Как вас обманывает маркетолог - Алексей Витальевич Добрусин

ее хуже, чем они. Вы, например, получаете пустые клики, за которые платите, но они не оборачиваются ни продажами, ни заявками. Поэтому, когда вы создаете, реорганизуете или улучшаете отдел маркетинга, воспользуйтесь этим чек-листом. Он не годится для маркетологов, слишком простой – каждый пункт, который мы разобрали в этой главе, делится еще на 20–30 подпунктов. Но он хорош для вас – собственника или генерального директора. С помощью этого небольшого чек-листа вы можете понять в целом, происходят у вас в отделе маркетинга правильные вещи или неправильные, понимают маркетологи свою целевую аудиторию или не понимают, или они просто рекламируются впустую, не осознавая, зачем это делают. А системность в маркетинге очень важна, поэтому рекомендую использовать это в вашей работе.

Глава 5. Данные. Как стать помешанным на них?

Я уже говорил в начале книги о том, что мы живем в ту эпоху, в то время, когда все решения должны приниматься на основе данных. Только факты, аргументы, основанные на реальных показателях, никаких предположений, эмоций, никакой интуиции и так далее.

Я уверен, что система сделок маркетинга может быть основана только на работе с данными, причем не формальной, а когда ваши маркетологи буквально помешаны на данных, когда они все считают, все оцифровывают. И я уверен, что это так, и вижу подтверждение этому на рынке. Хороший маркетолог – это не креативщик, который рисует классные картинки или пишет классные тексты, а довольно скучный аналитик, который сидит с десятками больших таблиц, анализирует, что там происходит, вырабатывает на основе этого гипотезы, проверяет их, основывается на данных и так далее.

Собирать данные в вашем отделе маркетинга вы должны постоянно, ежедневно и отовсюду. Это должны быть данные с сайта, например, как одного из каналов коммуникации с потенциальными клиентами: кто туда приходит, сколько их, что они делают на сайте, куда переходят и так далее. Эти данные можно собрать и с ними важно работать. Мы должны получать данные о наших продажах, например из нашей CRM-системы: кто у нас покупает, какой цикл сделки, откуда приходят те, кто покупает у нас чаще, какие каналы у нас срабатывают, что у нас чаще покупают, что говорят о нас те, кто у нас чаще покупает, что говорят тем, кто у нас покупает, и так далее. Данные важно собирать со всех ваших рекламных каналов: как сработала та или иная реклама, сколько денег она принесла, какие каналы отработали хорошо, а какие плохо и так далее, и тому подобное.

По сути, что бы вы ни делали, у вас должно быть понимание, каким образом вы соберете данные. По результатам вы поймете, было ваше действие успешным или нет. У некоторых маркетологов есть даже такое непреложное правило: если не знаешь, как впоследствии измерить результат своего действия, – не выполняй его. В целом я с ним согласен.

Как стать таким «роботом»? Прежде всего необходимо иметь сбалансированную систему показателей по компании в целом и по отделу маркетинга в частности. Я, кстати, дам рекомендации конкретно по ней в восьмой главе этой части. И когда вам делают какие-либо предложения и приводят аргументы, вы должны понимать и задавать вопрос: на какой из основных показателей KPI, который мы сейчас считаем, это повлияет? Это очень сложно, мало кто это делает, поверьте мне. Очень сложно, когда вам предлагают провести очередной корпоратив, спросить: а на что это повлияет в компании? На какой KPI? Нет, не на условный микроклимат, не на гипотетическую корпоративную культуру, а на какой KPI? На текучку кадров, на мотивацию, на что? И в чем это будет выражаться? Если вам не могут обосновать предложение, значит, принимать его не стоит. Это сложно внедрить, этому очень непросто следовать, я достаточно долго вводил этот принцип в своей компании и не мог противостоять своим эмоциям. Но, поверьте мне, когда это начнет действовать, вы будете работать значительно более системно, поэтому я вам очень рекомендую стать «роботом», ориентироваться на цифры и показатели, а не на эмоции, странные и непонятные предположения.

Как собирать все эти данные? Во-первых, необходимо, чтобы в вашей компании, в вашем отделе маркетинга появилась такая привычка, это само по себе важно. Чтобы вы привыкли собирать данные по вашим продажам, записывать их, где-то фиксировать (где угодно). Чтобы вы привыкли собирать и анализировать данные по вашим рекламным каналам. Очень важно, чтобы у вас все это было систематизировано, чтобы можно было сравнить один год с другим, чтобы ничего не терялось. Эту привычку нужно прививать сотрудникам, себе, всем руководителям вашей компании. То есть вам необходимо на этой основе выстроить KPI и финансовую мотивацию. Вы должны понимать, что если будут собраны определенные данные и они окажутся хорошими, то вы получите премию. А как можно обеспечить себе получение премии? Для этого вам надо понять, что данные хорошие. А каким образом вы узнаете, хорошие они или нет? Для этого необходимо их собрать, обработать, проанализировать, сделать выводы… Таким образом внедряется культура, привычка сбора данных. Процесс этот очень непростой, нетривиальный, но сделать это очень важно.

Затем необходимо выработать привычку использовать эти данные. Звучит странно, но это так. Я знаю большое количество компаний, где данные аккуратно собираются уже 5–10 лет, но никак не используются. У них есть обширная статистика по продажам, масса информации, которую можно было бы обработать, но этим никто не занимался. Также есть информация по рекламным каналам – как работают контекст, щиты и баннеры, как обстоят дела с SEO. Но опять же никто эти данные не анализирует, они просто лежат мертвым грузом. Более того, на сбор этих данных когда-то были затрачены ресурсы, но сейчас, получается, никому ничего не нужно, все работают по-старому. Поэтому недостаточно данные просто собирать, их важно еще и как-то использовать. Обработка данных должна стать вашими рутинами, необходимо создать какие-то чек-пойнты, временные отметки, например: каждую неделю (десять дней, две недели и так далее) мы смотрим то-то и то-то. Пока так. То есть вам важно как-то процесс запустить и контролировать, сделать так, чтобы вы этим постоянно занимались. Когда эта привычка внедрится, вы будете постоянно использовать данные, делать на их основе какие-то выводы. Даже если поначалу эти выводы окажутся плохими, неправильными – на данном этапе пусть будет так. Чуть позже вы сможете пойти дальше и улучшать результаты, увеличивать количество собранных данных, применять более эффективные методы работы с ними, где-то, возможно, с помощью программного обеспечения. Однако начинать я рекомендую именно с выработки привычки.

Разумеется, когда мы говорим об инструментах