Алёна Самитова — «Лаборатория тестирования рекламных источников в Контуре, или Как крупнейший IT-разработчик находит для себя лучшие источники и связки»

Данная статья — предположение о том, что может быть сказано спикером на Суровом Питерском Форуме. Мы реконструируем рабочую рамку «лаборатории тестирования рекламных источников» в крупной B2B‑IT компании на примере Контура и обсуждаем практику проверок гипотез, измерений и принятия решений. В фокусе — связки «источник × креатив × оффер × сегмент × продукт», дизайн экспериментов и организация процессов.

Подход полезен компаниям с длинным циклом сделки, сложной воронкой и несколькими продуктами. В конце мы выделим, что из этой модели могут применить владельцы онлайн‑школ, чтобы ускорить поиск эффективных каналов и снизить стоимость ошибки.

Задача и контекст: что такое «лаборатория тестирования» в маркетинге Контура

Лаборатория тестирования — это постоянный процесс генерации и проверки маркетинговых гипотез в стандартной единице эксперимента. Цель — системно находить и масштабировать связки, а не разово «стрелять» кампаниями. В роли лаборатории выступает кросс‑функциональная команда с ритмом запусков и общей системой измерений.

СКБ Контур — крупный B2B‑разработчик. Для такого портфеля продуктов нужна строгая атрибуция и единые правила данных. Спикер Алёна Самитова будет обсуждать практики, применимые для сложных воронок. Важно понимать, что это аналитическая модель, а не экспликация закрытых KPI.

Контур как B2B‑разработчик: воронка, цикл сделки и требования к экспертизе

B2B‑воронка включает этапы от верхних контактов до квалифицированных лидов и сделок. Длинный цикл продажи накладывает требования к измерениям и терпению в тестах. Нельзя судить по одному клику или неделе показов.

Для согласованности метрик нужна общая терминология. Сквозная аналитика — метод сопоставления затрат и доходов по каналам и связкам. Атрибуция — правило, по которому ценность сделки делят между касаниями. Без этих основ тесты не сопоставимы и приводят к ложным решениям.

Почему без лабораторного подхода растут риски: цена ошибки и инерция каналов

Каналы с высокой инерцией долго тянут бюджет после ухудшения качества трафика. Ошибка в оценке эффекта масштабируется и бьёт по ROMI. В B2B цена лида и цикла верификации выше, а значит критичны дисциплина эксперимента и контроль данных.

Нелабораторный режим рождает «оптимизацию по ощущениям». Это ведёт к завышенной оценке канала, недофинансированию перспективных гипотез и потере темпа. Лаборатория снижает эти риски за счёт стандарта единицы теста и единой витрины метрик.

Что тестируем: действующие источники и новые каналы

Есть два направления работы. Первое — оптимизация зрелых каналов: поиск локальных точек роста без смены ядра. Второе — пилоты новых источников, где критичны контроль рисков и ранние сигналы качества.

В обоих направлениях используется одна единица теста. Связка описывает источник трафика, креативную гипотезу, оффер, сегмент аудитории и продукт. Это делает сравнение корректным и позволяет копить знания.

Стабильные каналы и зоны для оптимизации: поисковая реклама, контекст, медийка, партнёрки, ивенты

Стабильные каналы дают предсказуемость. Оптимизация идёт через чистую семантику, релевантные офферы и улучшение целевых страниц. Тесты локальны: изменение заголовка, формата креатива, уточнение сегмента. Каждая поправка проходит через карточку гипотезы и критерии успеха.

Ивенты и партнёрские программы требуют отдельной схемы атрибуции. Важно фиксировать UTM‑метки и источники регистрации, а также пост‑ивентные касания. Здесь помогают «мостики» из контентных активностей в перформанс‑кампании и согласованные модели ценности касаний.

Новые источники: критериидопуска к пилоту и ранние сигналы эффективности

Пилот получают источники, которые соответствуют целевому профилю клиента и позволяют собирать корректные UTM‑данные. Важен технический доступ к площадке и прозрачные правила закупки. Ещё на старте фиксируется MDE и лимит потерь, чтобы быстро остановить неэффективную связку.

Ранние сигналы — CPL (стоимость лида) и SQL‑Rate (доля лидов, перешедших в квалифицированные), а также валидация контактов. Если лиды не проходят проверку или не доходят до встречи, это стоп‑фактор, даже при низком CPL. Сигналы должны подтверждаться на другой неделе и другом оффере.

Приоритизация гипотез: RICE/ICE/PIE под B2B‑реалии

Для приоритизации используют простые и прозрачные рамки. RICE и ICE оценивают охват или влияние, уверенность и усилия. PIE фокусируется на потенциале, важности и лёгкости запуска. В B2B вес уверенности повышают, а потенциал оценивают через доступный рынок и воронку продаж.

Списки гипотез ведут централизованно. Гипотезы объединяют в когорты под один продукт или сегмент, чтобы избежать распыления. Правило: в спринте не более 1–2 крупных и 3–4 малых тестов. Это сохраняет скорость обратной связи и качество разбора.

Методология: как ставятся и оцениваются тесты

Методология фиксирует стандарты от постановки до решения. В карточке гипотезы есть формулировка, ожидаемый эффект, MDE, критерии остановки, план замеров и ответственные. Все связки приводят к единой архитектуре UTM и общим отчётам.

Для сопоставимости важно вести лог изменений и архив креативов. Это исключает повтор запуска слабых идей и удешевляет масштабирование удачных. Витрина метрик доступна всем членам команды и стейкхолдерам.

Единица теста: связка «источник × креатив × оффер × сегмент × продукт»

Единица теста задаёт минимальный «кирпичик», в котором можно принять решение. Источник определяет площадку или формат закупки. Креатив — визуал и сообщение. Оффер — предложение и механика конверсии. Сегмент — критерии таргетинга. Продукт — конкретный сервис или модуль.

Стандартизованная связка позволяет сравнивать «яблоки с яблоками». Она упрощает атрибуцию, так как касания по UTM‑меткам собираются консистентно. Команда видит, что именно сработало, и переносит принципы в другие продукты.

Дизайн эксперимента: минимально детектируемый эффект (MDE), длительность, сезонность

MDE — минимально детектируемый эффект, который тест должен показать, чтобы считать гипотезу практической. Его задают из экономики: каков порог улучшения CPL или SQL‑Rate, при котором связка окупится. MDE определяет нужный объём выборки и длительность замеров.

Длительность теста учитывает сезонность и инерцию в B2B. Планируют минимум две‑три недели, чтобы покрыть флуктуации спроса и работы отделов продаж. Допускается продление при недостаточной мощности, но только по заранее оговорённым правилам.

Метрики: ранние прокси (CPL, SQL‑Rate, CAC‑прокси) и отложенная ценность (LTV, ROMI)

CPL — стоимость лида. SQL‑Rate — доля лидов, перешедших в статус квалифицированных по критериям продаж. CAC‑прокси — оценка стоимости привлечения клиента до факта сделки, когда реальный CAC ещё недоступен. Эти метрики позволяют оперативно фильтровать гипотезы.

LTV — пожизненная ценность клиента. ROMI — возврат на маркетинговые инвестиции. Эти показатели приходят с лагом, но именно они закрывают экономическую картину. Их собирают через CRM и регулярные отчёты в сквозная аналитика.

Атрибуция и сквозная аналитика: архитектура UTM, модели атрибуции, дедупликация

UTM‑архитектура — единые правила именования кампаний, объявлений, креативов и офферов. Она обеспечивает точное попадание касаний в отчёты. Модели атрибуции подбирают к типу решения: для лидогенерации — первый клик, для конверсии существующего спроса — последний или линейная.

Дедупликация устраняет повторные лиды и «самозачёт» каналов. Проверяют e‑mail, телефон, ИНН и другие идентификаторы. Итоговые отчёты показывают вклад каналов и их взаимодействия. Для руководителей полезны «сводки недели» и дашборды для руководителя.

Контроль качества данных и антифрод: фильтры, валидация лидов, логирование артефактов

Антифрод защищает метрики от искажений. Используют фильтры трафика, капчи, проверку полей, валидацию почт и телефонов. Подозрительные серии заявок логируются и проверяются вручную. Это даёт уверенность в ранних сигналах эффективности.

Качество данных — общая обязанность команды. Любое изменение формы, пикселей или UTM фиксируют в логе. Разборы по итогам спринта включают пункт «артефакты данных», чтобы исключить системные ошибки измерений.

Документация: карточка гипотезы, реестр тестов, архив креативов и офферов

Карточка гипотезы содержит постановку, метрики успеха и план измерений. Реестр тестов показывает статусы, сроки, ответственных и принятые решения. Архив хранит креативы, офферы и посадочные страницы с результатами.

Документация экономит бюджет и время. Она предотвращает повтор слабых подходов и ускоряет перенос удачных. Команда видит «геном» победившей связки и понимает, что именно масштабировать.

Результаты и инсайты: что работает и какие ошибки повторяются

Результаты лаборатории измеримы: доля удачных гипотез, вклад в ROMI, стабильность CPLв зрелых каналах. Но важно не только «сколько», а «почему». Инсайты кладут в базу знаний и используют при планировании следующих спринтов.

В отчётах полезно выделять окна возможностей и пределы оптимизации. Это помогает распределять усилия между поиском новых источников и поддержанием ядра. Фокус на конкретных связках препятствует размыванию бюджета.

Зрелые каналы: устойчивые практики и пределы оптимизации

Зрелые каналы отвечают на сформированный спрос. Здесь лучше всего работают дисциплина семантики, релевантные офферы и LPO. Эффект улучшают продуманные последовательности писем и вебинары под конкретные задачи клиента.

Предел оптимизации наступает, когда каждый следующий прирост требует непропорциональных затрат или ухудшает качество лидов. В этот момент логично держать канал на «технологическом минимуме» и перенаправлять эксперименты в новое поле.

Новые источники: «окна возможностей» и признаки ложноположительных побед

Окна возможностей появляются при совпадении точного сегмента и сильного инсайта. Важно быстро масштабировать, пока конкуренция не выровняла ставки. При этом параллельно запускают контрольные связки, чтобы проверить устойчивость эффекта на другой выборке.

Признаки ложноположительного результата — резкий всплеск дешёвых лидов без подтверждения SQL, а также зависимость от одной аудитории или времени суток. Защита — репликация теста, строгие стоп‑критерии и отчёты с метрики LTV и оттока.

Экономический эффект: вклад лаборатории в ROMI и маржинальность портфеля

Экономический эффект складывается из двух частей. Первая — снижение стоимости ошибки за счёт ранней остановки слабых гипотез. Вторая — ускорение масштабирования удачных связок за счёт готового плана и доказательной базы.

ROMI отражает возврат на инвестиции в маркетинг. Лаборатория повышает предсказуемость ROMI и маржинальность портфеля кампаний. Чёткая связь между решениями и экономикой укрепляет доверие стейкхолдеров и упрощает планирование.

Организация и роли

Организационная часть закрепляет ответственность и скорость. Команда работает спринтами и ведёт общий реестр гипотез. SLA на запуск и разборы фиксированы. Встречи проводятся по расписанию с фактурой данных и принятием решений «старт/стоп/масштаб».

Роли перекрывают ключевые компетенции. Маркетолог‑исследователь формулирует гипотезы и управляет пайплайном. Аналитик отвечает за измерения и отчёты. Медиабайер закупает трафик. Продакт уточняет ценностное предложение. Дизайнер реализует креативную гипотезу.

Команда лаборатории: маркетолог‑исследователь, аналитик, медиабайер, продакт, дизайнер

Команда мала, но кросс‑функциональна. Это уменьшает задержки и упрощает передачу контекста. Резервы времени закладывают на валидацию данных и подготовку материалов. На старте спринта фиксируют нагрузку и риск‑факторы.

Взаимозаменяемость ограничена. Каждый отвечает за свой участок, но понимает соседние. Аналитик консультирует маркетолога по мощности теста. Медиабайер предупреждает о лимитах инвентаря. Дизайнер знает ограничения площадок.

Процессы: бриф→гипотеза→план→запуск→замеры→разбор→решение; SLA и контроль загрузки

Процесс начинается с брифа и формулировки гипотезы. Затем команда утверждает план измерений, готовит креатив и посадочную страницу, настраивает UTM и пиксели. После запуска идут замеры по графику, затем разбор и решение.

SLA фиксирует сроки и качество артефактов: карточки, креативы, отчёты. Контроль загрузки предотвращает «затыки» на узких местах. Стандартное завершение — запись в реестр, обновление базы знаний, решение о масштабировании и план следующего шага.

Практическая схема запуска лаборатории на 90 дней

За 90 дней можно собрать минимально жизнеспособную лабораторию. Фокус — на потоке гипотез и измерениях, а не на избыточной настройке инструментов. Продуктовые команды получают прозрачные отчёты и понятные решения.

Сроки ориентировочные и зависят от размера портфеля и доступности данных. Важно сохранять темп и не расширять фронт тестов быстрее, чем растёт мощность аналитики и креативного производства.

Этап 1: диагностика и инвентаризация (0–30 дней)

Инвентаризуют каналы, креативы, офферы и страницы. Проверяют UTM‑архитектуру, сбор заявок и передачу данных в CRM. Настраивают «шаблон» карточки гипотезы и реестр тестов. Определяют минимальный набор отчётов и ответственных.

Формируют первичный пул гипотез на основе текущей воронки и клиентских задач. Выбирают 1–2 фокуса по продуктам и сегментам. Запускают первые быстрые тесты и встраивают отчёты в аналитика продаж и писем.

Этап 2: постановка пайплайна тестов (31–60 дней)

Укрепляют ритм запусков и фиксируют SLA. Добавляют контроль качества данных и антифрод. Стандартизуют сегменты и офферы под ключевые продукты. Согласуют план по креативам и посадочным страницам.

Проводят первые решения «масштаб/стоп» по результатам тестов. Начинают перенос работающих принципов в соседние связки. Когортно запускают A/B в зрелых каналах и отрабатывают механики стимулирования, включая игровые акции.

Этап 3: масштабирование удачных связок (61–90 дней)

Закладывают бюджеты на масштабирование и готовят расширение сегментов. Переносят удачные креативные инсайты в другие продукты. Обновляют отчёты, добавляют показатели удержания и апсейла. Запускают программы лояльности и повторные продажи из базы.

Формируют банк «золотых» связок с описанием контекста и ограничений. Параллельно поддерживают поток новых гипотез от партнёров и контента. Финализируют гайд по MDE и стандартам валидации лидов.

Риски и меры снижения: сезонность, малые выборки, влияние бренда

Сезонность скрывают псевдоэффекты. Решение — тесты не короче двух недель и сравнение с бенчмарками прошлых периодов. Малые выборки компенсируют объединением когорт или повышением MDE. Репликация обязательна для «слишком хороших» результатов.

Бренд даёт внешний вклад в конверсию. Для контроля используют контрольные группы и «долгие» атрибуционные окна. Отчёты для руководства в формате дашборды для руководителя фиксируют и прямой, и косвенный эффект.

Локальный вывод: рамка для обсуждения на Суровом Питерском Форуме

Лабораторный подход уместен там, где много продуктов, длинные циклы и высокий риск ошибки. Он строится на стандарте единицы теста, дисциплине измерений, антифроде и документации. Такая система экономит бюджет на ранних стадиях и ускоряет масштабирование устойчивых связок.

Владельцы онлайн‑школ могут перенять четыре практики. Первое — вести пайплайн гипотез и решать по данным, а не по ощущениям. Второе — сочетать ранние прокси (CPL, SQL‑Rate) и отложенную экономику (LTV, ROMI) в одной витрине. Третье — использовать сквозная аналитика и антифрод, чтобы отсеивать шум. Четвёртое — добавлять механики удержания и система апсейлов, чтобы повышать доход без агрессивного роста бюджета на трафик.