Всё по теме: Growth

Захар Сташевский, CMO Letyshops, вместе с GoPractice продолжает серию материалов о том, как влиять на рост продуктов через эффективное управление рекламными каналами. 

Оглавление цикла

Первый материал: Ошибки при расчете юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на юнит-экономику продукта 

Почему при расчете юнит-экономики нельзя игнорировать влияние используемых моделей атрибуции и инкрементальности рекламы. 

Второй материал: Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой [вы здесь] 

Как подбирать модели атрибуции для оценки эффективности рекламных каналов исходя из специфики продукта, маркетинг-микса, бизнес-задачи и условий внешней среды; почему надо пересматривать и адаптировать модель атрибуции в случае изменений этих факторов.

Далее повествование ведется от лица Захара.

Мы уже выяснили, как неверный расчет юнит-экономики может приводить к недооценке или переоценке рекламного канала и, как следствие, ошибочным маркетинговым решениям. Излишнее масштабирование или остановка канала могут привести к прямой или косвенной потере денег, что, в свою очередь, ведет к упущенным окнам возможностей роста на рынке.

Такие ошибки могут случаться по разным причинам. Одна из наиболее распространенных — команды маркетинга и аналитики не уделяют должного внимания моделям атрибуции, на основе которых принимают решения. Они просто используют доступную в системе аналитики модель атрибуции по умолчанию, либо подбирают модель на старте работы с новым каналом, но не меняют модель по мере развития компании и изменения маркетинг-микса, длины цикла продажи продукта, внешних факторов. 

GoPractice поговорил с Андреем Новосельским, который в роли руководителя рекламной системы работал в VK с 2014 до 2021 года.

Андрей рассказал нам как устроена работа рекламной системы и почему важно соблюдать баланс трех сторон — пользователей, рекламодателей и собственного бизнеса. Кроме того, мы попросили Андрея поделиться мнением о том, как на интересах этих сторон отразятся UAC-like кампании, каким будет будущее рекламы без IDFA, GAID и cookie, к чему готовиться маркетологам и рекламодателям.

Для удобства читателя мы построили этот материал в формате вопросов и ответов.

Захар Сташевский, CMO Letyshops, вместе с GoPractice открывает серию материалов о том, как влиять на рост продуктов через эффективное управление маркетинговыми каналами.

Оглавление цикла

Первый материал: Ошибки при расчете юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на юнит-экономику продукта [вы здесь] 

Почему при расчете юнит-экономики нельзя игнорировать влияние используемых моделей атрибуции и инкрементальности рекламы. 

Второй материал: Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой

Как подбирать модели атрибуции для оценки эффективности рекламных каналов исходя из специфики продукта, маркетинг-микса, бизнес-задачи и условий внешней среды; почему надо пересматривать и адаптировать модель атрибуции в случае изменений этих факторов.

Далее повествование ведется от лица Захара.

Посчитать юнит-экономику при условии идеального трекинга и атрибуции очень просто. Но в реальном мире идеального трекинга и атрибуции не бывает. 

Расчет юнит-экономики без понимания особенностей используемых методов атрибуции, специфики каналов и проблемы инкрементальности трафика ведет к одной из двух ошибок:

• Команда недооценивает канал и не использует его в полной мере;
• Команда переоценивает канал (это называют инкрементальностью) и теряет на нем деньги.

Эти ошибки совершают очень многие команды. Мы совершили их и сами в процессе масштабирования Letyshops. Благодаря полученному опыту, теперь я могу поделиться соображениями о том, как идентифицировать эти ошибки и избежать их.

Два типа ошибок при расчете юнит-экономики из-за неучета инкрементальности и особенностей моделей атрибуции

Модель атрибуции — это набор правил и технических решений, на основе которых вы определяете, к какому каналу отнести привлеченного пользователя или продажу.

Для оценки объективной эффективности канала важно понимать, как именно для вашего продукта и используемого рекламного канала работает выбранная модель атрибуции. 

Для каждого набора «канал + продукт + модель атрибуции» будут свои особенности, которые важно учитывать. Многие команды этого не осознают, что ведет к ошибкам в оценке эффективности канала (расчете юнит-экономики).

Различные модели атрибуции будут по-разному влиять на точность оценки эффективности рекламных каналов для тех или иных продуктов. В некоторых случаях они будут приводить к недооценке канала, в других — переоценке. И то, и другое будет приводить к потере денег.

Сегодня у GoPractice День Рождения – 3 года со дня запуска первого «Симулятора управления продуктом на основе данных». За это время обучение в Симуляторе прошли более 8000 студентов. Многие из них спрашивали, планируем ли мы запускать новый продукт. Отвечаю: да! Сегодня расскажу о нем подробнее.

Две недели назад первая когорта студентов закончила обучение в новом симуляторе. В когорте было шесть опытных профессионалов, которые отвечают за рост и развитие крупных международных продуктов на позициях Head of Product, CMO, Head of Growth, Senior Product Manager.

Получилось круто и полезно. И для участников, и для меня.

Большинство студентов сошлись на том, что это было лучшее обучение в их жизни. У некоторых получилось уже в процессе обучения существенно повлиять на свои продукты, у других появилось понимание, как их развивать дальше.

Процитирую несколько отзывов:

• «Раньше я считал первый симулятор самой удачной инвестицией в образование, но в этот раз получилось еще лучше. Перед обучением я рассуждал о росте с точки зрения воронок и метрик. Сейчас я понимаю, что это не фундамент, а скорее небольшой кусочек».

• «Обучение помогло донести до команды идеи, которые повлияли на смену многолетних приоритетов в компании. С февраля мы выросли по профиту в 2 раза, и к лету, думаю, вырастем минимум в 4 раза».

• «Симулятор помог структурировать знания, которые были накоплены ранее, и закрыл серые зоны. Появилась целостная картина: как должен развиваться продукт, из чего состоит рост, с чего начинать».

• «Ключевая ценность в том, что я начал думать о том, о чем раньше не думал».

У меня же появился гуглдок на 135 страниц с фидбеком и новыми идеями для улучшения Симулятора, а главное — уверенность, что продукт решает свою задачу и приносит реальную пользу.

Сегодня я расскажу о новом cимуляторе: какую задачу он решает, кому будет полезен, как и когда можно будет пройти обучение.

Эту статью вместе с GoPractice написал Дима Золотухин (Facebook, Telegram) – Head of Analytics в компании Flo. Дима занимается дата-аналитикой 8 лет, с 2017 года – в продуктовых компаниях.

Далее повествование ведется от лица Димы.

В Flo (мобильное приложение № 1 в сфере женского здоровья) мы увеличили долю успешных экспериментов на 30%. Для этого мы много инвестировали в то, чтобы наладить эффективный процесс по работе с гипотезами.

Одна из важных составляющих процесса – отсутствие монополии на формулирование гипотез, что приводит к тому, что вся команда участвует в создании гипотез, их приоритизации и тестировании.

В таком случае процесс работы с гипотезами важно знать и понимать всем членам команды, которые касаются продукта: продуктовым менеджерам, аналитикам, дизайнерам, UX-исследователям и даже разработчикам.

В этой статье мы обсудим, как правильно формулировать и приоритизировать гипотезы для последующего A/B тестирования.

Шаблон построения гипотезы и ее компоненты

Это перевод статьи Casey Winters “The Kindle and the Fire”. Casey Winters в данный момент работает в роли Chief Product Officer в Eventbrite. До этого он отвечал за рост в Crubhub и Pinterest.

Далее повествование ведется от лица автора.

Предприниматели постоянно спрашивают меня о росте. Они спрашивают о SEO, о виральности, о повышении конверсий воронки, об онбординге. Они спрашивают о том, как формировать локальные команды, внедрять новую функциональность и нанимать руководителей. Но почти все они упускают из виду тот факт, что ответы на эти вопросы напрямую зависят от текущего этапа развития их компании.

Существует два типа стратегий и каналов роста: немасштабируемые стратегии для формирования фундамента для будущего роста и масштабируемые стратегии. Я начал называть их kindle стратегиями (стратегия «розжига», «искры») и fire стратегиями (стратегии «горения», «пламени»). В этой статье я подробнее расскажу о них.

Kindle стратегии роста

Эту статью вместе с GoPractice написал Виталий Давыдов (фб, телеграм). Виталий – основатель и CEO Adapty (сервиса для аналитики и роста мобильных подписок), а также Poteha Labs (аутсорс машинного обучения). Занимается всем, что связано с мобильным маркетингом и монетизацией с 2016 года.

В мобильной индустрии надвигается одно из самых глобальных изменений за последние годы. На волне тренда приватности Apple приняла решение, что в iOS 14, которая выйдет в сентябре 2020 года, разработчики приложений больше не будут по умолчанию иметь доступ к IDFA.

IDFA – это уникальный идентификатор устройства, который используется для атрибуции рекламы, ретаргетинга, создания look-a-like аудиторий, аналитики и других задач. Теперь для получения IDFA разработчик приложения должен будет явно запросить у пользователя разрешение (по аналогии с пуш-уведомлениями). По разным оценкам доля пользователей, которые дадут доступ к IDFA составит около 10%.

В качестве альтернативы Apple предоставила собственную privacy-safe систему атрибуции, но она не закрывает и малой доли задач, которые возникают у команд, занимающихся разработкой и продвижением мобильных приложений.

Это значит, что мобильный маркетинг (рынок размером 80 млрд долларов), а как следствие и мобильная индустрия поменяются кардинально. В этом эссе мы обсудим, что именно изменится, как это повлияет на основных игроков мобильного рекламного рынка: разработчиков, рекламные системы, провайдеров сервисов для атрибуции, крупнейших рекламодателей.

В этом эссе для иллюстрации ключевых идей будут использоваться игровые продукты, но описанные принципы легко перекладываются на другие индустрии и типы продуктов. Оригинал этого эссе изначально был опубликован на Deconstructor of Fun (лучший блог про игры, очень рекомендую).

Наиболее распространенные метрики, на которые ориентируются игровые компании — это Retention первого, седьмого и тридцатого дней. Эти метрики являются важными приборами в работе над продуктом, но часто за ними теряется из виду долгосрочный Retention. А ведь именно хороший долгосрочный Retention является залогом устойчивого предсказуемого роста и ключом к попаданию в топ кассовых игр.

В этом эссе мы обсудим, почему вам стоит начать учитывать долгосрочный Retention вашего продукта при принятии ключевых решений, и как именно это можно сделать.

В прошлых статьях цикла мы обсудили рост сформировавшихся компаний через выход на новые рынки в смежных зависимых сегментах цепочки создания ценности и через создание новых продуктов для текущей аудитории.

Сегодня речь пойдет про рост через расширение успешного продукта на новые сегменты аудитории. Наиболее типичные пути развития в рамках этого вектора: географическое масштабирование и движение вверх и вниз по рынку (B2C–SMB–Mid Market–Enterprise).

Мы обсудим ряд примеров, в которых компании успешно и не очень использовали данный путь развития, а также попробуем определить набор вопросов, которые помогут принять более осознанное решение о целесообразности такого вектора развития для конкретной компании и продукта.

Построение прогноза динамики дохода, аудитории и других ключевых показателей – это важный процесс для любого продукта в фазе роста. Наличие качественного прогноза помогает приоритизировать проекты на этапе планирования, а потом отслеживать насколько ваши реальные темпы роста соответствуют ожидаемым, позволяя идентифицировать проблемы на раннем этапе.

Сам же процесс создания модели для прогнозирования позволяет синхронизировать команду в понимании устройства модели продукта и его структуры роста, а также дает инструмент для оценки влияния разных векторов развития и потенциальных проектов.

Сегодня мы обсудим, как построить прогноз аудитории, дохода и других целевых показателей вашего продукта с помощью когортного анализа в Excel или Google Spreadsheets, выясним, какие есть подводные камни и сложности у этого процесса.

Вы также получите шаблон для прогнозирования ключевых показателей в Excel / Google Spreadsheets.