Тестирование рекламных стратегий: как маркетологу запускать конвейер гипотез в контекстной рекламе и оценивать их эффект

Что такое конвейер гипотез в контекстной рекламе?

Это подход, который позволяет систематизировать процесс тестирования стратегий внутри контекстной рекламы, и уложить множество вариантов контекстной рекламы в понятный процесс. Основа конвейера — HADI-циклы (Hypothesis Action Data Insights). Их суть заключается в постоянной итерации: формирование гипотезы, приоритизация, тестирование, оценка эффективности, и снова по кругу. Гипотезы — это предположения внутри сервиса контекстной рекламы, например, реклама на брендовую семантику компании или look-alike аудитория. Вариантов гипотез в контекстной рекламе множество. Это могут быть брендовые запросы, ремаркетинг (например, на тех, кто прочитал несколько статей блога по конкретному продукту), реклама на аудиторию вебинара, LAL по текущим покупателям, поисковый ретаргет или даже запуск единой перформанс-кампании.

Они формируются на основе нескольких ключевых источников:

1. Исторические данные: на основе информации из кабинетов, выгрузок и отчетов можно выявить уже работающие инструменты и точки роста, далее сформулировать наиболее приоритетные гипотезы и запустить их в работу.
2. Текущая отчетность: компания может иметь данные в различных форматах – в системах вроде Roistat, через ручную интеграцию или даже в «Google Таблицах» и Excel. Независимо от формы, любые данные будут полезны.
3. Анализ конкурентов и отзывов: такая информация помогает увидеть, какие барьеры и проблемы есть у пользователей, какие преимущества и недостатки у конкурентов. 
4. Исследования: это могут быть опросы, фокус-группы или глубинные интервью.
5. Личный опыт: в агентстве есть сотрудники с большим багажом знаний и реализованными кейсами. Их опыт нельзя недооценивать.
6. Мозговой штурм: самый простой метод, когда вы с клиентом садитесь и обсуждаете возможные варианты гипотез. Иногда он приходит уже со своим бэкграундом и остается это только доказать на цифрах.
7. Внутренний бизнес-заказчик: пообщавшись с отделом продаж можно получить реальные инсайты о болях клиентов.

После того, как сформирован пул гипотез, возникает следующий вопрос: как понять, что брать в работу в первую очередь? Существует множество фреймворков и методологий, помогающих приоритизировать гипотезы. Один из них — метод RISE, который включает параметры по охвату (Reach), влиянию (Impact), вере в гипотезу (Confidence) и трудозатратам (Effort).

Иногда гипотеза кажется привлекательной, но требует слишком много ресурсов, тогда от ее запуска лучше отказаться. Например, в случае вебинарной воронки: перед стартом нужно тщательно оценить реальный потенциал и затраты - время экспертов, работу продюсерской команды, бюджет на запуск, т.д.

Как запускать гипотезы в тестирование и оценивать их эффективность

После того как гипотезы сформированы и приоритезированы, наступает третий шаг — их тестирование.. Это уже не генерация идей, а практическая работа, связанная с решением технических задач. Кажется, что тест гипотез — это простое словосочетание, означающее нажатие на кнопку «Старт» при запуске рекламы. На самом деле этот процесс включает множество задач: необходимо определить период тестирования, допустимые KPI, подготовить контент, согласовать его, проверить веб-аналитику и т.д. Далее соблюсти стандартизированный нейминг кампаний, проставить UTM-метки, добавить каждую гипотезу в справочные таблицы сквозной отчетности, чтобы потом строить срезы эффективности.

Оценка эффективности гипотез — это самый важный этап, без которого конвейер теряет смысл. Он основывается на сквозной отчетности, которая может быть построена несколькими способами:

— Автоматическая отчетность по API через сервисы или коннекторы, например, Roistat.

— Полуавтоматические решения с помощью функции Query в Excel или в «Google Таблицах». Это дает больше контроля над данными, так как можно строить SQL-запросы напрямую в формулах.

— Отчетность, построенная “вручную” — самый трудозатратный, но точный способ, который позволяет детально отслеживать эффективность рекламных гипотез.

В стандартной таблице можно оценивать рекламные кампании по строчкам, где данные разбиваются по неделям. Можно отслеживать динамику по расходам, показам, заявкам, продажам, если они доступны, и другим целям.

Пример отчета в Excel

Отчеты в Microsoft Power BI могут включать такие параметры, как процент выполнения плана по расходам, показам и переходам. Инструмент не такой визуально привлекательный, как дашборды, но для специалистов он крайне полезен для глубокого анализа данных.

Пример отчета в Microsoft Power BI

Для топ-менеджмента можно создавать дашборды, которые дают общую картину по расходам, типам рекламы и результатам. Однако они не позволяют увидеть внутренние детали кампаний. Специалисту такие дашборды не подойдут, т.к. ему как правило нужно работать с более глубокой аналитикой.

Пример дашборда

В целом сквозная отчетность позволяет видеть результаты по гипотезам, в том числе промежуточные, хранить историю, понимать динамику и бюджеты, а также вовлекать специалистов в работу с данными.

Конвейер гипотез — не панацея

Несмотря на все преимущества конвейера гипотез, важно понимать, что он не является универсальным решением, и его нельзя применять в каждом случае. Например, конвейер может оказаться неэффективным, если внутренний бизнес-заказчик или маркетолог-исполнитель не заинтересованы в процессе. Например, собственники бизнеса и руководители бизнес-подразделений бывают слишком заняты, чтобы активно участвовать в генерации и тестировании гипотез вместе с маркетологами.

Второй момент — недостаток финансовых или временных ресурсов. В таких случаях может быть достаточно найти несколько работающих связок на старте и поддерживать рекламу без дальнейших экспериментов.

Тем не менее главный плюс конвейера гипотез в том, что когда все процессы налажены, бизнес получает полноценный инструмент для работы: в любой момент он может без проблем запустить тестирование гипотез для решения вновь возникшей бизнес-задачи.