Рекламный трекер для Uber
Платформа для управления рекламой, внутренняя маркетинговая система для компании, работающей по всему миру.
Существенно экономит время и средства, позволяя маркетологам запускать, отслеживать и управлять рекламными кампаниями и их бюджетом в Facebook, Instagram, Google, Twitter, LinkedIn и Apple Search Ads.
Существенно экономит время и средства, позволяя маркетологам запускать, отслеживать и управлять рекламными кампаниями и их бюджетом в Facebook, Instagram, Google, Twitter, LinkedIn и Apple Search Ads.
Проблема: Команды по управлению рекламой в Uber тонули в данных с нескольких платформ (Meta, Google, Apple, TikTok). Сотрудники тратили часы на ручной мониторинг кампаний и испытывали трудности с выявлением отклонений в эффективности, что дополнительно расходовало бюджет.
Мой вклад: Я работал в роли UX-дизайнера в команде из 5 инженеров, продакт-менеджера и дата-сайентиста.
Ключевое достижение: Сократили время на оптимизацию кампаний на 35% и уменьшил затраты на ручной мониторинг на 60% благодаря кастомизации дашбордов по ролям.
Мой вклад: Я работал в роли UX-дизайнера в команде из 5 инженеров, продакт-менеджера и дата-сайентиста.
Ключевое достижение: Сократили время на оптимизацию кампаний на 35% и уменьшил затраты на ручной мониторинг на 60% благодаря кастомизации дашбордов по ролям.
TL;DR
Трекер перед нашим вмешательством. Им никто не пользовался.
Рыночный контекст: Устаревшие инструменты, такие как Google Ads Manager и Facebook Ads Manager, требовали постоянного переключения между вкладками и ручного экспорта данных.
Целевая аудитория:
- Медиа-аналитики (45% пользователей): ежедневный мониторинг кампаний и их оптимизация.
- Менеджеры по кампаниям (35% пользователей): стратегический контроль и распределение бюджета.
- Креативные директора (20% пользователей): оптимизация и мониторинг креативов.
Бизнес-цель: Рекламному подразделению Uber необходимо было масштабироваться, сохраняя контроль над многомиллионными рекламными бюджетами на различных платформах. Компания показала быстрый рост рекламного направления, запустив подразделение в 2019 году и достигнув *** *** *** годового дохода.
1 · Контекст и ограничения
Добавлен режим side-by-side для сравнения креативов с одновременным отображением визуалов и ключевых показателей эффективности (KPI).
Пользователи сталкивались с трудностями в сравнении рекламных креативов – превью отсутствовали, а беготня по вкладкам занимала много времени
Проблема:
Решение:
#4: Сравнение креативов
#3: Технические ограничения
Совместно с инженерами реализовали кэширование и поэтапную подгрузку данных
Обработка данных в реальном времени замедляла рендеринг дашбордов
Проблема:
Решение:
#2: Избыточность данных
Внедрено поэтапное раскрытие информации с подсветкой ключевых инсайтов
Начальные версии показывали слишком много информации одновременно, что пугало новых пользователей
Проблема:
Решение:
Созданы унифицированные пользовательские сущности с кроссплатформенным отслеживанием ID
Пользователям было сложно сопоставлять эффективность кампаний между Facebook, Google и TikTok
Проблема:
Решение:
#1: Мультиплатформенность
Сложности и их решения:
Стратегия: Human-centered подход с акцентом на снижение когнитивной нагрузки при сохранении полноты данных. Поэтапное раскрытие информации (progressive disclosure) и кастомизация интерфейса по ролям, чтобы учитывать разные уровни опыта и задачи пользователей.
2 · Дизайн-процесс
В системе Uber Advertising Tracker применили шесть ключевых решений:
1
Обнаружение аномалий в реальном времени: Оповещения на простом языке о всплесках расходов и падениях CTR, устраняющие необходимость постоянного мониторинга дашборда;
2
Drag-and-Drop виджетов по ролям: Настраиваемое размещение виджетов с пресетами для разных ролей (аналитик, руководитель, дизайнер);
3
Единые идентификаторы между каналами: Серверное отслеживание, соединяющее действия пользователей на всех рекламных платформах;
4
Параллельное сравнение креативов: Визуальные миниатюры с наложением и сравнением KPI для анализа эффективности креативов.
5
Мультибрендовое разделение: Переключатель в верхней панели для мгновенной сегментации данных по различным бизнес-единицам Uber;
6
Песочница для тестирования: Безопасная среда для экспериментов со ставками с возможностью отката.
3 · Решение
Обзор кампаний
Управление бюджетом
Песочница
Управление креативами
До: Команды по утрам вручную проверяли 2–4 разные платформы, экспортировали CSV и составляли отчёты в таблицах. Критические отклонения часто обнаруживались через несколько часов или даже дней после их возникновения.
После: Команды получили интеллектуальные утренние брифинги с рекомендациями. 89% проблем с кампаниями выявлялись и устранялись в течение 30 минут после их появления.
После: Команды получили интеллектуальные утренние брифинги с рекомендациями. 89% проблем с кампаниями выявлялись и устранялись в течение 30 минут после их появления.
Сотрудничество команд
Отделы начали использовать дашборды друг друга
Более быстрое принятие решений по корректировке кампаний
Снижение когнитивной нагрузки
Масштабируемость
Позволяет командам обрабатывать на 40% больше кампаний без увеличения численности персонала
23% увеличение рентабельности рекламы за счет более быстрых итераций оптимизации
Улучшение ROI
Влияние на бизнес
Что бы я сделал по-другому:
- Ранняя техническая валидация: Подключил бы инженеров на более раннем этапе, чтобы заранее понять ограничения по обработке данных до начала проектирования интерфейсов.
- Более широкое пользовательское исследование: Включил бы больше пользователей, которые работают с системой время от времени, чтобы выявить необычные или нестандартные сценарии использования.
- Метрики производительности: Как участник аутсорсинговой команды, я не имел доступа к внутренним метрикам Uber; конечно, было бы полезно получить более детализированные метрики по конкретным пользовательским задачам вместо общих показателей эффективности.
Что сработало хорошо:
- User Research: недельное погружение в работу рекламных команд дало понимание об их рабочих процессах;
- Кросс-функциональное сотрудничество: работа с дата-сайентистами обеспечила, что автоматические рекомендации будут действительно применимы на практике;
- Итерационное тестирование: сессии с реальными пользователями позволили избежать разработки функционала, который выглядит эффектно, но бесполезен в реальной работе;
- Вовлечённость заинтересованных сторон: Регулярные демонстрационные сессии поддерживали заинтересованность стейкхолдеров и давали обратную связь по стратегическому направлению.
4 · Reflection & Learning
Проект показал, как UX-дизайн может преобразовать сложные, насыщенные данными рабочие процессы в интуитивно понятный пользовательский опыт. Сфокусировавшись на реальных потребностях пользователей, мы создали платформу, которая не только решила текущие проблемы, но и смогла масштабироваться для поддержки быстрорастущего рекламного бизнеса Uber.
