Кому доверить настройку сквозной аналитики: агентству, штатному специалисту или фрилансеру

Все знают, как поменять сгоревшую лампочку: кому-то передался опыт от родителей, кого-то научили учителя труда в школе или друзья. Сложность работы с агентствами и фрилансерами, какими бы они хорошими ни были, заключается в том, что «лампочка горит», только пока вы продолжаете им платить и до появления первой ошибки. Обычно такое случается спустя в лучшем случае пару месяцев, а может, и сразу (особенно если при создании сквозной аналитики агентство все держало на своих мощностях). И затем, что бы вы ни делали, вы не сможете поменять эту «сгоревшую лампочку», пока снова не обратитесь к тому же подрядчику. 

Представители агентства могут возразить: «Неправда, мы даем полную инструкцию». Но, по моему опыту, ни одна инструкция, ни одно руководство не поможет, если не будет человека, изначально внедрявшего систему. Вот несколько распространенных ситуаций, которые отлично демонстрируют то, о чем я говорю:   

1. Если для построения сквозной аналитики необходимо было написать и разместить систему обмена данными (обычно она называется шлюзом), то для восстановления сквозной аналитики надо знать язык программирования, а также как работало соединение, где оно расположено.

   Пример из личного опыта: при написании подобного шлюза все работало как часы, но в один момент мы перестали получать и отправлять данные из CoMagic, причем ошибок в программе не было. Как позже выяснилось, внутренняя IT-служба агентства, внедрявшего сквозную аналитику, проводила работы по модернизации оборудования. Компьютер, на котором стоял шлюз, подключили к другой сети, в итоге системы посчитали, что данные хочет получить третье лицо, и просто прекратили обмен.  

2. Другая проблема – масштабирование. Например, у вас была одна клиника и один сайт, вы настроили сквозную аналитику по заказу. Открывается новое направление, новый сайт, и перед вами встает задача масштабировать аналитику. Если все это происходит с разницей в пару месяцев, то, скорее всего, и проблем не будет, но у нас было не так. Техническая разница между Медицинскими информационными системами (МИС) оказалась существенной из-за разных версий баз данных, а также бизнес-процессов. 
3. Третья проблема: объем данных. Если вы только в самом начале пути создания сквозной аналитики, решение подойдет для разных объемов и задач в течение первой пары лет. Но в скором времени вы поймете, что есть необходимость вынести систему отчетности, например, в PowerBI. И тут появляются тонкости: чем больше данных у вас есть, тем дольше будут строиться отчеты, а то и вовсе придется увеличивать лимиты. Вам придется придумывать систему дополнительного накопления и хранения данных, чтобы ускорить работу отчетов и избавиться от *лимитов. 

*Когда вы обмениваетесь данными, будь то с Google, Яндекс или CoMagic, вам выдаются лимиты на обмен данными. Это может быть лимит минутный, на час или день.  

Надо учитывать и лимиты, и количество пользователей отчета. Плюс во многих BI-системах нет инструмента для простого подключения к системам аналитики, фактически это либо написание прямого обращения к API (специальному протоколу обмена данными), либо, как я писал выше, создание своего хранилища данных. Сразу дополню: это не Excel или Access, это создание базы данных минимум MSSQL с ежедневным резервным копированием. 

Допустим, мы решили все или большую часть проблем. У нас появился человек в штате, который либо сам, либо с подрядчиками настроил систему сквозной аналитики. Но что делать, если такой специалист уйдет? Вне зависимости от того, сколько автоматизированных отчетов он успел написать, какие системы создал и даже как передал дела, вы рискуете заморозить всю работу до появления нового специалиста.

Ко мне обращаются за настройкой не из-за стоимости, как можно подумать. Идут, скорее, потому, что знают уровень моей экспертности. Плюс доверие: если клиент ничего не понимает в аналитике, высока вероятность, что ему продадут услуги, которые ему либо просто не нужны, либо вообще вредны. В итоге все крутится вокруг компетенции, опыта и наличия времени у заказчика. Потому что даже когда компания обращается в агентство, в итоге работу делает один человек или небольшая команда. И очень часто условное большое агентство полного цикла нанимает на субподряд агентство поменьше, а те наймут фрилансера в каком-нибудь Брянске :)

Если есть время и компетенция, то заказчик может сформулировать задачу в мире исполнителя (нам нужен человек, умеющий работать на Python или R, работавший с API CoMagic, Bitrics и Google-таблицами, который это все может подружить и выкатить нам в PowerBI) и поискать такого исполнителя сам. Если компетенций нет, но есть опыт и знание людей, можно просто поспрашивать коллег и найти себе исполнителя по рекомендациям и реальным кейсам. Однако и тут есть свои нюансы. Когда ты менеджер у заказчика и принимаешь решение взять фрилансера, это личная ответственность, которую обычно никто не любит.) Поэтому чаще всего все идут к «официалам», то есть в «большое» агентство. 

В случае когда компетентности недостаточно, я рекомендую обратиться к разным сервисам, предоставляющим услуги аналитики. Послушать, что они расскажут, и уже тогда принимать решение. 

Почему мы не обратились к фрилансеру, например? Такого специалиста всегда надо проверять. На рынке мало аналитиков-фрилансеров, которые могут глубоко вникнуть в задачи клиента и предложить инструментарий для решения.  

Мы обратились в CoMagic, так как были их партнерами по телефонии и системе коллтрекинга около 4 лет. У нас было подобие сквозной аналитики все это время, но она была очень трудоемкой и неавтоматизированной. Предполагала выгрузки из 1С и огромные Excel-таблички для сбора данных. Когда компания выросла в несколько раз, выросли бюджеты и количество рекламных каналов (сейчас мы отслеживаем несколько десятков), нам понадобилась полная автоматизация и синхронизация данных для последующей аналитики. Мы подумали о CoMagic, так как знали, что они могут разработать и внедрить такую систему.  

Сейчас мы находимся в процессе разработки, многие вопросы упираются в наши внутренние процессы, поэтому нельзя сказать, что задача полностью решена. Но что я могу сказать точно – специалисты CoMagic хорошо разбираются в продукте и бизнес-процессах. Нам очень нравится поддержка: всегда можно позвонить или написать и вопрос решится в тот же день.

У нас стояла задача – оптимизировать расходы на рекламу. Сделать всю рекламу окупаемой. С помощью сквозной аналитики мы понимаем, какая рекламная кампания приносит нам прибыль, какая нет. Все это в разрезе «источник\канал\кампания». Таким образом, работающие кампании допиливаем и оставляем, кампании, не приносящие нам прибыль, отключаем и не тратим лишние деньги. Для решения задачи мы выбрали CoMagic. 

В целом мы получили то, что хотели. Теперь мы видим, сколько сделок с каких рекламных источников\кампаний нам приносит прибыль. Понимаем, во что еще необходимо сделать дополнительные вложения, которые окупятся.

Не так важно, кто будет выполнять настройку: «коробка» это будет, фрилансер или свой специалист. Главное – на старте четко определить задачи, инструменты, итоговую стоимость и т.д. Тогда на выходе получите то, что нужно. Алгоритм успеха:  

1. Сформулировать задачу. 
2. Получить от потенциальных исполнителей понимание задачи (это примерно как ТЗ, но для самих себя). 
3. Составить план действий, установить сроки. Что, откуда, как часто забираем, куда складываем, где визуализируем. 
4. Определить стоимость разработки, поддержки. 

Аналитика – неотъемлемая часть работы команды диджитал-маркетинга, если ваши бюджеты превышают 100 тысяч рублей в месяц. Минимальная эффективная команда – это двое: маркетинг-менеджер и аналитик. 

Мы работаем с аналитиками агентства-подрядчика – для нас это наиболее приемлемая формула сейчас. Однако, чтобы такая связка работала эффективно, понадобилось несколько месяцев настройки и экспериментов. На начальном этапе всегда важно убедиться в том, что мы знаем, что нужно отслеживать, и эмпирически выяснить, что это происходит корректно. 

Несколько наших продвигаемых категорий находятся в области чрезвычайно перегретого аукциона в контекстной рекламе. Стоимость клика может достигать 300 рублей и больше. В таких условиях цена ошибки в настройке контекстной рекламы очень высока. Практика показывает, что из 10 гипотез удачными оказываются всего 2–3, поэтому работа с диджитал-рекламой – это постоянный процесс практики и измерений результата, а также обучения. 

Хорошее агентство-подрядчик – это всего 40% успеха. Мы убедились в этом сами в процессе его смены в начале 2020 года. В штате компании обязательно должен быть руководитель, который знает, как следует декомпозировать бизнес-цели на маркетинговые цели, разбирается в инструментах диджитал-рекламы, способен сформулировать важные метрики и следить за их исполнением.