Фантастические инсайты и где они обитают

50+ огонечков на предыдущем посте detected! Вы говорили «показывай инсайты», и завтра я приеду на «Умный маркетинг» и буду показывать их со сцены.

Что за движ

Завтра, 19 марта, в 16:00 на конференции «Умный маркетинг’26» выступаю с докладом «Фантастические инсайты и где они обитают».

О чем будет доклад

— «Инсайты в данных»: что это за диковинные звери, чем отличаются от банальной метрики «упало/выросло» и почему их нельзя заказать по прайсу «три инсайта к утру».
— Как их выслеживать: какие данные имеют смысл, где чаще всего «собака зарыта» и какие приемы помогают вытащить неочевидное, а не очередной «у кого больше бюджет — у того и продажи».
— Топ‑5 совершенно фантастических инсайтов из реальных проектов Smart Data Hub: с задачей, данными, выводом и тем, как маркетинговые команды после этого перевернули свою стратегию.

Для кого это все

Будет полезно тем из вас, кто ведет перформанс‑маркетинг и устал от отчетов ради отчетов, строит аналитику и хочет, чтобы данные реально вмешивались в решения, а не лежали в BI ради красоты, и руководителям, которые хотят отличать «легендарный инсайт» от красивой истории на слайде.

Если завтра будете на «Умном маркетинге» — приходите на мой доклад, ловить фантастических тварей в логах, отчетах и данных сквозной аналитики.

Кузин из Smart Data Hub. Тот самый, который «постоянно рассуждает об инсайтах» и на этот раз реально принес их в чемодане.

Друзья, если вы соскучились по теплым офлайн-вечерам, то ловите митап «Чит-коды лидогенерации» 🤗

29 апреля в Москве соберемся, чтобы честно поговорить о том, где брать лиды, когда привычные каналы больше не работают работают ну как-то не так.

Вместе со мной живыми кейсами поделятся: Дима Степаненко (Hot Wi-Fi), Дима Кивенко (Crosslife.me) и Гена Нагорнов (GeniusGroup). Дискуссию будет направлять Илья Королев, управляющий партнер ФРИИ.

Зарегистрироваться и узнать локацию можно здесь.

Кузин из Smart Data Hub. После митапа — свободное общение и нетворкинг. Приходите, буду рад повидаться!

Иногда проиграть — это лучшее, что может с вами случиться

Что если самый полезный А/В-тест — это тот, который мы проиграли? Представьте себе картину: компания решила «освежить» сайт. Позвали студию Артемия Лебедева — новый логотип, нейминг, сделали легкий тюнинг на сайте, чтобы соответствовало обновленной концепции.

История, кстати, абсолютно реальная. Случилась она с одним нашим клиентом, еще во времена, когда GA в России был более популярен, чем Яндекс.Метрика.

Так вот, вроде бы небольшое обновление на сайте, ничего критичного, просто косметика. Но что-то пошло не так, и конверсия заметно просела, примерно на 2% относительно исходных ~20%. Проверили — по всем срезам данных, везде +/- на эту цифру.

Клиентская команда вздохнула, посетовали на сезонность и оставили все как есть. Бизнес продолжил жить дальше. Годами, с нормальной такой себе просадкой. И то, в чем винили «сезонность», со временем стало новой нормой.

Но ведь если потери в 2% конверсии умножить на трафик за пару-тройку лет, то это десятки-сотни миллионов рублей упущенной выручки. И если бы изменения на сайт вылили через эксперимент, то увидели бы правду: правки сработали в минус. Да, такой А/В-тест оказался бы «проигранным» — в смысле, что новая версия показала бы статистически значимое ухудшение относительно исходной. Откатили бы правки, переделали, выкатили и повторяли бы цикл до тех пор, пока не обновились бы без потерь.

Но друзья, ведь получается, что проигранный эксперимент в этом случае был бы не провалом, а обалденной страховкой! Страховкой от того, чтобы годами сливать деньги и списывать все на «сезонность», «луну в ретрограде» и «плохую карму».

Вдумайтесь, планируя сплит-тест, мы всегда очень надеемся победить, увидеть зеленый win-статус. Но ведь всего лишь за пару недель «красного» статуса мы покупаем полную (!) страховку от риска потери крупной суммы в выручке!

Кузин из Smart Data Hub. Всем дата-дривен и побольше зеленых экспериментов ❤️

Data-driven — это когда каждая идея считается гипотезой

Мы все очень хотим быть data-driven. Обожаем. Душой болеем за данные, дашборды и красивые отчеты. Но дата-дривен — это не только про принимать решения на основе цифр, а в большей мере про культуру, формирование гипотез и их доказательное внедрение.

Культура — это то, что позволяет всему этому не застревать на одном отделе аналитики, а постепенно охватывать весь бизнес. Без культуры работы с данными продвижение data-driven подходов будет постоянно спотыкаться о неприятие команд и скатываться в имитацию деятельности.

При развитой культуре к каждой новой идее в команде относятся как к гипотезе. Даже если она кажется очень сильной. Даже если в ней уверены на все сто. Пока не подтвердили экспериментом — это все равно всего лишь гипотеза. Недоказанное мнение.

Эксперименты, к слову, бывают самые разные. Не только классические А/В-тесты, их целый зоопарк: A/B/N-тесты, мультивариантное тестирование, А/А-тесты, свитчбэк-эксперименты и проч. А иногда реальный эксперимент провести просто невозможно (нельзя распределить трафик на несколько версий), тогда на помощь приходят квазиэксперименты. Это отдельная большая и очень интересная история, как-нибудь расскажу подробнее.

В общем я вот о чем: вы не дата-дривен, пока вы не смотрите на свои идеи как на гипотезы. Планируете выкатить улучшение? Это отлично! Но до тех пор, пока не получили подтверждение от эксперимента, это все еще гипотеза. И относиться к ней надо именно так — с уважением, но без слепой веры.

Кузин из Smart Data Hub. Самое опасное — это «да ладно, катим без теста, это точно сработает»!

iHEAD-циклы: те же HADI, но в эпоху AI

Я не буду вам рассказывать о гроухакинге и HADI-циклах, ведь вы и так все прекрасно знаете, что Growth Hacking — это взлом роста за счет системного тестирования гипотез, а HADI — это как раз цикл проверки гипотез: Hypothesis → Action → Data → Insight. Ты придумываешь гипотезу, проверяешь ее через эксперимент, собираешь данные и на выходе получаешь инсайт 💡 Тот самый подход, на котором выросло очень много продуктов, команд, бизнесов.

Но есть и другой подход, который стал доступен в эпоху искусственного интеллекта, — это iHEAD-циклы. Здесь все начинается не с гипотезы, а с машинно сгенерированного инсайта. Система находит в данных сильные закономерности и подсвечивает точки роста (insight), далее формируется гипотеза (Hypothesis), производится оценка потенциала (Evaluation), запускается эксперимент (Action) и производится итоговая оценка результатов (Data).

Именно в этом и есть главная фишка! Поскольку AI-инсайты приходят на потоке, гипотезы тоже генерируются на потоке. Эксперименты перестают быть разовыми событиями и превращаются в постоянный, почти автоматический цикл улучшений.

Большинство компаний до сих пор живут в режиме «разового теста». Да-да, и ты, дорогой читатель, скорее всего тоже. В целом так сейчас и устроено: лишь небольшая часть улучшений в продукте, на сайте или в приложении проходят через доказательное внедрение.

iHEAD-цикл решает эту проблему. Инсайт рождается автоматически из данных → гипотеза формируется → реализуется через доказательное внедрение (эксперимент) → результаты оцениваются → решение раскатывается на 100% (или отклоняется) → система сразу подсвечивает следующую точку роста. И так по кругу, без остановок. Непрерывный пайплайн системного улучшайзинга, безостановочный конвейер роста вашего бизнеса, ваших целевых метрик: числа лидов, выручки, уровня удержания клиентов.

Ценность здесь огромная. Во-первых, скорость. Ты получаешь регулярный приток проверенных улучшений, а не ждешь вдохновения. Во-вторых, качество. Каждая новая гипотеза опирается на реальные данные, а не на предположения. В-третьих, культура. Команда постепенно начинает мыслить гипотезами и экспериментами, а не «давайте попробуем» и вот это вот все.

Кузин из Smart Data Hub. Разовые эксперименты — это как фитнес раз в месяц. iHEAD-циклы — это уже образ жизни.

Давненько сюда не писали коллеги. А они классные! Так вот, ловите интересное наблюдение от нашей Тани Ниднябезсладкого:

Кажется, перестарались

Друг моего сына нам помог, захотелось его как-то отблагодарить. Не устраивать церемонию вручения премии «Человек года», а просто порадовать человека, ну скажем, моей любимой большой фиолетовой шоколадкой без начинки.

Milka, кстати, бренд не вчера придуманный. Он существует с 1901 года. То есть, казалось бы, люди там за 125 лет довольно хорошо изучили, зачем покупатели берут шоколад, и пришли к выводу, что маленькой шоколадкой (а в последнее время неприлично маленькой) они балуют себя, а большой - выражают чувства, преимущественно любви и благодарности.

Похоже, именно поэтому у заветной полки я увидела, что на больших шоколадках теперь крупно написано: «ценю», «поздравляю», «восхищаюсь» и другие готовые эмоциональные сообщения.

Пришлось выбирать уже не только шоколад, начинку, вкус, цену, размер, а ещё и фразу, которую производитель предлагает мне сказать другому человеку.

А я, честно говоря, не собиралась никем восхищаться.
И поздравлять тоже было не с чем.
«Ценю» — вроде близко, но всё равно звучит как-то чересчур.
Лучше всего мне бы подошла просто шоколадка. Тактичная такая плитка высокой калорийности без права голоса.

Так лихо сузил сценарии покупки бренд, линейка товаров которого всегда была длиннее, чем у соседей по полке.

А ведь это был идеальный случай для простого A/B-теста: за место на полке могли бы честно побороться обычная упаковка и говорящая. Ну ничего, хорошо, что несмотря на глобальное потепление, есть целых 4 времени года, и любой промах можно скрыть под толстым слоем сезонности.

Кстати, как добавить ценности, не создавая лишнее трение, знают производители Merci: они добавляют к коробке тематический вкладыш, который можно убрать при желании, и вернуть коробке с конфетами нейтральный вид.

Короче, купила в итоге тортик. Он не заставлял меня у полки решать, а точно ли я настолько восхищаюсь тем, кому он достанется.

Таня, Ниднябезсладкого в Smart'e

Я одна такая зануда?

Кейс рюкзак с лишними элементами на сайте

Недавно в блице «Что? Где? Когда?» был вопрос: «Поход с рюкзаком — это искусство знать, что…» Знатоки продолжили красиво: «…тебе по-настоящему нужно». Правильный ответ оказался практичнее: «…что не нужно брать с собой в поход».

С сайтами похожая история. Когда мы говорим про рост конверсии, рука сама тянется что-нибудь добавить: еще один блок, еще один аргумент, еще одну кнопку, еще один экран с преимуществами, потому что ну а вдруг пользователь без седьмого преимущества не созреет. В итоге человек приходит на страницу за понятным следующим шагом, а получает небольшой поход с перегруженным рюкзаком.

На «Чит-кодах маркетинга» я показывал кейс из автомобильной тематики. Посадочная страница, горячий интерес к модели, понятное целевое действие. На верхнем уровне все выглядело вполне прилично, но в поведении пользователей было видно место, где движение к заявке начинало проседать.

Causal AI помог найти причину и сформулировать гипотезу для проверки. Не буду пересказывать решение здесь, потому что смысл записи как раз в том, чтобы посмотреть логику разбора: какие сигналы были в данных, почему обычный взгляд на страницу их легко пропускает и как из этого получается конкретное изменение, а не очередное «давайте попробуем поменять кнопочку».

Кейс получился хороший именно своей приземленностью. Без большого редизайна, без переписывания всей посадочной, без танцев с бубнами вокруг цвета CTA. Просто внимательный разбор того, что мешало пользователю двигаться дальше.

Если интересно, то запись выступления можно найти здесь 👈

Кузин из Smart Data Hub. Иногда рост конверсии начинается с простого вопроса: что на этой странице мешает (!) человеку сделать следующий шаг?

Еду на «Суровый». Кто со мной?

Коллеги сгенерили к форуму картинку, и она, по-моему, довольно точно описывает состояние российского маркетинга этой осенью: бюджет уже сидит в коробке, взгляд просит лидов подешевле, а на табличке все равно написано «Суровый». Пушистый пухляш получился милый, но тема у форума взрослая: как жить, когда трафик дорожает, планы растут, а фраза «давайте просто докинем бюджет» звучит как привет из прошлой жизни.

Спасибо организаторам Сурового Питерского форума за приглашение. Встречаемся 24-25 октября в Санкт-Петербурге. Список спикеров пока не полный, но знакомых имен уже достаточно, чтобы понимать: разговор будет плотный. Про ИИ, контент, платформы, эффективность, лиды и тот прекрасный момент, когда бизнес снова спрашивает: «А сколько денег нам принес весь этот маркетинг?»

На мой вкус, главный нерв сейчас ровно там. Контента стало больше, отличаться стало сложнее, платформы все активнее забирают себе путь пользователя, а привычная атрибуция все хуже отвечает на вопрос, что маркетинг реально добавил к результату. При этом KPI никто не отменял: лидов нужно больше, бюджет желательно меньше, а магическую кнопку «сделать хорошо» по-прежнему не завезли.

Когда трафик дорожает, рост все чаще приходится искать внутри воронки: где человек уже пришел, заинтересовался, почти дошел до действия, но по какой-то причине не сделал следующий шаг. Об этом и мой доклад: как использовать Causal AI, чтобы находить причины потерь, отличать причинность от красивой корреляции, проверять гипотезы на данных и считать экономический эффект. Разберу реальный кейс: с ошибками, пересмотром гипотез и выводами, которые можно утащить в другие проекты без танцев с бубном вокруг отчетов.

Описание доклада уже появилось на сайте форума. И еще приятное: у меня есть промокоды на билеты со скидкой. Кому нужен — пишите в личку.

Кузин из Smart Data Hub. Везу в Петербург Causal AI, доклад и надежду, что пухляша пустят без бейджа.