых заявки, которые обошлись клиенту в 5 раз дешевле.
Управление по погоде
Здравый смысл и исследования подсказывают, что продажи товаров зависят от погоды. Но в каждом конкретном случае агентству нужно тестировать, есть ли эффект от смены креативов и корректировок ставок по погоде.
Агентство Блондинка.Ру занималось продвижением интернет-магазина обуви Rendez-Vous и решило протестировать гипотезу, что спрос на определенные модели будет меняться в зависимости от погоды. Чтобы проверить гипотезу, к Marilyn подключили метеоданные. После этого система могла предвидеть изменение погодных условий и сама меняла ставки на подходящие модели обуви.
Это помогло в 2 раза увеличить число заказов сезонной обуви при смене погодных условий.
Как найти золотую иголку в стоге сена
Бывают ситуации, когда агентство придумывает парадоксальную и многообещающую рекламную стратегию, которую в принципе нельзя реализовать без автоматизации.
Агентство ИНС-Навигатор продвигало интернет-магазин доменных имен зоны .ART. Стандартный подход, когда продвижение осуществляется по запросам, связанным с покупкой доменных имен, хостингом и созданием сайтов, оказался бесперспективным.
Примеры креативов для соцсетей, которые не принесли результат
Тогда агентство предложило использовать в качестве поисковых фраз сами имена. Например, человек вбивает popart, и ему предлагают купить имя popart.art и другие домены, связанные с творчеством. Ставка тут была не на то, что пользователь купит именно домен popart.art, а то, что он принадлежит креативной аудитории и, возможно, заинтересуется другими именами.
Однако было три сложности. Во-первых, гипотеза была хотя и смелая, но не факт, что верная. Во-вторых, продвижение осуществлялось на рынка США, Великобритании и Канады, а контекст там стоил дорого. В-третьих, в магазине было более 80 000 имен, как понять, какие рекламировать?
Кажется, тупик, но нет. С помощью Marilyn был запущен масштабный эксперимент. Суть его была в том, что система показывала фразы по минимальной стоимости. Если кликов не было, она потихоньку ее поднимала. Если клики были, но не было конверсий, система отключала фразы. По сути, Marilyn превратилась в огромное сито, которое просеивало десятки тысяч фраз, оставляя только золотые, которые приносили прибыль.
Правила для управления ставками в Marilyn
Насколько эффективной оказалась стратегия? Очень эффективной. При бюджете всего в 363 $ было получено добавлений в корзину на 127 118 $. Это потрясающий результат, который намного превзошел все предыдущие попытки продвижения.
Если подвести итог, то с помощью систем автоматизации рекламы агентства могут быстро тестировать гипотезы и оставлять только те, что увеличивают KPI. Вы можете попробовать Marilyn в течение двух недель бесплатно и убедиться в этом сами.
Читайте свежие кейсы
Как медицинской клинике увеличить число обращений на 153% и снизить их стоимость на 14%
Как получить дешёвый трафик в США и за 363$ привести заказов на 127 118$
Как с помощью геолокации найти премиальных клиентов и снизить стоимость лида в 5 раз
