В предыдущем посте я рассказал о принципах работы отдела маркетинга в Групоне. Сегодня я более подробно расскажу, как мы использовали аналитику для достижения результатов.

Весь собранный в бесконечных экспериментах, боях, переговорах опыт мы упаковали в простую формулу: чтобы Групон был успешен, нам нужно больше акций (1) хорошего качества (2) и больше подписчиков (3). Кажется очевидным, да? Но эта супермощная формулировка помогала нам отсеивать до 90% всех предложений и оставаться сфокусированными на наших целях. Из поступающих предложений — например, сделать новый функционал или провести спецпроект — мы выбирали только те, которые позволяли привлечь новые акции, улучшить их качество, либо расширить базу подписчиков.

Если количество и качество акций — вотчина отдела продаж, то перед маркетином стояла одна задача — рост. Мы изо всех сил старались расти быстрее, еще быстрее и еще быстрее. Эффективный рост означал максимизацию новых регистраций без потери денег, то есть новые пользователи должны были окупать себя.

Для анализа ситуации мы использовали три метрики: количественные — новые регистрации и выручка, и качественную — ROI (возврат на инвестиции).

Выручка от канала должна быть заметной в общем объеме. Если он приносит 1% от суммарного оборота, мы не тратили на него время вообще. Просто закрывали.

Через неделю после запуска мы делали первый замер. Если поток денег и регистраций заслуживал внимания, смотрели на ROI. За 4 недели возврат должен быть 100%, поэтому если после первой недели ROI < 25%, мы делали вывод, что теряем деньги и снижали стоимость регистраций, либо выключали канал. Если ROI > 25%, значит, можно расти быстрее, вливали больше денег, увеличивали стоимость регистраций.

С таким подходом не просто оптимизировали бюджет, но и «выдавливали» всех конкурентов. Где другие ограничивали себя, скажем, 60 рублями за регистрацию, мы платили 300, потому что знали, что через месяц эти регистрации принесут нам 500 рублей. Замеры делались для каждого канала и для каждой кампании внутри этого канала. А кампаний в одном Яндексе было несколько тысяч.

Проблема в том, что на составление отчета по одному каналу уходило несколько человеко-часов. Вместо управления кампаниями сотрудники тратили время на экспорт данных из источников и внутренней базы продаж, приводили их к одному виду, заливали в Excel, и только после этого приступали к анализу. Помимо времени, это требовало продвинутых навыков работы с SQL и Excel, и всегда существовала вероятность дорогостоящей человеческой ошибки в расчетах.

Мы разрабатываем Oh My Stats, чтобы другие компании анализировали эффективность своих маркетинговых кампаний за считанные секунды, не тратя времени на таблицы и базы данных.