Оптимизация маркетинговой работы: анализ и тестирование

Мы с вами обсудим, каким образом следует внедрять процессы, позволяющие постоянно и последовательно улучшать деятельность вашего предприятия. В ходе обсуждения вы узнаете, каким образом маленькие привлекательные цифры могут стать лучшими друзьями ваших творческих работников — маркетологов и рекламистов — и помочь им выводить на рынок именно те маркетинговые обращения, которые клиенты хотят услышать.

На каждом новом витке компании улучшают свою деятельность. Почему? Дело в том, что всякий раз у них появляется нужный для этого процесс.

Слово процесс может показаться кому-то довольно скучным, однако, начиная с самых первых шагов, именно процессы помогают делать все правильно. С помощью процессов гораздо проще разработать взвешенный подход, позволяющий гарантированно внедрять в практику оптимальные методы работы.

Когда дело доходит до наших маленьких привлекательных цифр, то обнаружить результативные методы несложно, главное — реализовать их на практике. Одному нашему крупному клиенту, высокотехнологической компании, очень помогала система отлаженных процессов. Мы заметили, что, несмотря на значительные усилия в области оценки влияния рекламы, компания почти не занималась аналогичными исследованиями в области прямого маркетинга. Поэтому мы задействовали систему «от анализа к действию» (Analysis to Action, A2A), внедрение которой привело к повышению доходов компании на 100 миллионов долларов. В графическом виде это выглядит так:

Анализ

Понятно, что начинать надо с данных. Вы сами знаете, как часто нужные вам данные оказываются в самых разных местах. В старые времена, чтобы внедрить у крупных клиентов систему A2A, нам приходилось изучать сотни электронных таблиц в формате Excel, созданных взамен различных баз данных, — для нас это было равносильно погружению в ад.

Не самое приятное место. В подобных ситуациях все, что вам остается, — это вручную сводить данные из множества электронных таблиц в один файл, который наверняка даст сбой именно в тот день, когда вам нужно будет сделать самый важный отчет.

Все это забирает невероятно много времени. Перемещение цифр из одного места в другое приводит к ошибкам, которые делают даже лучшие и самые дотошные аналитики. В случае большого объема ручной работы шансы на ошибку всегда возрастают.

В наши дни этого можно легко избежать с помощью программ, выполняющих любые задания. Работа делается только один раз — когда программист пишет код. С этого момента задача становится автоматической, то есть безошибочной. Мне доводилось видеть, как единственный программист заменял десять операторов, обрабатывавших данные вручную. Именно это мы сделали и для нашего высокотехнологического клиента. В результате мы смогли не только повысить точность данных, но и сократить продолжительность цикла работ, что позволило нам потратить больше времени на аналитическую работу с имевшейся информацией.

На этапе анализа вы определяете, что сработало, а что нет. Мы постоянно занимаемся изучением и переосмыслением данных, основываясь на новых вопросах, возникающих у наших клиентов, сотрудников творческих профессий, планировщиков, управляющих по работе с клиентами и аналитиков. При возникновении нового вопроса мы формулируем гипотезы, а затем находим данные по последним рекламным кампаниям, которые помогают нам подтвердить или опровергнуть эти гипотезы.

Приведу пример. Так как многие продукты нашего клиента достаточно сложны с технической точки зрения, компания часто использует интернет-трансляции, в которых объясняются все необходимые детали. Чтобы просмотреть такую трансляцию, посетитель должен заполнить форму и оставить свою контактную информацию, что позволяет продавцам компании впоследствии с ним связываться. Одна из наших гипотез заключалась в том, что продолжительность интернет-трансляции оказывает прямое влияние на долю регистрации (то есть отношение людей, которые заполняют регистрационную форму, ко всем людям, которым были разосланы приглашения просмотреть трансляцию). В частности, мы считали, что у роликов продолжительностью свыше одного часа будет более низкая доля регистрации. Мы проанализировали исторические данные и пришли к выводу, что так оно и бывает. У коротких видеороликов доля регистрации была почти в два раза выше, чем у длинных. Поэтому мы рекомендовали компании ограничить продолжительность каждого ролика одним часом.

Мы видим, что даже простые вещи могут приводить к значительным последствиям, особенно если учитывать количество интернет-трансляций, которые компания ежегодно выводит на рынок.

Суть в том, что вы можете протестировать все что хотите.

• Какой тип маркетингового предложения работает лучше других на определенном этапе цикла покупки? Для ответа на этот вопрос проведите тестирование.
• Что привлекает больше лидов — онлайновый калькулятор энергозатрат или бесплатный аудит энергозатрат потенциального клиента? Протестируйте оба варианта и сравните результаты.
• Разумеется, методы, которые вы выбрали, наверняка работают неплохо, но вы вполне можете найти что-то, способное поднять продажи еще на 2%. Просто об этом вы сможете узнать, только если проведете тестиро вание.

Компании, которые не занимаются активным тестированием, склонны говорить, что любое испытание тратит драгоценное время. Им кажется, что это всего лишь дополнительная работа, не позволяющая получить сколь-нибудь интересную информацию.

Тестирование может обернуться довольно забавным делом, как и любой эксперимент. А любое тестирование является делом экспериментальным, суть которого - опробовать новую идею и проверить, работоспособна ли. Если получилось, то вы можете запускать ее в более широком масштабе. Что касается нашего клиента, то поначалу мы решили провести так называемые испытания класса A и класса B, то есть лабораторные испытания и опытные эксплуатации. Работая с этим клиентом, мы постоянно тестируем новые идеи. Мы формулируем гипотезу, а затем, чтобы подтвердить или опровергнуть ее, смотрим, как она действует на рынке. Например, приведет ли возможность нажать на ссылку «узнать больше» к улучшению процента ответивших на электронное письмо? Отве том на этот вопрос стало убедительное «да». В данном случае «призыв к действию» повысил результативность электронной корреспонденции на 50%. Небольшие изменения могут привести к значительным сдвигам, в чем мы будем неоднократно убеждаться при чтении этой главы.

В опытных исследованиях иногда доходишь до невероятной детализации. Например, мы занимались проверкой поля «тема» в электронных письмах — очень важного элемента , поскольку это единственное, что вы видите, открывая свой почтовый ящик. Именно по теме вы понимаете, открывать письмо или нет. Поэтому заполнение поля «тема» можно считать настоящим искусством. Наши тесты раз за разом показывают, что короткие сообщения в этом поле работают лучше всего.

Но мы также поняли, что длина строки значит куда меньше, если вы поместите самую важную информацию в начале сообщения.

Начали!

Первые три пузыря модели «от анализа к действию»: анализ, данные, тестирование — группируются вокруг понятия «анализ». Два последних пузыря: исполнение, обмен — связаны с понятием «действие». Первый шаг к действию состоит в том, чтобы поделиться и обменяться, во-первых, информацией, собранной по всем рекламным кампаниям и тщательно проанализированной, а во-вторых, результатами всех проведенных тестов. Работая на нашего клиента, мы ежемесячно проводили мероприятия, на которых маркетологи из многих стран мира собирались вместе и обсуждали результаты своих тестов. Помимо этого, мы исследовали состояние воронки тестирования.

Воронка тестирования может быть очень ценным инструментом управления.

Сетка показывает, какие тесты были обсуждены, исполнены, отложены или завершены. В колонках указаны основные выявленные нами зоны для обучения или места, для анализа которых нам нужны были дополнительные знания.

Реализация

Последняя и, возможно, самая существенная часть цикла «от анализа к действию» — это реализация. Именно на этом этапе особенно поможет работа, правильно проведенная на предыдущих четырех стадиях. Все они направлены на то, чтобы сделать жизнь лучше и повысить осведомленность о тестах и связанных с ними улучшениях.

В основе этого процесса лежит простая мысль: вы можете провести все нужные анализы и тестирование и затем обменяться информацией, — но все это не приведет к улучшению того, что вы делаете на практике, и ваша работа потеряет всякий смысл. В итоге все будет зависеть от человека, который занимается реализацией программы, и от того, чему он смог научиться.

Большинство рекомендаций, основанных на модели «от анализа к действию», носят тактический характер и могут показаться незначительными. Однако когда эти постепенные улучшения применяются в целом ряде программ, они могут сложиться в нечто важное. К примеру, наш клиент рассчитал, что совокупный эффект от внедрения всех идей модели «от анализа к действию» приведет к росту доходов на 100 миллионов долларов в год. Для этого компании потребовалось «всего лишь» улучшить десятки небольших операций — например, оптимизировать содержание поля «тема» в электронных сообщениях, что может заставить больше респондентов открывать письма, а это, в свою очередь, ведет к росту продаж. Небольшие изменения приводят к огромной отдаче.

Покончив с основами модели «от анализа к действию», поговорим теперь более детально о стадиях анализа и тестирования. В ходе этого процесса я поделюсь с вами несколькими примерами, как мы помогли компаниям оптимизировать их коммуникацию. Давайте для начала посмотрим на то, каким образом данные улучшат творческий продукт, затем изучим несколько продвинутых способов тестирования в цифровом мире, а закончим наш рассказ примером компании TD Ameritrade (нашего клиента, которому удалось добиться невероятных результатов после оптимизации деятельности своих кампаний).

Творческий характер обратной связи

Убедить людей в том, что аналитика может быть катализатором свободного творческого процесса, не так-то просто. Я достаточно долго занимался аналитикой в «творческой» среде коммуникационного агентства и знаю, что союз аналитиков и творческих сотрудников, вынужденных работать вместе, не всегда бывает удачным.

Творческие сотрудники часто воспринимают работу аналитиков с предубеждением. Их считают «бездушными» и думающими исключительно в терминах вроде «прибыль на инвестиции». Считается, что они оценивают качество новых идей, не видя перспективы, а глядя в прошлое — тем самым они защищают сложившийся порядок вещей и встают на пути инновации. Аналитики, с их бесконечными фокус-группами и исследованиями рынка, способны (по мнению других) задушить любую творческую мысль. Из-за этого аналитика часто воспринимается как препятствие для новых идей и враг «истинной» творческой инициативы.

Я соглашусь, что тестирование (или любой другой дизайн формы данных) может оказаться совершенно непродуктивным, но только если вы не учитесь на уроках прошлого. Да, чрезмерное, навязчивое тестирование может замедлить творческий процесс. Но основные принципы дизайна и коммуникаций уже используются компаниями довольно долго, и они не требуют проведения одного теста за другим. Экспертам в соответствующих областях должно быть предоставлено право вето по отношению к идеям слишком рьяных аналитиков. Здесь вам может помочь система управления тестированием, обычно включающая в себя несколько основных компонентов.

• История тестирования. Результаты предыдущих тестов должны быть тщательно и последовательно задокументированы, после чего необходимо обеспечить их хранение. Как минимум это может быть простая электронная таблица, в которой перечислены все тесты, проведенные в течение последних лет, их цели, основные гипотезы и результаты. Вряд ли вы захотите вновь изобретать колесо.
• Документация тестирования. Каждому тесту должен соответствовать специальный документ — спецификация, в которой перечислены все основные гипотезы, формат теста, сроки проведения, ожидаемые выгоды, расходы, показатель прибыли от капиталовложений и имя сотрудника, ответственного за проведение. Этот детальный документ позволяет стандартизировать все входные параметры, необходимые для создания истории тестирования.
• Воронка тестирования. Воронка тестирования позволяет отслеживать все настоящие и запланированные тесты. В зависимости от количества проводимых вами тестов и сложности вашей организации это может быть и простая электронная таблица с указанием всех запланированных тестов с коротким описанием, указанием сроков и текущего статуса, и сложные платформы, управляющие масштабными рекламными кампаниями.
• Руководства к действию. Недостаточно просто собрать результаты прошлых тестов в едином хранилище идей. Все полученные выводы должны быть сгруппированы в виде руководств к действию, которые затем нужно довести до всей организации. И еще раз отметим, что проведенные и протестированные принципы не требуют повторной или многократной проверки.
• Приоритеты для тестирования. Для каждого нового теста желательно установить приоритет на основании нескольких параметров: 1) истории тестирования; 2) руководств к действию; 3) текущего содержания воронки тестирования; 4) размера потенциального показателя прибыли от капиталовложений. Установление приоритетов позволит вам избежать лишних проверок.

Я знаю всего несколько компаний, в которых проводились бы соответствующие и правильные испытания. Обычно справедливо обратное. Творческие решения большинства компаний не выживают под натиском данных — ведь все эти решения основаны на крайне субъективных мнениях специалистов или, хуже того, на том, что эксперт в области веб-аналитики Авинаш Кошик называет HiPPO (акроним от Highest in Payment Person`s Opinion — «мнение лица с самой высокой зарплатой»).

Это означает, что компании склонны терять миллионы долларов. Они не тестируют новые идеи и не способны четко понять, насколько та или иная идея эффективна. Системы управления тестированием предназначены помогать и таким компаниям. Они способны выявить отсутствие нужных данных и зоны, требующие обязательного тестирования. Помимо этого, они помогают сделать тестирование неотъемлемой частью творческого процесса. Из всех аналитических инструментов, способных питать творческую работу, с тестированием не может сравниться ничто другое.

Тестирование в цифровом мире

Мы вкратце продемонстрировали принципы тестирования на примере компании IBM. Однако подход «от анализа к действию» может применяться повсюду, особенно в цифровых каналах, где возможности для тестирования кажутся почти безграничными. Приведу пример. Мы пытались улучшить домашнюю страницу интернет-магазина Kodak при помощи нескольких тестов. Ниже вы увидите первоначальный вариант страницы, который мы хотели оптимизировать. Однако сотрудники Kodak не видели никакой проблемы, а просто хотели знать, можно ли слегка улучшить внешний вид.

Для оценки мы создали шесть различных страниц. Иными словами, испытания класса A и B превратились в испытания A, B, C, D, E, F. Приведенный ниже вариант оказался лучше остальных и привел к 11,3% роста дохода — всего лишь за счет изменения расположения элементов.

У этого подхода был весомый недостаток. Мы знали, какой из вариантов страницы показал наилучшие результаты, но никак не могли выделить тот отдельный элемент, который отвечал за различие в результатах. Чуть позже я покажу вам несколько методов, помогающих в точности выявить, что вызывает различия. Однако перед этим позвольте мне сказать одну важную вещь.

Тестирование позволяет исключить субъективизм и мнения отдельных людей в процессе принятия решений. Вам может нравиться один дизайн страницы Kodak, а мне — другой, однако лишь тестирование скажет, кто из нас прав. Вместо того чтобы обсуждать различные версии, основываясь на собственном вкусе, опыте или аналогиях, мы можем просто попробовать их все и позволить аналитике нас рассудить и сказать, что работает лучше. Конец дискуссии.

Надеюсь, к этому моменту вы уже поняли всю силу оптимизации, но если вам нужны дополнительные аргументы, я приведу еще один пример. Победа Барака Обамы на президентских выборах 2008 года отчасти была связана с умным применением наших маленьких цифр. Ниже вы можете увидеть две версии домашней страницы сайта Obama.com, запущенного во время избирательной кампании.

Слева приведен первоначальный вариант домашней страницы. Будущий президент посетил штаб-квартиру компании Google в 2007 году, когда в ней еще работал Дэн Сирокер. Дэн был настолько вдохновлен разговором с Обамой, что оставил Google, уехал в Чикаго и там присоединился к его команде. Поначалу у него не было своего угла, поэтому он ночевал на полу в квартире своего друга. Однако это не помешало ему со временем организовать команду аналитиков, работавших с новыми видами медиа для избирательной кампании. В итоге Обама смог собрать 656 миллионов долларов, из которых около 500 миллионов пришло через интернет-каналы, в основном через сайт Obama.com.

Позвольте мне рассказать, как это происходило. Дэн и его команда использовали некоторые из методов, описанных мной в этой главе, для изменения домашней страницы (слева приведен исходный вариант, справа — итоговый). В сущности, произошло всего два изменения. Дэн поменял фотографию и текст на кнопке (было — sign up «Зарегистрируйтесь», стало — learn more «Узнайте больше»). Как показано в приведенной ниже таблице, эти простые коррективы полностью изменили ситуацию.

Страница справа оказалась лучше изначальной на 40%. Это привело к привлечению 288 тысяч добровольных помощников и к 57 миллионам долларов дополнительного финансирования (примерно на 25% выше суммы, собранной противником Обамы Джоном Маккейном).

Дэн Сирокер не ограничился ни тестированием класса A и B, ни даже A, B, C, D, E, F. Он использовал многовариантное тестирование, ставшее куда более мощным инструментом именно в цифровую эпоху, позволяющую автоматизировать массу аналитических процессов. Впервые я познакомился с многовариантным тестированием в 2002 году.

К тому времени в Ogilvy я руководил деятельностью международной аналитической группы, и часть моей работы состояла в организации ежегодных конференций, на которых аналитики со всего мира обсуждали лучшие примеры и размышляли над тем, в какую сторону будет развиваться их практическая деятельность. Во время моей работы в Лондоне доллар был довольно слаб, и мы решили провести конференцию в Майами. Мне никогда прежде не доводилось бывать в этом городе, и я не ждал от него ничего особенного. Репутация Флориды у жителей Европы довольно невысока, однако я был приятно удивлен. Город наполнен приятной эмоциональной вибрацией, а в центре можно увидеть целый ряд потрясающих зданий в стиле ар-деко.

Я вел конференцию вместе с Найджелом Хоулеттом, настоящим ветераном мира прямого маркетинга и работы с базами данных. Найджел — настоящий британский джентльмен и феноменальный пловец (о чем я узнал на собственном печальном опыте). Он умудрился выиграть у меня 50 долларов, поспорив, что сможет двадцать пять раз проплыть стометровку в знаменитом бассейне отеля «Националь» (пари было заключено после нескольких коктейлей в баре). Я до сих пор отлично помню, как он залез в бассейн, а затем начал проплывать одну стометровку за другой. Мне показалось, что за этим занятием он провел пару часов!

Помимо умения заключать заведомо выигрышные пари Найджел отлично чует, какие компании или новые технологии будут особенно интересны в будущем. Он пригласил на конференцию австралийскую компанию Memetrics, и та продемонстрировала технологию своего автоматизированного многовариантного теста. Особенно сильно нас поразил пример работы на eBay.

Сотрудники eBay попросили Memetrics оптимизировать свой сайт с помощью перспективной технологии. Ниже вы увидите пример страницы.

На первом этапе работы Memetrics выявила шесть контентных зон, которые требовали тестирования.

Второй этап заключался в развитии различных версий для каждого блока контента. Memetrics создала по четыре варианта для таких блоков, как список категорий, верхнее, левое и правое поля с контентом.

Если попытаться совместить все варианты, то вы получите 4096 возможных комбинаций (то есть 4096 немного различающихся между собой веб-страниц). Memetrics разработала технологию, которая позволяла демонстрировать пользователям в ходе тестирования все варианты страницы, а затем оценивать, какой именно из них показал наилучшие результаты.

После пары недель компания смогла выбрать выигрышную комбинацию и измерить ее показатели. Ниже вы можете увидеть изначальный и оптимизированный варианты страницы. Самая выигрышная комбинация позволила увеличить в десятки раз долю конверсии, то есть количество посетителей, заходивших на сайт и что-то там купивших (а не просто блуждавших по нему). Доля конверсии рассчитывалась как частное от деления количества покупателей на общее количество посетителей (то есть и тех, кто ничего не купил).

Как мы отреагировали на этот рассказ? Нам показалось, что нас накачали стероидами, и мы захотели немедленно применить многовариантное тестирование на практике. В мире традиционной почтовой рекламы аналитику пришлось бы вручную создавать тест и проводить все коррективы. Было очевидно, что ни один аналитик не в состоянии справиться с подобным количеством комбинаций. Memetrics автоматизировала весь процесс, а благодаря огромным объемам данных, получаемых в ходе тестирования, возможности аналитиков расширились до невероятных пределов. Позднее Memetrics была куплена консультационной компанией Accenture.

Мы начали использовать технологию многовариантного тестирования при работе со своими клиентами, и это оказалось крайне успешным. Об одном таком клиенте — TD Ameritrade — я расскажу чуть позже. В наши дни с этой технологией работает множество подрядчиков в области веб-аналитики, и многовариантное тестирование становится все более общепринятой практикой. Несколько лет назад Google вывела на рынок свою версию программы под названием Google Site Optimizer (GSO), причем стоит отметить, что она совершенно бесплатна для пользователей. Поэтому теперь у вас нет никаких оправданий, чтобы не проводить на своем сайте тестирование, причем даже довольно сложное.

GSO показывает результаты тестирования в режиме реального времени. Ниже вы можете увидеть снимок эксперимента GSO с сайтом Обамы.

В первой колонке можно увидеть все различные комбинации, подвергающиеся тестированию. Небольшой график показывает в режиме реального времени, какая комбинация показывает наилучшие результаты. Смотреть на него так же увлекательно, как наблюдать за ходом лошадиных бегов. Я несколько раз ловил себя на том, что вместо работы сижу, уставившись в экран, — ничего не мог с собой поделать, слишком это было притягательно.

Во второй таблице вы можете увидеть, какие именно элементы теста определили его успех. Как вы можете заметить, кнопки «Узнать больше» и фотография семьи сыграли в данном случае самую важную роль.

Цифровая площадка для экспериментов

Вам, наверное, уже ясно, что возможности для оптимизации вашей коммуникации в цифровом мире поистине безграничны. В сущности, цифровой мир является идеальной площадкой для экспериментов, после чего вы можете спокойно проводить тестирования средств коммуникаций в нашем обычном мире. Цифровой мир превратился в идеальную лабораторию по целому ряду причин: в нашем распоряжении есть огромные массивы данных; тестирование различных вариантов обходится довольно недорого; вы получаете нужные результаты за считаные минуты (как максимум дни), а не месяцы, как при работе во внешнем мире.

Приведу еще один пример. Анализ интернет-рекламы для гостиничной сети Ceasars показал, что подавляющее большинство всех бронированных номеров было сделано через онлайновые баннеры только гостиницы Caesars. Так как реклама направляла посетителей на общую страницу бронирования, исследователи проверили данные и по другим гостиницам сети (в частности, Paris Las Vegas, Harrah`s, Bally`s). Казалось, Caesars обладал каким-то магнетическим эффектом. В ходе тестирования телевизионного ролика, в котором рассказывалось о гостинице Caesars в одном из регионов страны, мы обнаружили, что показатель бронирования в этом регионе вырос на 12%, причем для всех брендов сети. Мы использовали эту информацию для оптимизации телевизионной кампании и начали активно упоминать бренд Caesars. Это отличный пример того, как происходящее в цифровом мире может помочь оптимизировать более традиционные кампании.

Совсем скоро все каналы станут цифровыми. Google уже предоставляет вам возможность покупать время для размещения телевизионной рекламы через онлайновый интерфейс. Компания сделала процесс покупки телевизионного времени настолько простым, что теперь им может пользоваться буквально каждый. Покупая время Google TV, вы можете четко понять, насколько много данных собирается в устройствах, подключенных к системам поставщиков вашего кабельного или спутникового телевидения. Например, Google TV позволяет видеть данные по переключению каналов. Это дает рекламодателям возможность понять, сколько зрителей предпочитает не смотреть их рекламу.

Мы эти данные использовали для оптимизации рекламных кампаний некоторых из наших клиентов.

Большинство людей, перестающих смотреть рекламу (переключаясь на другой канал), делают это в первые же секунды показа. После первоначального всплеска количество переключающихся зрителей постепенно сокращается. Это вполне типичная ситуация.

Однако мы заметили, что у одного из рекламных роликов Allstate наблюдался второй всплеск после шестнадцати секунд показа.

Это происходило в момент трансляции довольно агрессивного призыва к действию. Полученные данные помогли нам сменить тональность с информирующей на продающую, а также снизить за счет этого частоту переключения на другие каналы.

Соберем все воедино — пример TD Ameritrade

Мы с вами перебрали ряд методов, которые вы можете использовать для оптимизации своих средств коммуникации. Теперь пришло время посмотреть, каким образом они работают все вместе. Для этого мы изучим опыт компании TD Ameritrade, много лет стоявшей на переднем крае оптимизации бизнес-процессов.

Одним из первопроходцев в области аналитики цифровых данных стал Джим Дравиллас, ранее работавший в Ogilvy, а теперь возглавляющий отдел рекламных исследований в Google. Именно он проделал огромную часть работ, описанных в этой главе. Уже с момента нашей первой встречи я понял, что мне есть чему поучиться у этого человека, особенно в технологиях, повышающих эффективность онлайнового маркетинга. Некоторые из его лучших идей нашли свое выражение в работе для компании TD Ameritrade, занимавшейся оказанием брокерских интернет-услуг.

TDA довольно быстро принимает на вооружение новые технологии и представляет собой идеальную бизнес-модель для аналитики. Стратегия компании состоит в наращивании количества обслуживаемых клиентских счетов, что означает: она управляет бизнесом на основании всего двух показателей — количества новых счетов и величины расходов по получению нового счета.

Компания также использует принцип замкнутой обратной связи, то есть она в точности знает, с кем вступает в общение и открывают ли ее собеседники со временем счета или нет. Иными словами, мы можем с легкостью определить причины и следствия различных видов маркетинговой деятельности.

Одним из первых проектов, которые Джим сделал для TDA, был автоматизированный инструмент по отслеживанию частоты показа роликов. Когда вы заходите на сайт CNN.com и видите там рекламу TDA, то можете либо нажать, либо не нажать на ссылку. С большей вероятностью вы кликнете на ссылку, когда увидите рекламу во второй или третий раз (не исключено, что в первый раз вы не обратили на нее внимания). Однако если TDA показывает вам свою рекламу двадцать пятый раз, а вы все не нажимаете на ссылку, будет справедливым предположить, что вы этого уже никогда не сделаете. Вас не заинтересовало предложение этой компании — и все. В дальнейшем TDA начнет показывать свою рекламу кому-то другому, а на вас она сэкономит свои деньги, поскольку вы достигли точки насыщения, после которой компании уже нет смысла донимать вас рекламными сообщениями.

Разумеется, самая сложная задача состоит в определении точки насыщения. Когда она наступает — после того как вы увидели рекламу 15, 25 или 35-й раз? И одинаков ли этот показатель для всех? Именно в этот момент на сцене появился Джим. Он разработал статистическую модель, позволявшую рассчитать точку насыщения, основываясь на характеристиках объявления, места размещения (CNN.com или какой-то другой сайт) и истории вашего поведения в Сети. Кроме того, он создал способ автоматического отключения просмотров рекламы после достижения точки насыщения. Это позволяет вам использовать оставшиеся деньги на чтото другое. В результате внедрения этой программы количество новых лидов выросло на 15% (при той же величине маркетингового бюджета).

Другим сконструированным Джимом устройством стала программа автоматической ротации (я несколько раз просил его придумать более изящное название, но Джиму не свойственно тратить время на подобные пустяки). Компании типа TDA обычно запускают одновременно сразу несколько рекламных кампаний. Программа Джима анализирует результативность работы каждой из них в режиме реального времени, а затем интегрирует все результаты на рекламном сервере компании.

В результате сервер автоматически запускает в Сеть ролики, которые пользуются большим успехом, и убирает те, которые не приносят ожидаемого отклика. После внедрения этого инструмента TDA заметила, что рост новых лидов подскочил на 25–35% (без всякого увеличения маркетингового бюджета)!

Программа Джима не только позволила сделать онлайновую рекламу более эффективной, но и помогла творческим командам получать обратную связь практически тоже в режиме реального времени. Джим снабдил их отчетами, какие форматы изображения, цветовые гаммы, визуальные эффекты и вербальные обращения вызвали наибольший отклик. Понятно, что творческим командам подобная информация пришлась по сердцу. Наконец у них появилась возможность сразу получать оценку своего труда. Теперь, экспериментируя с новыми идеями, они мгновенно видят плоды своей работы. Джим превратил цифровую экосистему в экспериментальную лабораторию, о которой мы уже говорили выше.

Другой пример связан с «анализом дня», в ходе которого мы изучали, какое время суток было наиболее предпочтительным для интернет-рекламы. Цифровой мир дает вам возможность дойти и до такой степени детализации — когда вы сравниваете показатели по каждому часу! Проводя это исследование, мы заметили, что потенциальные клиенты, которых нам удавалось привлечь в течение последнего часа торгов, обладали значительно большей ценностью, были готовы отдать в распоряжение компании больше денег и изъяв ляли большее желание работать с TDA. Таким образом, мы взяли на вооружение медиастратегию, направленную на то, чтобы завоевать этот временной интервал. Мы закупили все медийное время последнего часа операционного дня на целом ряде крупных сайтов типа CNNMoney и Yahoo Finance. Эта рекламная кампания привлекла на 15% больше самых ценных клиентов, чем любая другая из проведенных нами. Отличный пример того, как полученная благодаря анализу данных ценная информация способна продуцировать творческие идеи.

Отличное начало

Один из самых примечательных примеров работы Джима для TDA был связан с оптимизацией стартовой страницы. Когда кто-то нажимал на баннер TDA, то оказывался на странице, изображенной ниже.

В то время TDA надеялась, что потребители, попав на страницу, сразу начнут нажимать на кнопку, расположенную в верхнем правом углу (Apply online now — «Зарегистрируйтесь прямо сейчас»). После этого запускался процесс регистрации клиентов. TDA могла потратить все деньги мира на то, чтобы привлечь людей на свою страницу, но если посетители их сайта не нажимали на оранжевую кнопку и не запускали процесс оформления, все затраты компании уходили впустую. Можете представить, насколько важна эта страница с точки зрения эффективности маркетинговых усилий. Джим понял, что подобная ситуация может оказаться идеальной для применения Memetrics (он тоже видел презентацию компании в Майами и так же, как и я, проспорил пари Найджелу). Он принялся экспериментировать с некоторыми зонами, расположенными на периферии страницы (ниже я выделил эти зоны другим цветом).

Творческие команды создали по паре версий для каждого из четырех модулей, в частности, на оптимизированных нами страницах.

• Кнопка регистрации клиента:
  • Вариант 1 — сегодняшний вариант
  • Вариант 2 — новый вариант
  • Вариант 3 — информация о процессе регистрации
• Ссылка «Посетите tdameritrade.com»:
  • Вариант 1 — «Посетите tdameritrade.com»
  • Вариант 2 — «Посетите наш основной сайт»
  • Вариант 3 — без ссылки
• Текст кнопки регистрации нового клиента:
  • Вариант 1 — «Зарегистрируйтесь прямо сейчас»
  • Вариант 2 — «Откройте свой счет»
  • Вариант 3 — «Начните работу»
• Цвет кнопки регистрации нового клиента:
  • Вариант 1 — зеленый
  • Вариант 2 — синий
  • Вариант 3 — оранжевый
• Специальные предложения в нижней части экрана:
  • Вариант 1 — одно меняющееся предложение (меняется каждый раз, когда на страницу заходит новый посетитель)
  • Вариант 2 — три предложения
  • Вариант 3 — четыре предложения

В совокупности все эти варианты создают 243 разновидности стартовых страниц, немного различающихся между собой. Джим при помощи Memetrics разместил эти 243 страницы в Сети на 15 дней. Технология позволяла пользователю, посещавшему сайт более одного раза, видеть одну и ту же версию. После 15 дней Джим выбрал страницу, показавшую самые высокие результаты. Ниже вы можете увидеть две страницы — ту, с которой мы начали (справа), и ту, которая показала самые высокие результаты в ходе эксперимента (слева).

Результаты были не просто хорошими — они оказались великолепными! Доля конверсии на странице выросла на 15%. Это означает, что из каждых 100 человек, заходивших на стартовую страницу, счета открывало на 15 человек больше, чем прежде. Показатель прибыли по капиталовложениям по итогам теста составил 43 к 1!

Теперь, если вы сравните две изображенные выше страницы, то сможете заметить, что они очень похожи, однако имеют незаметные различия, которые и привели нас к столь значимому успеху. Ниже приведена таблица, показывающая, что именно мы изменили.

Например, зеленая кнопка сработала лучше оранжевой. Что даже удивляет, поскольку оранжевый цвет, по мнению многих, более заметен. Однако на этом сайте выяснилось, что оранжевый цвет ассоциируется с опасностью, а зеленый — с приглашением.

Текст «Начните работу» оказался более успешным, чем «Зарегистрируйтесь прямо сейчас». Второй вариант более агрессивен, а первый — мягко приглашает пользователей (то же самое было обнаружено и на сайте Барака Обамы, где текст «Узнайте больше» оказался привлекательнее текста «Зарегистрируйтесь»). Единственный меняющийся баннер с рекламным предложением оказался лучше, чем четыре статические картинки. Кстати, это момент очень важен. Многие компании хотят размещать на своих сайтах как можно больше рекламных предложений в надежде, что хотя бы одно из них заинтересует потребителя. В данном случае сработало правило: чем меньше, тем лучше.

Долговременное сотрудничество

Джим работал с TDA на протяжении десяти лет, и приведенный ниже график наглядно показывает результаты его постоянных усилий по оптимизации. На нем изображены два показателя, которые TDA использует для управления бизнесом: по вертикали — количество новых клиентских счетов, приобретенных в течение года; по горизонтали — затраты на каждое приобретение.

Джим начал работать с TDA в 1999 году в самый разгар бума доткомов, и на графике видно, с какой скоростью росло число новых счетов. К сожалению, с такой же скоростью росли и затраты на приобретение. Когда пузырь лопнул, TDA заметила резкое снижение количества новых клиентов и более не могла поддерживать прежний уровень затрат. В тот период Джим использовал свои аналитические навыки для радикального перераспределения средств рекламы: он перестал размещать рекламу на дорогостоящих кабельных телевизионных каналах и начал вкладывать деньги в низкозатратные цифровые каналы и информационную рекламу с прямым откликом. В то же самое время мы стали использовать описанные выше инструменты — автоматическая ротация, изменение частоты показа популярной рекламы, анализ результатов в течение суток и многовариантная оптимизация сайта. Результаты очевидны. Затраты на приобретение новых клиентов резко упали, а TDA удалось сохранить, а потом и увеличить количество вновь открываемых клиентских счетов.

Слияние Ameritrade с TD Waterhouse произошло в 2005 году. В результате этого выросло количество клиентских счетов, унаследованных Ameritrade у TD Waterhouse. Однако усилия объединенной компании по привлечению новых клиентов оказались значительно менее эффективными, что выявил резкий рост удельных затрат на клиента. Обратите внимание, как после 2006 года Джим и его команда смогли вновь снизить величину этого показателя с помощью ежедневных процедур по оптимизации.

Задание на утро следующего понедельника

1. Просто сделайте это. Превратите тестирование в повседневную процедуру. Постоянно используйте подход «от анализа к действию». Никогда не переставайте разрабатывать, формулировать и тестировать новые гипотезы.
2. Занимайтесь тестированием в цифровом мире. Именно здесь оно будет самым достоверным, быстрым и недорогим. Испытывайте программы многовариантного тестирования. Помните, вы можете совершенно бесплатно пользоваться программой Google Site Optimizer!
3. Считайте цифровой мир своей лабораторией. Применяйте все новое, что вы вынесете из этой среды, во всех средствах коммуникации.