Потребительские и рыночные инсайты: кто их ищет и как найти вам. Интервью эксперта из «Вкусно — и точка»
СЕЗОН 1, ВЫПУСК 2
Привет! Это команда Ресурса. Мы запустили подкаст — о данных, бизнесе и данных для бизнеса. Вместе с экспертами обсуждаем, как и зачем бизнесу работать с данными, делимся источниками, свежими аналитическими отчетами и своими инсайтами.
Главное будем фиксировать в удобном формате конспекта — ищите ссылки на конспекты всех выпусков в телеграм-канале Ресурса.
Это конспект второго выпуска о потребительских и рыночных инсайтах. В гостях — Людмила Крохина, руководитель группы исследований рынка во «Вкусно — и точка».
О людях, которые ищут инсайты
Insights manager — менеджер по исследованиям потребителей/рынков.
Задача такого человека — дать готовые практические бизнес-рекомендации, а не просто обработанные данные или прокомментированные цифры.
Insights manager отвечает на вопросы с точки зрения бизнеса:
Что делать с брендом?
Что делать с портфелем?
Куда посмотреть с точки зрения новых направлений?
Ответы основаны на мнении потребителя и знании рынка.
О том, как сделать правильный вывод на основании цифр
Если есть цифра, её нужно поместить в контекст. Контекст — это, как правило, сравнение: необходим бенчмарк. Чтобы понять насколько работает (или не работает) концепция/канал/продукт, всегда нужна точка отсчёта.
О том, как измерить намерение купить
Используйте пятибалльную шкалу интервалов, чтобы оценить инициативу. Проводить такое исследование можно на любом этапе разработки продукта: на этапе идеи, этапе сформулированного коммуникационного сообщения или этапе mvp.
Примеры вопросов для проведения опроса:
Насколько вы согласны с тем, что купите продукт?
Варианты ответов: определенно куплю, скорее куплю…
Насколько вы заинтересованы в покупке продукта?
Варианты ответов: определенно заинтересован, скорее заинтересован…
О правильной формулировке вопроса
Задавайте тот вопрос, по которому есть данные бенчмарка. От бенчмарка зависит формулировка вопроса. Формулируйте ваш вопрос таким образом, каким формулировались вопросы до него.
О качественных и количественных исследованиях
Все исследования хорошо работают в цикле: чередование качественных и количественных. Если идея совсем новая, то к ним стоит добавить воркшопы внутри компании.
Этапы проведения исследований при разработке идеи:
Количественное исследование (на выделенном сегменте ЦА): изучение рынка и сегмента;
Качественное исследование: разработка гипотез;
Количественное исследование: тестирование гипотез, сокращение количества идей.
Продукт в основном оценивается количественно. Также существует инструмент concept lab.
Об оптимальной выборке для проведения исследований
Для проведения несложного прогнозного исследования достаточно 300−400 правильно распределенных человек (представителей ЦА).
О Concept lab
Коммуникационная идея или дизайн-решение презентуется группе людей для сбора развёрнутой обратной связи. На основе этой обратной связи в режиме реального времени вносятся правки. Следующая группа респондентов видит и оценивает уже обновлённую версию прототипа.
Этот инструмент будет эффективен, например, для разработки дизайна упаковки.
О влиянии исследований аудитории на разработку ценового предложения
Цена зависит от множества факторов:
от количества людей, готовых купить продукт по той или иной цене;
от маржи, которая минимально приемлема для бизнеса;
от цен конкурентов.
При ценообразовании уже существующего портфеля ключевым инструментом становится анализ продаж.
Исследование может помочь найти ценовой порог — точку в цене, кардинально меняющую спрос на продукт.
Об актуальных трендах потребления
Тренд на удешевление;
Тренд на смешение премиум- и эконом-сегментов. Обусловливается пересечением людей с разным уровнем жизни в одной точке;
Гипотеза: тренд на изменение в восприятии латиницы и кириллицы в брендинге.
Об ответственности при работе с данными
Данные сами по себе невинны. Они не могут навредить. Негативного влияния данных не существует. Существует неправильный сбор или неправильная интерпретация данных.
Ключевой фактор — работа команды на основе данных. Данные нужно интерпретировать или отказываться от них вовсе.
Основная проблема — не в данных, а в людях, которые задают правильные вопросы и делают правильные выводы.