Глава 3. Глубина маркетинговых исследований
Если полученные данные не могут быть практически применимы в бизнесе – надо копать глубже!
Любое исследование имеет свою глубину. Но не каждое исследование несет в себе информацию, практически применимую в бизнесе. В исследованиях есть три слоя. Первый слой – когда мы получаем статистические данные, которые необходимы для дальнейшей работы исследователя. Второй слой – когда мы выявляем зависимости и взаимосвязи, используя данные, полученные на первом слое. Второй слой также не является конечной точкой в работе. Данные, полученные на первом и втором слое исследования, являются основой для создания бизнес-инструментов, которые разрабатываются уже на третьем слое исследования. Именно результат работы по всей глубине и является практически применимым для бизнеса итогом работы исследователя.
Рис. 10 наглядно демонстрирует, какую пользу для бизнеса может принести то или иное исследование.
Первый слой исследований и анализа данных
Исследования, которые относятся к первому слою – это сбор данных и описание этих данных.
Например, «17% респондентов отмечают, что члены их семей или они сами изучали либо сейчас изучают иностранный язык у репетитора».
17% изучали и изучают. А какой процент из 17% изучает иностранный язык сейчас? И если изучали, то какой процент готов снова заняться изучением иностранного языка? С точки зрения практического применения, данная цифра бессмысленна. Она просто есть и на этом все заканчивается.
На рис. 11 представлена диаграмма количества школ иностранных языков в городе.
Подобные данные являются исключительно информативными. Применить их на практике, например, для разработки стратегии компании, крайне сложно. Если вы являетесь компанией, у которой есть сеть школ, то информация о том, что 151 школа не имеет своей сети, вам нужна исключительно для того, чтобы знать об этом факте.
И если уж обращать внимание на эти данные, то только на десять конкурентов, у которых есть своя сеть. Или, если вы хотите увеличивать свою сеть, то вам понадобятся конкуренты, расположенные в том районе, где вы планируете открываться.
Если вы – компания, которая состоит из одной школы, то вам нужны только те конкуренты, которые находятся в ареале вашего влияния. Так как основной критерий отбора школы – это место расположения, а точнее, близость к дому/школе. Другие районы вам нужны только тогда, когда вы соберетесь открывать еще одну школу именно в этих районах города.
Построение графиков/таблиц, где представлены все компании, декларирующие работу на рынке – неэффективно. Лишняя информация усложняет анализ. Конечно, «кто владеет информацией, тот…» но надо уметь концентрировать свое внимание на той информации, которая необходима для компании в данном месте, в данное время, в текущей ситуации. Чтобы не пришлось «стрелять из пушки по воробьям». Ведь в итоге такого сбора данных вы либо запутаетесь, либо придете к мнению, что исследования – это пустая трата времени и ресурсов, потому что практической пользы от них вы не получили.
Важно понимать, что вам придется пройти первый слой аналитики данных прежде чем приступить ко второму слою. Но данные первого слоя должны быть собраны с учетом задач компании и с учетом всех базовых принципов исследования. Первый слой полученных данных – это не конец исследования, а только начало.
Например, у вас стоит задача «Выведение нового интернет-продукта, с помощью которого пользователи смогут осуществлять определенные платежи».
На первом слое исследования нам необходимо собрать информацию, которая в будущем даст возможность выполнить поставленную задачу. Одно из направлений, которое необходимо изучить – «Уровень тревожности при проведении платежей через Интернет». Так как этот фактор является барьером для использования нашего продукта, можно собрать данные следующим образом, задав вопрос: «Вы готовы осуществлять платежи с помощью Интернета?». В итоге мы бы получили следующие ответы: 75,6% – не готовы, 24,4% – готовы.
Достаточно сложно использовать подобные результаты для решения поставленной задачи. Так как непонятно, при каких условиях 24,4% плательщиков действительно будут пользоваться нашим интернет-продуктом для осуществления платежей. Непонятно также, при каких условиях категория плательщиков, которые не готовы использовать Интернет для платежей, сможет изменить свое мнение.
Один из самых типичных случаев, которые часто возникают в исследовательской практике, – определение факторов выбора клиентами компании/магазина/поставщика. В следующем примере на предварительных фокусированных интервью были выявлены такие факторы. Далее были рассчитаны веса каждого фактора по результатам проведения количественного опроса.
Конец ознакомительного фрагмента.