imageimage

Публикуется от имени Artics Internet Solution, агентства performance-маркетинга.

Большинство систем управления и оптимизации рекламных кампаний ориентированы непосредственно на специалистов. При этом для руководителей проектов, бренд и маркетинг-менеджеров, которые, безусловно, интересуются результатами кампании, но не занимаются операционной работой, подобные системы мало адаптированы.

Не так давно мы задумались над тем, чтобы сделать отдельную информационную панель для руководителей, где бы отображались только те данные, которые нужны им. И вот в декабре 2014 года мы анонсировали запуск обновленного AdTrack, в котором эта идея была реализована. Сейчас, когда мы уже успели протестировать инструмент и поняли, насколько наша идея оказалась успешной, хотим рассказать вам, через что мы прошли и как научились визуализировать сложные данные.

Немного предыстории или почему мы разработали AdTrack?


Несколько лет назад в индустрии интернет-рекламы появилось понятие performance-маркетинга. Этот подход нацелен на достижение конкретного результата, полезного для бизнеса, а главное – измеримого. Для интернет-магазина целью такого маркетинга будет увеличение числа заказов вместо повышения узнаваемости бренда, для финансовой организации – число привлеченных клиентов вместо повышения восприятия банка как «надежного».

Современный performance-маркетинг, прежде всего, сложная и технологичная отрасль. Достижение нужного клиенту результата невозможно без ежедневного и ежечасного измерения результатов рекламных кампаний. Оптимизируя ставки и другие настройки рекламных размещений, мы улучшаем показатели, достигая максимальных бизнес-показателей клиента. При этом сами кампании часто имеют большой объем данных – десятки и сотни тысяч объявлений, миллионы ключевых слов, десятки сочетаний таргетингов. Все это означает, что ручной анализ и управление рекламой невозможны – на эти действия будет уходить неприемлемо много времени.

У нас был выбор использовать уже существующие решения по оптимизации и управлению рекламными кампаниями или создавать свой инструмент. Какое-то время мы пробовали использовать различные системы, но в конечном итоге пришли к выводу, что нужно разрабатывать свое решение, которое бы максимально адаптировалось под бизнес наших клиентов. AdTrack мы создали в 2010 году и уже развиваем его более пяти лет.

Разные задачи – разные системы


Несколько слов о том, какие системы управления и оптимизации рекламных кампаний существуют на рынке. Для простоты разделим их на несколько групп. Во-первых, это может быть западное решение (Adobe AdLens, Kenshoo, Marin, Acquisio и тд), но в данном случае нужно быть готовым к тому, что западные системы не поддерживают некоторые российские каналы (в таком случае все равно придется использовать локальное решение). Во-вторых, в зависимости от своих потребностей рекламодатели могут выбрать систему для работы только с одним каналом (например, с контекстной рекламой — eLama, Garpun, K50, с социальными сетями — Plarin, Control) или систему, которая позволит управлять несколькими каналами — Adobe AdLens, AdTrack, MarinSoftware, Marilyn. Такие системы, как правило, ориентированы на крупных рекламодателей. В-третьих, отдельные решения есть у некоторых агентств — AdTrack, Adhands, «Контекст Мотор». Как было сказано выше, собственные решения позволяют агентствам затачивать инструменты автоматизации под те сегменты рынка, на которых они специализируются.

Мы сделали сложную систему


Создавая AdTrack, мы хотели сразу «убить двух зайцев»: получить инструмент для внутреннего использования и предоставить клиентам доступ к ходу рекламных кампаний. И сначала было все хорошо – система решала наши задачи по управлению и автоматизации рекламных кампаний и решала задачи клиентов. Шло время, возможности анализа и управления разрастались, отвечая вызовам постоянно развивающегося рекламного рынка. Внутри агентства ни одна кампания не проводилась без использования AdTrack, а среди клиентов активность наоборот снизилась. Для них система была сложной, кроме того, многих не интересовало, как мы работаем с рекламными кампаниями, им нужны были результаты и их динамика – это мы видели по числу запросов на отчеты о размещениях. В итоге мы тратили много времени на составлении отчетов, хотя клиенты могли сами посмотреть результаты. Кроме того, давая доступ к рекламным кампаниям, мы хотели сделать нашу работу максимально прозрачной и тем самым повысить степень доверия клиентов к нам как к агентству. Но на тот момент мы поняли, что задачу по представлению информации клиентам AdTrack решает не эффективно.

Мы попробовали провести небольшой мастер-класс, на котором рассказали о возможностях системы и составили инструкции по использованию. После чего мы отслеживали заходы под клиентским логином-паролем – их оставалось катастрофически мало, при этом запросы на отчет к менеджеру шли регулярно. Мастер-класс не помог нам.

От просторов вселенной к человеческим интерфейсам


Возможности интернет-рекламы постоянно развивались, данных становилось все больше, AdTrack успешно справлялся с новыми задачами, но при этом его интерфейсы все больше напоминали просторы вселенной», а нашим клиентам нужен был простой и удобный инструмент, который бы позволял отслеживать ключевые параметры.

Например, вот что могли видеть клиенты, заходя под своим логином в AdTrack:

image

Как решить эту задачу и сохранить интерфейс, которым пользуются наши специалисты? Мы поняли, что клиентам необходим отдельный дашборд (информационная панель). Но чтобы сделать по-настоящему хороший продукт, и на этот раз для наших клиентов, а не для нас, нужно мыслить, как клиенты и четко понимать их потребности. Чтобы выявить эти потребности и визуализировать информацию в доступной форме для клиентов мы обратились к дизайн-мышлению, подходу, который позволяет работать с «неявным знанием» (tacit knowledge) потребителя. В основе этого подхода лежит эмпатия — умение взглянуть на мир глазами других людей, понять их потребности, желания, задачи. То есть мы попытались поставить себя на место наших клиентов и понять, какой дашборд будет им полезен. Сам процесс разработки согласно дизайн-мышлению состоит из пяти этапов: эмпатия, фокус, идеи, прототип, тест.

image

Как мы использовали дизайн-мышление при создании обновленного AdTrack


Эмпатия

У нас было понимание самой проблемы, но мы решили копнуть глубже и погрузиться в рабочие процессы клиентов. С этой целью провели несколько собеседований с рекламодателями, относительно того, как они вообще работают с данными кампании и каких функций не хватает. Получили следующие моменты (интересно, что диапазон потребностей у наших клиентов довольно широкий):
  • Статистика рекламных размещений и их результатов сводится ежедневно, хотелось бы сэкономить на этом время.
  • Есть фиксированная внутренняя структура отчетности, и ежедневные результаты (не только по интернет-маркетингу) рассылаются в ней ежедневно.
  • В компании есть дашборды о ходе дел в бизнесе целиком – данные с них отображаются на экранах в офисе, в том числе у гендиректора. У каждого отдела и сотрудника – свои параметры. В них включаются бизнес-показатели, но не хватает оперативных показателей по маркетингу.
  • Весь маркетинг оценивается в «глубоких» бизнес-показателях (доход, заказы), единых для всех каналов продвижения.
  • Видеть результаты в цифрах – хорошо, но лучше сразу видеть выводы специалистов.
  • Руководство оценивает результаты маркетинга раз в месяц, хотелось бы перейти на еженедельную или ежедневную оценку.
  • Статистика хода кампаний просматривается как в сумме, так и в разрезе по продуктам, географии.
  • Есть пороги отклонения параметров от плановых значений. О превышении порогов нужно знать и принимать меры.
  • Есть желание и попытки мониторить действия конкурентов, но возможности ограничены.


Фокусировка

Когда мы перешли к фокусировке, нам нужно было собрать воедино все услышанное и увиденное, чтобы понять общую картину и выделить самые важные параметры. Чтобы упростить этот процесс, мы попробовали визуализировать информацию – все девять пунктов (см.выше), полученные в первичном интервью, выписали на доске и попытались провести связи между ними. Мы поняли, что у нас вырисовываются три главные проблемы:

  • Отображение данных в них не стыкуется с тем, как клиенты смотрят на маркетинг с точки зрения бизнеса (система управления показывает структуру рекламной кампании, а данные нужны в определенных срезах, сравнении между ними);
  • Системы управления слишком сложны для оперативной проверки ситуации, легко запутаться;
  • Оценка эффективности маркетинга не имеет смысла без учета внутренних данных клиента.


Генерация идей

Для того, чтобы эффективно решить эти проблемы мы решили копать к цели с двух стороны, поэтому мы собрали две фокус-группы: одна с технологическим лидеров, другая с маркетинговым. До этого мы подготовили несколько вариантов драфтовых прототипов, исходя из потребностей клиентов и проблем, и показали их каждой группе. В ходе демонстрации черновых дашбордов, мы давали свои пояснения, какие задачи решаем, отвечали на вопросы участников опроса (и себе фиксировали, что конкретно было им не понятно или не нравилось). Мы пробовали понять, как каждая группа видит решение обозначенных в самом начале потребностей. У нас было несколько брейнштормов: мы выслушивали комментарии, пытались понять, как это решить, решали и возвращались с новыми идеями. В итоге мы пришли к пониманию, что дашборд должен отображать следующие данные:

  • базовые показатели кампании;
  • сравнение результатов кампаний с рынком;
  • индикаторы изменений, сделанных в кампании;
  • рекламные объявления конкурентов;
  • топ-конкурентов;
  • ежедневный или еженедельный комментарий менеджера, составляемый на основе изменений в кампании.

Кроме того, необходимо реализовать:

  • автоматическую выгрузку данных в БД клиента;
  • импорт бизнес-данных клиента в дашборд;
  • автоматическое создание отчетов и отправка на почту;
  • автоматические уведомления при отклонении от плана.

image

Итак, идеи у нас были и нужно было проверить их на клиентах. Поскольку изначально потребности очень отличались, мы не ограничились одним вариантом прототипов. У нас было несколько этапов, в ходе которых мы показывали прототипы клиентам, спрашивали их мнение, вносили правки в соответствии с их комментариями и показывали новый вариант прототипов. Таких заходов у нас получилось три.

image

Мы приготовили первый вариант (страница «Общая статистика» и «Статистика по сегментам») и обсудили их как с теми, кто уже ранее видел AdTrack, так и с теми, кто с ним не работал. Каждому участнику процесса было необходимо выбрать блоки, которые нравятся и не нравятся и обосновать свой выбор.

Вариант 1.

Мы показали клиентам первый вариант дашбордов. Все данные, которые клиенты хотели отслеживать были представлены на прототипах. Умышленно будем останавливаться только на том, что не понравилось клиентам, поскольку по всем остальным блокам, как правило, они говорили «все хорошо/ничего менять не надо».

Общая



Сегменты



Вариант 2.

Мы постарались учесть и исправить все замечания клиентов.
  • Изменили блок быстрого отслеживания. Поскольку одни клиенты хотели убрать параметры, другие – добавить, мы поступили следующим образом: сделали два больших блока (сюда будут выводиться ключевые параметры) и два блока меньшего размера, а также теперь клиенты при необходимости могут добавлять дополнительные параметры для быстрого отслеживания.
  • Вынесли график в отдельный блок. В предыдущей версии графики были слишком мелкими, и информация совсем не считывалась, по мнению клиентов. При этом всем клиентам было важно, чтобы этот функционал остался, а некоторые даже хотели просматривать несколько параметров.

Мы показали клиентам второй вариант прототипов, и вот что им не понравилось на этот раз:

Общая



Сегменты



*Интересно, что многие блоки мы оставили без изменений и только при втором просмотре клиенты поняли, что это неудобно.

Вариант 3.

В этот раз была сделана большая работа – поскольку клиентам не нравилось нагромождение данных, символов, нужно было придумать, как иначе представить эти показатели. Кроме того, мы внесли несколько своих правок.

И как обычно показали клиентам то, что у нас получилось. Это был последний подход к разработке прототипов, потому что пожеланий/замечаний от клиентов мы не услышали. Итак, что и как мы переделали:

Общая



Сегменты

Тут нам пришлось полностью переработать нижний блок – данных было действительно очень много и пытаться понятно представить их в одном небольшом окошке невозможно. Теперь все данные были представлены в виде таблиц.



Дизайн

К этому моменту была проделана большая работа. Мы выяснили предпочтения наших клиентов, знали, почему им не нравятся те или иные моменты. И нам оставалось разработать дизайн. Несмотря на то, что мы находились почти на финишной прямой, и у нас уже было понимание, как это должно выглядеть на практике оказалось все не так просто.

Сперва посмотрели, что делают другие, выбрали для себя несколько удачных примеров (неплохие графики, кнопки, состояния), обсудили эти варианты с клиентами, чтобы понять, что нравится им и почему нравится.

image

А вот несколько дашбордов, которые, на наш взгляд, являются неудачными примерами:

image

Мы точно знали, что дизайн должен быть современным, стильным и легким. И если с одними блоками было все понятно, то с другими пришлось повозиться.



Например, пришлось перепробовать несколько версий представления графиков:

image

Долго работали с таблицами. Поняли, что общестатистические показатели и показатели результативности – это большие цифры, чтобы сделать их легко читаемыми, нужно разнести в разные таблицы. При этом информация не должна теряться. Тоже было сделано несколько заходов, в ходе которых клиенты давали свои комментарии, что нравилось, а что нет. Например, разделили страницу визуально на два блока, чтобы легче воспринимались данные. Для быстро навигации по показателям динамики сделали вспомогательные плашки таблицы цветными.

image

Это были самые спорные блоки. После того, как мы учли все недочеты, мы запустили дашборды в таком виде:



Тест

Мы получили два интерфейса: для руководителей и специалистов. Оставалось протестировать новые дашборды на клиентах. Мы не стали давать доступ сразу всем клиентам, а умышленно ограничили количество клиентов. Итак, что мы получили по итогам теста:
  • 80% пользователей заинтересовались новыми дашбордами, 50% заходят в систему хотя бы раз в неделю.
  • Старые привычки ушли не сразу и первое время клиенты все равно обращались с вопросами к менеджерам. Если ответ на этот вопрос можно получить в дашборде, менеджер вежливо напоминал о том, что данная информация есть в интерфейсе. Примерно трех обращений было достаточно – клиент начинал пользоваться AdTrack.
  • Со стороны клиентов сократились запросы по текущему ходу кампаний. Кроме того, возможность оставить комментарий к дашбордам позволяет менеджеру ответить на эти вопросы, еще до того, как они появятся у клиентов. Это существенно экономит время менеджера.
  • Клиенты получили доступ к ходу рекламных кампаний, и мы увидели, что их доверие к нам растет.
  • К этому моменту мы поняли, какие задачи дашборд не закрывает. Например, некоторые клиенты ведут внутри кампании статистику по разным маркетинговым каналам, в том числе оффлайн. Менеджерам по-прежнему приходится предоставлять статистику по таким размещениям в виде Excel-файла или онлайн-таблицы заданного клиентом формата.


Мы не останавливаемся

Мы давно разрабатываем и развиваем AdTrack, не сказать, что у нас всегда все процессы внедрения нового функционала проходили легко и гладко, но, честно признаться, на создание дашбордов для руководителей мы потратили больше сил и времени. Но мы довольны результатом – мы на себе проверили действие дизайн-мышления, научились слушать и говорить с клиентами, четко выявили их потребности (пусть это было долго и не всегда просто), точно узнали, какой функционал и в каком виде нужен именно им. Другими словами, мы получили инструмент, которым уже сейчас пользуются наши клиенты, а не только мы. И продолжаем учитывать их пожелания.

Сейчас мы проверяем две идеи, которые на этапе создания дашбордов были отложены «на потом».

Идея №1. Возможность поделиться результатами кампаний в социальных сетях
С одной стороны, мы видим интерес к этой функции, потому что все любят говорить о хороших результатах. С другой стороны, результаты кампаний могут быть бизнес-тайной, и поэтому поделиться успехом будет нельзя. Сейчас мы изучаем этот вопрос более детально, чтобы найти баланс потребностей.

Идея №2. Доступ к результатам кампаний в клиентских системах отчетности
На самом деле, эта идея уже нашла применение на практике. Для клиентов, которые сводят аналитику по всем рекламным активностям в собственной системе, нужны данные из AdTrack. Для них мы сделали специальный API, при помощи которого они могут получать результаты кампаний и использовать их в своих системах отчетности.

Мнение экспертов

Комментарии (1)


  1. Varhal
    22.10.2015 13:02

    Отличная стать, прекрасно иллюстрирует как можно использовать дизайн мышление в разработке веб продуктов.