Исследования аудитории. Часть 2. Считаем выгоду
В
первом посте Аня рассказывала о том, какие исследования бывают и зачем они бизнесу. Но вне зависимости от того, делаете ли вы исследование сами или отдаете специалистам, ресурсы на исследование (и другие задачи) должны распределяться бизнесово. То есть по правилу «Что потенциально дает больше денег, тем и занимаемся в первую очередь».
🗿 Что происходит?
Серию постов про исследования пишет Аня Шерстнёва, co-founder
Storist.me, ex-Head of Marketing
Rask.AI, ex-Chatfuel, ex-Skyeng. Она крутющий специалист, мы много обсуждали с ней маркетинговые стратегии. Говорит на бизнесовом языке и конвертирует маркетинг в деньги — как все мы любим. В её канале много полезного, заглядывайте обязательно:
t.me/capybaralava.
Как посчитать выгоду от исследования в деньгах:
• Во-первых, очень гипотетически))))
• Во-вторых всем с этим ок, так как «это не точно» у крупных и тестовых проектов примерно на одинаковом уровне. Потому что задача — понять порядок цифр и правильно приоретизировать ресурсы на исследования относительно других задач.
Например, я как-то давно заказывала у отдела исследований в Skyeng глубинки с детьми и родителями о том, как внутри семьи принимается решение о покупке/не покупке курса английского (=выборе репетитора).
По CJM я знаю, что это моё «слепое пятно» в воронке. В целом, я знаю, что происходит до момента заявки на пробный урок (он бесплатный, присутствует родитель и ребенок) и я знаю, что происходит, когда им после урока звонит менеджер и помогает оформить покупку или принимает отказ.
Но я не понимаю как родитель и ребенок обсуждают пробный урок и принимают решение на него записываться или не записываться. Если я буду знать это, то я смогу подкорректировать что-то и повысить конверсию из трафика в заявку, из заявки в пробный урок (потому что ребенок/родитель охотнее оставит заявку/придет на урок, так как будет знать как поговорить внутри семьи), из пробного урока в оплату (чтобы дать нужное для «семейного совета»).
Я предполагаю, что в результате повышу конверсию, например, на 10% от текущих показателей.
➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️
и тут мы переходим в гугл-таблицы…
Протаскиваю свои прогнозируемые значения через обычную воронку, вижу, что при том же объеме трафика я могу получить на Х больше оплат, для пущей убедительности дополняю это LTV и пишу миллионы доп. прибыли благодаря исследованию :)
Теперь мы можем сравнить этот проект с другими и более-менее объективно приоретизировать задачи на следующий период.