Я когда-то в найме тоже считал: «ну, пару часов — и готово». А потом решил замерить. Оказалось: на один маркетинговый отчёт тратил 6 часов.
Каждую неделю:
• выгрузить данные из рекламных кабинетов,
• вручную почистить UTM-метки,
• свести с CRM,
• убрать дубли,
• подставить формулы в Google Sheets,
• обновить графики.
Такая рутина съедает день. На утро кто-то из коллег попросит поправить структуру — можно смело ставить крест на всей неделе.
Теперь берем калькулятор:
• 6 часов в неделю = 24 часа в месяц.
• Это неделя рабочего времени.
• В год — почти 3 месяца зарплаты специалиста.
Получается 500-800К с налогами. И это только чтобы только собрать таблицу. Не проанализировать. Не найти инсайты. А собрать.
Много? Подождите.
Что происходит, когда на встрече всплывает ошибка? Правильно, в ошибке начинают разбираться. И не один человек, а 5+. И не аналитики, а лиды и топы – c соответствующими грейдами и зп. В итоге цифры из абзаца выше можно смело умножать на 2-3. Выходит 2млн. – в самом оптимистичном сценарии. За отчетик, собираемый руками.
Почему так?
• повышается риск ошибок,
• страдает точность,
• отчёты задерживаются,
• эффект от ошибок становится накопительным,
• команда теряет в мотивации.
В какой-то момент я понял: проще автоматизировать, чем тратить понемногу, но бесконечно.
Что мы тогда сделали:
• завели базу, куда стекаются нужные данные,
• задали правила — как считать заявки, расходы, ROMI,
• подключили визуализацию, где всё обновляется без участия аналитика.
В итоге:
• Время на сбор отчёта — 0 часов. n8n, еще не ставший мейнстримом.
• Ошибок — минимум. И они контролируются.
• Освободились силы, чтобы работать с гипотезами, сегментами, воронками. На то, что реально приносит деньги.
Автоматизация — про экономию времени и снижение издержек. Но это не 3 месяца зарплаты – а миллионы, которые вы вернёте в креатив, гипотезы и поиск зон роста.
Считайте правильно.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”
