Всё для рекламы
и про рекламу
Навигация по статье
Контекст: сложные проекты и высокие ожиданияКогда цифры есть, а уверенности нетПочему отказались от BI-дашбордовПодход: единый датасет и работа через таблицыКак устроена система внутриЧто изменилось в работе
Другое о маркетинге

Как агентство выстроило устойчивую daily-отчетность и повысило NPS с 7,5 до 9

229

В агентской работе часто бывает так: реклама показывает нормальные результаты, бюджеты откручиваются стабильно, команда делает свою работу качественно, а клиенты всё равно начинают чаще задавать вопросы и ниже оценивать взаимодействие.

В этом кейсе — разбор того, как агентство Campaigner, работающее с крупными медийными проектами, пересобрало подход к daily-отчетности и заметно улучшило клиентское восприятие работы.

Контекст: сложные проекты и высокие ожидания

Агентство Campaigner работает с крупными клиентами и медийной рекламой. Клиентов немного, но каждый проект включает сразу несколько площадок, сложную структуру кампаний и ощутимые бюджеты.

Внутри агентства ежедневно используются:

  • daily-отчетность — для контроля показателей и оптимизации
  • post-campaign отчеты — для подведения итогов медийных флайтов

С этими отчетами работают сразу несколько ролей:

  • медиабайеры;
  • аккаунт- и проджект-менеджеры;
  • руководители направлений и медиадиректор.

Отчетность в такой системе — не формальность, а рабочий инструмент для всей команды.

Когда цифры есть, а уверенности нет

Со временем агентство заметило, что именно отчетность начала вызывать напряжение (как внутри команды, так и со стороны клиентов).

При этом:

  • показатели кампаний не ухудшались;
  • бюджеты расходовались корректно;
  • по рекламе не было системных провалов.

Однако ежедневная работа с данными становилась всё более трудоёмкой и уязвимой к ошибкам.

Чем сложнее был проект:

  • тем больше ручных действий требовалось;
  • тем выше становился риск неточностей;
  • тем больше времени уходило на проверки и исправления.

В простых проектах ошибки возникали редко. В сложных же они могли появляться несколько раз в месяц, а их поиск иногда занимал часы.

Если ошибка доходила до клиента, это напрямую влияло на доверие, даже если сама реклама работала хорошо.

Почему отказались от BI-дашбордов

Первым импульсом могло бы стать внедрение BI-дашбордов, но внутри команды быстро стало понятно, что такой путь:

  • требует больших бюджетов;
  • долго внедряется;
  • нуждается в постоянной поддержке;
  • часто оказывается нестабильным в работе.

При этом агентству нужно было решение, которое можно:

  • собрать относительно быстро;
  • масштабировать на все проекты;
  • поддерживать без отдельной команды разработки.

Подход: единый датасет и работа через таблицы

В итоге агентство выстроило систему на базе JetStat и Google Sheets.

Ключевая идея была простой: все данные должны собираться в одном месте, приводиться к единому виду и использоваться для всех типов отчетности.

JetStat использовался как инструмент стабильной загрузки данных:

  • из рекламных кабинетов;
  • из аналитических систем;
  • из Google Sheets (для площадок с ограниченным API).

Даже если часть данных приходила в Excel-файлах, они попадали в ту же общую структуру и дальше обрабатывались наравне с автоматическими источниками.

Как устроена система внутри

Один общий датасет

Все данные:

  • загружаются автоматически или полуавтоматически
  • нормализуются
  • используются как единый источник для отчетов

Это убрало необходимость каждый день вручную собирать цифры из разных кабинетов и подгонять их под нужный формат.

DELIC — прослойка, которая держит всю систему

Между сырыми данными и всеми отчетами команда сделала отдельный слой, который внутри называется DELIC.

Как объясняет Александр, Head of Analytics агентства:

«DELIC нам нужен для того, чтобы у нас была прослойка между сырыми данными и всеми остальными данными. Если нам вдруг нужно внедрить какое-то изменение или поменять формулу расчета, мы меняем только DELIC, а все остальные листы уже считаются на его основе».

На практике это означает следующее:

  • JetStat загружает сырые данные
  • из них формируется DELIC
  • все отчеты считают показатели уже из DELIC, а не напрямую из сырья

Если меняется логика расчета или требуется доработка, правки вносятся в одном месте.

«Нам гораздо проще поменять формулу в таблице, чем перерассчитывать в JetStat, где это получится дольше».

Этот слой стал основой стабильности всей системы и позволил спокойно масштабировать отчетность на разные проекты.

Контроль данных без ручных проверок

В системе предусмотрены отдельные листы, которые показывают:

  • загрузились ли данные
  • есть ли расхождения
  • в каком именно месте возникла ошибка

В результате:

  • нет необходимости каждый день перепроверять цифры вручную
  • если что-то пошло не так, это видно сразу
  • исправление обычно занимает несколько минут

Два уровня отчетности: для команды и для клиента

Отчетность была разделена на два слоя:

  • подробный — для внутренней работы команды
  • упрощенный — для клиентов

Клиенты видят:

  • показатели по компаниям и периодам
  • без перегруженных таблиц и лишних деталей

Команда при этом сохраняет доступ ко всей глубине данных для анализа и оптимизации.

Что изменилось в работе

После внедрения системы:

  • время медиабайеров на подготовку отчетности сократилось примерно в 3 раза
  • ежедневная работа с отчетами свелась к быстрой проверке данных
  • человеческий фактор был практически устранен

Освободившееся время медиабайеры начали тратить на оптимизацию кампаний, а не на механическую работу.

Дополнительно:

  • расчет маржинальности стал автоматическим
  • медиадиректор перестал тратить 2–4 часа в неделю на ручные расчеты
  • около 10% рабочего времени руководителя высвободилось

По итогам внедрения NPS по отчетности вырос с 7,5 до 9, даже с учетом того, что система внедрялась постепенно, а команда и клиенты к ней привыкали.

Этот опыт показал несколько вещей.

Во-первых, для агентства отчетность - это не просто цифры, а часть клиентского сервиса. Даже сильная реклама не компенсирует ощущение хаоса и неточности в данных.

Во-вторых, сложная система не обязательно должна быть дорогой и тяжелой. Таблицы при правильной архитектуре могут быть устойчивыми, гибкими и масштабируемыми.

И в-третьих, ключевую роль здесь сыграл инструмент, который не навязывал жесткую логику, а позволял команде выстроить систему под себя.

JetStat в этой связке стал не «еще одним сервисом», а спокойным техническим фундаментом, где:

  • данные загружаются стабильно
  • изменения вносятся быстро
  • система не ломается при росте сложности

Именно это ощущение контроля и предсказуемости в итоге чувствуют и команда, и клиенты, даже если они не видят, как именно все устроено внутри.

Реклама ООО “Джет лабс”, ИНН 7728475027, erid 2Vtzqwqfu9F

Команды YAGLA и Kokoc Group ведут несколько телеграм-каналов, где публикуются мнения экспертов и авторские лонгриды о бизнесе и маркетинге, многие из которых не попадают на этот сайт. Обязательно подписывайтесь по ссылке: https://t.me/addlist/EhE5LANnrBphMjUy
JetStat
229
0
Читайте ещё статьи по этой теме
Написать комментарий