Principi growth hackinga

Objavljeno v ponedeljek, 24. julij 2017 v kategoriji Growth. Članek za 4 min branja • Piše:

Urša Perko

Peter Mesarec, SEO strokovnjak, stari znanec InOrbita, je letos pokril vročo temo, ki so jo start-upi katapultirali na govorniške odre (marketinških) konferenc.  V uvodu je razkril svoj zelo zanimiv vir informacij. Na kavo hodi z Gandalfom. Tolkienovim Gandalfom. Tik preden je prišel na oder, je od njega prejel pismo s slabo novico. Konec je blizu. »Zadržujemo jih na vratih, a ne bomo več dolgo zdržali. Zemlja se trese. Prihajajo.«

Peter ve, kdo prihaja. To so podjetja, ki nam bodo odvzela profit, marže, tržne deleže. Prihajajo v različnih oblikah.

Start-upi, ki razvijajo konkurenčne produkte in storitve, jih znajo učinkovito testirati na trgu in nam prevzeti kupce. Tu so tudi »vitka« podjetja, ki so sposobna hitro spoznati, kaj deluje in kaj ne, in se prilagoditi vsakič znova, ker je sprememba njihova stalnica. Potem so tu še podjetja iz tujine. In ne glede na to, kaj proizvajamo, vedno obstaja nekdo, ki to proizvaja na Kitajskem s precej manjšimi stroški in je to pripravljen poslati kamorkoli po svetu, brezplačno.

Za vsak P&G-jev produkt obstaja najmanj en start-up, ki na nov način razmišlja o trgu in inovativno razvija produkte. Eden takih je Dollar Shave Club. To je start-up, ki se je lotil zahtevnega trga moških britvic. Za 3 dolarje na mesec vam redno dostavljajo potrebno mesečno zalogo. Unilever je lani podjetje kupil za milijardo dolarjev, kljub njegovi precej manjši vrednosti, da se znebi nevarnega konkurenta ter nauči razumevanja in iskrenega nagovarjanja ciljne publike.

Ni dvoma, novi igralci lahko pridejo prav v vsako branžo in močno pretresejo tržne deleže. Pa so podjetja na to pripravljena? Praviloma se odzivajo s klasičnimi marketinškimi optimizacijskimi pristopi, ki lahko zagotavljajo le minimalno rast (v najboljšem) ali minimalen padec (v najslabšem primeru), ne zadostujejo pa za tekmo z novimi akterji. Za res veliko rast so potrebni drugačni principi in načela, o katerih je Peter spregovoril v nadaljevanju.

Principi growth hackinga

 

1 – Ne dotikaj se ničesar, kar ne moreš izmeriti.

Preden se lotimo praks growth hackinga, moramo vedeti, kje smo, da lahko kasneje izmerimo, kam smo prišli. Vendar se na začetku zadev ne da popolnoma izmeriti. Običajno začnemo ročno – podatke vnašamo v tabele oz. Excel. Ko ocenimo, da so metrike, ki jih merimo, relevantne, in bodo prinesle rezultate, investiramo v lasten razvoj avtomatizacije merjenja ali v nakupe orodij in prehajamo v popolno avtomatizacijo merjenja, zbiranja in analiziranja.

Peter je opisal izkušnje z Red Orbita. Leta 2016 smo želeli optimizirati sledenje profitabilnosti projektov. Sprva smo iz orodja za delegiranje in spremljanje nalog, v katerega vpisujemo porabljene ure na projektih, izvažali podatke ročno in jih vpisovali v tabele. Trenutno pa za to skrbi chatbot, ki na Slacku (orodje v oblaku za timsko delo) nekajkrat dnevno v najprimernejših terminih vsakemu prijazno javi njegov status (ne)vpisanih ur in ga tako spomni na to, da jih še ni vpisal.

Odličen personaliziran, avtomatiziran sistem, ki deluje! Dvignili smo odstotek vpisanih ur in omogočili bolj natančne analize profitabilnosti projektov.

2 – Uporabljaj prakse growth hackinga redno.  

Peter je delil še eno izkušnjo z Red Orbita: kako uporabljati prakse growth hackinga za naročnike na tedenski ravni. T. i. Growth Hacking Week sistem nam zagotavlja, da redno izvajamo eksperimente pri naročnikih oz. njihovih kampanjah in spletnih straneh ter vsak dan v tednu nekaj naredimo.

Growth Hacking Week ima 5 dni in 5 faz:

1. RAZISKAVA: V fazi raziskave vsak član projektne ekipe ločeno razmišlja o problemu oz. izzivu, ki ga želimo rešiti na projektu. Izziv je lahko npr. povečanje št. leadov, povečanje transakcij na strani ipd. Analiziramo kampanje, kopljemo po podatkih v Google Analyticsu, raziskujemo najboljše prakse.

2. POSTAVLJANJE HIPOTEZ: Sledi postavljanje hipotez oz. rešitev, ki jih želimo testirati. Za vsako hipotezo določimo, kako velik potencial ima, kakšen je lahko vpliv na rezultate in kako enostavno jo je testirati (PIE model). Opredelimo tudi ključne metrike, ki jih bomo spremljali, in časovni okvir testa. Vsak član projektne ekipe se opredeli, ali misli, da bo test uspešen ali ne, in vsak glas zapišemo. Namen tega je, da preverjamo in izboljšamo svoje sposobnosti napovedovanja izidov.

3. USKLAJEVANJE: Z naročniki in vsemi akterji interno uskladimo spremembe, ki jih predlagamo.

4. IMPLEMENTACIJA: Sledi implementacija testa oz. testiranje hipotez. To so lahko spremembe na ravni nastavitev kampanj, postavitev novih kampanj, spremembe na spletni strani ipd.

5. REZULTATI: Po izteku testa naredimo analizo rezultatov in opravimo pregled skupaj s celo ekipo.

3 – Uporabljaj prakse growth hackinga pogosto.

Na Red Orbitu smo januarja in februarja 2017 opravili 88 različnih testov in (le) 31% jih je bilo uspešnih. Kar pa je dober rezultat, saj je za growth hacking značilno, da je le majhen delež testov uspešnih. Če želite imeli veliko uspešnih testov, morate izvesti zelo veliko testov.

4 – Prenos znanja in implementacija sprememb

Še eno zelo pomembno načelo growth hackinga je prenos znanja in implementacija sprememb v delovne tokove.

Na Red Orbitu imamo na Slacku implementirano funkcionalnost, ki te ob 16h in zaključku delovnega dne spomni, da je treba s sodelavci deliti lekcije, ki si se jih naučil skozi dan. Ob 16h, ko večinoma zaključujemo z delovnim dnem, je primeren trenutek za refleksijo. Ta pasivni sprožilec, ki pa nekatere zmoti sredi dela, smo nadgradili z aktivnim sprožilcem, ki poskuša zaposlenega zadeti v tistem trenutku, ko zaključi svoje delo, zato se sproži, ko ima vpisane vse delovne ure tistega dne. Uporabnika odpelje na enostaven obrazec:

Ko zaposleni vnese svoj zapis, se znanje deli takoj s celo ekipo, hkrati pa se zapiše v bazo znanja, ki jo redno na tedenski ravni pregledujemo in poskušamo prenesti v naše delovne tokove.

Osnovni koncepti growth hackinga, ki jih uporabljamo tako za rast Red Orbita kot za rast naših naročnikov, poskrbijo za to, da na podlagi podatkov sprejemamo odločitve, jih implementiramo in se vedno znova učimo na rezultatih, naučeno pa znova in znova uporabljamo.

Še vedno tukaj?
Vprašanje? Zapišite ga v komentar spodaj, pa ga skupaj predebatiramo.

Dodaj odgovor