1. Видео-лекция Владислава Фемистоклова
«Целевая аудитория», 2,5 академических часа
«Целевая аудитория», 2,5 академических часа
Видео-практикум Ольги Чичериной «Управление бизнесом на основе HADI», 2,5 часа
Просмотрите видео-лекцию о управления с использованием HADI
Самостоятельная работа, 6 академических часов
Просмотрите видео о продвижении социального бизнеса, составьте план продвижения
Самостоятельная работа, 1 академический час
Изучите информацию о SMART и примените ее к своему проекту
SMART и HADI в продвижении проекта, или как донести свой проект до целевой аудитории. Сегментируем целевую аудиторию по методу SMART.
Для анализа целевой аудитории воспользуемся технологией, которая прошла проверку временем в управлении проектами: SMART (Specific – Measurable – Attainable – Relevant – Time bound).
В первую очередь определение целевой аудитории должно быть S – specific, то есть конкретным. Вы рассчитываете на девушек или юношей? Им от 14 до 18, или наоборот, от 25 до 30? В какой части России они живут? Они любят короткие ролики или полноформатные фильмы? Бывают в интернете днем, вечером или ночью? Листают ленту в Инстаграме или предпочитают лонгриды в Фейсбуке? Чем точнее вы представите себе идеального почитателя вашего проекта, тем больше шансов, что вы его найдете.
Дальше стоит сделать аудиторию М – measurable, то есть определить количественные характеристики, которые важны для вас (и повлияют потом на ваш показатель эффективности – число просмотров). Сколько в России молодых людей, которые подходят под данное в первом пункте определение? А сколько времени они бывают в интернете? На каких платформах? Подумайте и о том, как вы будете все это проверять во время реализации проекта – это поможет «настроить» проект, если что-то пойдет не по плану.
После количественной оценки перед вами встанет задача, как стать A – attainable, то есть достигнуть своей целевой аудитории. Какие платформы предпочитает ваша целевая аудитория? Вы собираетесь делать привычный для этих платформ контент, или наоборот, попробуете, например, стать серьезным в TikTok? Как вы поймете, что ваша целевая аудитория мигрировала с выбранной платформы? Конечно, можно привести аудиторию и на непривычную ей платформу, но это довольно затратно – а полученные средства лучше потратить на создание качественного контента.
Теперь время сделать контент R – relevant, то есть понять, почему ваш проект будет интересен выбранной аудитории. Вы выбрали привычные вашей целевой аудитории платформы? Подобрали их любимый формат? Сделали контент интерактивным? Пока вы думаете об этом, не удивляйтесь, если возникнет желание немного изменить сам проект, поняв, что целевая аудитория не там, где вы собирались ее искать.
И наконец, все перечисленное выше должно быть T – time bound, то есть четко ограничено по времени. Это не только требование ИРИ, но логика любого проекта. Он должен когда-то закончиться, и ваши зрители должны об этом знать. Если не соблюдать это правило, зрители отложат просмотр «на потом» (проект же почти вечный), и могут к нему не вернуться. Только представьте – если бы «Игры престолов» не объявили, что сезон последний, разве в 5 утра пришло бы столько желающих посмотреть первую серию?
Результатом определения целевой аудитории по SMART для проекта ИРИ должен стать четко прорисованный портрет молодого потребителя контента, настолько яркий, чтобы вся ваша команда представляла его себе одинаково.
Дальше стоит сделать аудиторию М – measurable, то есть определить количественные характеристики, которые важны для вас (и повлияют потом на ваш показатель эффективности – число просмотров). Сколько в России молодых людей, которые подходят под данное в первом пункте определение? А сколько времени они бывают в интернете? На каких платформах? Подумайте и о том, как вы будете все это проверять во время реализации проекта – это поможет «настроить» проект, если что-то пойдет не по плану.
После количественной оценки перед вами встанет задача, как стать A – attainable, то есть достигнуть своей целевой аудитории. Какие платформы предпочитает ваша целевая аудитория? Вы собираетесь делать привычный для этих платформ контент, или наоборот, попробуете, например, стать серьезным в TikTok? Как вы поймете, что ваша целевая аудитория мигрировала с выбранной платформы? Конечно, можно привести аудиторию и на непривычную ей платформу, но это довольно затратно – а полученные средства лучше потратить на создание качественного контента.
Теперь время сделать контент R – relevant, то есть понять, почему ваш проект будет интересен выбранной аудитории. Вы выбрали привычные вашей целевой аудитории платформы? Подобрали их любимый формат? Сделали контент интерактивным? Пока вы думаете об этом, не удивляйтесь, если возникнет желание немного изменить сам проект, поняв, что целевая аудитория не там, где вы собирались ее искать.
И наконец, все перечисленное выше должно быть T – time bound, то есть четко ограничено по времени. Это не только требование ИРИ, но логика любого проекта. Он должен когда-то закончиться, и ваши зрители должны об этом знать. Если не соблюдать это правило, зрители отложат просмотр «на потом» (проект же почти вечный), и могут к нему не вернуться. Только представьте – если бы «Игры престолов» не объявили, что сезон последний, разве в 5 утра пришло бы столько желающих посмотреть первую серию?
Результатом определения целевой аудитории по SMART для проекта ИРИ должен стать четко прорисованный портрет молодого потребителя контента, настолько яркий, чтобы вся ваша команда представляла его себе одинаково.
Планируем продвижение по методу HADI
После того, как вы визуализировали, для кого именно мы делаем свой проект, стоит подумать, как же мы окажемся в Интернет-ленте этого человека. В этом нам поможет другая технология, проверенная миллионами проектов – HADI (Hypothesis – Act – Data – Insights).
В первую очередь придумываем 8-10 гипотез, которые мы хотим проверить в течение определенного времени, лучше всего – не больше недели. Например, мы думаем, что наша целевая аудитория будет приходить по рекламе в Инстраграм и смотреть наш контент. Тогда наша гипотеза:
Если <мы запустим рекламный пост в Инстаграм на неделю>, то <число просмотров контента увеличится на 50%> (важно, чтобы мы делали что-то одно, и сразу определили, какого ожидаем результата).
То есть не стоит формулировать гипотезу вот так
Если <мы запустим рекламный пост в Инстаграм, Вконтакте, Фейсбуке и сделаем баннер на неделю>, то <число просмотров контента увеличится на 50%>. Если число просмотров действительно увеличится, как вы поймете, за счет чего? Может быть, все каналы сработали равномерно – а может оказаться, что все пришли по рекламе ВКонтакте.
Как только гипотезы сформулированы, начинаем делать то, что запланировали. В нашем случае – запускаем таргетированную рекламу в Инстаграм с выбранным постом, и пусть эта реклама идет неделю.
После того, как период тестирования гипотезы закончен (избегайте соблазна его продолжить, результат нужно измерить, когда запланировано), смотрим данные, характеризующие результат. Фиксируем, что получилось – например, число просмотров увеличилось на 25%. Или наоборот, реклама «не зашла», и число просмотров изменилось на 1-2%.
Теперь пора сделать из этого выводы. Если число просмотров выросло на 25%, можем сказать, что реклама в Инстаграм увеличивает число просмотров, но не так сильно, как нам хотелось бы. И в этом случае можно продолжать таргет в этой социальной сети, но нужно искать и другой канал. Если же число просмотров изменилось на 1-2%, это просто погрешность, и реклама в Инстаграме ничего нам не дала. Тогда стоит поменять тактику, и искать целевую аудиторию не там, где мы ожидали ее найти (в Инстаграме), а там, где она на самом деле есть.
Аналогично проверяем остальные гипотезы.
Главная ошибка, которую можно совершить, применяя этот метод – пытаться объяснить полученные результаты какими-то неучтенными при создании гипотезы фактами. Чаще всего это происходит, если мы очень хотим верить в то, что проверяли. Именно этого делать не надо – если цифры говорят, что мы не правы, стоит поверить цифрам, и переходить к следующей гипотезе (которая может быть апгрейдом уже отвергнутой).
Гипотезы по продвижению стоит проверять нон-стоп. ИТ-платформы постоянно меняют свои алгоритмы, и то, что прекрасно срабатывало месяц назад, может оказаться совершенно бесполезным сегодня.
Если <мы запустим рекламный пост в Инстаграм на неделю>, то <число просмотров контента увеличится на 50%> (важно, чтобы мы делали что-то одно, и сразу определили, какого ожидаем результата).
То есть не стоит формулировать гипотезу вот так
Если <мы запустим рекламный пост в Инстаграм, Вконтакте, Фейсбуке и сделаем баннер на неделю>, то <число просмотров контента увеличится на 50%>. Если число просмотров действительно увеличится, как вы поймете, за счет чего? Может быть, все каналы сработали равномерно – а может оказаться, что все пришли по рекламе ВКонтакте.
Как только гипотезы сформулированы, начинаем делать то, что запланировали. В нашем случае – запускаем таргетированную рекламу в Инстаграм с выбранным постом, и пусть эта реклама идет неделю.
После того, как период тестирования гипотезы закончен (избегайте соблазна его продолжить, результат нужно измерить, когда запланировано), смотрим данные, характеризующие результат. Фиксируем, что получилось – например, число просмотров увеличилось на 25%. Или наоборот, реклама «не зашла», и число просмотров изменилось на 1-2%.
Теперь пора сделать из этого выводы. Если число просмотров выросло на 25%, можем сказать, что реклама в Инстаграм увеличивает число просмотров, но не так сильно, как нам хотелось бы. И в этом случае можно продолжать таргет в этой социальной сети, но нужно искать и другой канал. Если же число просмотров изменилось на 1-2%, это просто погрешность, и реклама в Инстаграме ничего нам не дала. Тогда стоит поменять тактику, и искать целевую аудиторию не там, где мы ожидали ее найти (в Инстаграме), а там, где она на самом деле есть.
Аналогично проверяем остальные гипотезы.
Главная ошибка, которую можно совершить, применяя этот метод – пытаться объяснить полученные результаты какими-то неучтенными при создании гипотезы фактами. Чаще всего это происходит, если мы очень хотим верить в то, что проверяли. Именно этого делать не надо – если цифры говорят, что мы не правы, стоит поверить цифрам, и переходить к следующей гипотезе (которая может быть апгрейдом уже отвергнутой).
Гипотезы по продвижению стоит проверять нон-стоп. ИТ-платформы постоянно меняют свои алгоритмы, и то, что прекрасно срабатывало месяц назад, может оказаться совершенно бесполезным сегодня.