Проверка идей через прототипирование дашбордами

Маркетинг – это та сфера, в которой довольно опасно полагаться только лишь на интуицию, любую гипотезу или супер-бизнес-идею предварительно имеет смысл проверить на состоятельность через Customer Development (далее развитие клиентов или custdev) и желательно ещё подтвердить серией экспериментов.

После воркшопа от Ивана Замесина в начале 2019 года наша команда так прониклась идеями, заложенными в подходе по развитию клиентов, что стали применять его при работе над проектами и продуктами. И одно из направлений, про которое хотелось бы рассказать – это проверка идей через прототипирование в формате дашбордов.

Что же такое дашборд?

Дашборд – это визуальное представление наиболее важной информации, сгруппированной по смыслу на одном экране так, чтобы ее можно было легко понять. Основное отличие дашборда от отчета в том, что информация в дашборде обновляется автоматически, а отчет собирается за определенный период времени и обычно устаревает в момент его рассылки потребителям.

Для создания дашбордов есть класс отдельных BI (Business Intelligence) систем, при помощи которых можно провести анализ данных, скомпоновать, представить и обеспечить регулярную поставку и обновление информации на дашборде. Мы используем BI инструмент от компании Tableau, с помощью которого BI-разработчикам удается локальными ресурсами (без подключения команд разработки) решать вполне реальные бизнес-задачи.

А началось все, как обычно, с запроса от одной из наших клиентских команд (это внутренняя команда, которая работает напрямую с представителями рекламодателя).

Конкурентный анализ на 336 часов

Запрос от клиентской команды звучал так:

Нам нужно раз в полгода готовить отчёт в формате powerpoint по конкурентному анализу для своего клиента и 12 его региональных представительств в 50 городах России. Помогите, пожалуйста, с его автоматизацией.

Чтобы чуть лучше представить себе задачу и те проблемы, которые испытывала клиентская команда, немного погрузимся в специфику подготовки отчета по конкурентам.

1. Нужно собрать данные за период отчета по своему клиенту из разрозненных источников (обычно набор Excel файлов).
2. Выгрузить данные за период отчета по конкурентам из индустриальных софтов (в нашем случае от компании Mediascope).
3. Провести чистку и преобразование данных в единый формат для сравнения.
4. Подготовить набор сводных таблиц для построения графиков для каждого города и регионального представительства.
5. Построить графики и добавить их на слайд для каждого города.
6. Привести графики к единому стилю / раскраске.
7. Добавить комментарии по каждому городу и сформулировать рекомендации.
8. Выполнить шаги 4-7 нужное кол-во раз (в данном случае по 50 городам).
9. Проверить отчет.
10. Отправить отчет.

И, как это обычно бывает, клиентская команда сразу же приходит с предложением – автоматизировать все шаги. Ну, может быть, кроме 9 и 10, которые останутся на стороне команды 🙂

В этот момент мы начинаем подключать элементы custdev, проводим проблемные интервью, чтобы выявить проблемы, которые испытывает клиент (в данном случае клиентская команда) и понять, что же может служить прототипом решения.

Далее пытаемся собрать прототип и провести решенческие интервью и убедиться, что собранный прототип удовлетворяет потребности и решает полностью (или частично) проблемы клиента.

Проблемы

После проведения серии проблемных интервью мы выяснили:

• Что отчет представляет собой презентацию на 70 страниц, и чтобы собрать и оформить данные по 1 региональному представительству, требуется около 4 чел/дней, по 12-ти = 48 чел/дней.
• Презентация содержит 9 разновидностей (видов) графиков, которые используются в зависимости от некоторых факторов и являются повторяющимися от одного регионального представительства к другому.

Ниже пример таких слайдов:

Сравнение медиа-микса по ТОП-10 рекламодателям год к году

Отслеживание инвестиций в категории с учетом сезональности

Ранжирование инвестиций по ТОП-игрокам в категории год к году

А еще стало понятно, что:

1. В данной презентации около 50% слайдов не являются повторяющимися и содержат довольно много текста с выводами и рекомендациями.
2. Для стилизации презентации (цвета, выравнивание и т.п.) используется внешний исполнитель, который выполняет рутинную работу, и это еще по 0,25 чел/дня на 1 рег.представительство.

Нам повезло, и в данной задаче не было особых проблем с “чисткой” (удаление лишней информации) и приведением данных в единый формат, мы лишь развернули их в тот вид, который удобен для обработки в Tableau.

Решение

В качестве решения для данной задачи мы собрали прототип дашборда в Tableau на данных, которые нам предоставила клиентская команда, и презентовали идею, в которой можно:

1. фильтрами устанавливать нужные настройки под определенное региональное представительство, выбирать определенный город/города и кол-во конкурентов;
2. делать скриншот экрана;
3. вставлять в презентацию и поверх писать выводы.

На примере тех 9 видов слайдов получился следующий дашборд (для примера публикую те же три экрана):

Сравнение медиа-микса по ТОП-10 рекламодателям год к году

Отслеживание инвестиций в категории с учетом сезональности

Ранжирование инвестиций по ТОП-игрокам в категории год к году

В результате за несколько итераций, потратив суммарно неделю чистого времени BI-разработчика, мы довели экраны дашборда до рабочего состояния и передали инструмент клиентской команде.

На выходе же получилась презентация с примерно таким же оформлением, но теперь для подготовки одного регионального представительства требовалось всего 0,5 чел/дня, вместо 4 чел/дней, а от услуг внешнего исполнителя и вовсе удалось отказаться и посвятить сэкономленное время: (4 — 0,5 чел/дней) * 12 рег.представительств * 8 часов = 336 часов! на более осмысленную деятельность, нежели подготовка и оформление презентационных материалов.

Выводы и дальнейшее развитие

Наверняка можно было бы найти и более дешевый способ решения данной задачи, но нашей целью была экономия трудозатрат клиентской команды через прототипирование доступными нам средствами и демонстрацию результата на самом раннем этапе, без привлечения программистов.

Это лишь первый этап на пути решения данной задачи, следующими логичными этапами видятся:

1. автоматизация потоков поступления и обновления данных
2. публикация такого дашборда для рекламодателя, через который он смог бы решать свои задачи, получая и анализируя информацию в режиме реального времени, без привлечения клиентской команды

И тогда, возможно, мы будем постепенно двигать индустрию к переходу от многостраничных презентаций с графиками в формате powerpoint и отчетов с -цатью закладками в Excel в сторону self-service решений. На примере тех же самых дашбордов мы видим, что каждый сможет найти ответы на свои вопросы или более осознанно принимать решения, опираясь на оперативные данные, а не интуицию и устаревающие после производства отчеты.