С апдейтом IOS14.5+ стали популярны рекламные кампании, которые ведут на web2app лендинги. Они позволяют закупать IOS трафик в Фейсбук и Инстаграм не через SKAD аттрибуцию, а по старому.

Что такое web2app лендинги
В двух словах схема простая.
Трафик закупаете в Фейсбук. Ведете на сайт. На сайте какой-то контент и кнопка скачать приложение. А по кнопке — переход в стор и установка приложения.

На кнопке стоит трекинговая ссылка в Appsflyer/Adjust и аттрибуция засчитается как propabalistic. Соответственно, вы нормально реал-тайм видите все конверсии по каждому креативу. Также можете подключить к закупке подрядчиков, так как нет ограничений на количество рекламных кампаний, как в случае с IOS14 кампаниями.

Примеры таких лендингов:

простая заглушка с картинкой и кнопкой

мимикрия под оригинальный аппстор

квиз из одного вопроса с редиректом в стор после ответа

часть контента с возможностью получить полную версию, скачав приложение

Есть и более сложные лендинги. Какие-то из них сразу доводят пользователя до покупки и лишь потом предлагают скачать приложение.

Например, квиз-онбординги у Simple Fasting или Blinkist:

Simple помогает похудеть с помощью интервального голодания

С Blinkist можно читать книги в кратком содержании

Проблема web2app
Проблема таких лендингов только в том, что тут оптимизация будет на евенты FB-пикселя, так как это веб. Т. е. в лучшем случае мы оптимизируем рекламу на тех, кто нажал кнопку скачать. Это скорее похоже на оптимизацию на установки. Но раньше то мы оптимизировались на евенты внутри приложения. И это очень сильно меняло всю воронку.

Настройка оптимизации на конверсии
Для того, чтобы web2app лендинг мог оптимизироваться на евенты из приложения нужно настроить Facebook Conversion API. Facebook CAPI умеет прокидывать евенты в Facebook прямо с сервера. То есть можно достать информацию откуда-то с бэка (например, CRM, Appsflyer) и пробросить конверсию обратно в facebook.

Есть официальный гайд от Фейсбука Но без  программиста будет сложно.

Когда я начал разбираться, я не нашел нигде простой инструкции. Поэтом накидал свою и собрал настройку на связке Facebook—Appsflyer-Zapier. Вы можете ей воспользоваться или по аналогии нормально настроить вместе с разработчиком.

Схема работы Facebook Conversions API для web2app

1. Собираем необходимые параметры в Appsflyer
   На web2app лендинг добавляем Appsflyer Smart Script
. Он делает достаточно тупую и простую штуку. Во все ссылки, которые есть на лендинге, прокидывает дальше в Appsflyer параметры, которые вы добавили в хвост ссылки (например, utm_campaign и utm_source отправляет в af_sub1 и af_sub2).

2. Достаем значения fbp и fbc переменных из кук Фейсбука
   Это куки Фейсбука. В fbp хранится уникальный индентификатор браузера пользователя, в fbc уникальный идентификатор клика по рекламе в Фейсбуке. Эти 2 параметра нам будет нужно сначала передать в Appsflyer, а потом обратно в Фейсбук через Conversion API.

<script type="text/javascript">

function getCookie(name) {

const value = `; ${document.cookie}`;
  
const parts = value.split(`; ${name}=`);
  
if (parts.length === 2) return parts.pop().split(';').shift();
};

</script>

3. Достаем user-agent
   Помимо fbp и fbc нам еще понадобится user-agent и ip. Их также надо будет передать через Facebook Conversions API. IP мы возьмем из Appsflyer. А user-agent сохраним из браузера через window.navigator.userAgent

4. Настраиваем генерацию и подмену всех ссылок на onelink ссылку с редиректом в аппстор

<script type="text/javascript">

window.onload = function () {

const onelinkGenerator = new window.AF.OneLinkUrlGenerator(

{
oneLinkURL: "https://YOUR.onelink.me/XXXX/",

pidKeysList: ['pid'],

campaignKeysList: ['c'],

campaignStaticValue:'none',

skipList: []

});


onelinkGenerator.setAdset("af_adset");

onelinkGenerator.setAd("af_ad");

onelinkGenerator.setCustomParameter("af_prt", "af_prt");

onelinkGenerator.setAfSub1("fbclid");

onelinkGenerator.setAfSub2("fbc",getCookie("_fbc"));

onelinkGenerator.setAfSub3("fbp",getCookie("_fbp"));

onelinkGenerator.setAfSub4("ua",window.navigator.userAgent);



const url = onelinkGenerator.generateUrl();
    

if (url) {
var anchors = document.getElementsByTagName("a");
for (var i = 0; i < anchors.length; i++) {
anchors[i].href = url;
}
}
    
};

</script>

Теперь на каждом клике по кнопке в Appsflyer, происходит редирект на вашу onelink ссылку и передаются параметры:


5. Настраиваем связку Appsflyer PUSH API и Zapier.
   Делаем так, чтобы Appsflyer отправлял все нужные нам инсталы и еваенты в Zapier

в качестве Zapier может быть любой другой обработчик, который примет запрос, обработает и отправит дальше в Facebook в нужном виде

6. Подключаем Conversions API
   В Zapier подключаем интеграцию с Facebook Conversions API и вашим бизнес-менеджером и рекламным кабинетом. Настраивается из коробки как одна из готовых интеграций.

7. Отправляем нужные евенты в Facebook
   В Zapier настраиваем обработку запросов от Appsflyer, их фильтрацию, обработку и отправку дальше в Facebook
. Нам понадобится передать значения fbp, fbc, user-agent и ip клиента.

8. Профит!
Все настроено. Теперь в Facebook в Events Manager мы видим серверные евенты и можем использовать их для оптимизации рекламы

Если продукт растет на 100% от месяца к месяцу это хорошо? А если на 30%? А если конкурент при этом растет на 200%? Как оценить, насколько стабильный и «здоровый» рост у продукта?

Есть такая штука, как Growth accounting. Она отвечает на этот вопрос.
Сам по себе рост это blackbox. Непонятно, что внутри. Не всегда положительная динамика роста означает, что у продукта все в порядке.

Например, вот был когда-то стартапчик Homejoy, выходец из YCombinator. Его рост был очень заманчивым для инвесторов:

Идеальный график-клюшка, который все так любят

Они получили $38m инвестиций, а через 20 месяцев закрылись:

Причина была в том, что ретеншн был очень плохой и когорты не приживались. Клиенты не оставались в продукте. Инвестиционных денег просто не хватило, чтобы поддерживать этот «нездоровый» рост.

Чтобы избежать таких кейсов, как с Homejoy, есть такая область как Growth accounting. Рост продукта раскладывают на элементы и изучают, из чего он состоит.

Всего 6 категорий, из которых складывается выручка компании в любой конкретный момент:

• New (новые): новая выручка от клиентов, пришедших в текущем периоде
• Churned (отвал): потерянная выручка от клиентов, которые пользовались продуктов в предыдущем периоде, но перестали пользоваться в текущем периоде
• Resurrected (возврат): восстановленная выручка от клиентов, которые когда-то отвалились и в предыдущем периоде не пользовались продуктом, а в текущем вернулись и воспользовались
• Expansion (допродажа/апсел): прирост выручки активных клиентов по сравнению с выручкой, которую они принесли в предыдущем периоде
• Contraction (потери): уменьшение выручки активных клиентов по сравнению с выручкой, которую они принесли в предыдущем периоде
• Retained (удержание): сохраненная выручка активных клиентов с предудущего периода

Например, новый клиент, который принес 10$ попадет в New и прибавит туда +10$.
Клиент, который до этого приносил 5$, а в текущем месяце не пользовался продуктом, попадет в Churned и прибавит туда +5$.
Вернувшийся вновь клиент, который пользовался продуктом год назад, а потом перестал и теперь снова сделал заказ на 15$, попадает в Resurrected и увеличит выручку на +15$.
Если клиент в прошлом месяце потратил 20$, а в текущем 30$, то 20$ посчитаем как Retained выручку, а +10$ как Expansion.
Если клиент в прошлом месяце потратил 20$, а в текущем 10$, то 10$ посчитаем как Retained и +10$ как Contraction.

Тогда выручку в любой период времени t можно описать формулой:
Revenue(t) = new(t) + resurrected(t) + retained(t) + expansion(t) (новая выручка + возврат + удержание + апселл)

При этом выручка предыдущего периода описывается формулой:
Revenue(t-1) = retained(t) + churned(t) + contraction(t) (удержание + отвал + потери)

И тогда рост (изменение выручки) будет описываться формулой:
Revenue(t) — Revenue(t-1) = new(t) + expansion(t) + resurrected (t) — churned(t) — contraction(t)

Если поделить обе части формулы на выручку предыдущего периода, то получим формулу, которая описывает рост:

Growth_rate = New_rate+Resurrected_rate+Expansion_rate-Contraction_rate-Churn_rate

Из этих формул следуют 4 понятия, которые описывают, насколько «здоровый» рост у продукта:

1. Gross retention или Revenue retention = retained/revenue(t-1)
   Показывает, как хорошо продукт способен удерживать выручку. По факту это и есть метрика силы product/market fit продукта. Чем выше, тем лучше
2. Net churn обратная метрика к Revenue retention, показывает, какой % текущей выручки продукт теряет

   Net churn = [churned(t) + contraction(t) — resurrected(t) — expansion(t)] / revenue(t-1)

   Задача каждого продукта минимизировать churn и увеличивать retention.
3. Growth_rate = New_rate — Net_churn
   
Рост легко раскладывается на 2 составляющих: скорость роста новой выручки и скорость отвала/churn текущей базы. 
Обычно, чем больше текущая база, тем выше churn и тем сложнее поддерживать рост продукта.
4. Quick ratio это соотноние между все новой выручкой за период к всей потерянной выручке.
   Quick ratio = [new(t) + resurrected(t) + expansion(t)] / [churned(t) + contraction(t)]

   Этот показатель позволяет легко оценить потенциал роста и насколько легко продукту поддерживать текущий темп роста. 
Если он равен 1, значит продукт теряет ровно столько же выручки, сколько успевает привлечь. Если остановить привлечение, выручка начнет падать.

Теперь посмотрим на примерах, как это применять.

Например, есть продукт. Вот график его выручки в динамике и темпы роста за 3 месяца, 6 месяцев и 12 месяцев:

Видно, что в 2021 году рост замедлился. Несмотря на то, что рост год-к-году около 40%, он был сделан в 1 квартале, а рост за последние 3 или 6 месяцев опустился до 0.

Эту же выручку можно разложить по категориям. Видно, что расти не получается из-за того, что прирост новой выручки нивелируется отвалом:

Эту же динамику проще визуализировать через метрики quick ratio, net churn и revenue retention:

Так можно раскладывать рост любого продукта на составляющие и изучать, из чего он состоит. Чтобы понять, насколько «здоровые» метрики роста продукта, только этих показателей недостаточно. Но они позволяют лучше понять природу роста и задаться правильными вопросами.

Кстати, выручку или revenue можно заменить на любую другую метрику, которая лучше описывает использование продукта. Например, так можно разложить MAU на New, Retained, Resurrected и Churned. Или количество поездок на такси, количество доставленных заказов или количество отправленных сообщений.

В перформанс рекламе очень важны креативы. Они полностью меняют экономику привлечения и неприбыльный канал делают прибыльным. Но тест креатива это AB-тест. Чтобы решить, работает креатив лучше других или хуже, надо собрать достаточно данных. Иначе сделаем неправильные выводы.

На практике честно собрать нужный объем данных сложно. Обычно выводы мы делаем раньше по совокупности разных факторов.

Тогда как же уменьшить вероятность ошибки?
Ответ — тестировать максимально разные креативы. Это сокращает нужный объем данных.

Чем сильнее отличаются креативы, тем меньше данных нужно

Надо сразу искать тот креатив, который максимально сильно отличается от среднего значения.
А это достигается, когда мы тестируем максимально разные по смыслу и дизайну креативы.

Поясню на примерах

Допустим тестим креативы. Хотим повлиять на CTR. И допустим средний CTR 1%. CTR я выбрал для простоты примера.

Когда мы тестим похожие креативы, скорее всего и CTR поменяется незначительно. Типа улучшим CTR на +-20%. Станет 0.8%-1.2%
Когда мы тестим разные креативы, ожидаем, что CTR изменится существенно. Допустим поменяем на +-50% и он станет 0.5%-1.5%

Вот сколько данных нужно в зависимости от того, на какой эффект рассчитываем:

Когда наша цель найти «супер»-креатив, мы сразу сокращаем нужный объем данных со 150К показов до 6К показов.
Обычно для набора 6К показов хватит пролить на креатив 5-10 стоимостей лида (при среднем CTR ~1% и CR ~10%).

Вывод

Чем меньше отличаются креативы, тем дольше и дороже тесты. Выводы не надежные, а результат не сильно отличается от среднего.
Чем разнообразнее креативы, тем быстрее и дешевле тест. Тем надежнее выводы. И ощутимее финальный результат.

Тестируйте разные креативы

Есть продукт.
У него основной рекламный канал — Фейсбук. Кроме него есть только контекст по бренду. Лиды нужны по 500 рублей. Из Фейсбука получается доставать по 1500 рублей. Мы получаем лиды в 3 раза дороже, чем нужно. Надо стопать. Отключаем рекламу и видим, как падают общие продажи.

В моей практике это распространённый кейс. Экономика по Фейсбуку очень часто не сходится напрямую, но его продолжают покупать, так как видят эффект на общих продажах.

Почему так происходит?

Неточная аттрибуция. Мы неправильно определяем рекламный канал, из которого пришел клиент. Причин может быть много. Иногда что-то неправильно настроили технически. Но чаще всего это неверная модель аттрибуции и тупо невозможность правильно аттрибуцировать на 100%.

Примеры:
— Вася увидел рекламу в Инстаграм, перешел на сайт и захотел купить. Но потом пошел искать промокод и в итоге купил по ссылке с сайта промокодника
— Вася увидел рекламу в Инстаграм, перешел в профиль страницы, дальше написал в директ и оформил заказ в мессенджере
— Вася увидел рекламу в Инстаграм, перешел на сайт в дефолтном фейсбук браузере изучить товар. Потом уже зашел с обычного браузера и сделал заказ
— Вася увидел рекламу в Инстаграм. Вечером рассказал Маше. Маша зашла на сайт напрямую и купила товар
— Вася увидел рекламу в Инстаграм с телефона в метро. Приехал на работу и с ноутбука зашел на сайт и купил товар.
Во всех этих случаях вы скорее всего потеряете информацию о том, что клиента привела реклама в Инстаграм.

Проблему аттрибуции обычно быстро не решить. Да и на 100% никакая модель аттрибуции не покроет все сценарии. В общем это сложная большая тема. А трафик закупать надо уже сейчас.

Как в этом случае быть?

Надо провести эксперименты на инкрементальность рекламного канала.
Инкрементальность показывает, сколько дополнительных продаж мы получаем в результате рекламы.
Если без рекламы у нас X продаж. С рекламой у нас Y продаж. То инкрементальность канала равна Y-X. Столько продаж мы получаем дополнительно в результате рекламы.

Для того, чтобы оценить инкрементальность, нужно смоделировать эксперименты, которые позволят измерить X и Y.
Дизайн эксперимента зависит от продукта, каналов, бюджетов и ресурсов. Но почти всегда можно найти вариант, как хотя бы примерно оценить канал.

Например:
— Разбить рекламу по географии. В одном городе запустить рекламу, в другом нет. Дальше сравнить, как изменятся продажи в каждом городе.
— «Шахматка» по времени. В какие-то периоды включать рекламу, в другие отключать. Потом сравнить, как менялись продажи в периоды, когда работала реклама.
— Запустить «кампанию-пушку». На коротком отрезке времени запустить рекламную кампанию с высоким бюджетом, достаточным чтобы существенно повлиять на общую динамику продаж. Потом сравнить продажи в момент рекламы со средним периодом
— Разбить аудиторию на 2 куска A и B и провести полноценный AB-тест. Сегменту A показать рекламу. Сегменту B не показывать или показать рекламу-пустышку. Дальше сравнить продажи между A и B.
— Воспользоваться Brand-lift измерениями в рекламных системах. Чаще всего они помогают сделать такой AB-тест, как выше.
— Воспользоваться альтернативной системой аттрибуции. Например, доверять пикселю Facebook, когда вы закупаете рекламу Facebook
— Воспользоваться альтернативными моделями аттрибуции, пост-вью конверсиями, ассоциированными конверсиями (хотя чаще всего это будет плохая идея)
— Проводить опрос части пользователей и узнавать, откуда они пришли

В идеале объединить ряд механик и перепроверить результат разными экспериментами.

Когда надо проводить такие эксперименты

Лучше всегда думать про инкрементальность. Иногда это более важно, иногда менее. Но сам вопрос про инкрементальность позволяет осознанно подойти к маркетинг-миксу, расчету CAC и эффективности рекламы.

Примеры вопросов, когда важно вспомнить про инкрементальность:
— сколько должен стоить пользователь с рекламы в Инстаграм?
— по какой цене покупать контекст на бренд? покупать ли контекст на бренд?
— сколько денег тратить на рекламу в сервисах-купонниках? Давать ли промокоды?
— сколько денег тратить на ретаргетинг? отличается ли цена вернувшегося пользователя в зависимости от того, как давно он не пользовался сервисом?
— использовать ли view-аттрибуцию и какое окно?

Если это было интересно, прочитайте кейс про измерение инкрементальности, в котором реальный CAC оказался в 3 раза ниже, чем думали.

Допустим продукт нашёл рекламные каналы, в которых сходится экономика. Привлекать клиентов удается дешевле, чем доход с этих клиентов. Как много денег теперь вливать в рекламу?

Емкость рекламных каналов ограничена. Сначала мы покупаем самую лояльную горячую аудиторию. Лиды дешевые. Но начинаем тратить больше и покупаем менее заинтересованных пользователей. Лиды дорожают. Поэтому эффективность рекламы на каждый потраченный рубль уменьшается с объемом расходов.

Разберёмся, как найти оптимальный баланс. Нам надо найти уровень трат, при котором нас устраивают объемы и ROI/маржинальность.
Для этого нужно провести эксперименты, которые покажут, как зависит CAC (стоимость привлечения клиента) от расходов на рекламу в канале. Чаще всего эксперименты проводить не придется, так как уже есть исторические данные.

Зависимость CAC от расходов нагляднее всего изучать на графике:

Такой график обычно ведет себя линейно или как экспонента на больших расходах.

Исходя из желаемого ROI/маржинальности определяете допустимый CAC, который вы себе можете позволить. Пока CAC ниже допустимого, продолжаем покупать. Когда CAC станет выше допустимого, крутить рекламу не выгодно.

Чтобы построить такой график, нужны данные по расходам и CAC в разные периоды.
Надо очистить их от аномалий: сезонности, акций, распродаж или нехватки товара на складе. Чем больше данных, тем меньше аномалий и шума.
Данные должны быть однородные. Один и тот же (или очень похожие) канал, сегмент аудитории, оффер, лендинг, креатив и т. д.
А чем разнообразнее данные по уровню расхода, тем точнее будет график. Если мы всегда тратили в одном темпе, зависимость будет сложно оценить. В этом случае надо провести новые эксперименты, а не ориентироваться на исторические данные.

А теперь пример на реальных данных, как это работает.

Какой-то B2C продукт. Реклама в Facebook. Данные за полгода: расходы за неделю в канале и CAC. Выгружаем в эксель данные и строим точечную диаграмму (scatter-plot):

Лучше всего эту зависимость описывает уравнение:

CAC = 1.92*[Недельные расходы в тыс руб]+4858

По факту это означает, что при увеличении недельного бюджета на 1000К руб, CAC будет расти почти на +2000 руб.
Если допустимый CAC 7000р, то больше 1 миллиона руб в неделю тратить в этом канале не сможем. Дальше будет невыгодно. 
Но это верно при текущем оффере, креативе, таргетингах, конкуренции и т. д.
 Поэтому экспериментируя с оффером, креативным подходом, таргетингом, оптимизацией, можно изменить угол наклона этой прямой, снизить CAC и увеличить рекламный расход и объемы.

В итоге наша задача сводится к такой последовательности:

1. Ищем лучшей креативный подход (уменьшаем угол наклона прямой, снижаем CAC, повышаем эффективность)
2. Масштабируем бюджет (выкручиваем текущий креативный подход на максимум и упираемся в емкость канала)
3. Повторяем пункт 1

Что-то типа подбил личные итоги года в работе. Но вместо них решил поделиться своими выводами и результатами после полугодового эксперимента и работы фриланс-консультантом по маркетингу.

• Почему ушел из агентства?
• Чем занимался полгода?
• Что в итоге понял в роли консультанта?
• И какие планы на 2021?

Вдруг вы раздумываете, а не уйти ли вам из найма, не пойти ли поконсалтить или не пойти ли в агентство. Тогда мой опыт будет полезен.

Почему ушел из агентства

В мае 2020 я в очередной раз устал от агентства и задумался о перспективах. После 6 лет работы в Mobio уже не видел дальнейшего роста.

Так начиналось письмо, которое я написал сам себе в мае 2020. Это помогло двинуться дальше и принять финальное решение.

Хотелось дальше развиваться в маркетинге и в продуктах. Но все, что можно делать изнутри агентства, я уже поделал несколько раз: собрал несколько медиабаинг команд, пересобирал структуру, роли, процессы, KPI и схемы мотиваций, попробовал тучу рекламных каналов, продуктовых вертикалей, креативных подходов.

Что было круто в агентстве:

• Кругозор, экспертиза и насмотренность. Куча каналов, клиентов, механик. Видишь, что работает у одних, применяешь это к другим. Что только не попробовали за 6 лет.
• Скорость и темп. Никакой волокиты. Придумал — затестил.
• Фокус на перформанс и деньги. Все считаешь и не тратишь время на ерунду.
• Креатив и хаки. Просто так перформанс не случится. Поэтому постоянно приходится придумывать новое.

Но у этого есть предел и насыщение. Через 6 лет насмотренность уже не увеличивается, все каналы перепробованы, а креатив повторяется. Дальше расти в маркетинге не получается, хотя пустых зон еще полно.

Чего в агентстве не хватало:

• Погружения в продукт и операционку продукта. Роль подрядчика предполагает ответственность за очень узкий маркетинговый кусок. Впустить агентство внутрь продукта очень сложно и непонятно зачем.
• Инновационных маркетинговых механик. От подрядчика ожидают экспертизу в понятных маркетинговых инструментах и каналах. Любую инновацию надо долго упаковывать, искать под нее клиентов и убеждать. На стороне продукта тестить инновации сильно проще.

В какой-то момент последнее перевесило. Я расписал возможные карьерные сценарии, которые для себя видел. В итоге с июля я уже не работал в агентстве и начал консалтить компании и помогать им строить перформанс-маркетинг.

Консалтинг. Что делал полгода?

Для меня это был абсолютно новый опыт. Почему я его выбрал:

• После агентства мне хотелось «пощупать» разные продукты и бизнесы, посмотреть на маркетинг со стороны продукта.
• Я переживал идти в найм сразу в какой-то конкретный продукт.
• Казалось, что консалтинг это свобода (в моем случае точно нет) и деньги (тоже нет).

На старте я не понимал многое: как упаковать свою экспертизу, где и каких брать клиентов, сколько я стою, в каком формате и в какой роли консалтить. Это понимание пришло через несколько реальных проектов.

Расскажу, что получилось. Последние полгода я помогаю диджитал-компаниям строить перформанс-маркетинг инхауз, ускоряю и удешевляю этот процесс. Кому-то помогаю собрать команду и выстроить процесс, кому-то завести новые каналы и протестить гипотезы, а кому-то сделать аудит и пересобрать маркетинг стратегию.

Получилось, что я нихрена не консультант в классическом понимании. Скорее я part-time CMO/Growth lead или играющий тренер. Консультант не проверяет стату в ФБ кабинете в полночь и не пишет фаундеру проекта, как надо поменять аттрибуцию, а я проверяю и пишу ☹️

За полгода я помог 9 проектам. С 6 из них я работал или работаю больше 3 месяцев. С 3 из них я работаю все 6 месяцев со старта. Если как-то можно посчитать ретеншн или удержание в консалтинге, то я им доволен.

По формату — я делаю еженедельные спринты с командой проекта, часть из тасков выполняю сам на аутсорсе, а остальное команда. Идеальная команда — та, в которой есть сильный лид, которому удобнее «об меня думать». В этом случае я тупо шарю с ним свою экспертизу и ускоряю его темп. Также у идеальной команды уже есть ресурсы. Сложнее работать, когда нет ни лида, ни ресурсов. Тогда спринт превращается в задачи, которые могу сделать только я сам) Но это по деньгам не выгодно клиенту, а по интересу не выгодно мне.

По деньгам — так и не придумал за полгода лучшего варианта, чем тупо биллить свои часы, включая созвоны и удаленную работу. К концу года пришел к идее упаковать стандартные сценарии в фиксированные ежемесячные тарифы, но пока так и не попробовал.

Какие выводы и наблюдения сделал за полгода

Главный вывод. Консалтинг как постоянная деятельность — все-таки не мое. Дальше объясню:

1. Выгорание
   В том формате, в котором я работаю, слишком сильно привязываюсь к метрикам каждого проекта. В итоге голова болит паралелльно о нескольких проектах сразу. В таком темпе выгораю очень быстро.
2. Свобода (ее нет)
   Казалось, что консалтинг это про фриланс и свободу. За эти полгода я работал больше часов, чем за любые другие полгода. Может быть можно было работать в другом формате, по другому прайсу и с другим количеством клиентом. Но факт есть факт
3. Расфокус
   Казалось бы очевидная штука. Но я смог померить расфокус в часах и офигел. Я биллю все часы, потраченные на проектах. В месяце около 160 рабочих часов. При этом ощущение, что я перерабатываю и особо не прокрастинирую. Еще ни разу я не забилил за месяц больше 80 часов. Куда деваются остальные 80, так и не понял. Но подозреваю, что 40 часов это личные проекты, дела и прокрастинация, а еще 40 это плата за расфокус.
4. Деньги (их не стало меньше, но и не стало больше)
   В целом то норм. И в принципе понятно даже, как дальше сделать X1.5—2 к текущему доходу, увеличив прайс и введя фикс-тарифы. Но это не помогает выгоранию, расфокусу и не добавляет свободы. А еще напрягает, что в отпуске и выходные доход нулевой, так как нет часов, за которые можно биллить.

А что круто:

1. Ощущение востребованности и пользы. Круто видеть, что моя экспертиза кому-то помогает. Хотя и эффект самозванца никто не отменял.
2. Увидел работу продуктов изнутри. Причем сразу нескольких. Как будто поработал одновременно в нескольких компаниях. Понял, что мое, а что нет.
3. Понял, что действительно хочу на сторону продукта в маркетинг. В этом плане получилось неплохо эту гипотезу проверить

Какие планы

Убедился, что да, хочу в маркетинг на сторону продукта. Но при этом не хочется тратить свой ресурс сразу на несколько параллельных проектов, а эффективнее тратить на один хороший проект, у которого есть и ресурсы, и бюджеты, и амбиции, чтобы много экспериментировать в маркетинге. В таком случае развитие будет максимально мощным.

С одним из таких проектов во время консалтинга у нас случилась взаимная химия и поэтому с 2021 я присоединюсь к их команде. Stay tuned. Напишу позже поподробнее.

Консалтинг в моей жизни тоже останется, но на минималках, фоново и для души. Также продолжу писать в блог и делать активности с Epic Growth. Это закрывает мои потребности в нетворкинге и в изучении других продуктов.

Наткнулся на интересные графики в блоге у Бена Эванса. Он показал, как карантин поменял поведение и привычки людей.

В целом все давно понимают, что постепенно торговля уходит в онлайн. Доля онлайн-продаж ростет каждый год, потихоньку вытесняя традиционную оффлайн торговлю. Но в 2020 году эта доля поменялась слишком резко. Онлайн резко скакнул на 5 лет вперёд. Смотрите сами.

Доля онлайна в карантин выросла и в US, и в UK. Но важно понимать, что в этот момент оффлайн был закрыт. И долю считать не совсем корректно, так как рынок стал меньше

Интереснее посмотреть не на доли, а на абсолютные цифры. По UK есть помесячная статистика, на которой еще лучше виден период полного локдауна:

Тут видно, что онлайн вырос ровно тогда, когда ввели локдаун и упал оффлайн. Но после снятия ограничений, онлайн не откатился обратно. Поведение людей поменялось.

Похожая динамика видна и на рынке штатов. Онлайн вырос и остался на таком же высоком уровне:

Этот рост онлайна нагляднее всего виден в абсолютных цифрах:

На 35% подскочили квартальные продажи в онлайне в Q1 и Q2 2020 года. Без локдауна потребовалось бы несколько лет, чтобы придти к этим значениям.

Но екоммерс большой. Есть отрасли, которые быстрее перестраиваются в онлайн. А есть отрасли со сложной логистикой, хранением товаров и т. д. Если исключить из графиков продажу продовольственных товаров, то доля онлайна подросла еще сильнее.

40% выручки приходится на екоммерс, если не учитывать продукты питания

И такой же анализ для US:

Доля non-grocery скакнула до 60% во время локдауна и теперь держится на уровне 40%. До этого было 30%ю Офигеть, как быстро.

На секунду может показаться, что в продуктах питания ничего не поменялось. Но нет, там тоже онлайн резко вырос. Просто изначальная база и оффлайн слишком большие. Поэтому доля так быстро не выросла (пока).

На самом деле рост в продуктах питания в 2 раза

Интересно было бы посмотреть на такую аналитику в России. Кажется, что тут как бы не резче произошли перемены. Особенно в Москве, где доставки и онлайн очень развиты.

Максим Ильяхов у себя в Телеграме и Евгений Лебедев у себя в Фейсбуке поделились, как круто у них работает контент-маркетинг. Затраты на бренд-медиа «Код» в 5 раз меньше, чем доход с тех, кто купил курсы Яндекс.Практикум. Это прям класс.

Давно наблюдаю за ними. Контент там очень залипательный. Главредит Ильяхов. Что вы хотели.
Но интереснее всего мне не сам контент, а его дистрибуция. Одно дело написать контент, другое дело привести туда людей.

И что скажу. Я не знаю, какая доля платных каналов в дистрибуции.
Из платных методов они закупают траф в фейсбуке/инстаграме. Интересно, что часто закупают траф не сразу в медиа, а в сообщества и телеграм канал. А креативы там просто жара 🔥

P.S. Евгений пишет, что сейчас основной канал это органика:

Посмотрел их рекламу в соц сетях по спайсервисам. Вот вам примеры креативчиков. Это хороший референс, как стоит продвигать бренд-медиа через платный траф:

С бабушкой прям хорошо. И картинка. И подводка. И кликбейт в подводке. И при этом это не какой-то желтушный тизер, за который стыдно.