Обновления каталога
Компаний: 52

Агентство социальной информации (АСИ)

Сложные исследования полного цикла "под ключ"

MegaResearch

Найдем персональное решение для вашего бизнеса

Русопрос

Выявляем потребительские предпочтения ваших клиентов




Мы ждем перемен

Мы ждем перемен

Короткие опросы могут быть информативнее традиционно длинных

Использование Big Data, «Больших данных» может освободить исследователей от рутинной работы. В самом деле, ведь теперь основные массивы данных могут собираться автоматически, а работа ресечеров сведется к заполнению пробелов и выбору информации для более глубокого понимания вопроса. В этом случае специалисты будут освобождены от необходимости проводить громоздкие проекты, получать и обрабатывать огромные массивы цифр. Вместо этого они смогут ограничиться короткими опросами и сосредоточиться на тех параметрах, которые они считают важнейшими для решаемых ими в данный момент конкретных задач.  

Я писал об этом в одной из своих статей и, по-прежнему, придерживаюсь этой точки зрения. И есть много примеров перспективных брендов, которые применяют этот подход в своих исследовательских программах. Однако мы все еще видим слишком много брендов, цепляющихся за устаревшие  исследовательские методы. Например, они по-прежнему опираются на метод, при котором каждому респонденту, раз уж он попал в наши руки, надо задать все возможные вопросы. Проводить исследования таким образом очень удобно, но лучший ли это путь?

Проблема новизны

В нежелании перемен нет ничего удивительного: трудно менять хорошо зарекомендовавшие себя модели поведения и практики. Как скажет вам любой специалист по человеческому поведению, лучший способ предсказать будущие решения человека – посмотреть на его решения в прошлом. Другими словами, трудно обучить старую собаку  новым трюкам.

Когда мы в качестве  исследователей, изучающих потребителей, бренды и эффективность маркетинга, оцениваем свои собственные действия и решения, то видим, что часто и даже слишком часто действуем как пресловутые старые собаки. Я говорю это не для того, чтобы кого-то обидеть, а скорее, чтобы стимулировать исследовательское сообщество пересмотреть наши базовые принципы дизайна исследований и требований к качеству данных. Исследования, освобожденные с помощью Big Data от рутинных манипуляций, могут полностью реализовать свой высокий потенциал только в том случае, если мы на самом деле освободимся от методов, которые уже не работают. В противном случае, вместе с ними устареем и мы.

Как освободить исследования

Давайте поговорим о конкретике. Что нам нужно сделать для того, чтобы освободить исследования?

Более короткие опросы 

Во-первых, мы должны перестать «грузить» потребителей длинными опросами. Многочисленные данные свидетельствуют о том, что более короткие опросы дают более качественные данные и большую вовлеченность потребителей в исследование. Не так давно, Kantar, TNS и Millward Brown сотрудничали, проводя параллельные исследований по одной и той же целевой аудитории. Первое исследование было составлено по классической схеме, и на выполнение опроса ушло 25 минут. Опрос был построен так, чтобы обеспечить полный набор данных по каждому потребителю. Второе исследование было специально сокращено – на его выполнение уходило  12 - 13 минут. Каждому потребителю задавали только те вопросы, которые считались ключевыми для понимания категории и выполнения основных аналитических задач.

Результаты были поразительными. Для одной из изучаемых товарных категорий более короткий опрос смог выявить в 3,5 раза больше атрибутов (оцененных как важные), чем более длинное исследование. При этом средний уровень одобрения для брендов в этой товарной категории составил 31 процент в коротком опросе и 17 процентов в длинном. По сути, контекстуальные различия опросов дали очень разные результаты, и потребители были более склонны делиться информацией в рамках короткого опроса.

То есть, короткий опрос лучше. Тем не менее, мы очень неохотно сокращаем длину своих анкет, опасаясь потерять информацию, которую мы привыкли получать от респондентов. Сколько наборов конкурентных брендов мы сохраняем в опросах в целях обеспечения согласованности с прошлыми опросами, хотя мы знаем, что прошлое состояние не является отражением текущего рынка? Почему мы цепляемся за информацию, полученную в рамках длинных опросов – привычную и удобную, но потенциально неточную?

Устранение избыточности  

Во-вторых, мы должны прекратить задавать потребителям избыточные вопросы. Что делает вопрос избыточным? Когда потребители дают стереотипные ответы на разные вопросы. Методы для обнаружения такой ситуации существуют уже много лет, но как часто мы прислушиваемся к таким выводам и сокращаем избыточный контент? Более того, методы обработки информации позволяют получить взгляд потребителей на обсуждаемые темы. Учитывая зрелость многих рынков и категорий, мы ожидаем, что в рамках нашего анализа будут в целом одни и те же темы: темы качества продукции, корпоративной репутации, мотивации потребителей и т.д. Таких тем, как правило, немного и они редко меняются. Тем не менее, мы часто видим в анкетах  20 вопросов, которые (в сознании потребителей) сводятся лишь к двум темам. Так почему же мы продолжаем задавать все эти 20 вопросов? Если год за годом мы видим, что за этими многочисленными вопросами стоят лишь несколько тем, то очевидно, что мы упускаем возможности для оптимизации дизайна наших анкет.

Мы знаем, что избыточность лишь повышает неудовлетворенность респондентов и снижает качество их ответов. В сухом остатке: мы придерживаемся неоптимального дизайна исследований, сохраняя статус-кво. Мы должны без всяких колебаний удалять избыточные вопросы.

Содержательные измерения 

В-третьих, у нас должны быть самые точные и удобные для респондентов механизмы, выявления значимых инсайтов. Эти механизмы должны быть настроены на работу по важным для решения данной задачи параметрам. Даже если это потребует изменения исторически сложившейся системы измерений и внедрения более актуальной сегодня.

Каждый день мы работаем с брендами, чтобы улучшить систему их измерений – от координации между различными информационными массивами и архивными данными (для новых клиентов) до использования новейших стандартов дизайна исследований и замеров капитала бренда. Мы обмениваемся информацией с клиентами относительно состояния брендов в различных товарных категориях. Часто наши разговоры вращаются вокруг вопроса о том, как свести воедино наш коллективный опыт ради улучшения измерений. Однако в какой-то момент клиенты часто начинают опасаться, что внесение изменений в программы измерений приведет к изменениям накопленных трендов, и именно тут движение в сторону прогресса застопоривается.

Освобождение – это перемены

Конечно, отказ от трендов, накопленных в давно созданных базах данных (в которые вложено много сил и средств), может стать горькой пилюлей. Трудно объяснить руководству компаний, что мы вносим изменения в исследовательские инструменты и при этом теряем сопоставимость с предыдущими массивами. Это будет трудно, даже если мы разработаем надлежащие алгоритмы работы со статистическими данными для сохранения сопоставимости, т.е. можем заставить «старые данные» выступать в роли новых (или откалибровать новые результаты для соответствия старым). Принципиальным моментом является то, что мы обязаны изменить свой подход, «выбрать перемены».  Сохранение возможности сопоставления данных не должно быть главным требованием при создании нового дизайна исследований. Главное требование состоит в том, что мы должны отказаться от инструментов и подходов, которые оказываются не оптимальными.

Освобождение на практике

Концепция «Значимых отличий» (Meaningful Different Framework), разработанная Millward Brown для изучения ценности брендов, может служить хорошим примером тех преимуществ, которые несет с собой такого рода мышление.

Во-первых, мы разработали платформу, в рамках которой опрос может быть проведен очень быстро (в среднем около трех минут на одного респондента). При этом мы задаем только те вопросы, которые связаны с опытом потребительским опытом респондента на тех или иных товарных категориях и рынках.

Во-вторых, разработанный нами формат вопросов учитывает естественную конкуренцию брендов, с которой потребители сталкиваются в своей повседневной жизни. Это делается с помощью так называемого «ассоциативного масштабирования и ранжирования». Респондент располагает каждый бренд на шкале 0 - 10, тем самым ранжируя их. Такой подход позволяет эффективно использовать полное масштабирование для каждого параметра, при этом он оказывается более удобным и актуальным для респондентов, чем оценка каждого бренда по отдельности. Таким образом, мы получаем необходимую нам информацию быстро и точно. Самое главное, наша платформа для измерения брендов служит соединительным элементом между исследовательскими решениями и базой данных, полученных в результате измерений. В этом и заключается настоящая красота новой модели: у нее короткая, актуальная, воспроизводимая и  стандартизированная структура, которая может быть реализована в целом ряде исследовательских сценариев.

Время перемен

Это возвращает нас к вопросу о том, почему мы хотим, чтобы исследователи воспользовались возможностями современных технологий и освободились от необходимости мучительно долго опрашивать одного респондента (концепция single source – R&T). Основная причина в том, что более короткие и сфокусированные опросы лучше длинных и не сконцентрированных. Преимуществами такого рода исследований можно воспользоваться, если правильно сформулировать бизнес-задачи с исследовательской точки зрения. Например, такие:

- Ответы на какие бизнес-проблемы можно получить, собрав всю информацию от одного и того же респондента в рамках одного опроса?

- Какие задачи эффективнее решать с помощью набора взаимосвязанных исследовательских решений?

- Какие вопросы являются избыточными и повторяющимися?

Конечно, мы рискуем, когда отказываемся от безопасного метода, при котором мы спрашиваем каждого потребителя обо всех аспектах и параметрах. Новый подход требует ясности планирования и четкости цели, но этот вызов мы обязаны принять. Данные показывают, что мы обманываем самих себя, когда считаем, что анализ длинных опросов с данными низкого качества может обеспечить точный прогноз и действенные рекомендации.

Неизбежность перемен

Вот почему я рассматриваю эту статью как манифест перемен для исследовательского сообщества. Мы знаем, что оказывается эффективным: короткие опросы, которые демонстрируют уважение к напряженному ритму жизни респондентов и их ограниченным временным возможностям. Кроме того, подобные исследовательские инструменты лучше, потому что они вовлекают людей в диалог, они поощряют участие в опросе, а не отталкивают от него.

Мы больше не можем опираться на подход «не надо раскачивать лодку» в качестве оправдания для отказа от переосмысления исследовательских методик, которые не отвечают этим критериям. Лодка уже качается.

В своей отрасли мы много говорим о переходе от оценок прошлого поведения потребителей к оценкам и прогнозам их будущего поведения. Я поддерживаю это. Используя короткие опросы, мы вполне сможем добиться этих целей. В противном же случае, если мы не отойдем от формата раздутых исследований, сохраняемого ради «накопленных трендов», весь наш пар уйдет в свисток. 

Англоязычный оригинал

Тэги:

Кол-во просмотров: 7535

Автор: William C. Pink


Еще по теме

Сначала контент, потом цена

Сначала контент, потом цена

Появление таких форматов рекламы, как original digital video (ODV) меняет критерии выбора площадки

Главный экспонат

Главный экспонат

Зачем бренды сотрудничают с музеями

Полет нормальный

Полет нормальный

Сохранит ли бренд «Аэрофлот» лидирующие позиции в рейтинге проекта «Любимые бренды россиян»

Категория сладкой газировки: борьба в двух уровнях

Категория сладкой газировки: борьба в двух уровнях

Лидер имеет все шансы удержать свои позиции, но изменения в верхней части рейтинга весьма вероятны

Говорите громче

Говорите громче

Останется ли «Агуша» любимым брендом детского питания в 2018 году