Содержание
Что такое Growth Hacking?
Growth hacking, или "взлом роста", представляет собой методологию, основанную на постоянном тестировании и анализе множества маркетинговых гипотез. Этот подход позволяет значительно увеличить показатели бизнеса за короткие сроки. Growth hacking также известен как маркетинг взрывного роста. Впервые термин был введен Шоном Эллис в 2010 году, который смог существенно увеличить доходы таких компаний, как Dropbox. На сегодняшний день он возглавляет сообщество гроусхакеров под названием GrowthHackers.
Согласно исследованию GrowthHackers, проведенному в 2022 году среди 236 компаний по всему миру, большинство респондентов отметили рост выручки после внедрения команды гроусхакеров. 20% организаций сообщили о том, что их прибыль за год возросла более чем на 100%. Гроусхакеры еженедельно тестируют как минимум пять идей, которые могут увеличить выручку. Крупные корпорации могут тестировать до 1000 гипотез в неделю, что позволяет им выявлять наиболее эффективные методы роста.
Отличия growth hacking от традиционного маркетинга
Growth hacking отличается от традиционного маркетинга своей структурой и подходами к работе. В классическом маркетинге команды, как правило, сосредоточены на привлечении клиентов и удержании их интереса, в то время как в growth hacking команда охватывает все этапы пути клиента. Эта структура известна как AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral).
Гроусхакеры должны иметь быстрый доступ к данным на всех этапах, чтобы эффективно анализировать результаты. Аналитика играет ключевую роль в маркетинге взрывного роста — все изменения должны быть обоснованы данными. Например, агентство Shevchenko.bz не только анализирует конверсии, но и заранее рассчитывает стоимость успешных и неудачных результатов.
Как работает growth hacking
Команды гроусхакеров работают по циклу: собирают данные, формируют гипотезы, проводят эксперименты и анализируют результаты. Процесс начинается с тщательного сбора данных, на основе которых разрабатываются гипотезы. Эти гипотезы затем тестируются, и результаты фиксируются для дальнейшего анализа. Например, если гипотеза заключается в том, что увеличение размера кнопки приведет к росту конверсии, команда четко прописывает ожидания и ресурсы, необходимые для тестирования.
Часто используются быстрые A/B тесты, чтобы протестировать множество гипотез за короткий срок. После тестирования результаты анализируются, и команда принимает решения о дальнейших действиях, основываясь как на успехах, так и на неудачах. Важно, чтобы успех одного эксперимента не негативно сказывался на других метриках.
Кто должен заниматься growth hacking?
Команда гроусхакеров обычно состоит из разноплановых специалистов, работающих на постоянной основе. Минимальный состав команды включает аналитика, маркетолога, разработчика, дизайнера, верстальщика и проджект-менеджера. Каждый из них играет ключевую роль в процессе тестирования и внедрения идей. В небольших компаниях один сотрудник может совмещать несколько ролей, однако важно, чтобы это не замедляло процесс тестирования.
Growth hacking может быть не только отдельной деятельностью, но и подходом к работе, который применяются всеми членами команды. Например, обычные маркетологи и продакт-менеджеры могут участвовать в тестировании функционала продукта и взаимодействия с клиентами, что позволяет находить новые точки роста.
Каким компаниям подходит growth hacking?
Growth hacking особенно подходит для компаний, готовых к экспериментам и осознающих, что неудачи — это часть процесса. Это требует терпения и тщательного подхода к анализу полученных данных. Команды, работающие в духе growth hacking, также должны быть гибкими и открытыми к изменениям. Например, история успеха YouTube показывает, как простое решение — интеграция плеера на сторонние сайты — привело к взрывному росту.
Тем не менее, важно понимать, что не все проекты могут выдержать интенсивный темп работы, характерный для growth hacking. Около 70-80% экспериментов у новичков заканчиваются неудачами, в то время как у более опытных команд этот показатель снижается до 50%. Умение делать выводы из ошибок и продолжать работать над новыми гипотезами — вот что действительно важно в этой области.