0
0
Профессиональное исследование потребителей — это систематическое и объективное изучение целевой аудитории с использованием научных методов и эмпирических данных. Но по разным причинам оно может привести к ошибочным выводам и решениям. Иван Дылько, директор агентства маркетинговых исследований markintel, дал советы, как избежать этого.
9 проблем маркетинговых исследований, которые приводят к неправильным выводам
Ирина Печёрская
Начнем с двух поучительных примеров. В первом производитель металла пытался увеличить премиальность своего бренда. Он улучшил качество товара, логистику доставки и со временем стал предпочитаемым поставщиком для большинства местных покупателей.
Однако цена оставалась прежней, а производитель хотел изменить это. Он провел опрос потребителей, который показал, что цена не является большим фактором при закупке металла. Опираясь на эти данные, производитель увеличил цену на несколько процентов. После увеличения цены, продажи резко упали.
Почему исследование подвело? Было проведено недостаточно глубокое изучение важности цены. Все производители металла запрашивали примерно одинаковую стоимость. Исключительно поэтому исследование показало низкую важность цены.
Во втором примере уважаемый журнал Literary Digest пытался предсказать исход американских президентских выборов 1936 года. Огромный опрос (2,3 млн заполненных анкет) показал, что кандидат Республиканской партии одержит уверенную победу и получит 55% голосов. Однако произошло противоположное: кандидат Демократической партии победил, получив 61% голосов.
Как могло провалиться такое масштабное исследование? Были допущены две ошибки:
- намного больше сторонников республиканца, чем сторонников демократа, получили запрос на участие в исследовании;
- намного больший процент сторонников республиканца вернули заполненные анкеты.
Список похожих исследовательских промахов велик и включает, например, предсказания провала первого фильма «Звездные войны», вывода на рынок New Coke и многие другие. Просчет какого-то конкретного исследования — это не доказательство бесполезности всех исследований.
Чаще всего такие провалы являются примерами неправильно подобранного типа исследования к задаче, непрофессионально спроектированного исследования, ошибочного анализа данных или неверной интерпретации результатов.
Ниже я описал только главные стадии потребительских исследований и основные потенциальные проблемы на каждой из них. Чем больше этих проблем вы видите в каком-то конкретном исследовании, тем меньше стоит доверять и базировать важные решения на этом исследовании.
Формулировка целей исследования
Грамотно составленное исследование потребителей имеет узкий фокус и показывает проблему с нескольких ракурсов. Что может подорвать его эффективность на самой начальной стадии?
Проблема 1: цели слишком амбициозные.
Слишком амбициозные и широкие цели (например, изучить, как ЦА воспринимает всех конкурентов) часто ведут к поверхностным и общим данным, которые могут дать ложную уверенность в том, что тема изучена надлежащим образом. Результат будет такой же, как и в примере с производителем металла выше: неправильное решение из-за недостаточно тщательного изучения ситуации.
Составление плана исследования
Профессиональный план помогает достичь целей исследования с минимальными затратами ресурсов. Какие подводные камни существуют на этой стадии?
Проблема 2: метод исследования не соответствует цели исследования.
Для каждого конкретного вопроса/цели оптимален далеко не каждый тип исследования. Если выбрать неподходящую методологию, то это приведет к некачественным или даже ошибочным данным. Например, тестировать причинно-следственные связи (влияние рекламы на KPIs) нужно с помощью настоящих экспериментов, изучать мотивацию оптимально с помощью фокус-групп, а получить большой объем данных о ЦА следует с помощью опроса.
Проблема 3: отсутствие важных методологических деталей для оценки качества исследования.
Каждое профессиональное исследование открыто описывает свои методологические параметры для объективной оценки его слабых и сильных сторон. Как минимум нужно знать, где и как была составлена выборка, как и чем мотивировали людей участвовать в исследовании и как выглядел инструментарий (процедуры эксперимента, ключевые вопросы опросника, скрипт для фокус-групп).
Сбор данных
Некачественное внедрение плана исследования может сорвать даже грамотно разработанное исследование. На что нужно обращать внимание?
Проблема 4: отсутствие контроля качества собираемых данных.
Множество факторов может подорвать качество собираемых данных: включение в выборку лиц, не являющихся ЦА, сфабрикованные или невнимательно записанные данные, неадекватно подготовленные интервьюеры или модераторы и другие. Откровенно говоря, отследить все эти технические моменты извне очень сложно даже экспертам.
Практичнее изучить агентство, которое провело исследование: имеет ли оно честную репутацию и длительный опыт проведения сложных и высококачественных исследований, рекламирует ли оно свои низкие цены и короткие сроки (оба фактора снижают качество) и следует ли оно высоким стандартам этики и качества (ICC/ESOMAR, НК-ОИРОМ или ISO).
Проблема 5: сбор данных с помощью методологий, в основном опирающихся на человеческую (а не автоматизированную) обработку данных.
Потенциал ошибок из-за человеческого фактора выше в таких исследованиях, как глубинные интервью, личные опросы и фокус-группы. В них интервьюеры, модераторы, супервайзеры и другие лица играют ключевую роль в получении, организации и записи информации о ЦА.
В этом узком смысле онлайн-опросы, онлайн-тестирование и автоматизированный сбор больших данных менее подвержены проблемам на этапе сбора данных. Однако на интеллектуально-требовательных этапах проектирования исследования и интерпретации результатов автоматизация уступает использованию профессиональных исследователей.
Анализ данных
После сбора высококачественных данных необходимо их грамотно проанализировать. Проблемы на данном этапе технически сложны, и мы пропустим большинство из них (подбор статистических тестов, соответствующих параметрам массива данных, использование нескольких статистических метрик для описания результатов анализов и т.д.). Но все же следует обратить внимание на следующие.
Проблема 6: отсутствие описания качества собранных данных.
Необходимо знать, сколько человек ответили на каждый важный вопрос, как отслеживалась внимательность заполнения анкеты и сколько опрошенных было исключено из-за нарушений инструкций исследования (невнимательности, неверного заполнения анкет и т.д.).
Проблема 7: отсутствие внутреннего подтверждения важных результатов.
Для ключевых выводов необходимо, чтобы несколько разных тестов показывали один и тот же результат (в научных кругах это называется «репликацией» и является золотым стандартом результатов, которым следует доверять).
Интерпретация результатов анализа и разработка рекомендаций
Результаты технически правильных статистических анализов необходимо интерпретировать в свете общего дизайна исследования и стратегических целей исследования. Какие ошибки возникают на данном финальном этапе?
Проблема 8: отсутствие обсуждения того, как слабые стороны исследования могли повлиять на результаты.
Как уже упоминалось, ни одна методология сбора или анализа данных неидеальна. Более того, эти методологии могут напрямую влиять на результаты исследования и соответственно на управленческие решения. Опытные и честные исследователи открыто обсуждают влияние важных методологических факторов на выводы исследования.
Проблема 9: интерпретация оторвана от данных.
Иногда непонятно, где заканчивается описание результатов и где начинается интерпретация этих результатов. Это увеличивает вероятность неправильных выводов и решений.
В заключение следует отметить, что ошибочное и некачественное исследование намного опаснее его отсутствия, так как оно ведет к ложной уверенности в понимании ситуации. Каждое маркетинговое исследование — это цепочка этапов, где любое проблемное звено может подорвать все исследование. Любая из вышеперечисленных проблем может привести к неправильным результатам и выводам.
Фото на обложке: eamesBot/shutterstock.com
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Источник: https://rb.ru/
Average Rating