Принимаем решения

Сейчас практически любой маркетинговый канал позволяет нам проводить тесты, включая различные креативы, тексты, картинки. Мы можем экспериментировать с разнообразными инструментами во множестве сочетаний. Однако хотелось бы предостеречь от излишнего тестирования, особенно когда речь идет о достаточно очевидных вещах. Главное, что нуждается в проверке, – это моменты, которые вызывают у вас вопросы.

Первое, с чего нужно начать, чтобы взвесить необходимость оценки при принятии решения, это выстроить по приоритетам пункты, которые у нас имеются, и информацию, которой нам не хватает. Можно сделать это прямо на листе бумаги, создав три колонки. В первую вписать все то, что мы знаем, имея в виду предыдущий опыт. Здесь нам пригодится то, о чем мы говорили выше, – когнитивные искажения. Мы должны не просто внести свои мысли в этот столбец, а постараться объективно оценить то, что знаем. Помимо этого, сюда вносятся данные по рынку, результаты различных исследований, достижения конкурентов и т. д.

Во второй столбец нужно внести то, что мы предполагаем. Но здесь не обойтись без расстановки приоритетов, не описывая все подряд, а вычленяя главное в соответствии с предметом исследования. Необходимо расставлять приоритеты по важности влияния той или иной гипотезы на развитие нашего продукта. Например, совершенно нет смысла обсуждать, как аудитория реагирует на веселый мем или яркий рекламный вброс, вычитывать до идеального состояния тексты на сайте, если клиенты недовольны тарифной сеткой на предлагаемые сервисы.

Третий столбец – это «черная зона», то, чего мы вообще не знаем о пользователях. На старте любого проекта эта зона достаточно обширна.

Имея три таких столбца, мы можем намечать себе задачи на получение данных. Иными словами, когда мы понимаем, какой информацией располагаем, а какой нет, мы можем оценить, какие данные мы хотим получить. И мы можем работать дальше, принимая решения на основе полученных результатов (данных о посещаемости страниц, об охвате, вовлеченности и т. д.). Если мы говорим о пользователе, то здесь имеет значение то, как он реагирует на наши активности, как воспринимает изменения, которые мы ему предлагаем.

Одним из современных популярных подходов к проведению экспериментов является методология HADI, которая базируется на простом алгоритме – от гипотезы через действие к данным и выводам. Ее очень активно применяют стартапы.

Аббревиатура HADI включает в себя Hypothesis («Гипотезу»), Action («Действие»), Data («Данные»), Insight («Вывод»). Почти любое действие оказывает влияние на какую-то определенную метрику. Если изменения «срастить» с показателями заранее (сформулировать гипотезы), то весь процесс изменений будет контролируемым. Циклы HADI оказываются очень полезными для тех, кто хочет быстро тестировать идеи и отбрасывать нерабочие.

Как выглядит цикл HADI? Он состоит из четырех ключевых этапов.

1. Гипотеза (Hypothesis). На данном этапе определяются ключевые показатели проекта, стартапа, бизнеса и создаются гипотезы по их проверке/улучшению.

Формулировка гипотезы выглядит по принципу «Если …, то …». В первую очередь нужно генерировать те из них, которые касаются показателей, нуждающихся в изменении в ближайшее время. Например, гипотеза может быть такой: «Выбор новой темы публикаций увеличит общий охват публикаций в Facebook на 30 %». Таким образом, мы исходим из того, что у нас есть проблема с охватом публикаций и необходимо генерировать идеи, которые напрямую повлияют на этот показатель. Кроме того, мы сразу четко определяем сроки проведения эксперимента (они всегда должны быть сжатыми, идеально – не больше недели).

2. Действие (Action). Проводим работы для запуска эксперимента: берем гипотезы и воплощаем их в жизнь. Так, мы можем выбрать более привлекательные для аудитории темы, сделав акцент на тех, которыми обычно делятся ваши подписчики. Важно при этом проводить эксперимент быстро. А если польза будет видна, то затем можно улучшить его и масштабировать.

3. Сбор данных (Data). На этом этапе собираются данные за определенный период, анализируются внесенные изменения по отношению к изменениям ключевых показателей. Если мы заинтересованы в увеличении охвата публикаций в Facebook, то внимательно смотрим на статистику. Чтобы показатели отражали реальные изменения, выборка (количество посетителей за время тестирования) должна быть репрезентативной.

4. Выводы (Insights). Этот этап также называют интерпретацией. Анализируем, сработала ли гипотеза. Выводы делаются на основе аналитики, на том, какие изменения произошли в метриках. Например, в зависимости от вашей цели, у вас должны быть четкие ответы на такие вопросы: «Стали больше покупать или нет? Стали больше делиться публикациями или нет? Стали больше комментировать или нет? Стали больше кликать или нет?» Если изменения очевидны и положительны, то планируем улучшение гипотезы и масштабируем ее.

На практике циклы HADI применяются не только среди стартапов, они также популярны у интернет-маркетологов и веб-аналитиков. Данный подход может использоваться на этапах выявления целевой аудитории, ее изучения, при работе с каналами привлечения, мобильными приложениями и т. д. Кроме того, HADI может применяться в офлайне, например, исследуя, как предложение новых позиций в меню ресторана скажется на среднем чеке, в конверсиях.

При проведении тестирования вы можете не ограничиваться одним «прогоном» гипотезы, а сделать это дважды (как минимум). Есть специалисты, которые говорят, что проведение одного тестирования с одной гипотезой может привести к ложноположительному результату, в то время как тесты типа А/А и А/В, проводимые совместно, помогают сделать более верные выводы. Так, сначала необходимо реализовать вариант A/A, при котором предмет исследования одинаковый (например, посадочные страницы), и посмотреть, какие результаты получатся. Далее можно провести тест A/В, когда предмет исследования разный (посадочные страницы с различным содержанием), и оценить итоги.

Помимо этого, в маркетинге для проверки гипотез может применяться также многовариантное тестирование, или тестирование с несколькими переменными. Как правило, оно используется для веб-сайтов, а именно для определения того, какой контент или креативные вариации являются лучшими для определенных целей страницы, будь то регистрация пользователей или успешное завершение процесса оформления заказа.

Многовариантное тестирование – это процесс, с помощью которого более одного компонента веб-сайта может быть протестировано в реальной среде. Проще говоря, это многочисленные А/B-тесты, выполняемые на одной странице одновременно с целью поиска идеальной комбинации. Единственным ограничением на количество комбинаций и количество переменных в многомерном тесте является количество времени, которое потребуется для получения статистически достоверной выборки посетителей и вычислительной мощности.

Вам решать, какой подход выбрать. Главное – не увлечься тестами настолько, что не будет времени воплотить в реальность и масштабировать одну из гипотез. Кроме того, не стоит забывать и о том, что любой эксперимент имеет определенный порог масштабируемости. И если провести несколько А/А-тестов, а затем и A/B-тестов, которые покажут удовлетворительные или даже отличные результаты на определенном сегменте аудитории, это не означает, что результат сохранится при увеличении масштабов, особенно значительном.

После того, как мы получили сведения о реакции аудитории, мы сможем определить конкретные точки, на которые хотим повлиять (увеличить средний чек, количество продаж и т. д.). Мы перебираем параметры, которые влияют на увеличение среднего чека.

Возьмем для примера небольшой бизнес – кафе – и рассмотрим, как мы можем увеличить прибыль, которую оно приносит. Поскольку прибыль – это разница между доходами и расходами, можно либо вырастить первые, либо сократить вторые. Нам интересен первый вариант, и мы можем повлиять либо на количество клиентов, либо на сумму, которую приносит каждый из них (средний чек). Однако новых посетителей у нас сейчас нет. Чтобы их привлечь, нужно делать рекламу, а это достаточно дорого, поэтому мы решаем влиять на средний чек.

Что для этого нужно? Здесь нам помогут данные: опираясь на те знания о клиентах, которые у нас имеются, мы можем прибегнуть к различным приемам, чтобы повысить сумму, которую оставляют посетители в нашем кафе. Так, мы знаем, что нашим клиентам нужен завтрак (больше всего людей приходит именно в утреннее время). И мы можем предложить им комплексные здоровые завтраки, включающие в себя различные наборы полезной еды. Они будут стоить дороже, чем круассаны, но дешевле отдельных горячих блюд, а при правильной подаче (красивые фото, описания в меню и на стойках внутри кафе) наверняка будут пользоваться спросом. И мы будем действовать по написанному нами же скрипту: основываясь на данных, которые мы уже знаем, дополним их тем, чего мы не знаем (насколько необходим комплексный завтрак, а также каковы их предпочтения по продуктам), и проведем эксперимент.