Как TraffCLAN создали свою CRM и отказались от 100+ таблиц

Еще год назад утро в TraffCLAN начиналось с проверки Google-таблиц. Рассказываем, почему готовые решения нам не подошли, как 200+ человек переехали за месяц и что изменилось в цифрах.

Вместо анализа трафика мы искали сломанные формулы

Знаете, как выглядело наше утро год назад?

Не дейлик, не разбор вчерашних результатов и не обсуждение новых связок. Первые пару часов мы проверяли, ничего ли не сломалось.

Вся операционка TraffCLAN жила в Google-таблицах. Не в пяти аккуратных файлах, а в сотне с лишним: проекты, ГЕО, баера, обработка, финансы, ссылки. Все связано формулами, и одна цифра проходила через несколько документов.

Кто-то вносил данные не в ту ячейку. Кто-то стирал формулу. Где-то не подтягивался диапазон. Дальше по цепочке: «Почему тут один FTD, а в соседней таблице другой?», «Это актуальный спенд?», «Кто трогал формулу?»

Проблема была не только в починке. На этих данных мы каждый день решали, масштабировать источник или стопать, оставаться на ГЕО или уходить. Иногда решения принимались на сломанных цифрах, и на это мы теряли тысячи долларов.

Человек, которого искали всем отделом

Чинить все это мог один человек. Наш финансист, гений Excel.

Когда что-то ломалось, по офису разносилось «где он?!», и 200+ человек мысленно держали его за руку. Если честно, это было смешно ровно до того момента, пока ты не понимал, что вся команда завязана на одном человеке.

Когда я пришел на должность CFO и впервые увидел структуру таблиц, первые десять минут думал: «Шедевр». Через несколько месяцев понял: бомба замедленного действия.

Сами таблицы тут ни при чем. Для небольшой команды это отличный инструмент. Но на 200+ сотрудниках они перестали быть инструментом и превратились в операционный риск.

Почему не взяли готовое

Сначала мы, конечно, смотрели на рынок: Keitaro, Binom, Chatterfy, MVP. Каждый хорош в своем, но ни один не закрывал всю цепочку целиком. Части нужных нам данных в них просто не было.

А нам нужно было увидеть весь путь трафика на одном экране:

Спенд → трафик → подписки → лиды → регистрации → FTD → RD → LTV.

И раскладывать его по проектам, ГЕО, ссылкам, источникам и людям. Падает ROI? Нужно понять, что именно изменилось: подорожал трафик, просела конверсия подписчика в лида, обработка хуже дожимает до регистрации или упал Lead2Dep. Это разные проблемы с разными решениями.

Поэтому решили строить свою.

Агентские кабинеты

shopi3.store Это база для арбитражников (Фб, Гугл, Тик-ток, Твитер и многое другое) – 10%: SHOPI10 Prime-Accs 🔥 Prime Accs: автореги, PZRD, мощный ручной фарм, безлим, со спендом до $1500 — мгновенный доступ к надёжным FB-кабинетам! Makemoneyfb.shop Рекомендуем — у них есть всё: автики, кинги с прогревом, 2БМ, сетапы 5-7-9 РК, БМы ручной фарм, высоколимитные кабы и Google-кабинеты.

Разработчика нашли внутри холдинга, и это было везение: человек с первого раза вник в логику арбитража. Над созданием работал весь C-level, потому что у каждого был свой запрос на оптимизацию своего направления. Это позволило проверять эффективность прямо на практике, а не по ТЗ.

Около трех месяцев мы работали с «сырым» продуктом и еще два-три месяца доводили его до идеала. В разработку вложено около 20 тысяч долларов.

Как это работает на практике

Все, что связано с лидами, теперь можно найти по каждому: кто обработал, сколько внес, как часто. Раньше лид был просто цифрой. Сейчас это ID, ссылка, сумма и имя того, кто с ним работал.

Вот так выглядит верхний уровень: спенд, выручка, профит, ROI, объемы по воронке и конверсии между этапами.

Данных очень много, и не все источники имеют API, поэтому часть задач еще выполняется руками. Например, спенд вносит баер: только он знает, к какому проекту относится трафик. За лидов отвечает обработка, это второй источник данных. Подписки, регистрации, FTD тоже нужно трекать.

Для этого у нас есть «дирижер»: человек, который проверяет все данные, поправляет и пушит, если что-то не стыкуется. Потому что спенд, который вписал баер, еще не истина, и его нужно сверять. Оффера тоже меняются: раньше — это ручная замена массивов, сейчас достаточно одного клика, и все пересчитывается.

Главное, что это дает: можно отмечать команды, которые показывают результат, и трекать их на дистанции. Сильные команды подсвечиваем, слабые заменяем другими. Без CRM это превращалось в гадание по таблицам.

Если что-то просело, дашборд позволяет спуститься по воронке и найти слабое место. Прибыль падает, спенд прежний. Подписчиков столько же, но Sub2Lead ниже: смотрим контент и переходы. Лиды те же, а регистраций меньше: проверяем следующий этап. Регистрации стабильны, а FTD падают: идем в Lead2Dep. CRM не скажет, почему человек не задепозитил, но покажет, где искать.

Про доступы отдельно. Раньше увольнение означало: вспомни все таблицы, где был человек, и пройдись по каждой руками. Это занимало десятки сообщений и до нескольких часов. Сейчас один клик.

Именно такой подход к аналитике мы постепенно внедряли во всех направлениях TraffCLAN. Это лишь один из примеров того, как меняются наши внутренние процессы. Другими наблюдениями из работы команды мы иногда делимся в Telegram TraffCLAN, от решений по операционке до кейсов из арбитража.

Переезд 200+ человек за месяц

Сделать систему было половиной дела. Вторая половина: заставить 200+ человек перестать открывать привычные таблицы.

Переезжать всеми проектами сразу — риск. Поэтому сначала мы затестили все на одном небольшом проекте: на маленьком объеме проще понять, работает ли система вообще. Потом добавляли проекты, объем рос, расхождения с таблицами были, но несущественные. Первые недели мы вели оба источника параллельно и сверяли данные.

Дальше менялись типы проектов, расширялся функционал, очень долго продумывалась логика доступов. Самым тяжелым оказалось вносить лидов: часто путали, к какому проекту их приписывать. Так родились стандарты нейминга. Раньше source_name баера называли как придется, сейчас есть четкий формат, по которому обработка сразу понимает, чей это лид. Это позволяет собирать фидбек и передавать хэду информацию вроде «лиды от баера 1 хуже, чем от баера 2, хотя воронка одна».

Отдельная история: научить каждую команду обработки пользоваться CRM. Команд десятки, а объяснял один человек. Выход нашли простой: записали обучение. Но не все поняли формат сразу, начались вопросы, и именно их пришлось закрывать.

Приятный момент: все понимали, что с CRM работать удобнее, поэтому правки воспринимались спокойно. Вся команда стала единым организмом тестировщиков, без давления и без пропущенных дней. Через месяц старые таблицы отключили, еще месяц доводили функционал.

Это было лучшее утро за долгое время. Таблицы остались с нами в памяти: мы их чтем, но больше не открываем.

Что изменилось в цифрах

CRM не сделала каждый проект прибыльнее, и мы этого не утверждаем. Она убрала ручную рутину и дала скорость.

Через два месяца рынок проверил, зачем нам все это

Через два месяца после запуска условия у рекламодателей резко поменялись. Наша вертикаль пострадала: команды закрывались, ROI падал.

Мы смотрели на данные и видели, что воронка в целом работает, если пересчитать математику. Lead2Dep должен быть выше, примерно как в начале проекта. Цена саба и лида должна быть ниже. Значит, какая-то часть сломана, а какая-то нет.

В CRM быстро нашлось: один актер в креативах работает, второй — нет. Мы сравнили Sub2Lead по актерам, нашли причину в креативе и масштабировали рабочий вариант на все направления. Параллельно поменяли модель оплаты и увеличили мин. депозит. Это сработало, и математика выровнялась.

Нам понадобилось около месяца, чтобы перестроиться. В таблицах на поиск такой причины ушло бы значительно больше времени. Не нужно собирать созвон из пяти отделов, чтобы выяснить, у кого ошибка в формуле: можно открыть систему, разложить направление по нужным параметрам и сразу перейти к решению.

Почему мы до сих пор дорабатываем CRM

Разработка собственной системы не заканчивается в день ее запуска. Появляется новый проект — возникают новые требования. Меняется воронка — нужны другие показатели. Какому-то отделу не хватает дополнительного среза. Где-то понимаем, что процесс можно автоматизировать еще сильнее. Что-то добавляем, что-то переделываем, что-то упрощаем.

Эта работа продолжается и сейчас. И, скорее всего, будет продолжаться всегда.

Подобные изменения в операционке — одна из тем, которые мы затрагиваем в Telegram TraffCLAN наряду с опытом команды, арбитражными инструментами и практическими кейсами. Для нас это часть общей работы над процессами, которая не ограничивается одной CRM.

Главный вывод

В какой-то момент рост арбитражной команды начинает зависеть не только от качества связок и объемов трафика, но и от того, насколько хорошо устроена внутренняя инфраструктура.

Можно нанимать новых сотрудников, запускать больше проектов и увеличивать бюджеты.

Но если каждый новый проект добавляет еще несколько таблиц, ручных операций и потенциальных ошибок, масштабирование постепенно становится все сложнее.

Для нас собственная CRM стала способом решить эту проблему.

Мы не избавились от необходимости анализировать цифры. Наоборот, теперь можем уделять этому больше времени, потому что меньше тратим его на сбор и проверку данных.

Идеального продукта, видимо, не существует. Существует только его следующая версия.