Конвейер гипотез – это еще один инструмент, который ускоряет процесс анализа рекламных кампаний и препятствует «сливу» бюджета. Обычные РК отличаются от конвейера тем, что у них не системный подход. Это приводит к тому, что у каждой рекламной кампании разные цели и разные форматы. Как итог: средства потрачены впустую.
Конвейер гипотез позволяет синхронизировать запуски в разных каналах, приводить данные в единый формат и выводить результат в сквозную отчётность. Суть конвейера заключается в постоянном повторении последовательности «Выдвинули гипотезу — Проверили — Оценили результат — Выдвинули новую гипотезу».
С чего начать генерацию гипотез?
◆ Учитывайте данные прошлых рекламных запусков. Если они есть, можно убрать идеи, которые показали неэффективность.
◆ Анализируйте конкурентов. Возможно, коллеги по нише уже потратили много времени и денег на сотни гипотез. Часть из них есть в открытом доступе. Эти гипотезы можно собрать, обработать и использовать в своих целях.
◆ Устройте мозговой штурм. Чаще всего в нём участвует команда маркетинга со стороны клиента и команда агентства.
◆ Отталкивайтесь от личного опыта. Если вы уже запускали РК на одну тему, запустить ее еще раз будет значительно проще. Например, у вас уже будет информация о приоритетных комбинациях гипотез.
Разбираемся, какую гипотезу запускать в первую очередь
Методологий приоритезации много. Одной из действенных является ICE (Reach — охват, Impact — влияние, Confidence — достоверность, Effort — усилия): позволяет оценить, насколько в гипотезе большая аудитория и сколько денег она может принести.
Методология нужна для того, чтобы учитывать не только опыт специалистов и мнение клиента, но и систематизированные данные и возможности реализации.
Тестирование гипотез
Полный цикл тестирования может выглядеть так:
1. Стандартизация названия кампаний, групп и объявлений, создание UTM-меток.
2. Добавление новых сущностей в сквозную отчётность.
3. Подготовка креативов и текстов объявлений.
4. Запуск теста на конкретное время, установка KPI.
5. Подведение итогов гипотезы.
6. Проверка веб-аналитики, если воронка нестандартная. Например, для отдельного продукта сделали дополнительную страницу и упрощенную форму заявки. Там могут быть нестандартные цели, и тогда нужно оптимизировать рекламу с их учётом. В этом случае можно сделать не стандартную форму заявки с 2–3 этапами, а быструю для обратного звонка.
Первый пункт в цикле тестирования особенно важен: если не стандартизировать все названия и UTM-метки, потом не получится полноценно проанализировать результаты. Правильные UTM-метки легко разобрать регулярными выражениями с помощью одинаковых запросов и собрать в отчётность. В правильно сгенерированных ссылках видны все важные параметры: содержимое объявления, таргетинги, регион, источники, площадки, модель оплаты.
Ниже для сравнения показаны два примера — с удобным и неудобным неймингом.
Стандартизировать нейминг и UTM-метки можно с помощью справочника разметки. Физически это таблица в Google Sheets, в которую вводят адреса посадочных страниц и параметры, а на выходе получают размеченные ссылки.
Оценка эффективности рекламы с помощью аналитики
Без аналитики конвейер гипотез теряет смысл: реклама сжигает бюджет, генерирует какой-то результат, но соотнести его с действиями в рекламном кабинете невозможно. Аналитическая отчетность помогает отбросить неэффективные гипотезы и усилить эффективные.
Строить отчетность можно по-разному. Главное — иметь наглядную таблицу или диаграмму, на основе которой можно принимать решения.
Можно автоматизировать передачу данных в базу данных с помощью следующих вариантов
Google Big Query
Плюс этого варианта — в скорости и автоматизации: сырые данные из источников автоматически складываются в базу данных, откуда их можно вывести в любые отчёты.
Минусы:
◆ Высокие требования к специалисту. Он должен уметь программировать, чтобы написать код и контролировать сервисы, или знать SQL, чтобы работать с данными.
◆ Стоимость зависит от объёма данных, сложности атрибуции, частоты обновления. Например, вручную обновлять отчёт каждый день дорого, дешевле один раз сделать коннектор.
Полуавтоматическая выгрузка с помощью Power Query Excel или Query Гугл таблиц
Плюс: не нужно знать программирование и SQL, чтобы глубоко изучать полученные данные.
Минусы:
◆ Нужно разобраться в инструменте бизнес-анализа QUERY в Google Sheets или его аналоге — Power Query в Excel (не работает на Mac).
◆ Требуется время на обновление данных.
Ручная выгрузка с помощью Excel или Google Sheets
Плюс: доступна в любой операционной системе.
Минусы:
◆ Может возникать большое количество ошибок.
◆ Ручное обновление занимает много времени.
◆ Нельзя связать принципиально разные источники данных по ключам.
👍🏻 Инфа была полезной? Ставь лайк!
Всем конверта и ROI высоченного
Официальный сайт 👉🏻 rocketprofit.com
Наш Telegram-чат 👉🏻 t.me/rocketprofitchat
