17 Mar 13:44

Методики прогнозирования и оценки экономического эффекта, или как построить процесс принятия решений в разработке, чтобы зарабатывать больше.

Интернет-маркетинг: Методики прогнозирования и оценки экономического эффекта, или как построить процесс принятия решений в разработке, чтобы зарабатывать больше.

В среднем крупном интернет-проекте зарываются пяти и шестизначные суммы на разработку и эксплуатацию ежемесячно. Каждое изменение, которое заметит пользователь в вашем продукте, будет стоить сотни тысяч рублей. В год вы можете выкатить около 10 крупных изменений, которые дадут серьезный эффект. Какие критерии принятия решений о приоритетах для ИТ-разработки вы используете?

Обычная ситуация:

  • Собственник: Нам нужна уникальная технология сортировки и подборки товаров для клиентов.
  • Руководитель направления: Это было согласовано на совете директоров в роадмэпе полгода назад, надо делать.
  • Дизайнер: Нам нужно сделать редизайн, он устарел. Ну или хотя бы вот эту иконку поправить.
  • Менеджер: Я видел у конкурентов такую фишку, давайте также сделаем!
  • Маркетолог: Нам нужно сделать лендинг под акцию и изменения для SEO тут и тут.
  • Разработчик: Нужно отрефакторить этот кусок системы, давайте поставим в бэклог.
  • Кто-то в офисе: Давайте сделаем форум!


У каждого предложения конечно же есть то или иное объяснение и аргументация.

Мы предлагаем систематизировать аргументы и построить процесс принятия решений в ИТ-разработке, направленный на увеличение выручки.

Customer Development

Первый вес в приоритезации задачам дает ценность для пользователей. Оценить, какие факторы действительно влияют на принятие решений, мы предлагаем с помощью опросов.

Первая проблема — у вас вероятно разные типы клиентов и волнуют этих людей совершенно разные вещи. Вторая проблема — оценка планового удовлетворения от внедрения изменений.

По шагам:

  1. Составляем типовых персонажей с разными характеристиками и группируем.
  2. Выписываем планируемые задачи — факторы, которые на наш взгляд влияют на принятие решений клиентами (например, удобно оплачивать онлайн или нет, важна быстрая доставка или нет и т.д.).
  3. Составляем анкету, где ненавязчиво выясняем, насколько важны для них эти факторы. На самом деле это сложное упражнение, рекомендуем к справочным материалам прочитать Алана Купера “Об интерфейсе”.
  4. Берем выборку пользователей по группам и делим на постоянные/ новые, у них поведение отличается.
  5. Проводим опросы и соотносим ответы — ищем наиболее типичный сценарий принятия решения.


Выглядит результат следующим образом:

Интернет-маркетинг: Методики прогнозирования и оценки экономического эффекта, или как построить процесс принятия решений в разработке, чтобы зарабатывать больше.

По каждому типу клиентов мы соотносим схожие варианты ответов (вопросы в анкете должны быть одни и те же) и вычленяем наиболее важные для принятия решения факторы.

Количество на ваше усмотрение, мы берем от 10 до 50, тут важно не количество, а качество соответствия портрета аудитории фокус-группе.

Факторный анализ конкурентов

Мы выявили факторы, которые важны для принятия решений нашим клиентам.

Второй фильтр — это рынок. Многие конкуренты уже работают с этими факторами и тестируют другие гипотезы.

Чтобы найти наилучшее решение задачи вашего пользователя, нужно сопоставить, как ваши конкуренты отвечают на запросы пользователей.

Выявление факторов и их формирование — это непростой процесс. Он сильно зависит от категории, в которой вы работаете. В одежде это будут одни факторы, в автозапчастях другие, в недвижимости третьи.

Тем не менее, мы составили список из ~ 50 популярных для e-comemrce факторов, которые влияют на принятие решений. Шаблон доступен по ссылке.

В процессе работы выявленные факторы нужно дополнять и сопоставлять с ситуацией конкурентов.

Интернет-маркетинг: Методики прогнозирования и оценки экономического эффекта, или как построить процесс принятия решений в разработке, чтобы зарабатывать больше.

Оценка экономического эффекта

Что важно для пользователей и что уже предлагает рынок мы знаем. Последний и важнейший шаг — оценить, как это может повлиять на наши показатели.

Unit-экономика

Более или менее стандартная модель экономики магазина:

Интернет-маркетинг: Методики прогнозирования и оценки экономического эффекта, или как построить процесс принятия решений в разработке, чтобы зарабатывать больше.

 

Наша задача — определить, какой показатель оказывает наибольшее влияние на выручку.

Увеличиваем каждый показатель на 10% и смотрим результат изменения выручки. Так определяем наиболее весомый показатель.

У этого метода есть недостаток: вероятна ситуация, когда добиться увеличения конверсии на 20% проще, чем добиться увеличения среднего чека на 10%. Но при прочих равных условиях, вы получите надежный инструмент управления экономикой сайта.

Бэклог задач

Осталось все привести к единой логике. Для этого мы используем следующий инструмент.

Интернет-маркетинг: Методики прогнозирования и оценки экономического эффекта, или как построить процесс принятия решений в разработке, чтобы зарабатывать больше.

Инструмент, изображенный на картинке — по ссылке.

Данные заполняются по неделям.

Входящий трафик — выгружаем данные по входящему трафику, сегментируем по каналам для отслеживания эффективности и понимания приоритетов для маркетинга.

Средний чек — выгружаем данные по среднему чеку.

Повторные покупки — выгружаем данные по количеству повторных покупок.

Воронка — строим воронку магазина по ключевым страницам (берем основной сценарий, но можно выстроить и по альтернативным) и выгружаем данные по конверсиям из страницы в страницу. Сводим в общую конверсию.

Планирование

Собираем задачи в скоупы и вносим планируемые затраты и изменения в показателях по конверсионной воронке. Смотрим, какие задачи могут дать наибольший эффект по изменению выручки и срокам окупаемости.

Прогноз изменений строится на основании доступных данных о применении бенч-марков (например, покупка без регистрации от 3 до 15% к общей конверсии и т.п.)

Исходя из ваших бизнес-приоритетов и планируемых значений — приоритезируем задачи и отправляем в разработку.

Сбор и анализ данных

Отследить точный эффект по каждой задаче на конкретный показатель удается рекдо. Некоторые задачи принесут эффект через несколько месяцев. Выкатываются задачи скоупами и часто взаимосвязанными, что затрудняет четкое отслеживание влияния на выручку конкретного изменения.

Поэтому мы предлагаем отслеживать динамику изменений по планируемым показателям. К примеру, мы запланировали 10 задач, 3 из них влияют на средний чек, 4 на повторные покупки и 3 на конверсию по страницам. По итогам месяца мы смотрим на динамику — меняются ли эти три показателя по результатам имплементации или нет.

Результаты измеряем по фактической динамике выручки в прошедшем периоде (и фактические затраты на их имплементацию) — если она растет, то какие бы мы задачи не делали, для бизнеса это в плюс. Решение о том, что повлияло на показатели точно и наилучшим образом лучше принимать специалисту-продуктологу, постоянно работающему с этим продуктом. Также можно проверить А/В-тестированием.

Резюме

Чтобы прогнозируемо влиять на выручку и прибыль продукта, используйте несколько этапов фильтрации:

  1. Customer Development — спросите пользователей, что для них важно. Систематизируйте ответы, вычлените самые важные факторы для принятия решений.
  2. Факторный анализ конкурентов — проверьте, что и как предлагают для решения проблем пользователей конкуренты уже сегодня. Это поможет найти оптимальное и даже новое решение в вашем продукте.
  3. Unit-экономика — нужно четко понимать, на какой показатель нам выгоднее всего влиять.
  4. Бэклог — прогнозируйте изменение показателей на основании исторических данных или доступных на рынке. Оценивайте эффективность по изменениям в выручке, себестоимости и срокам окупаемости задач.


Бонус

Несколько решений, которые дают экономический эффект.

  • Заказ в 1 клик + 10-15% к ARPU
  • Сервис рекомендаций товаров + 3-15% к ARPU
  • Аналогичные товары +20% конверсии
  • Онлайн-консультант +16% к конверсии
  • Избранное для зарегистрированных +15% к выручке
  • Одностраничный чекаут +10 % к конверсии
  • Попап с подпиской на рассылку + 500 % к базе подписчиков
  • Подтверждение безопасности платежей + 10 % конверсии в онлайн-оплату
  • Убираем ненужные фильтры +27% конверсии
  • Попап с персонализованными скидками +60% конверсии
Понравилась публикация? Поделись с друзьями:

1 комментарий

avatar

Очень краткий и в целом толковый пример, но несколько поверхностный, так как на CTR могли повлиять множество факторов — цены конкурентов в текущий период, сезонность, курс доллара и т.д...

Зарегистрируйтесь или авторизуйтесь для того, чтобы оставлять комментарии.