Что такое акселератор

Само название происходит от английского слова to accelerate — ускорять. Акселератор — это интенсивная образовательная программа для стартапов. Она помогает усовершенствовать продукт и вывести бизнес на качественно новый уровень. Понятие описывает и учреждение, и саму образовательную программу.
Классический акселератор работает со стартапом в течение 3-4 месяцев: предоставляет обучение, поддержку менторов, помогает обзавестись полезными контактами (в частности, потенциальных инвесторов) и в некоторых случаях даёт деньги на развитие. В украинском Sector X Acceleration Hub стартап не так ограничен во времени: он может работать в хабе до 10 месяцев.
Когда у команды есть идея, прототип и желательно первые клиенты/продажи, то ей прямой путь в акселератор. Такие программы существуют, чтобы стартапы быстро превратились в полноценный бизнес и не закончили свое существование на стартап-кладбище. Благодаря акселератору команды добиваются результатов за несколько месяцев, а не лет.

Как выглядел первый акселератор

Первой компанией, которая использовала слово «акселератор» в 2001 году, был Венчурный Центр в Колорадо. Он возник из Boulder Technology Incubator, который был основан в 1989 году.
После этого, в 2005 году, Пол Грэм запустил Y Combinator.
Он стал первой компанией, где вместо длительной инкубации проектов стартапами предложили трехмесячные групповые программы подготовки и небольшие посевные инвестиции. Теперь это один из самых мощных в мире акселераторов, в который мечтают попасть почти все стартапы.
После Y Combinator эту модель инвестирования начали активно использовать. Так появились другие известные акселераторы — Plug and Play, Techstars и Seedcamp.

Как работают акселераторы

Программа акселератора рассчитана на 3-4 месяца. Она состоит из лекций, воркшопов, встреч с менторами и экспертами. Украинский акселерационный хаб, например, предоставляет стартапам ещё и рабочее пространство, а главное — корпоративного партнера, который может стать потенциальным клиентом.
Акселераторы ставят перед командами конкретные цели. Например, увеличить выручку в 5 раз или найти канал привлечения клиентов — сделать что-то, на что вне акселератора уйдет намного больше времени.
Что акселератор предлагает стартапу:

• знания и контакты, которые помогут в развитии бизнеса;
• инвестиции (обычно это от $20 000 до $40 000 на стартап);
• доступ к большому сообществу менторов и экспертов, которые помогут быстро выявить и исправить ошибки в построении бизнес-процессов.

Помимо этого, акселератор — это своеобразный «знак качества». Если хорошая программа отобрала стартап, значит, в нем что-то есть.

Чем акселератор отличается от бизнес-инкубатора

Инкубатор — это всегда некая физическая площадь. Туда приглашают предпринимателей с командами и говорят: «Ребята, вот вам место. Вы можете сидеть здесь год, два, три по цене $5 в месяц. У вас тут будет бухгалтер, маркетолог и юрист. А еще мы будем проводить для вас разные ивенты и воркшопы». Иными словами, инкубатор — это котел, в котором годами варится бизнес в начальной стадии. Сначала он еще сырой, а потом может приготовиться или не приготовится.
В акселераторе всегда есть четкая программа с понятными целями и сроками. Нельзя прийти в акселератор и сказать: «Я у вас тут год посижу, осмотрюсь, почитаю книжки, поприсутствую на воркшопах и потом буду думать». В акселераторе перед стартапом всегда ставят конкретные цели, на выполнение которых дают конкретное время.
Если сравнивать с традиционным образованием, инкубатор — это школа, акселератор — университет.

Как отбирают стартапы

Проекты попадают в акселератор независимо от тематики. Главное — работающая бизнес-идея, возможность выйти на большой рынок и желание завоевать мир.
Процесс отбора на акселератор начинается с подачи заявки. Для этого нужно заполнить форму на сайте и коротко рассказать о проекте и команде. Если стартап проходит предварительный отбор, его приглашают на собеседование. Эксперты акселератора оценивают понимание бизнеса и продукта, ясность выражения мыслей и слаженность команды.
В Sector X есть еще и второй этап — оценка партнеров. Здесь важна применимость идей для бизнеса. Например, если партнером выступает производитель косметики L’Oreal, а стартап предлагает новую для бьюти-индустрии технологию, то акселератор скорее всего возьмет этот стартап на соответствующий трек.
Обычно берут стартапы, которые находятся на продвинутой стадии. В идеале у команды есть продукт, клиенты и хотя бы небольшая выручка. Но иногда берут команды и на стадии идеи.
Универсальное условие для всех — команда должна предложить новую технологию, которая позволит этому начинанию считаться стартапом.
Условно говоря, производство печенья, шлангов для труб, гофр-картона, корма для попугаев не будут считаться стартапами. Зато если вы будете делать зеленые бургеры из кузнечиков, доставлять их дронами и продавать их по подписке за $15 в месяц — это стартап, для которого нужно составить список гипотез, мыслей, предположений, проверить их, чтобы он из разряда стартапов перешел в разряд бизнеса.

Что происходит со стартапом в акселераторе

В идеале у стартапа есть четкий план действий — он точно понимает свой продукт, клиента и рынок. Он привлекает инвестиции. Начинает или продолжает продавать свой продукт клиентам, набирает новых сотрудников, становится бизнесом.

Откуда берут деньги на финансирование стартапов

Помимо образования и нетворкинга, примерно 70% акселераторов дают инвестиции на развитие. За это они берут долю в бизнесе. Например, в обмен на $20 000 или 50 000 стартап отдаёт 7% акций. Другая модель — акселератор также берет долю в бизнесе, но только в случае success finish — если стартап по окончании программы превратился в полноценный бизнес.
Есть и другие модели финансирования:

• государственные гранты;
• средства частных инвесторов (так работает YCombinator — легендарный калифорнийский акселератор);
• средства корпоративного сектора. Тогда тематика стартапов привязывается к индустриальным трекам (так работает украинский акселератор Sector X).

Кто организовывает акселераторы и как получить там работу

В больших акселераторах много людей в команде, каждый отвечает за работу и координацию стартапов в отдельном треке. В маленьких гендиректор может быть и водителем, и маркетологом, и швейцаром, и директором, и спикером.
Например, в украинском Sector X — это что-то среднее. В команде 4 человека: СЕО, специалист по внешним партнерствам, координатор образовательной программы и стартапов и PR-менеджер.
Если человек приходит в акселератор на начальную должность, то ему достаточно просто быть активным, знать английский и интересоваться стартапами. Чем выше пост, тем лучше нужно понимать экосистему. Желательно иметь свой удачный или неудачный опыт запуска стартапа или опыт работы в других акселераторах. Без понимания методологии превращения стартапа из стадии идеи в бизнес работать качественно не получится.

Читайте нас в Telegram

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Что такое Data Analytics и Data Science

Поскольку сфера аналитики данных относительно новая, пока нет устоявшегося определения понятий Data Analytics (DA) и Data Science (DS). 

Harvard Business Review пишет, что DA — процесс и практика анализа данных для получения ответов на вопросы, извлечения информации и выявления трендов. Например, DA поможет бизнесу с:

• бюджетированием; 
• управлением рисками; 
• прогнозированием продаж; 
• определением потенциально популярной продукции.

В отличие от DA, DS сосредоточена на построении, очистке, структурировании массивов данных и превращении их в нечто более понятное. То есть DS поможет разобраться в данных компании, чтобы затем сделать из них качественные выводы.

Метафорически DS можно описать как дом, наполненный методами и инструментами анализа данных, а DA — как комнату в нем. 

Чем аналитика данных помогает компаниям 

По данным международной консалтинговой фирмы McKinsey & Company, компании, использующие аналитику данных могут нарастить EBITDA (объем прибыли до вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации) на 10–15% в год. 

Также DA ощутимо поможет и ритейлу. По словам Александра Кравченко, управляющего партнера McKinsey в Украине, оптимизация ассортимента с помощью аналитики данных может увеличить продажи примерно на 10% в год. Речь как о развитых рынках (США, Европа), так и об Украине.

Среди распространенных вариантов применения DA в McKinsey называют:

1. оптимизацию продаж (динамическое ценообразование, программы лояльности и акции, формирование ассортимента);
2. улучшение эффективности цепочки поставок с помощью технологии цифровых двойников;
3. оптимизация работы вспомогательных департаментов (например, колл-центров) и гибкая кадровая политика.

DA способна ответить на вопросы:

• Как направить покупателей в магазине? 
• Как избежать скопления людей в конкретном отделе и охватить при этом максимальное количество товаров?
• Как эффективнее расположить товары на полках?

Чтобы найти оптимальное решение, специалисты анализируют огромные объемы данных из разных источников. Например, фискальных чеков, камер видеонаблюдения и соцсетей. 

«Способность связать чеки с конкретными покупателями открывает двери в мир клиентской аналитики. Ритейлер может прогнозировать, когда покупатель вернется, что купит и сколько денег принесет компании. А данные с камер помогают отслеживать длину очередей к кассам и среднее время обслуживания клиента», — объясняют в компании Data Science UA. 

Как использовать аналитику данных

Согласно Forbes, Coca-Cola стала едва ли не первой мировой компанией не из сферы IT, которая начала анализировать Big Data. 

Компания уже использует аналитику данных для расширения своего ассортимента. Например, напиток Cherry Sprite. Его решили выпускать после анализа взаимодействия клиентов с автоматами с газировкой, которые позволяют смешивать вкусы. Компания просто запустила в массовое производство самые популярные варианты. 

Другой пример применения DA — апельсиновые соки Simply Orange от Coca-Cola. Специалисты компании анализируют массу переменных — от данных о погоде, которая влияет на урожайность апельсинов, до цен. Это позволяет выстроить производственный цикл и спрогнозировать прибыль от продаж.

Украинские компании также начали использовать аналитику данных. Например, ритейлер Fozzy Group (владеет «Сільпо», Fozzy, «Фора», Le Silpo). В мае 2021-го он запустил «Лабораторию Зи». Ее цель — предоставить решения для торговых сетей, логистики и ресторанного бизнеса компании. В том числе разработать дата-сайенс алгоритмы, способных напрямую управлять процессами в магазинах.

Также внутри Fozzy Group появились несколько продуктовых команд, отвечающих за тот или иной тип поведения клиентов. В каждую входит маркетинг-менеджер, Data Scientist и Data Engineer. Их цель — добиться увеличения кросс-продаж, частоты продаж и оптимизировать управление оттоком клиентов.

Эти шаги в Fozzy Group объясняют ростом конкуренции за внимание клиента между офлайн-ритейлом и электронной коммерцией в последние годы. Потому компания учиться анализировать данные, чтобы предлагать покупателям персонализированные услуги и товары. 

О том, как из Big Data работают в «Киевстаре», рассказывал в нашем подкасте «Что вы творите» CPO компании Михаил Нестор.

Больше об этом

01 БИЗНЕС

«Главная задача лидера — построить систему, где он не нужен». Михаил Нестор о создании digital-решений в «Киевстар» и внедрении продуктового подхода в корпорации

Материал успешно добавлен в закладки Достигнуто максимальное количество закладок

Какие проблемы решает аналитика данных

Один из главных вызовов — нехватка специалистов по работе с данными. Согласно ВЭФ, спрос на них будет только расти, а профессии Data Analyst и Data Scientist к 2025 году станут едва ли не самыми востребованными.

Частично спрос на таких специалистов можно покрыть за счет свитчеров — людей, которые перейдут в профессию из других областей (к слову, почитайте наш текст про IT-образование в Украине). Впрочем, и в этом случае спрос вряд ли успеет за предложением.

Другая проблема — переизбыток данных. Вице-президент по информационным технологиям Fozzy Group Иван Славиогло называет данные и алгоритмы «новыми ключевыми активами компании». «Раньше мы думали, как сохранить место, минимизировать количество данных для хранения. Теперь мы думаем, как нам проанализировать весь накопленный массив данных», — говорит Славиогло. 

В связи с этим в обиход постепенно входит понятие «озера данных». В противовес привычным хранилищам данных, в «озерах» информация хранится в необработанном виде. И в этом есть плюсы. «Озера» позволяют добиться гибкого доступа к данным и проводить глубокий анализ. 

С другой стороны, формирование компаниями своих «озер» — не прорыв и не самоцель. Им еще предстоит понять, какие данные из всего накопленного массива информации ценны, а какие — бесполезны.

Что будет дальше

Сначала компании научатся определять ценность данных. Затем им предстоит улучшить алгоритмы для управления ценообразованием, ассортиментом, а также для индивидуализации услуг и товаров. После бизнесы обрастут экосистемой взаимодополняемых сервисов и продуктов.

«Клиенты приходят в магазин, покупают товары и идут домой. В этот момент мы уже многое знаем: что люди купили, сколько их покупка весит, какие у нее габариты». 

Вице-президент по маркетингу Fozzy Group Павел Роганов

С этой информацией ритейлер может улучшить кросс-продажи или нарастить средний чек. Поделившись ею с другими бизнесами, он сформирует экосистему услуг.

«Если человек купил что-то тяжелое, нести покупку домой будет не очень удобно. Поэтому розничный бизнес может поделиться информацией с каршерингом и помочь своему клиенту. Открытость данных и передача их между бизнесами открывает огромные возможности», — говорит Роганов.

Также использование DA в ритейле должно повысить точность прогнозирования и использование цифровых двойников Цифровые двойники Цифровая копия физического объекта или процесса, помогающая оптимизировать эффективность бизнеса . Последние будут актуальны для больших бизнесов с развитой инфраструктурой. «Двойники» послужат для них симуляцией, которая показывает возможные последствия того или иного решения.

Также уделят внимание и развитию семантического поиска. Пока он не гарантирует, что покупатель найдет нужный товар. 

«Я ввожу слово „вино“, мне выдают огромный список вин, а своего я не вижу. И это проблема — докопаться до того, какое я люблю, — говорит Иван Славиогло. — Поэтому нужно учитывать контексты. Кто этот человек, какие вина он любит — белое или красное — и какая в магазине ценовая политика. Тот, кто научится в первых трех строках выдавать именно то, что человек сейчас хочет купить, фактически завоюет рынок».

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Кто такой бизнес-аналитик и чем он занимается

Бизнес-аналитик решает задачи на стыке технологий и бизнеса. Клиент приходит к специалисту с определенной проблемой и/или бизнес-целями. Задача аналитика — выявить все сложности и потребности стейкхолдеров (заказчика и конечных пользователей) и превратить их в требования к продукту.

Также специалист объясняет нетехническим участникам процесса все нюансы построения ПО, которые важно учитывать в разработке. Попутно он настраивает бизнес-процессы в команде и обрабатывает изменения.

Зачем бизнесу анализ 

В целом бизнес-анализ помогает бизнесу трансформироваться. Аналитик участвует во всем жизненном цикле разработки. Поэтому он способен предложить лучшее решение на каждом этапе и отследить то, как идея «взлетит» на рынке. 

Сегодня ни один заказчик не обходится без аналитика. Клиенты даже готовы отложить старт проекта, пока в команде не появится нужный специалист. Теперь многие понимают: с бизнес-аналитиком вероятность успешности IT-проекта увеличивается.

Какие бывают бизнес-аналитики

Разработка ПО включает несколько этапов: планирование, анализ, проектирование, конструирование и внедрение. Аналитик принимает участие в каждом из них, поэтому задач у него может быть множество. Отсюда в сфере БА возникла градация по ролям.

Начнем с базовых ролей бизнес-аналитиков:

• Requirements Engineer. Описывает спецификации для разработки ПО и на основе выявленных потребностей детально прорабатывает и документирует решения.

• Systems Analyst. Погружается в техническую составляющую проекта и больше  фокусируется на том, как реализовать фичу, участвует в проектировании архитектуры, хорошо понимает протоколы API, границы и контекст системы, взаимосвязи модулей ПО между собой.

• BI / Data Analyst. Превращает сырые данные в понятные и структурированные отчеты, дашборды и другие визуализации при помощи специализированных инструментов (например, Tableau или PowerBI).

• Business Process Analyst. Определяет состояние проекта, находит полезные и вредные атрибуты и помогает стейкхолдерам правильно выстроить бизнес-процессы.

Существуют и более сложные позиции, на которые можно перейти из любой базовой роли бизнес-аналитика:

• IT Business Analyst. Продумывает, как воплотить идею заказчика в софте и при этом реализовать поставленные бизнес-цели.

• Sales/Discovery Analyst. Помогает разобраться в бизнес-идее проекта, выявить потребности стейкхолдеров и определить, какая возможность для бизнеса будет основой будущего продукта.

Взаимодействовать с бизнесом на самом высоком уровне можно на таких позициях:

• Business Analyst. Достаточно компетентен, чтобы уверенно доносить заказчику необходимость тех или иных инвестиций. Выявляет риски и определяет окупаемость этих вложений. В целом помогает клиентам достигать поставленных бизнес-целей.

• (Proxy) Product Owner. Внедряет инновационные решения в IT-проекте, которые должны привести к успеху конкретного продукта.

• Enterprise Architect. Контролирует соответствие инфраструктуры разработки IT и бизнес-стратегии проекта, а также консультирует архитекторов, IT-директора, гендиректора и бизнес-архитектора.

Какие качества и навыки нужны

Все мы от природы немного аналитики. Такими нас делает любознательность и желание исследовать мир вокруг. Но для решения сложных бизнес-задач одной любознательности мало. Чтобы стать успешными в своей профессии, аналитикам нужны такие навыки:

• Умение выявлять «боли» и потребности стейкхолдеров и определять, какие изменения принесут им пользу.

• Коммуникабельность и способность слушать и слышать собеседника, корректно общаться с ним и структурировано выражать мысли, а также учитывать при общении культурные особенности другого человека.

• Умение эффективно вести переговоры с разными людьми и минимизировать или не допускать возникновение конфликтов.

• Понимание принципов ведения бизнеса в целом и особенности индустрии или технологии, в которой реализуется проект.

• Владение инструментами прототипирования интерфейсов, создания диаграмм и обмена информацией, а также инструментами для моделирования, документирования требований и отслеживания связей между ними.

Хороший аналитик постоянно перепроверяет полученную информацию, осмысляет каждое действие и продумівает план еще до реализации идеи.

Книги и другие полезные материалы для бизнес-аналитиков

Чтобы легче стартовать на позиции бизнес-аналитика в IT, обратитесь к опытным специалистам. Также мы собрали полезные материалы, которые пригодятся вам в профессии.

Must Read

• Karl Wiegers, Joy Beatty. Software Requirements 3rd edition.
• International Institute of Business Analysis. BABOK guide v.3 «Key Concepts»  chapter.
• Карл И. Вигерс. Разработка требований к программному обеспечению. 3-е издание.
• Scrum Guide.
• Что такое User Stories и User Cases и зачем они нужны.
• Alistair Cockburn. Writing Effective Use Cases.

Основы моделирования

• Джеймс Рамбо, М. Блаха. UML 2.0. Объектно-ориентированное моделирование и разработка
• Orbus Software. Видеокурс по основам BPMN на YouTube — BPMN Distilled.
• Mark von Rosing, Stephen White, Fred Cummins, Henk de Man. Business Process Model and Notation — BPMN.

Проектирование интерфейсов. UI/UX

• Алан Купер. Психбольница в руках пациентов.
• Влад Головач. Дизайн пользовательского интерфейса. Искусство мыть слона.
• Стив Круг. Не заставляйте меня думать. Веб-юзабилити и здравый смысл. 3-е издание
• Джейми Леви. UX-стратегия. Чего хотят пользователи и как им это дать.
• Официальные гайдлайны мобильных операционных систем:

1. iOS: Human Interface Guidelines.
2. Android: Design Guidelines.
3. Material Design: Guidelines.

Материалы для укрепления технической базы

Циклы

• Почерпнуть информацию о циклах можно здесь.
• И об условиях в циклах вот здесь.

Алгоритмы

• Узнать, что такое алгоритм, можно здесь.
• Блок-схемы алгоритмов.

Базы данных

• Уроки SQL для начинающих на YouTube.

Информационные системы

• О типах информационных систем можно узнать здесь и здесь.
• Клиент-серверная архитектура.
• Структура HTTP-протокола.
• What is an API? на YouTube.

Аналитика данных и их визуализация. Статистика

• В. Савельев. Статистика и котики.
• D. Anoshin. Tableau 2019.x Cookbook.
• Claus O. Wilke. Fundamentals of Data Visualization.

Power BI

• Brett Powell. Microsoft Power BI Cookbook.
• Alberto Ferrari, Marco Russo. Analyzing Data with Microsoft Power BI and Power Pivot for Excel Visualization.

Data Warehouse

• Ralph Kimball, Margy Ross. The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition.

Другие полезные ресурсы по бизнес-анализу

• IIBA — International Institute of Business Analysis
• Analyst.by
• Modern Analyst
• Mastering Business Analysis
• BA Digest

Ресурсы по UI/UX и UML

• usability.gov
• uxplanet.org
• uxmovement.com
• UML-diagrams.org.

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Кто такие ангелы

Бизнес-ангелы — это частные инвесторы, которые вкладываются в стартапы на ранней стадии. Само понятие «ангел» сформировалось в начале XX века на Бродвее. Так называли инвесторов, помогающих театрам провести постановки, на которые не хватало денег. Они могли получить огромную прибыль или потерять все. Расцвет ангельского инвестирования пришелся уже на вторую половину XX века. Первые инвесторы в Microsoft, Apple и других IT-гигантов были ангелами. 

Ангелы бывают профессиональными и нет. Первые зарабатывают инвестициями на жизнь. Непрофессиональные ангелы — просто люди, которые решили вложить какую-то сумму в понравившийся проект. Этим инвесторам нужно помнить, что инвестиции — не способ быстро заработать. Их деньги будут «заморожены» в среднем на срок от четырех до шести лет. 

Чем они отличаются от венчурных инвесторов

Разберем экономику обычного венчурного фонда. Например, у него есть $30 млн. Это деньги не фонда, а LP (limited partners). Венчурные капиталисты просто управляют их средствами. Они обещают в течение 10 лет принести прибыль обычно в размере от 3х–4х. 

Это сказывается на стратегии. Например, фонду, у которого есть $30 млн, нужно заработать не меньше $100 млн. Для этого следует найти сильно масштабируемые стартапы.

Фонды знают, что 29 из 30 проинвестированных компаний могут не взлететь.

То есть единственный, который станет «единорогом» «Единорог» Стартап с капитализацией от $1 млрд , должен покрыть затраты на остальные. Поэтому венчурные фонды инвестируют только в стартапы, которые теоретически способны достичь этого показателя. 

У ангела больше свободы, ведь он вкладывает свои деньги. Он может инвестировать в компании, которые не станут «единорогами». Ангелу достаточно, чтобы они выросли в 10–15 раз. Затем он продаст свою долю и заработает.

Сколько и когда вкладывают бизнес-ангелы

Ангелы — это почти всегда про первые инвестиции в стартап. Они вкладываются после того, как скинулись основатели компании, их близкие и друзья. В среднем ангел инвестирует от $50 000 в год. Сами суммы могут быть относительно небольшими. 

Может показаться, что вкладывать менее $1 млн в стартапы бессмысленно. Это не так — ангел может инвестировать и $5000. Да, он получил микродолю в компании, но и она позволит заработать.

Как ангелы проверяют бизнес-модель стартапа

Когда ангелы выбирают стартап для инвестиций, то обычно их интересует не столько само решение, сколько бизнес-модель. Потому основная задача стартапера — ее найти. То есть привлекать пользователей по минимальной цене и сделать так, чтобы они платили за продукт. 

Для проверки бизнес-модели стартапа можно воспользоваться простой формулой LTV/CAC. 

1. LTV Lifetime value Жизненная ценность клиента — это все деньги, которые один конкретный пользователь заплатил за все время использования сервиса.
2. CAC Customer acquisition cost Стоимость привлечения клиента — все средства, потраченные на привлечение этого пользователя. Этот показатель часто считают неправильно. Например, принимают во внимание только деньги, потраченные на рекламу в Facebook. На самом к САС относятся и затраты на таргетолога, дизайнера, копирайтеров и других специалистов. Вся эта сумма делится на размер привлеченной аудитории. В итоге получаем САС на пользователя. 
3. Затем делим LTV на CAC и узнаем, насколько успешна у стартапа бизнес-модель. Хорошим считается соотношение от трех и выше.

Как начинающим ангелам снизить риски

Есть такая поговорка: «Ангелы летают стаями». Простой способ разделить риски и получить дополнительные компетенции — инвестировать с другими. То есть присоединиться к синдикату и вложить вместе с 5–15 ангелами в несколько стартапов. 

Такие объединения возглавляют ангелы с большой экспертизой, опытом и нетворком. Это снижает риски и открывает доступ к перспективным сделкам. В общем, ангелу важно найти хорошего лидера синдиката. Вместе с ним стоит вкладывать, пока новичок самостоятельно не получит достаточно опыта и экспертизы. Для этого нужен нетворк. Его можно найти в ангельских объединениях и школах, а также различных акселераторах. 

Как стать бизнес-ангелом

Для этого нужно достаточно денег, чтобы инвестировать в 8–10 стартапов. Иначе у инвестора мало шансов вложиться в потенциальный «единорог» или просто быстро масштабируемую компанию, а значит высока вероятность потерять деньги. Также нужны опыт, экспертиза и нетворк. 

Кроме того, стоило бы пройти курсы инвестирования — разобраться в основах инвестирования, ключевых параметрах, познакомиться с людьми, а также понять, подходит ли вам эта работа.

Есть замечательный пример из опыта нашей школы для бизнес-ангелов. Один студент получил диплом, поблагодарил нас и сказал, что это лучшая инвестиция денег в обучение. Он понял, что никогда не будет вкладывать в стартапы.

Ранее он инвестировал на бирже, но не понимал весь цикл происходящего с компанией до биржи. С полученными знаниями ему станет легче принимать решения по инвестированию.

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Что такое UX-исследования

UX-исследование — это изучение пользовательского опыта. С его помощью дизайнеры обнаруживают проблемы и потребности пользователя, анализируют и предлагают решения. Существуют даже отдельные профессии: UX-дизайнер и UX-researcher. Обычно UX-исследование — один из этапов работы над проектом.

Делает исследование обычно дизайнер или бизнес-аналитик. В Nextpage это делаю я как главный дизайнер с подобным опытом, но случается и командная работа. Несколько активностей можно разделить между дизайнерами. Также по возможности можно включать в процесс клиента.

Подход UX-исследования стоит использовать как перед запуском нового бизнеса, так и для анализа и улучшения существующего. Первому он поможет протестировать гипотезы и доработать их в соответствии с нуждами потенциальной аудитории. Второму — узнать проблемы пользователей и решить их через корректировку или добавление новых функций.

Чтобы проводить исследование, достаточно знать бизнес-идею клиента. Технику можно освоить на курсах или самостоятельно на практике, а применять и в диджитал, и в физической среде.

Этапы UX-исследования

Идеальное UX-исследование можно условно поделить на такие этапы:

• сбор бизнес-требований;
• анализ рынка;
• анализ целевой аудитории;
• генерация решений;
• итог в виде списка функциональных возможностей.

Исследования обычно состоят из набора соответствующих дизайн-задаче упражнений. Клиент может хорошо знать свой рынок и конкурентов, но плохо понимать целевую аудиторию, и наоборот. Также у него может вообще не быть знаний.

Сбор бизнес-требований

Это стартовый этап, через который проходит каждый проект. Для начала дизайнер должен узнать, каких целей хочет достичь клиент. По сути — выяснить и оценить, как дизайн поможет принести бизнесу деньги.

Этот этап состоит из брифинга клиента и построения стратегии UX-исследования. Последняя поможет определить, как лучше достичь поставленной бизнес-цели. Часто на этапе сбора бизнес-требований клиент уже выдвигает какие-то гипотезы, которые в итоге нужно подтвердить или опровергнуть.

Анализ рынка

Для существующих продуктов делается UX-аудит. Это подробный разбор ошибок в удобстве использования и визуальной части. Продукт оценивают на соответствие законам UX, композиции, цвета, общепринятым стандартам, к примеру, онлайн-магазинов. Но этого недостаточно. Такой анализ не выявит реальную проблему и не поможет в нее углубиться. Это риск, что бизнес продолжить существование, но им никто не будет пользоваться.

Что обычно проще всего сделать, не общаясь с пользователями? Найти похожий бизнес и проанализировать его. Для четкого разбора мы делаем анализ конкурентов — не только прямых, но и непрямых.

Например, я работала над проектом кулинарных онлайн-ивентов для крупной сети супермаркетов. Маркетологи, с которыми мы общались, твердили, что конкурентов у них нет (и такое, кстати, происходит очень часто). В итоге их прямыми конкурентами оказались местные курсы и мастер-классы. А непрямыми, к примеру, кулинарные блогеры на YouTube.

Для диджитал-продуктов обычно хватает Feature Matrix. Это сравнительная таблица на отсутствие или присутствие какой-либо функции у компании и ее конкурентов. В матрицу иногда включают дополнительную информацию — например, слоган, год основания, статистику посещения сайта, количество пользователей в App Store.

Так выглядит Feature Matrix

Анализ целевой аудитории

Анализировать целевую аудиторию можно через опросники или интервью. На этом этапе UX-исследования важно узнать, какие задачи пользователю нужно выполнить (jobs), выгоды (gains) и проблемы (pains) пользователей. Список вопросов для каждой активности помогает проверить гипотезы и понять пользовательский онлайн и офлайн-опыт.

Например, мы спрашиваем про опыт человека в приложении, как он взаимодействует с подобными системами, его впечатления, эмоции, неудачи. И что очень важно — узнаем контекст (то есть обстоятельства и процессы в физическом мире). Особенно это важно для продуктов, которые автоматизируют физические процессы.

Из полученной информации можно выделять инсайты — проблемы или желания, популярные среди целевой аудитории.

Кроме опросников и интервью, составляют Value Proposition Canvas и Customer Journey Map:

Так выглядит Value Proposition Canvas

• Value Proposition Canvas — это закрепление jobs, pains и gains и выбор решения со стороны бизнеса для каждой job, pain and gain.
• Customer Journey Map — это разбор пути пользователя по сервису с анализом его ощущений и мыслей на каждом этапе. Она позволяет понять, на каком этапе появляется проблема и как ее решить.

Так выглядит Customer Journey Map

Например, я делала UX-исследование для стартапа в достаточно узкой и новой сфере — маркетплейс для продажи марихуаны в США (в некоторых штатах легализирована с 2018 года). Своих пользователей еще не было. Для формирования гипотез искали информацию о рынке марихуаны везде: опрашивали «потенциальных пользователей» в Украине, искали информацию на новостных сайтах, в интернет-отзывах.

Оказалось, что товар иногда трудно достать из-за наплыва покупателей. Это и есть боль пользователя. Соответственно, придумали функцию предварительного заказа (например, к дате вечеринки).

Другая находка — по закону покупатель должен предъявить ID-карту при получении товара, подтверждающую возраст — от 21 года. В США, где марихуана легализована, часто приезжают отдыхать люди, которые могут не знать об этом требовании. Поэтому мы придумали напоминание: предъявить ID-карту при получении товара.

Генерация решений

Команда дизайнеров может генерировать решения как самостоятельно, так и совместно с клиентом. В последнем случае часто проводятся воркшопы.

Рассмотрим генерацию решений на стороне дизайна. По сути, мы сопоставляем все полученные ранее данные. Например, ищем ответ на боли пользователей в Feature Matrix. Для тех проблем, которые не решаются анализом конкурентов, придумываем и предлагаем решение сами.

Для сортировки можно использовать активности по типу матрицы приоритетов (prioritization matrix). По y — ценность для пользователя, а по x — усилия для создания этой функции. Так мы отбираем возможности, которые обязательно нужно добавить.

Так выглядит матрица приоритетов

Как-то я работала над существующим веб-приложением для автоматизации учебного процесса университетов. Платформа предлагала по годовому контракту обучающую онлайн-канву бизнес модели для студентов британских университетов, изучающих бизнес. Клиенты отказывались продлевать соглашение, потому что мало использовали этот сервис. У ребят была внутренняя статистика приложения, которая отображала активность каждого профиля. В ходе общения с пользователями оказалось, что часто они работают над моделью группой, поэтому используют один профиль. Так появилось решение добавить групповые аккаунты.

Также в ходе исследования оказалось, что внутренняя система отправки домашних заданий требовала PDF-файлы. А у этого сервиса не было опции экспорта результата в PDF. На это жаловались все студенты. Поэтому решили добавить такую функцию. Это элементарные вещи, но узнать их можно только после общения с пользователями.

Список функций

По итогу UX-исследования мы составляем список функциональных возможностей. Он может выглядеть так:

На этом UX-исследование заканчивается. За ним следует этап дизайна. И главное — UX-исследование можно считать успешным, только если вам удалось найти боль пользователя и придумать решение.

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Зачем нужна сквозная аналитика

Сквозная аналитика — это сбор, обработка и анализ данных об эффективности привлечения (ROMI) и удержании клиентов. Период — от момента показа рекламы до повторных покупок на протяжении всего срока жизни клиента (LTV).

Эти меры помогают понять, где мы эффективно тратим деньги на маркетинг, а где выбрасываем деньги на ветер. Задача сквозной аналитики — соединить данные о заявках с сайта и данные о продажах в CRM системе.

Например, у нас есть школа английского с рекламными кампаниями в Google Ads и Facebook. В каждой системе есть с десяток разных рекламных кампаний с разными месседжами и на разную целевую аудиторию. Нам нужно определить, какая из рекламных кампаний и аудиторий приносит не просто заявки, а реальные деньги.

Тут на помощь приходит сквозная идентификация пользователей от момента первого контакта до продажи. Мы размечаем кампании и пробрасываем данные про рекламу на следующие этапы воронки

Кому нужна сквозная аналитика

Сквозная аналитика применяется в основном в диджитале, где есть инструменты отслеживания действий пользователей в сети: UTM-метки, файлы cookie, идентификация аккаунта пользователя.

Она подойдет для онлайн-продвижения почти любого бизнеса: образование, финансы, электронная торговля, веб-сервисы и приложения.

Как работает сквозная аналитика

Есть три этапа контакта пользователя с рекламой:

1. Объявления — мы видим статистику в рекламных кабинетах Google, Facebook.
2. Сайт — со статистикой о посетителях (Google Analytics, Adobe Analytics).
3. CRM-система (Bitrix24, Microsoft Dynamics 365).

Данные из инструментов собираются в одну базу данных. Чтобы посчитать ROMI, нам нужно определить сколько потрачено на рекламную кампанию и сколько она принесла дохода.

Можно настроить автоворонку — пошаговый сценарий, который проходит человек от первого посещения сайта до покупки самостоятельно, с транзакциями на сайте без участия менеджеров по продажам. В таком случае затраты рекламной кампании хранятся в рекламном аккаунте. Данные о доходах можно получать в Google Analytics через настройку целей с ценностью или блока e-commerce. Нам остается лишь выгрузить отчет рекламного аккаунта и аналитики, сопоставить данные и посчитать ROMI, например в Excel.

Единственный минус метода — это Excel. Множество таблиц нужно обновлять и сводить вручную.

Но в 90% случаев проблему можно легко решить импортом данных о расходах в Google Analytics. С помощью опции «импорт данных» можно импортировать данные о доходах, например через OWOX Pipeline или другие коннекторы.

К сожалению, таких бизнесов довольно мало. Как правило, у нас будет еще контакт с менеджером, возвраты и другие каналы продаж. Нам нужна более гибкая система, которая сможет захватить все стадии и варианты развития событий.

Обобщенная схема воронки выглядит так:

Чтобы аналитика действительно была сквозной, нам нужно собрать все данные в одну корзину Базы данных — набора структурированных и связанных таблиц с данными про все точки контакта с клиентом. А затем вывести в отчет/дашборд.

Чтобы в базе данных все не смешалось, нам необходима маркировка — общий идентификатор данных. На этапе перехода пользователя на сайт нашим основным идентификатором будет UTM-метка. Все онлайн-активности нужно размечать, даже если это SMS-рассылки, PR-статьи или QR-коды. После перехода на сайт появляется второй идентификатор — ClientID. Это ID пользователя, который Google Analytics присваивает ему в момент первого перехода пользователя на сайт.

Благодаря идентификаторам, мы можем совместить данные, так как аналитика будет знать UTM-метку пользователя и ClientID, а CRM-система будет знать ClientID и номер телефона или другой идентификатор пользователя.

Как обрабатывать данные?

Для начала нужно выбрать корзину, которая сможет собирать все необходимые данные, сопоставлять и обрабатывать их. Есть несколько вариантов:

• Excel или Google Sheets;
• Google Analytics;
• системы сквозной аналитики в отдельном инструменте или на базе CRM;
• кастомное решение на базе Google Big Query или MySQL.

Разберем плюсы и минусы каждого решения:

Excel или Google Sheets

Это решение подходит, если вам нужно свести небольшой объем данных или есть технические трудности с интеграцией. Например, для одного нашего клиента собираем данные в Google Sheets из рекламных платформ и Google Analytics c помощью App Scripts. Он со своей стороны подгружает данные про конверсии с указанием UTM-метки, по которой пришел клиент. Ее в свою очередь получает вместе с данными про лида. Потом мы сопоставляем данные и выводим в дашборд Google Data Studio.

Минусом здесь является ограничение в объеме обрабатываемых данных и в отслеживании повторных продаж.

Google Analytics

В Google Analytics есть две функции, которые делают ее хорошим хранилищем данных.

Первая — это «импорт расходов», о которой мы рассказывали в начале. Вторая — это Measurement protocol, с помощью которого в аналитику можно отправлять любые данные. Нам он понадобится для передачи данных о продажах из CRM-системы. Для реализации нужно настроить несколько скриптов POST-запросов, которые будут отправлять данные о том, кто, когда и сколько у нас заказал.

Если вы только начинаете путь в сквозном отслеживании, Google Analytics — отличный и главное — бесплатный способ отслеживания полной воронки. Из минусов — подключение программиста для передачи запросов из CRM и передачи ClientID в отдельное поле CRM-системы вместе с другими данными о клиенте.

Системы сквозной аналитики

На рынке есть много систем, которые позволяют свести все данные в одно место. Некоторые позволяют настраивать модели атрибуции (механизм для оценивания ценности различных усилий в маркетинге, — ред.). Вам нужно только добавить несколько скриптов на сайт и авторизоваться в рекламных аккаунтах.

Относительно быстрое и недорогое решение вопроса. Но есть несколько минусов:

1. У вас нет доступа к телу данных для подготовки кастомных отчетов.
2. Все отчеты в интерфейсе системы. Сложно делиться информацией в большой компании или с подрядчиками.
3. Будут сложности с загрузкой не предусмотренных системой источников (SMS-рассылки, PR-статьи, CPA-сети).

Кастомное решение

Интеграция может проходить тяжело и занять от двух до шести месяцев, но результат того стоит. На этот путь стоит вставать, когда вы уже используете какой-то из способов выше, но его объективно недостаточно. Если у вас много повторных продаж с разных источников и разным путем пользователя, то вряд ли получится собрать все в сторонней системе без дополнительной атрибуции, связывания отдельных источников продаж.

Выбор оптимального пути для настройки сквозной аналитики будет зависеть от ваших маркетинговых активностей, воронки продаж, доли повторных продаж и удобства использования.

Но если у вас на сайте меньше 50 000 пользователей в месяц и расходы на рекламу меньше 100 000 грн, скорее всего, нет смысла тратиться на сложные интеграции.

Кто занимается сквозной аналитикой?

В любом из вариантов вам потребуются знания веб-аналитики: как собирать и передавать данные в разные системы. В этой теме можно разобраться и самостоятельно, но в таком случае рискуете набить много шишек, прежде чем все заработает. Если объем работ по сквозной аналитике достаточно большой — смело можно нанимать веб-аналитика инхаус, или хотя бы воспользоваться услугами консультанта. Но достаточно удобно отдавать эту часть работы на аутсорс в рекламные агентства или специалистам по веб- и сквозной аналитике.

С чего начать настройку сквозной аналитики

Сквозная аналитика — это общее понятие. Каждый вкладывает в нее свои смыслы и свой уровень детализации. Аналитика должна быть прежде всего чистой и осмысленной, данные — нормализованными.

Обогащайте свою аналитику поэтапно. Начните со сведения данных в Excel, определите погрешность между заявками и продажами и уже при необходимости подключайте сторонние сервисы. Даже эти минимальные действия могут значительно упростить работу с отчетами и понимать эффективность вашей рекламы.

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Что такое дизайн бренда

Это создание логотипа, дизайна и символики бренда. Задача находится на стыке графики, маркетинга и дизайна. Бренд-дизайн — один из процессов брендинга, который занимает важное место в стратегии.

Грамотно разработанный дизайн позволит не только выделиться среди конкурентов, но и транслировать суть бренда с первых секунд взаимодействия. Все элементы дизайна должны выглядеть целостно и составлять единую систему.

Как разработать дизайн бренда

Вы можете встретить разные названия процесса разработки дизайна в зависимости от количества изменений: рестайлинг, редизайн или ребрендинг. Изменения дизайна бренда могут затронуть все элементы — тогда это полный ребрендинг, или какую-то часть — тогда это рестайлинг/редизайн.

Он состоит из следующих этапов.

Бренд-сессия

Процесс начинается с постановки задачи на бренд-сессии. Например, вы описываете свое позиционирование, характер бренда, тон голоса. Проверьте, доносит ли сейчас ваш дизайн всё, что вы вкладываете в бренд и коммуникацию с пользователями. Если нет, то это может стать задачей для разработки дизайна.

Нельзя делать дизайн ради дизайна — всегда есть проблема, которую редизайн должен устранить.

Задокументированная бренд-сессия станет основой для следующего этапа.

Составление дизайн-брифа

Это документ, в котором описаны проблема, задача и все требования и ожидания команды к будущему дизайну. Из хорошего брифа понятно, как потом оценивать предложенный дизайн.

Разработка дизайн-концептов

Дизайнеры придумывают визуальную идею, которая в будущем разложится на всевозможные дизайн-элементы. Они презентуют команде варианты логотипов, шрифтов, цветов и принципов построения дизайн-системы. Команда проекта выбирает лучший вариант, комментирует, дает правки.

Дизайн элементов бренда

Дизайнеры дорабатывают концепт и продумывают, как он воплотится во всех элементах фирменного стиля.

• Отрисовывают мерч, обложки для социальных сетей, шаблоны для презентаций и многое другое.
• Создают техническое описание элементов — как должен отображаться логотип, какие шрифты и цвета можно и нельзя использовать.

В итоге вы получаете гайдлайн, по которому любой дизайнер, сотрудничающий с брендом, поймет, как работать дальше.

Разработка брендбука

Это документ с миссией, целями и ценностями бренда. В брендбуке фиксируются способы донести эти вещи в любом дизайне и текстах. Брендбук нужно отправлять всем сотрудникам компании, потому что там описаны моменты, которые касаются каждого, а не только дизайнера.

Рассмотрим подробнее элементы брендбука и фирменного стиля компании.

Что входит в брендбук

Главная цель брендбука — описание миссии и стратегии бренда с четкими инструкциями по использованию стилистических решений. В брендбуке есть две части: бренд-составляющая (философская) и дизайн-составляющая (практическая).

Основные блоки первой части брендбука:

• Кто мы — позиционирование бренда.
• Во что мы верим — транслируемые ценности.
• Что мы отстаиваем — миссия и роль компании в обществе.
• О чем мы говорим — ценность для клиента, рациональная и эмоциональная.
• Какие мы — характер, настроение, тональность коммуникации бренда.

Вторая часть брендбука включает в себя информацию о таких пунктах:

• Логотип — соотношение сторон, защитное поле, приемлемые и неприемлемые варианты использования.
• Типографика — типы шрифтов, которые используются (шрифт логотипа, основной и дополнительные шрифты).
• Цвета — спектр корпоративных цветов в разных цветовых моделях.
• Корпоративная графика — стиль декоративных элементов для разделов сайтов, социальных сетей, презентаций, бланков, мерча, обложек, постеров.
• Визуальный и фотоязык — какие фотографии и цветокоррекцию используем.
• Коммуникационный дизайн и правила верстки — пропорции и размеры.

Если все элементы и правила их использования из двух блоков отражают философию продукта и постоянно развиваются, то формируется дизайн-система.

Что такое дизайн-система?

Если просто, то дизайн-система — универсальный конструктор из элементов бренда. Из них можно собрать что угодно в разном формате — от иллюстрации для статьи до дизайна корпоративной настольной игры.

Дизайн-система — не только набор инструментов и компонентов для создания вижуалов, но и правила их применения.

При запуске нового продукта или выходе на другие рынки дизайнерам не нужно разрабатывать концепты с нуля — они обращаются к брендбуку и используют готовые элементы.

Пример: дизайн-система Uber и концепция U-Frame

Сервис такси Uber работает и ведет коммуникацию более чем в 70 странах. Над оформлением сайтов, социальных сетей и других каналов в каждой стране трудятся разные команды. Но благодаря системному подходу везде сохраняется брендовый стиль.

Онлайн-брендбук Uber и гайдлайн по использованию дизайн-системы можно найти на официальном сайте в открытом доступе:

Чтобы сохранить узнаваемость и стиль бренда даже без логотипа, Uber придумали концепцию U-Frame. Так буква U стала «рамкой» для фото или картинок.

В онлайн-брендбуке Uber в блоке «Композиция» описано, по каким правилам дизайнерам Uber следует создавать рамку в форме буквы U.

Почему это важно для бизнеса?

Может показаться, что комплексная разработка дизайн-системы нужна только таким масштабным компаниям, как Uber. Их продукты периодически обновляются, обрастают новыми функциями или выходят на другие рынки. На самом деле это не совсем так. Даже небольшой компании, которая планирует масштабироваться, стоит инвестировать в дизайн-систему на начальном этапе.

Дизайн-система выполняет три функции:

1. Помогает выделяться среди конкурентов, строить бренд, доносить ценность, вызывать эмоции у пользователей.
2. Упрощает работу всей команде коммуникаций, ускоряет создание визуальных материалов и исключает излишние согласования.
3. Повышает запоминаемость бренда, помогает сотрудникам, клиентам и инвесторам компании узнавать её даже без логотипа — по цветам, знаку или визуальному приему.

Даже если компания не ведет коммуникацию в 70 странах, сотрудникам все равно нужны презентация для конференции, инфографика для статьи или анимация для соцсетей. Благодаря дизайн-системе дизайнеры справятся с этими задачами намного быстрее, а материалы вашей компании будут узнаваемыми даже без логотипа или названия бренда.

Как понять, что пора обновлять дизайн?

Для новых брендов создают фирменный стиль с нуля. А существующие компании периодически проводят ребрендинг — либо для смены устаревшего оформления, либо из-за смены целевой аудитории, позиционирования и маркетинговой стратегии.

Если текущий дизайн не справляется с задачами, которые стоят перед брендом, усложняет команде жизнь и тормозит процесс работы — нужно что-то менять. Этот момент можно вовремя распознать по следующим признакам:

• Дизайн не транслирует ключевую суть бренда и позиционирование. Клиент не может с первого взгляда понять, чем занимается компания и какую ценность предлагает.
• Во всех проявлениях бренда и дизайна начинается хаос — сайт, социальные сети, публикации сотрудников в медиа, упаковка и другие элементы живут своей жизнью.
• Каждая задача занимает много времени, потому что дизайнерам нужно придумать с нуля тот или иной элемент.
• Дизайн разрабатывали больше 5 лет назад, и он уже устарел.
• Ваша компания никак не отличается от конкурентов.
• Поменялись или добавились новые каналы коммуникации, и команда не знает, как их оформлять.
• Команда не готова носить мерч в существующем дизайне.

Кто разрабатывает дизайн бренда?

Как правило, элементы бренда появляются на этапе создания компании или ребрендинга. Процесс запускают и контролируют бренд-менеджеры, стратеги, или топ-менеджеры компаний. Для создания непосредственно дизайн-системы привлекают специальных дизайнеров-концептуалов, которые уже имеют опыт разработки комплексного дизайна.

Очень часто в компаниях нет всех нужных специалистов, поэтому основатели назначают ответственного специалиста в компании и обращаются за услугами агентств или специалистов на фрилансе.

Очень важно не пытаться закрыть эту задачу своими силами, если в компании объективно недостаточно кадровых ресурсов для этого. Многим компаниям стоит сначала доверить создание дизайн-системы профессионалам. Потом они смогут самостоятельно ее использовать, поддерживать, актуализировать и развивать.

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Что такое programmatic

Programmatic — это способ покупки и продажи медиарекламы с помощью технологий. Благодаря использованию обширных аудиторных данных и алгоритмов программатик показывает сообщения заинтересованным пользователям, когда они наиболее восприимчивы.

Отличительная черта этого способа — рекламодатель покупает трафик не напрямую у владельца сайта, а через специальную платформу.

Сегодня большинство медийных рекламных мест продаются автоматически через экосистему программатик, принцип действия которой напоминает фондовый рынок. Сделки проходят на централизованных цифровых биржах, где рекламные места покупаются и продаются за миллисекунды с использованием алгоритмов.

Вести торговлю на бирже рекламы напрямую нельзя. И покупатели, и продавцы нуждаются в посреднике — аналоге брокера на фондовом рынке. В программатик эту роль выполняют SaaS-решения для медиатрейдинга. Паблишерам (владельцам рекламных мест) нужны платформы на стороне предложения (SSP), а рекламодателям — платформы на стороне спроса (DSP).

Транзакции проходят автоматически без обсуждений цен и подписания договоров. Это делает процесс простым, быстрым и эффективным. Затраты снижаются, качество рекламной кампании растет.

С каждым годом доля программатик-рекламы и бюджеты на нее увеличиваются. Согласно исследованию emarketer, в США в 2021 году 86,5% медийной рекламы будет приобретаться через программатик-платформы, а это приблизительно $79,61 миллиарда.

Расходы на программатик-рекламу в США согласно данным eMarketer

Экосистема и принципы работы programmatic

К экосистеме программатик относятся несколько типов платформ. Одни представляют интересы разных игроков рынка диджитал-рекламы и стремятся выгодно продать место на сайте. Другие нацелены на поиск и покупку максимально прибыльных для рекламодателя мест размещения. Третьи собирают данные о пользователях. Рассмотрим каждую из них.

• Supply Side Platform (SSP) — это платформы для паблишеров (сайтов, приложений, CTV). Они позволяют монетизировать аудитории и оптимизировать показы рекламы. Чаще всего SSP работают через RTB (Real Time Bidding), но могут работать и по модели прямых продаж.
• Demand-Side Platform (DSP) — платформы, где рекламодатели и агентства покупают показы рекламы (инвентарь), эффективно управляют кампаниями, анализируют результаты и оптимизируют размещение.
• Ad Exchange — биржа трафика, которая агрегирует в реальном времени предложение веб-паблишеров (SSP) и спрос рекламодателей (DSP) на показы рекламы.
• Ad Server — это веб-сервер, где хранятся различные рекламные форматы (баннеры, видео) и данные о них. Он доставляет рекламный контент паблишеру в ответ на запросы пользователей. Также сервер отвечает за таргетинг объявлений, отслеживание количества показов и мониторинг эффективности кампаний.
• Data Management Platform (DMP) — платформа, которая собирает и обрабатывает разные типы аудиторных данных. Затем она предоставляет инсайты для алгоритмов и точечно таргетированных кампаний. На основе этой информации DSP определяет, кому показывать рекламу.

Programmatic-экосистема строится на взаимодействии этих платформ и сервисов. DMP предоставляет информацию об аудиториях, а SSP-паблишеры продают рекламные места. А через Ad Exchange платформы DSP и SSP в режиме реального времени обмениваются данными. В результате рекламодатели могут показывать рекламу по выгодной цене выбранной аудитории на нужных площадках.

Основные преимущества Programmatic

1. Охват. Programmatic позволяет размещаться на инвентаре множества сайтов, приложений, подкастов, стриминговых сервисов, DOOH-платформ. А также участвовать в торгах на биржах, подключать и использовать различные форматы креативов.
2. Единый интерфейс. Вы можете настраивать и запускать рекламные кампании, анализировать результаты и создавать отчеты в одном окне.
3. Автоматизация. Все закупки происходят в автоматическом режиме. Не нужно самостоятельно искать рекламное место и договариваться о ставке — за вас это делает машинный алгоритм. Сэкономленное время можно уделить анализу аудитории, разработке контента и стратегий, оптимизации кампаний.
4. Данные. На programmatic-платформах можно работать как с собственными данными, так и с информацией от третьих сторон. Например, сайт не собирает 1st party данные и передает запрос на ставки (bid request) без нужных параметров. Ad Exchange может дополнить его с помощью своих дата-провайдеров, а медиабайер — докупить необходимые данные для более точного таргетинга кампаний. И наоборот, паблишер может продать свои аудиторные данные на data exchange. Благодаря доступу к огромному массиву данных вы получаете более качественную аудиторию.
5. Удобное ценообразование. Помимо аукционного типа покупки (торги на бирже), программатик позволяет покупателю и площадке заключать прямые сделки. Такая модель продаж называется Programmatic Direct. Сделки в ней бывают двух видов: с фиксированной ценой и без гарантии показов (Preferred Dea) или с гарантией объема показов и фиксированной ценой (Programmatic Guaranteed). Таким образом, вы всегда можете зафиксировать минимальное количество показов или максимальный размер бюджета на определенный период.
6. Эффективность. Вы платите за показ конкретному пользователю.
7. Разнообразие форматов. Несмотря на то, что programmatic чаще всего ассоциируется с баннерной рекламой, вам также доступны и другие форматы: видео, аудио, цифровая наружная реклама, нативные форматы для mobile и desktop.

Programmatic vs Google Ads

Google Ads не принято называть programmatic-платформой, но, по сути, у сервиса есть все составляющие Programmatic-экосистемы: SSP, DSP, Ad Exchange, Ad server и DMP.

Основное отличие в том, что Google Ads проводит аукцион исключительно на своей бирже и работает только с инвентарем и data, которые подключены к сети Google. Programmatic может предоставить вам доступ к рекламному инвентарю Google Display Network (GDN) и другим рекламным биржам, например, Rubicon Project, Open X.

В Google Ads нельзя работать с 3rd party data и размещаться на сторонних SSP. Это ограничивает охваты и показы рекламы для взаимодействия с целевой аудиторией. Например, с помощью Google Ads вы не настроите аудиорекламу, рекламу на TV или DOOH-рекламу. Несмотря на огромное количество сегментов и таргетов в Google Ads, этого часто недостаточно для поиска узкой специфической аудитории, например сегмента B2B.

С программатик-баинг вы лучше поймете свою целевую аудиторию. Можно узнать, что она делает онлайн и офлайн, как взаимодействует с интернетом (на что подписана, как потребляет контент или развлекается) и о чем беспокоится (ценности, хобби, семья).

В отличие от ограниченного набора форматов Google Ads, программатик позволяет экспериментировать с нестандартными и data-driven креативами, адаптироваться под конкретного пользователя сайта. Элементы рекламы персонализируются в реальном времени после анализа информации о посетителе, его интересах и поведении. Подобные креативы — один из эффективных способов выделиться из общего рекламного кластера и запомниться аудитории.

Как Programmatic помогает реализовывать проекты, недоступные Facebook и Google Ads

Люди посещают множество сайтов, платформ и приложений, настройка рекламы на которых недоступна через Google и Facebook. DSP может осуществлять показы на инвентаре этих платформ и других сетей. Более того, недавнее исследование OpenX говорит о том, что потребители чаще находят релевантную для себя рекламу и больше времени проводят на независимых интернет-площадках (Open Web), чем на платформах walled gardens. Так называют закрытые экосистемы, где все функции контролирует гигант-монополист вроде Facebook, Google, Apple или Amazon.

Площадки с релевантной рекламой, согласно исследованию OpenX

Programmatic позволяет объединить разные форматы и типы рекламы в одном интерфейсе. Это гарантирует более детальную аналитику и простое управление кампаниями, аудиториями и бюджетами.

В программатик вы можете выстроить всю воронку коммуникации с вашей целевой аудиторией на каждом этапе взаимодействия с ней: начиная с построения знаний о бренде и заканчивая этапом формирования лояльности.

Как показывает наш опыт, Programmatic может помочь в реализации проектов там, где это не под силу Google и Facebook. Например, в прошлом году к нам обратился бренд электронных девайсов для курения, который хотел занять нишу на перенасыщенном рынке. Законодательство Украины разрешает рекламу такой продукции, а вот Google и Facebook — нет, а это сильно сокращает рекламный инвентарь.

Благодаря DSP и разнообразным источникам трафика (SSP), большому количеству видео и баннерных рекламных форматов мы перевыполнили целевой охват. За два месяца привели на страницу 48 000 человек, увеличив продажи компании на 57%. И все это в рамках бюджета. Для сравнения: до начала рекламной кампании у сайта было около 3 000 посетителей в месяц.

Важно понимать, что Programmatic — это не панацея, а возможность эффективнее работать с медиарекламой при помощи технологий.

Самообучающиеся алгоритмы за секунды анализируют тысячи факторов и подбирают нужную аудиторию с учетом интересов всех сторон. Развитие искусственного интеллекта будет сокращать нецелевые показы. Это сделает программатик одним из наиболее эффективных инструментов интернет-рекламы.

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter

Что такое смарт-контент?

Это контент, у которого четко определена цель и аудитория. Он привлекает и удерживает внимание за счет креатива или сильной эмоции. Также смарт-контент создается регулярно. В процессе учитывают все особенности платформы, на которой его планируют размещать.

Примеров смарт-контента достаточно. В августе 2019-го Билли Айлиш выпустила клип на песню Bad Guy, адаптированный под вертикальный просмотр. Смарт в том, что он создан конкретно под ту часть аудитории, которой лень перевернуть телефон на 90 градусов.

Другой пример — кейс Нью-Йоркской публичной библиотеки в том же 2019-м. Они адаптировали классические произведения под формат Stories в Instagram, чтобы по максимуму использовать возможности платформы.

Зачем это нужно?

Мы живем в эпоху обостренной конкуренции за внимание. У бренда есть всего пара секунд, чтобы донести сообщение через цифровые каналы. Потому недостаточно снять дорогой рекламный ролик-блокбастер и выпустить его на всех платформах.

Для этого нужен адаптивный и быстрый контент. Он позволяет достучаться до нужной аудитории через правильно подобранные площадки и форматы. Если одно видео дублируется везде — это уже не смарт-формат.

Для каждой платформы нужны разные ролики со своими задачами и особенностями. Для YouTube подойдет эксплейнер о продукте, для TikTok — фановая интеграция в какой-то скетч, а в ленту Instagram — видео с акцентом на визуальную составляющую.

Каким критериям должен соответствовать смарт-контент?

Чтобы создать смарт-контент, нужно придерживаться таких основных критериев:

• Разнообразие. Контент должен не только продавать, но и развлекать, вовлекать, образовывать, смешить. То есть сохранять актуальность и не надоедать аудитории.
• Фокус на форматах для мобильных устройств. Пандемия еще больше усилила роль смартфонов в повседневной жизни. Через гаджеты мы общаемся друг с другом, взаимодействуем с брендами, покупаем и проводим досуг. Это приводит к очевидному выводу: чтобы занять место в голове человека, нужно поместиться на экране его смартфона.
• Эффектность. Рекламодателям критически важно привлечь внимание с помощью контента. Они обращаются к людям, которые скроллят экран на «автопилоте». Сообщение должно быть коротким, броским и эмоциональным, чтобы их заинтересовать.
• Скорость. Реакция на инфоповоды и ситуативы может обеспечить бесплатный или почти бесплатный охват. Но только при условии быстрого создания и утверждения этого контента.
• Регулярность. У современного человека короткая память, поэтому важно быть постоянно в эфире без длительных перерывов.

В идеале смарт-контент должен соответствовать всем критериям, но часто достаточно хотя бы нескольких.

Как понять, что ваш контент не смарт?

«Не смарт» контент не соответствует цели, формату, платформе или аудитории. Вот несколько примеров:

• Бренд заплатил за рекламный ролик для телевидения в формате 16:9, а потом пытается его «втиснуть» в свои Stories 9:16.
• Пост «Доброго утра и хорошей недели, друзья», который с одинаковым успехом могут опубликовать строительная компания, бренд минеральной воды или стоматология.
• На День независимости вся лента пестрит развевающимися национальными флагами. Это никак не связано с конкретным брендом.
• Классический случай: активный постинг и промо в течение месяца, потом пауза на полгода. То есть — обнуление вложенных инвестиций. Доля рынка тесно связана с долей голоса бренда в инфополе.

Как создается смарт-контент?

Публикация ради публикации не поможет, если нет целостной модели бренда. Все цели, сегменты аудитории, ключевые сообщения и KPI должны быть прописаны в стратегии на старте.

Потому перед публикацией брендам следует спросить себя:

1. Какова цель конкретной единицы контента? Это часть краткосрочной перфоманс-кампании или игра в долгую? Нужно повлиять на поведение человека в конкретный момент или выделить бренд на фоне остальных?
2. К какой аудитории обращаемся? «МЖ 18-95 из городов 100 000+» — не подойдет.
3. На каком этапе Consumer Decision Journey (путь потребителя к принятию решения) находится человек?
4. Какие критерии эффективности? Охват, количество взаимодействий, полученный пользовательский контент?

Дальше разбираются с контентом. Решают, будет это статика или динамика, cтоковый или крафтовый контент. Если последний, то нужно запланировать съемки. Только после обсуждения технической составляющей создают непосредственно креатив.

Как измеряют эффективность?

Этот контент измеряется классическими KPI цифрового маркетинга: охват, ER, количество полученного пользовательского контента, переходы на сайт, стоимость клика или показов, обращения в мессенджер. Всё зависит от цели кампании. При этом креативная составляющая и адаптивность смарт-контента приносят результат без раздувания промо-бюджета.

Нашли ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter