Вы только что проанализировали кампанию, собрали сотни строк данных из Google Analytics, CRM, рекламных кабинетов и социальных сетей. Графики растут, цифры говорят сами за себя — но что дальше? Сколько раз вы сидели перед пустым документом, думая: «Как это все красиво и понятно оформить? Как не превратить глубокий анализ в сухой отчет, который никто не прочитает?» И самое главное — как написать рекомендацию для Marketing Analyst, чтобы она не осталась на бумаге, а стала той самой точкой роста, которую команда действительно возьмет на вооружение?
Многие маркетологи боятся писать рекомендации. Они думают: «А вдруг я ошибусь? А вдруг это очевидно? А вдруг руководитель скажет, что я не понимаю бизнес-цели?» Или наоборот — пишут слишком общие фразы вроде «Улучшить конверсию» или «Повысить охват», которые не несут практической ценности. В результате рекомендации теряются в потоке отчетов, а бизнес остается на месте.
Хорошая рекомендация — это не просто вывод. Это четкий, измеримый, выполнимый и мотивирующий призыв к действию. Она должна быть написана так, чтобы даже неспециалист понял: «О, это я могу сделать завтра утром». В этой статье вы узнаете, как создавать рекомендации для Marketing Analyst, которые не просто «звучат хорошо», а реально меняют результаты. Мы разберем структуру, приведем реальные примеры, покажем, как избежать типичных ошибок и превратить аналитику в инструмент роста.
Почему рекомендации — это не просто «выводы»
Многие аналитики ошибочно считают, что их задача — собрать данные, построить графики и написать «выводы». Но вывод — это лишь начало. Реальная ценность аналитика заключается не в том, что он увидел проблему, а в том, что он показал, как ее решить.
Представьте: вы анализируете рекламную кампанию и обнаруживаете, что конверсия с мобильных устройств на 42% ниже, чем с десктопов. Это — наблюдение. Вывод: «Мобильная версия сайта работает хуже». А рекомендация? — «Оптимизировать форму заявки на мобильных: уменьшить количество полей с 7 до 3, добавить автозаполнение номера телефона и включить кнопку «Позвоните мне» под формой. Протестировать в течение 14 дней и сравнить показатели до/после».
Разница очевидна. Первый вариант — это констатация факта. Второй — конкретный план действий, который может быть выполнен, измерен и оценен. Именно такие рекомендации меняют бизнес-результаты.
Почему же так много рекомендаций остаются без внимания? Вот три главные причины:
- Слишком общие. «Улучшить UX» — звучит красиво, но неясно. Что именно? Какие элементы? Где?
- Нет привязки к метрикам. Если вы говорите «нужно увеличить трафик», но не указываете, на сколько и за какой срок — это пустая фраза.
- Не продумано исполнение. Рекомендация «Добавить чат-бота» бесполезна, если не указано: кто отвечает за внедрение, как долго это займет и какие ресурсы нужны.
Хорошая рекомендация — это не «что не так», а «как сделать лучше». Она должна быть конкретной, измеримой, достижимой, релевантной и ограниченной по времени — как SMART-цели. Только так она становится инструментом, а не украшением отчета.
Структура эффективной рекомендации: пошаговый шаблон
Создание качественной рекомендации — это не спонтанный акт вдохновения. Это продуманная процедура, которую можно и нужно стандартизировать. Ниже — проверенная структура, которая работает в реальных маркетинговых командах.
1. Контекст: напомни, о чем речь
Никто не помнит детали кампании, прошедшей три недели назад. Даже если вы сами писали отчет вчера, сегодня ваш коллега может не знать, о какой именно кампании идет речь. Поэтому начинайте с краткого контекста.
Не пишите: «Конверсия низкая». Пишите: «Анализ кампании «Новогодние скидки» в Google Ads за период 1–31 декабря показал, что конверсия с мобильных устройств составляет 2,1% против среднего показателя по кампании — 3,7%. При этом трафик с мобильных — 68% от общего.»
Такой подход:
- Указывает объект анализа
- Определяет временной период
- Указывает ключевую метрику
- Показывает масштаб проблемы
Это не «вода» — это необходимая основа для понимания. Без контекста рекомендация теряет смысл.
2. Проблема: сформулируй четко, без эмоций
Теперь — причина. Здесь важно не винить, а объяснять. Не говорите: «Разработчики делают плохой сайт». Говорите: «Мобильная версия формы заявки содержит 7 обязательных полей, что на 50% выше среднего показателя для отрасли. Пользователи покидают страницу на этапе заполнения формы в 73% случаев.»
Формулировка должна быть:
- Объективной — основанной на данных, а не на предположениях.
- Конкретной — не «плохая форма», а «форма с 7 полями и отсутствием автозаполнения».
- Измеримой — если вы говорите о проблеме, у вас должны быть цифры.
Этот этап — мост между наблюдением и действием. Вы не просто говорите «что плохо», вы показываете, почему это плохо.
3. Рекомендация: дай конкретный шаг
Это сердце всей рекомендации. Здесь вы переходите от анализа к решению.
Вот как должна выглядеть хорошая рекомендация:
«Сократить количество полей в мобильной форме заявки с 7 до 3: имя, телефон и email. Добавить автоматическое распознавание номера телефона через API (например, Yandex SMS). Включить кнопку «Позвоните мне» под формой. Запустить A/B-тест на 14 дней: контрольная группа — текущая форма, тестовая — упрощенная. Измерить конверсию до и после изменения.»
Обратите внимание:
- Что именно нужно сделать — убрать поля, добавить API, включить кнопку.
- Как — через A/B-тестирование.
- Когда — за 14 дней.
- Как измерить результат — сравнение конверсии.
Такая рекомендация может быть выполнена без дополнительных вопросов. Даже новичок в команде поймет, что делать.
4. Ожидаемый результат: покажи выгоду
Люди не действуют без мотивации. Если вы говорите «нужно изменить форму», но не объясните, зачем — вас проигнорируют. Поэтому всегда добавляйте: «Что изменится, если мы это сделаем?»
Пример: «Ожидается рост конверсии с мобильных устройств на 15–25% (от текущих 2,1% до 2,4–2,6%), что даст дополнительно 80–130 заявок в месяц. При средней стоимости лида — 500 руб., это увеличит прибыль на 40–65 тыс. рублей в месяц».
Здесь вы:
- Указываете цифровой результат
- Привязываете его к бизнес-показателю (заявки, прибыль)
- Даете финансовый эквивалент
Это превращает вашу рекомендацию из «предложения» в «инвестиционный проект». Руководитель не будет спрашивать: «Зачем?» — он поймет: «Это стоит денег, но окупается».
5. Риски и альтернативы: покажи, что вы думали
Хороший аналитик не просто предлагает решение — он предвидит последствия. Если вы пишете: «Убрать поля», но не упоминаете, что это может снизить качество лида — вы несете ответственность.
Пример: «Риск: упрощение формы может привести к росту некачественных заявок (например, от ботов или непрофильных пользователей). Решение: включить reCAPTCHA и добавить проверку номера телефона через SMS-подтверждение. Альтернатива: оставить 5 полей, но сделать их необязательными — и использовать прогрессивное раскрытие (показывать поля по мере заполнения).»
Такой подход:
- Показывает вашу глубину понимания
- Снижает сопротивление команды — «они же учли все нюансы»
- Предлагает план Б, если основной вариант не сработает
Это делает вашу рекомендацию не просто «хорошей», а професcиональной.
6. Ответственные и сроки: кто, когда, что
Практически все рекомендации проваливаются не потому, что они плохие — а потому, что никто не знает, кто должен это делать. Вот почему в каждой рекомендации должно быть:
- Ответственный — кто будет выполнять задачу? (например: «Веб-аналитик», «Копирайтер», «Разработчик»)
- Сроки — когда завершить? (например: «До 15 января»)
- Ресурсы — что нужно для выполнения? (например: «Доступ к Google Tag Manager», «Консультация с UX-дизайнером»)
Пример: «Ответственный: веб-аналитик. Срок: до 15 января. Ресурсы: доступ к Google Analytics, техническая поддержка разработчика.»
Этот пункт — ключ к выполнению. Без него рекомендация остается «пожеланием». С ним — она становится задачей в бэклоге.
Пример реальной рекомендации: от анализа к действию
Представим реальный кейс — типичный для интернет-магазина.
Контекст:
Анализ кампании «Распродажа к новому году» в Google Ads и Meta за декабрь. Трафик: 148 000 посещений, конверсия — 2,3%. При этом трафик из поисковой выдачи (organic) имеет конверсию 4,1%, а трафик из рекламы — всего 2,3%. При этом затраты на рекламу составили 890 тыс. рублей, а конверсий — 3 415. Прибыль на лида — 270 рублей. В результате — убыток в размере 184 тыс. рублей.
Проблема:
Кампании в Google Ads и Meta работают на привлечение трафика, но не обеспечивают конверсию. Анализ поведения пользователей показал: 67% посетителей покидают сайт после просмотра главной страницы. При этом пользователи, попадающие на целевые страницы (например, «Купоны на 30%»), конвертируются в 2,8 раза чаще. Причина — рекламные объявления ведут на главную страницу, а не на целевые лендинги.
Рекомендация:
Создать и запустить 5 целевых лендингов, соответствующих ключевым объявлениям: «Купоны на 30%», «Скидка на новогодний торт», «Подарочный набор за 990 руб.». Все рекламные объявления перенаправить с главной страницы на соответствующие лендинги. Удалить рекламные объявления, ведущие на категорийные страницы без уникального предложения. Внедрить UTM-метки для отслеживания источников трафика на лендингах. Установить цель «Заказ» в Google Analytics для каждого лендинга.
Ожидаемый результат:
Ожидается рост конверсии с рекламного трафика с 2,3% до 4–5%. Это увеличит количество конверсий на 120–180 в месяц. Прибыль на лида — 270 рублей, значит, дополнительная прибыль — от 32 до 49 тыс. рублей в месяц. При этом затраты на рекламу останутся прежними — увеличение прибыли произойдет за счет повышения эффективности.
Риски и альтернативы:
Риск: нехватка контента для лендингов. Решение — использовать шаблоны и копирайтера на аутсорсе. Альтернатива: не создавать отдельные лендинги, а улучшить главную страницу — добавить блоки с акциями и кнопки «Перейти к акции». Однако это менее эффективно, так как главная страница не фокусируется на одном предложении.
Ответственные и сроки:
- Маркетолог: подготовить тексты для лендингов — до 10 января
- Веб-разработчик: реализовать лендинги и настроить редиректы — до 13 января
- Веб-аналитик: настроить цели и UTM — до 12 января
- Руководитель маркетинга: одобрить бюджет на копирайтинг — до 8 января
Эта рекомендация была реализована. Через 2 недели конверсия с рекламного трафика выросла до 4,8%. Прибыль от кампании стала положительной — +21 тыс. рублей в месяц. Команда начала использовать этот шаблон для всех последующих кампаний.
Как избежать 7 самых частых ошибок при написании рекомендаций
Даже опытные аналитики допускают одни и те же ошибки. Вот семь самых распространенных, которые убивают ценность вашей рекомендации.
1. «Улучшить качество» — слишком абстрактно
Это худшая фраза в мире аналитики. Что значит «улучшить качество»? Улучшить дизайн? Контент? Скорость загрузки? Ответственность?
❌ Плохо: «Улучшить качество сайта»
✅ Хорошо: «Оптимизировать скорость загрузки главной страницы с 4,2 до 1,8 секунд путем сжатия изображений и отложенной загрузки скриптов»
2. Нет привязки к метрикам
Если вы не говорите, как будет измеряться успех — рекомендация бессмысленна. Не пишите: «Нужно больше трафика». Пишите: «Увеличить органический трафик на 25% за 3 месяца за счет оптимизации 12 ключевых страниц».
3. Рекомендация не реализуема
Совет «Нужно изменить бизнес-модель» или «Внедрить ИИ для персонализации» — звучит круто, но не выполнимо без бюджета и команды. Если вы не знаете, как это сделать — лучше молчать.
Спросите: «Если бы у меня были только 2 недели и 10 тыс. рублей — как я это сделал бы?» Если ответа нет — рекомендация слишком амбициозна.
4. Нет ответственных
«Команда должна это сделать» — не ответ. Кто именно? Веб-дизайнер? Маркетолог? Руководитель?
Если вы не называете человека — задача исчезает в тишине.
5. Не указан срок
«В ближайшее время» — это не срок. Это отсрочка.
Каждая рекомендация должна иметь дату выполнения. Даже если срок не жесткий — укажите «до конца квартала» или «в течение 30 дней».
6. Не учитываются ресурсы
Вы рекомендуете «переписать весь сайт», но не упоминаете, что для этого нужно 3 месяца и 200 тыс. рублей. Руководитель не сможет принять решение без этих данных.
Всегда добавляйте: «Требуется», «Необходимо», «Потребует».
7. Не привязано к бизнес-целям
«Увеличить время на сайте» — это хорошо. Но зачем? Если бизнес-цель — продажи, а вы тратите время на «дизайн», то это не цель — это увлечение.
Всегда связывайте рекомендацию с ключевыми KPI: продажи, выручка, прибыль, LTV, CAC. Если не можете — пересмотрите рекомендацию.
Как сделать, чтобы рекомендации принимали — советы для аналитиков
Вы можете написать идеальную рекомендацию — и все равно ее проигнорируют. Почему? Потому что вы не умеете «продавать» идеи.
Вот как повысить шансы на принятие:
1. Говорите на языке бизнеса, а не аналитики
Не говорите: «Коэффициент оттока на странице 89%». Говорите: «Каждый пятый клиент уходит, не сделав заказ. Это теряется 40 заявок в месяц».
Руководители не любят метрики — они любят деньги, время и результаты.
2. Предлагайте не одну, а две-три опции
«У нас есть три варианта:» — это снижает сопротивление. Люди предпочитают выбирать, а не получать приказ.
Пример: «Вариант 1 — создать лендинги (выигрыш +48 тыс. руб./мес, срок — 3 недели). Вариант 2 — улучшить главную страницу (выигрыш +18 тыс. руб./мес, срок — 7 дней). Вариант 3 — ничего не менять (ожидаемый убыток — 184 тыс. руб./мес).»
Так вы даете контроль — и показываете, что анализ был всесторонним.
3. Визуализируйте
Сравните: «Конверсия выросла на 2,1%» — и график с двумя столбиками: «До» и «После». Визуализация ускоряет понимание в 5 раз. Добавьте скриншоты, диаграммы, стрелки роста.
Даже простой Excel-график, вставленный в PDF, делает рекомендацию «понятной».
4. Представляйте рекомендации в устной форме
Отчет — это документ. Рекомендация — это разговор. Всегда сопровождайте рекомендации короткой презентацией (5–7 слайдов). Говорите: «Вот проблема. Вот решение. Вот результат. Что думаете?»
Устная подача повышает вовлеченность на 70% по сравнению с письменной.
5. Следите за результатом
Не пишите рекомендацию и забываете. Через 2–3 недели спросите: «Как продвигается? Нужна помощь?»
Так вы показываете, что вам не все равно. И люди начинают воспринимать вас как партнера, а не «того, кто пишет отчеты».
Что включать в рекомендацию, если вы работаете с Google Analytics
Google Analytics — мощнейший инструмент. Но многие аналитики используют его только для просмотра трафика. Вот что стоит включать в рекомендации, если вы анализируете GA:
1. Цели и события
Если у вас нет настроенных целей — вы не знаете, что считать конверсией. В рекомендации всегда уточняйте: «Цель — заявка через форму» или «Просмотр страницы «Заказать»». Без этого все цифры — бессмысленны.
2. Поведение пользователей
Используйте отчеты: «Поведение → Пути пользователей», «Аудитория → Демография», «Источники трафика». Если пользователи уходят на странице с описанием товара — значит, контент неубедителен. Если они заходят с мобильных и сразу уходят — значит, сайт медленный.
3. Сегментация
Не анализируйте всех пользователей вместе. Выделите сегменты: «Новые пользователи», «Повторные покупатели», «С мобильных», «Из Instagram». Каждый сегмент — отдельная история.
4. Временные тренды
Сравните периоды: «Неделя до/после запуска рекламной кампании», «Месяц до и после изменения дизайна». Тренды важнее однократных скачков.
5. Связи между метриками
Не просто «конверсия = 2%». Скажите: «Пользователи, посетившие страницу с отзывами — на 31% чаще оформляют заказ». Это — рекомендация: «Добавить отзывы на каждую страницу товара».
Пример рекомендации из GA:
Контекст: В отчете «Поведение → Страницы» выявлено, что 42% пользователей покидают сайт после просмотра страницы «Доставка». Среднее время на странице — 18 секунд, показатель отказов — 79%.
Проблема: Информация о доставке недостаточно прозрачна. Пользователи не видят сроки, стоимость и условия возврата — и теряют доверие.
Рекомендация: Переписать текст на странице «Доставка»: добавить таблицу с сроками по городам, выделить бесплатную доставку от 3000 руб., добавить иконки «бесплатно», «быстро», «подписка на уведомления». Внедрить кнопку «Получить расчет доставки» с вводом почтового индекса. Запустить A/B-тест с новым вариантом.
Ожидаемый результат: Снижение показателя отказов с 79% до 55%, рост конверсии на 12–18%. Увеличение среднего чека за счет бесплатной доставки — +7%.
Ответственные: Копирайтер — до 5 февраля, веб-аналитик — настройка A/B-теста — до 7 февраля.
FAQ
Как написать рекомендацию, если данные противоречивые?
Если одни данные говорят «да», а другие — «нет» — не пытайтесь их скрыть. Скажите: «Данные показывают противоречие: в Google Ads конверсия растет, но в CRM снижается. Возможная причина — несовпадение трекинга. Рекомендация: провести аудит UTM-меток и синхронизировать CRM с Google Analytics. Запустить тестовую кампанию с фиксированными метками в течение 7 дней.»
Стоит ли писать рекомендации, если бизнес-цели неясны?
Да — но с оговоркой. Сначала уточните: «Каков главный KPI в этом квартале? Выручка? Количество лидов? Удержание клиентов?» Если ответа нет — предложите три возможных цели и спросите: «Какую мы выбираем?» Это делает вас не аналитиком, а стратегическим партнером.
Чем отличается рекомендация от вывода?
Вывод — это «что произошло». Рекомендация — «что делать дальше». Вывод: «Конверсия упала». Рекомендация: «Изменить текст кнопки с «Заказать» на «Получить скидку сегодня» и протестировать в течение 10 дней.»
Как убедить руководителя, что рекомендация важна?
Привяжите ее к деньгам. Не говорите: «Нужно улучшить UX». Говорите: «Если мы сделаем это, за следующий месяц мы получим дополнительно 35 заявок. Это — +17,5 тыс. рублей прибыли. Затраты: 2 часа работы дизайнера — 4 тыс. рублей».
Можно ли писать рекомендации без технических данных?
Можно — но они будут слабыми. Если у вас нет GA, Google Ads или CRM — начните с простого: «Какие 3 действия чаще всего приводят к продаже?» Спросите у менеджеров по продажам. Их ответы — ваше первое «данные».
Как часто нужно писать рекомендации?
Не чаще, чем раз в неделю. Но обязательно — после каждой крупной кампании, запуска нового продукта или изменения в трафике. Частота не важна — важно, чтобы рекомендации были своевременными и действенными.
Заключение: рекомендация — это не отчет, а толчок к действию
Вы — не просто аналитик. Вы — стратег, который видит то, что другие не замечают. Ваша задача — не собирать цифры, а превращать их в решения. Рекомендация — это не финальный пункт отчета. Это начало изменения.
Хорошая рекомендация — это как рецепт. Она должна быть:
- Четкой — не «улучшить», а «заменить кнопку»;
- Измеримой — вы должны знать, как оценить успех;
- Выполнимой — кто, когда и за сколько это сделает?
- Ориентированной на результат — как это повлияет на прибыль, конверсию, удержание?
Не бойтесь писать. Не бойтесь быть конкретным. Не бойтесь, что кто-то скажет: «Это и так понятно». Лучше сказать это, чем молчать. Потому что в мире, где большинство аналитиков пишут «выводы», тот, кто напишет рекомендацию — станет незаменимым.
Начните с одного примера. Возьмите последний отчет, который вы писали — и перепишите одну рекомендацию по шаблону, описанному выше. Увидите: она станет в 10 раз полезнее. И кто-то обязательно ее сделает.
Именно так рождаются успехи — не с грандиозных идей, а с маленьких, но четких шагов. Ваша рекомендация — один из таких шагов.