Как медиабаинговые команды теряют до 30% бюджета и даже не знают об этом

Решения принимаются на устаревших данных 

Рекламный кабинет показывает одно, трекер – другое, CRM – третье. Разные таймзоны, разные валюты, разная атрибуция. Чтобы понять, что реально происходит, тимлид каждый день тратит время на то, чтобы свести это вручную, и всё равно принимает решение на основе приблизительной картины. Пока разобрались, что адсет работает в минус, он уже потратил лишние $500. Пока поняли, что оффер перестал платить нормально, слили ещё три дня трафика. И таких ситуаций в день – десятки. 

Медиабайеры заняты не своей работой 

Хороший медиабайер – дорогой специалист, его работа – находить связки, тестировать гипотезы, масштабировать то, что работает. Но в большинстве команд значительная часть его времени уходит на другое: ручные проверки, подготовку к запуску, техническую рутину, разбор того почему что-то не сработало. Это не потому что специалист плохой, просто нет инструмента, который снял бы с него всё лишнее. В итоге команда из пяти человек работает на мощности трёх, и никто этого не замечает, потому что все заняты. 

Тестирование идёт, но слишком медленно 

Чтобы сравнить два варианта лендинга, нужно настроить их отдельно, постоянно мониторить результаты, вовремя переключить трафик, потом свести данные. На практике большинство команд тестируют редко, просто потому что это требует много усилий, и в итоге неэффективные связки живут дольше, чем должны, а рабочие варианты находятся позже, чем могли бы. Разница в конверсии даже в 1,5% на объёме $50к в месяц – это $750 каждый месяц, просто потому что не было удобного способа проверить быстрее. 

Нет понимания, кто из команды приносит результат 

У каждого медиабайера свой подход, свои инструменты, своя логика работы. Тимлид примерно знает, кто работает хорошо, но это ощущение, а не цифра, и чтобы реально разобраться кто принёс ROI, а кто расходует бюджет впустую, нужно потратить полдня на ручной анализ. В итоге бюджет распределяется по привычке, а не по результату: тот, кто работает хуже, получает столько же ресурсов, что и тот, кто работает хорошо. Только никто не считает это потерями. 

Ошибки повторяются, потому что нет единой системы 

Новый специалист приходит в команду и делает то, что уже делали до него: запускает подход, который уже проверен и не работает, тратит время на тесты, результаты которых уже есть, они нигде не зафиксированы. Когда знания хранятся в личных таблицах и заметках конкретных людей, они уходят вместе с этими людьми, и каждый раз это стоит денег. 

Как это решает AIO 

Именно это и решает AIO – платформа для медиабаинговых команд, которая собирает всю инфраструктуру в одном месте вместо десятка разрозненных сервисов. Вся техническая часть управляется из единого интерфейса: если что-то падает, система сама переключается на резерв и присылает уведомление, так что команда узнаёт о проблеме уже после того, как она решена. 

Аналитика в платформе показывает не только сколько людей пришло на лендинг, но и что они делали на странице: тепловые карты и записи сессий встроены по умолчанию. Когда конверсия падает, не нужно гадать: ответ уже есть в данных. Тестирование охватывает любой элемент воронки одновременно — заголовок, форму, кнопку, оффер, лендинг целиком. Система сама направляет больше трафика на варианты с лучшей конверсией, байер настраивает один раз и переходит к следующей задаче.

Тимлид видит результаты каждого байера в реальном времени: кто что запустил, какой ROI, где просадка – не по итогам недели, а прямо сейчас. Гибкая система ролей разграничивает доступ так, что каждый работает только в своей зоне, а полная история действий позволяет быстро найти причину, если что-то пошло не так. Это и есть разница между инфраструктурой, на которой масштабируются, и той, из которой вырастают.
Посмотреть, как это работает на практике, можно на демо – записаться через сайт или написать менеджеру AIO в Telegram @aio_presale.