450 годин на місяць на ручне складання звітів для клієнтів — менеджери вигорають та звільняються через рутину

Ми намагалися автоматизувати збір даних з Google Ads та Facebook у єдиний дашборд через Looker Studio, але постійно злітали конектори. В результаті кожен з 12 акаунт-менеджерів витрачав мінімум 10 годин на тиждень, щоб вручну копіювати цифри в Google Sheets та робити висновки в Notion. Ми навіть найняли окремого аналітика на зарплату 45 000 гривень, щоб він просто зводив ці таблиці докупи. Загалом цей процес обходився нам приблизно у 4 200 доларів щомісяця, враховуючи робочий час команди. Використовували ChatGPT для написання коротких резюме, але це все одно вимагало багато ручного контролю.

Найскладніше — це людський фактор та хронічна втома команди в кінці кожного звітного періоду. Менеджери ненавидять ці дні, бо замість стратегії вони перетворюються на операторів копіпасту, що призводить до помилок у цифрах. Коли клієнт бачить неправильний окуп в звіті, це викликає величезний скандал та підриває довіру до агентства. Я відчуваю фрустрацію, бо замість розвитку бізнесу я витрачаю час на розбірки через технічні одруки. Це демотивує найкращих спеціалістів, і ми вже втратили двох сильних людей саме через перевантаження такою тупою роботою.

Системна проблема в тому, що наші інструменти не спілкуються між собою безпосередньо, а готові рішення на ринку занадто дорогі або не гнучкі під наші потреби. Наша структура з 38 людей вже переросла рівень простих таблиць, але ще не має власної ІТ-команди для написання скриптів. Процеси застаріли, бо ми масштабувалися швидше, ніж встигали впроваджувати автоматизацію. Ми покладалися на те, що люди просто 'потерплять', але цей ресурс виявився вичерпним. Відсутність єдиної шини даних робить нас неповороткими та вразливими перед конкурентами.

Ми вирішили піти шляхом найменшого опору та взяли фрілансера-розробника, який за 1 500 доларів написав нам декілька скриптів на Python для вивантаження даних. Також ми купили платні конектори за 200 доларів на місяць, щоб хоч якось тягнути дані в Excel. Частково це допомогло, і час на один звіт скоротився з 4 годин до 2 годин. Проте ці скрипти постійно ламаються, коли сервіси оновлюють свої API, і нам знову доводиться платити фрілансеру за правки. Це було тимчасове рішення 'залатати дірки', яке не дало повної впевненості.

Це рішення виявилося абсолютно немасштабованим та дорогим у підтримці в довгостроковій перспективі. Фрілансер не завжди на зв'язку, і коли в понеділок вранці звітність 'лежить', ми безпорадні. Це не системна автоматизація на базі штучного інтелекту, а просто набір костилів, які потребують постійної уваги. Ми продовжуємо витрачати близько 2 500 доларів на місяць на підтримку цього напівручного процесу. Нам потрібна розумна система, яка б сама аналізувала аномалії в рекламі та генерувала текстові інсайти без участі людини.