logo
21 Jan 2019

Ярослав Степаненко, MacPaw: как Growth Marketing приносит Setapp $3 млн в год

Євгенія Козловська

Креативний редактор у спецпроєктах

Ярослав Степаненко, маркетинговый менеджер компании MacPaw и соорганизатор конференции Growth Marketing Stage, рассказал о том, что такое Growth Marketing, зачем он бизнесу, как создать успешную growth-команду и как этот инструмент обеспечил продукту Setapp $3 млн выручки в год.

Ярослав СтепаненкоЯрослав Степаненко

Редакция MC Today законспектировала выступление Ярослава, которое состоялось в Projector.


Что такое Growth Marketing и почему не Growth Hacking

Часто это направление маркетинга называют также Growth Hacking. Но мне это название не слишком нравится. Основная цель такого маркетинга — рост бизнеса, а hacking ассоциируются с задачей что-то сломать, а не обеспечить рост.

Онлайн-курс "Створення текстів" від Skvot.
Великий практичний курс для розвитку скілів письма та створення історій, які хочеться перечитувати Результат курсу — портфоліо з 9 робіт та готовність братися за тексти будь-яких форматів.
Детальніше про курс

Growth Marketing более точно характеризует это направление: оно нацелено на то, чтобы применить как можно больше масштабируемых тактик и максимальное количество тестов и экспериментов. Ключевое слово — «тест».

Внимание на все участки воронки продаж

Классический маркетинг больше концентрируется на узнавании продукта и привлечении пользователя. А growth — это больше о кросс-командном и кросс-канальном взаимодействии, где каждому участку воронки продаж уделяется внимание.

Ключевая разница между обычным маркетологом и  growth-маркетологом в том, насколько широк их фокус, а следовательно, уровень ответственности и KPI, по которым измеряется успешность их работы.

Growth-маркетолог смотрит на всю воронку и анализирует каждый шаг пользователя. Даже после покупки. В идеале — в паре с аналитиком. Он находит узкие места в воронке и пытается увеличить конверсию.

То есть основная задача  growth-маркетолога — разбираться во всех этапах воронки и понимать, где можно улучшить результаты. И хорошего growth-маркетолога здесь отличает способность оперировать гипотезами, а не генерить «класcные идеи».

Важно довести пользователя до aha-момента

Аha-момент — это когда пользователь осознаёт ценность продукта и принимает решение использовать его. Хороший growth-маркетолог думает, как этого достичь, и подводит пользователя к этому моменту.

Например, если в первые три дня пробного доступа к Setapp вы использовали больше трех приложений — значит у вас был aha-момент. И полезность продукта для вас уже понятна.

Мы стараемся увидеть, как можно изменить продукт так, чтобы удержать как можно больше людей. Такой подход используют многие компании, например Facebook. Там анализируют, что может не нравиться пользователям, которые уходят и не возвращаются.

Выдвигается гипотеза и запускается решение, которое должно повышать удержание. Сначала ее пробуют использовать в небольшом сегменте. А если тест успешен — решение масштабируется на более широкую аудиторию.

Как собрать суперкоманду

Конечно же, в идеале, это не только маркетологи. Потому что личной экспертизы даже нескольких маркетологов не хватит для полноценной growth-команды.

Чтобы качественно анализировать все этапы воронки и проводить качественные тесты, нужно присутствие нескольких специалистов из разных сфер. Помимо маркетолога это продуктовый специалист, дата-аналитик, инженер и дизайнер.

Кого не должно быть в этой команде? Любителей прекрасного и перфекционистов, которые любят доводить код до совершенства. Когда появляется гипотеза, важно быстро проверить, будет ли она работать.

Например, у нас есть идея сделать магазин, где будут продаваться подарочные карты (Gift Card Store). Их сейчас очень много покупают. И мы предполагаем, что сможем продавать карточки и на наш продукт, Setapp.

Поэтому сейчас на коленке сделаем магазин и посмотрим, будет ли он пользоваться популярностью. Если мы угадали — тогда уже будем доводить сайт до совершенства.

Работа growth-команды должна быть основана не на классных идеях, а на гипотезах. Чем их больше, тем лучше. Тогда их можно приоритизировать, оценивать, какой может быть выхлоп, и проверять на практике.

Как работать с гипотезами

Все просто, никакой космической науки и суперинструментов. У нас, например, есть google-документ, где каждый может добавить гипотезу. Добавлять можно как в тематические вкладки («активация пользователя», например), так и в общую. Мы пересматриваем документ с определенной частотой и выбираем наиболее интересные.

Как приоритизируем гипотезы? По тому, какой прогнозируется выхлоп и сколько ресурсов необходимо потратить на тест (Impact/Effort). Если сложно прогнозировать возможные улучшения в цифрах, мы используем размеры одежды — пишем s, m, xl… Но если вы решите использовать эту идею, важно договориться, какой размер самый большой. Иначе кто-то, кто очень верит в свою идею, может написать «5xl».

Онлайн-курс "Digital Marketing" від Laba.
Розширте пул навичок у роботі з аудиторією.Навчіться запускати рекламні кампанії без зайвих витрат бюджету з сучасними інструментами діджитал-маркетингу, включаючи AI.
Детальніше про курс

Как создавать гипотезы

Мы используем такой фреймворк:

  • Потому что мы видели (данные/обратная связь).
  • Мы ожидаем, что изменение вызовет (воздействие).
  • Мы будем измерять это, используя (метрика данных).

Например, мы знаем, что у нас много трафика идет с мобильных устройств, но конвертить его в пользователя мы не можем. Потому что Setapp — это десктопный продукт.

И работая над гипотезой, как можно мобильного пользователя вернуть в десктоп, мы формулируем следующее:

  • Мы видели, что 20 % трафика приходит с мобильного телефона.
  • Мы ожидаем, что, допустив загрузку Setapp в облако с мобильного, пользователи смогут попробовать Setapp, когда будут возле компьютера.
  • Мы будем измерять это при помощи трафика для регистрации.
  • Онлайн-курс "React Native Developer" від robot_dreams.
    Опануйте кросплатформну розробку на React Native та навчіться створювати повноцінні застосунки для iOS та Android.
    Програма курсу і реєстрація

Важно не забывать, что гипотез должно быть много, потому что большая часть из них провалится. Но те, которые «выстрелят», могут принести компании отличный результат.

Онлайн-курс "Data Science with Python" від robot_dreams.
Навчіться користуватися бібліотеками Python для розв’язання задач дата-саєнтистики, обробки масивів даних та побудови ML-моделей.
Програма курсу і реєстрація

Новости

Вдохновляющие компании-работодатели

«БИОСФЕРА»

Ваша жалоба отправлена модератору

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: