Маркетинг – это та сфера, в которой довольно опасно полагаться только лишь на интуицию, любую гипотезу или супер-бизнес-идею предварительно имеет смысл проверить на состоятельность через Customer Development (далее развитие клиентов или custdev) и желательно ещё подтвердить серией экспериментов.
После воркшопа от Ивана Замесина в начале 2019 года наша команда так прониклась идеями, заложенными в подходе по развитию клиентов, что стали применять его при работе над проектами и продуктами. И одно из направлений, про которое хотелось бы рассказать – это проверка идей через прототипирование в формате дашбордов.
Дашборд – это визуальное представление наиболее важной информации, сгруппированной по смыслу на одном экране так, чтобы ее можно было легко понять. Основное отличие дашборда от отчета в том, что информация в дашборде обновляется автоматически, а отчет собирается за определенный период времени и обычно устаревает в момент его рассылки потребителям.
Для создания дашбордов есть класс отдельных BI (Business Intelligence) систем, при помощи которых можно провести анализ данных, скомпоновать, представить и обеспечить регулярную поставку и обновление информации на дашборде. Мы используем BI инструмент от компании Tableau, с помощью которого BI-разработчикам удается локальными ресурсами (без подключения команд разработки) решать вполне реальные бизнес-задачи.
А началось все, как обычно, с запроса от одной из наших клиентских команд (это внутренняя команда, которая работает напрямую с представителями рекламодателя).
Запрос от клиентской команды звучал так:
Чтобы чуть лучше представить себе задачу и те проблемы, которые испытывала клиентская команда, немного погрузимся в специфику подготовки отчета по конкурентам.
И, как это обычно бывает, клиентская команда сразу же приходит с предложением – автоматизировать все шаги. Ну, может быть, кроме 9 и 10, которые останутся на стороне команды :)
В этот момент мы начинаем подключать элементы custdev, проводим проблемные интервью, чтобы выявить проблемы, которые испытывает клиент (в данном случае клиентская команда) и понять, что же может служить прототипом решения.
Далее пытаемся собрать прототип и провести решенческие интервью и убедиться, что собранный прототип удовлетворяет потребности и решает полностью (или частично) проблемы клиента.
После проведения серии проблемных интервью мы выяснили:
Ниже пример таких слайдов:
Сравнение медиа-микса по ТОП-10 рекламодателям год к году
Отслеживание инвестиций в категории с учетом сезональности
Ранжирование инвестиций по ТОП-игрокам в категории год к году
А еще стало понятно, что:
Нам повезло, и в данной задаче не было особых проблем с “чисткой” (удаление лишней информации) и приведением данных в единый формат, мы лишь развернули их в тот вид, который удобен для обработки в Tableau.
В качестве решения для данной задачи мы собрали прототип дашборда в Tableau на данных, которые нам предоставила клиентская команда, и презентовали идею, в которой можно:
На примере тех 9 видов слайдов получился следующий дашборд (для примера публикую те же три экрана):
Сравнение медиа-микса по ТОП-10 рекламодателям год к году
Отслеживание инвестиций в категории с учетом сезональности
Ранжирование инвестиций по ТОП-игрокам в категории год к году
В результате за несколько итераций, потратив суммарно неделю чистого времени BI-разработчика, мы довели экраны дашборда до рабочего состояния и передали инструмент клиентской команде.
На выходе же получилась презентация с примерно таким же оформлением, но теперь для подготовки одного регионального представительства требовалось всего 0,5 человеко-дня, вместо 4 человеко-дней, а от услуг внешнего исполнителя и вовсе удалось отказаться и посвятить сэкономленное время: (4 — 0,5 человеко-дней) * 12 рег.представительств * 8 часов = 336 часов! на более осмысленную деятельность, нежели подготовка и оформление презентационных материалов.
Наверняка можно было бы найти и более дешевый способ решения данной задачи, но нашей целью была экономия трудозатрат клиентской команды через прототипирование доступными нам средствами и демонстрацию результата на самом раннем этапе, без привлечения программистов.
Это лишь первый этап на пути решения данной задачи, следующими логичными этапами видятся:
И тогда, возможно, мы будем постепенно двигать индустрию к переходу от многостраничных презентаций с графиками в формате powerpoint и отчетов с -цатью закладками в Excel в сторону self-service решений. На примере тех же самых дашбордов мы видим, что каждый сможет найти ответы на свои вопросы или более осознанно принимать решения, опираясь на оперативные данные, а не интуицию и устаревающие после производства отчеты.
После воркшопа от Ивана Замесина в начале 2019 года наша команда так прониклась идеями, заложенными в подходе по развитию клиентов, что стали применять его при работе над проектами и продуктами. И одно из направлений, про которое хотелось бы рассказать – это проверка идей через прототипирование в формате дашбордов.
Что же такое дашборд?
Дашборд – это визуальное представление наиболее важной информации, сгруппированной по смыслу на одном экране так, чтобы ее можно было легко понять. Основное отличие дашборда от отчета в том, что информация в дашборде обновляется автоматически, а отчет собирается за определенный период времени и обычно устаревает в момент его рассылки потребителям.
Для создания дашбордов есть класс отдельных BI (Business Intelligence) систем, при помощи которых можно провести анализ данных, скомпоновать, представить и обеспечить регулярную поставку и обновление информации на дашборде. Мы используем BI инструмент от компании Tableau, с помощью которого BI-разработчикам удается локальными ресурсами (без подключения команд разработки) решать вполне реальные бизнес-задачи.
А началось все, как обычно, с запроса от одной из наших клиентских команд (это внутренняя команда, которая работает напрямую с представителями рекламодателя).
Конкурентный анализ на 336 часов
Запрос от клиентской команды звучал так:
Нам нужно раз в полгода готовить отчёт в формате powerpoint по конкурентному анализу для своего клиента и 12 его региональных представительств в 50 городах России. Помогите, пожалуйста, с его автоматизацией.
Чтобы чуть лучше представить себе задачу и те проблемы, которые испытывала клиентская команда, немного погрузимся в специфику подготовки отчета по конкурентам.
- Нужно собрать данные за период отчета по своему клиенту из разрозненных источников (обычно набор Excel файлов).
- Выгрузить данные за период отчета по конкурентам из индустриальных софтов (в нашем случае от компании Mediascope).
- Провести чистку и преобразование данных в единый формат для сравнения.
- Подготовить набор сводных таблиц для построения графиков для каждого города и регионального представительства.
- Построить графики и добавить их на слайд для каждого города.
- Привести графики к единому стилю / раскраске.
- Добавить комментарии по каждому городу и сформулировать рекомендации.
- Выполнить шаги 4-7 нужное кол-во раз (в данном случае по 50 городам).
- Проверить отчет.
- Отправить отчет.
И, как это обычно бывает, клиентская команда сразу же приходит с предложением – автоматизировать все шаги. Ну, может быть, кроме 9 и 10, которые останутся на стороне команды :)
В этот момент мы начинаем подключать элементы custdev, проводим проблемные интервью, чтобы выявить проблемы, которые испытывает клиент (в данном случае клиентская команда) и понять, что же может служить прототипом решения.
Далее пытаемся собрать прототип и провести решенческие интервью и убедиться, что собранный прототип удовлетворяет потребности и решает полностью (или частично) проблемы клиента.
Проблемы
После проведения серии проблемных интервью мы выяснили:
- Что отчет представляет собой презентацию на 70 страниц, и чтобы собрать и оформить данные по 1 региональному представительству, требуется около 4 человеко-дней, по 12-ти = 48 человеко-дней.
- Презентация содержит 9 разновидностей (видов) графиков, которые используются в зависимости от некоторых факторов и являются повторяющимися от одного регионального представительства к другому.
Ниже пример таких слайдов:
Сравнение медиа-микса по ТОП-10 рекламодателям год к году
Отслеживание инвестиций в категории с учетом сезональности
Ранжирование инвестиций по ТОП-игрокам в категории год к году
А еще стало понятно, что:
- В данной презентации около 50% слайдов не являются повторяющимися и содержат довольно много текста с выводами и рекомендациями.
- Для стилизации презентации (цвета, выравнивание и т.п.) используется внешний исполнитель, который выполняет рутинную работу, и это еще по 0,25 человеко-дня на 1 рег.представительство.
Нам повезло, и в данной задаче не было особых проблем с “чисткой” (удаление лишней информации) и приведением данных в единый формат, мы лишь развернули их в тот вид, который удобен для обработки в Tableau.
Решение
В качестве решения для данной задачи мы собрали прототип дашборда в Tableau на данных, которые нам предоставила клиентская команда, и презентовали идею, в которой можно:
- фильтрами устанавливать нужные настройки под определенное региональное представительство, выбирать определенный город/города и кол-во конкурентов;
- делать скриншот экрана;
- вставлять в презентацию и поверх писать выводы.
На примере тех 9 видов слайдов получился следующий дашборд (для примера публикую те же три экрана):
Сравнение медиа-микса по ТОП-10 рекламодателям год к году
Отслеживание инвестиций в категории с учетом сезональности
Ранжирование инвестиций по ТОП-игрокам в категории год к году
В результате за несколько итераций, потратив суммарно неделю чистого времени BI-разработчика, мы довели экраны дашборда до рабочего состояния и передали инструмент клиентской команде.
На выходе же получилась презентация с примерно таким же оформлением, но теперь для подготовки одного регионального представительства требовалось всего 0,5 человеко-дня, вместо 4 человеко-дней, а от услуг внешнего исполнителя и вовсе удалось отказаться и посвятить сэкономленное время: (4 — 0,5 человеко-дней) * 12 рег.представительств * 8 часов = 336 часов! на более осмысленную деятельность, нежели подготовка и оформление презентационных материалов.
Выводы и дальнейшее развитие
Наверняка можно было бы найти и более дешевый способ решения данной задачи, но нашей целью была экономия трудозатрат клиентской команды через прототипирование доступными нам средствами и демонстрацию результата на самом раннем этапе, без привлечения программистов.
Это лишь первый этап на пути решения данной задачи, следующими логичными этапами видятся:
- автоматизация потоков поступления и обновления данных
- публикация такого дашборда для рекламодателя, через который он смог бы решать свои задачи, получая и анализируя информацию в режиме реального времени, без привлечения клиентской команды
И тогда, возможно, мы будем постепенно двигать индустрию к переходу от многостраничных презентаций с графиками в формате powerpoint и отчетов с -цатью закладками в Excel в сторону self-service решений. На примере тех же самых дашбордов мы видим, что каждый сможет найти ответы на свои вопросы или более осознанно принимать решения, опираясь на оперативные данные, а не интуицию и устаревающие после производства отчеты.
