Яндекс.Метрика
ПУБЛИКАЦИИ

Исследователь завтрашнего дня – кто он? Аудитор, математик или адвокат?

Исследователь завтрашнего дня – кто он? Аудитор, математик или адвокат?

Researcher of tomorrow – who is he? Auditor, mathematician or lawyer?

 

Андрей Владимирович Милехин, доктор социологических наук, кандидат психологических наук, профессор МГУ, вице-президент Gallup International, президент исследовательского холдинга Ромир, руководитель Центра мониторинговых исследований ИСПИ РАН.

Andrey Milekhin is Doctor of Sociology, PhD in Psychology, the Professor of Lomonosov Moscow State University (MSU), the President of ROMIR research holding, a Board member and a Vice President of Gallup International, the Head of monitoring research center of the Institute of Social and Political Research, RAN.

Аннотация: в статье анализируются современные методы исследований, их возможности и недостатки с учетом современных реалий, представлены новые исследовательские инструменты, дающие более полную информацию о потребителе. Только максимальная информация и комплексный подход, предоставленные исследователями, способны в настоящем и будущем позволить рекламодателям эффективно коммуницировать со своим потребителем.

Summary: this article reviews up-to-date research techniques, pros and cons of research with due regard to present-day developments, presents new research tools which provide fuller information of consumers. Only maximum information content and multifaceted approach, provided by researchers, can allow advertising providers to communicate effectively with their consumers in the now and future.

 

Ключевые слова: панельные исследования, Big Data, медиаизмерения, кросс-медиа, оценка эффективности, коммуникация с потребителем.

Keywords: Panel research, Big Data, media measuring, estimation of efficiency, consumer communication.

 

Будущее можно игнорировать, но она наступает вне зависимости от этого. Сегодня оно наступает заметно быстрее. На заре частной исследовательской деятельности в России не было даже интернета. Еще 25-30 лет назад телефонные опросы (а телефоны тогда были дисковыми) казались инновационными. А первые волны всероссийского еженедельного омнибуса передавались из регионов в Москву по факсу. Говоря о будущем на те же 25-30 лет вперед, трудно делать даже предположения. С уверенностью можно сказать, что прогноз на десять лет точно не сбудется. Но почему бы не пофантазировать и не попробовать понять, какой будет ведущая функция исследователей в будущем.

То есть привычные функции собирать мнения, анализировать, прогнозировать, безусловно, останутся. Но глобальные технологические изменения, происходящие в обществе и бизнесе, оказывают серьезное влияние на обычных покупателей и потребителей, а значит и на сферу их исследований.

Трансформации в исследованиях происходят в последние годы стремительно, особенно по сравнению с тем, сколько времени в мире успешно использовались классические методы – опросы, дневники, фокус-группы. Сегодня эти методы еще продолжают работать, но все больше демонстрируют свою ограниченность. Атака идет как со стороны Big Data, так и со стороны нейромаркетинга. Так что же нам останется?

Панели

Многие группы респондентов становятся все менее достижимы для классических опросов – личных или телефонных. При ответах на вопросы исследователей респонденты невольно искажают реальность – разве обычный человек вспомнит, что и почему покупал месяц назад при том объеме информации, который его окружает сегодня. Еще более размытыми при таких обстоятельствах выглядят результаты дневниковых опросов, когда респондентов просят вернуться к событиям (покупкам, например) полугодичной давности.

Для изучения потребителя, его стиля жизни, привычек, покупок есть более современные решения. Зачем спрашивать, если можно при минимальном участии респондента фиксировать все его покупки? Эту функцию успешно выполняют потребительские панели.[1]

Здесь очень важно отметить, что по наивности или умыслу часто происходит подмена понятий. Так, панелью называют и ритейл-аудит, который фактически является переписью полок в магазинах. Еще более абсурдно выглядят онлайн панели, которые в реальности представляют собой всего лишь базы данных интернет адресов для проведения опросов в сети. Ясно, что системной, динамической информации о потребителе эти методы и базы и близко не дают.

В России первая панель домохозяйств со сканированием штрих-кодов - Romir Consumer Scan Panel - успешно функционирует уже более 10 лет. На настоящий момент она охватывает постоянным измерением около 15 000 домохозяйств и 40 000 потребителей в 220 городах России с населением от 10 000 человек и более. Всего фиксируется более 150 000 покупок в неделю. Структура данных Consumer Scan Panel (CSP) включает наименование и параметры приобретенного товара, время покупки, место покупки (включая описание торговой точки: тип, статус, расположение, вид обслуживания и пр.), подробные характеристики покупателя и конечного потребителя товара. Данные CSP позволяют анализировать как домашнее, так и внедомашнее потребление покупателей, расходы не только на товары, но и на услуги.

Несколько лет спустя после запуска скан-панели Ромир в России появилась еще одна панель домохозяйств. Коллеги из компании ГФК после многолетнего использования решили заменить дневниковую панель на технологию сканирования штрих-кодов. Несмотря на наличие ряда отличительных нюансов в работе панелей Ромир и ГФК, обе успешно функционируют и имеют лояльных клиентов как из числа международных производителей, так и российских.

Итак, мы можем однозначно говорить о том, что одной из явных альтернатив опросным «измерениям» становятся потребительские панели.

Big Data и другие базы данных

Многие компании из сферы ритейла, услуг, но главное электронных коммуникаций за последние годы накопили гигантские объемы информации о потребителях и пользователях. Но что с этой информацией делать, сами владельцы «накопленного» не знают.

Они пытались анализировать свои так называемые Big Data, данные порталов с открытой статистикой и т.д. самостоятельно, но не смогли найти нужного подхода для переработки «руды» в ценную породу. Они пробовали предложить эту работу исследователям, но и здесь прорыва не случилось.

К большому сожалению, терабайты информации из Big Data для исследовательских целей почти не годятся. Данных много, но зачерпнуть из них реальных ценных фактов о потребителе не получается. Это равносильно попытке напиться из брандспойта. Нужно либо иметь полный объем информации (а это даже теоретически невозможно), либо применять метод выборки - главное социологическое открытие ХХ века.

Поэтому работа с Big Data в целях изучения потребителя, на наш взгляд, пока не представляется возможной и эффективной.

Медиаизмерения

Еще одной головной болью производителей, маркетологов, рекламодателей были и, увы, по-прежнему остаются медиаизмерения. В процессе развития технологий медиаизмерения также трансформировались.

У истоков в качестве замеров медиапотребления использовался формат опросов, дневниковых записей. Одним из недостатков данного метода является влияние человеческой памяти на запоминаемость просмотра тех или иных программ и каналов.

Потом опросы были заменены технологиями автоматического сбора данных, в первую очередь, это касается ТВ. В России, как и на многих основных рынках, до сих пор в качестве основной измерительной модели используется people-meter. Многих она не устраивает хотя бы по причине того, что позволяет собирать информацию только о просмотре ТВ в условиях домашнего потребления, фиксируя лишь сам факт включения / выключения телеприемника и «саморегистрацию» телезрителя.

Но за двадцать лет в медиа уже произошло несколько революций. Люди потребляют ТВ-контент как дома, так и вне его, пользуются отложенным телесмотрением, просматривают видео через интернет, параллельно с просмотром ТВ пользуются другими гаджетами. Как учесть все эти параметры, которые через медиаповедение влияют на конечное потребление? А как фиксировать кросс-медиа воздействие? Однозначно, только people-meter для этого недостаточно, и медиаизмерительная модель давно требует развития.

Современные мобильные технологии позволяют автоматически собирать информацию о домашнем и внедомашнем потреблении медиаканалов в условиях естественного поведения человека. Такой подход предложила еще в 2006 году компания Nielsen в своем кросс-медийном проекте Apollo. Однако два года спустя проект был закрыт в связи с высокой стоимостью конечного продукта (медиа данных) для клиента. Тогда это и, правда, стоило дорого, да и монополистам рисковать было видимо не с руки.

Но зерно было брошено. Сейчас в мире уже функционирует несколько кросс-медийных панелей. Даже очень традиционный и монополистичный российский медиаизмеритель компания Медиаскоп задумался над внедрением технологии фиксирования онлайн просмотров ТВ, для чего был запущен BigTV-рейтинг. Таким образом, начала подсчитываться аудитория, потребляющая телеконтент через интернет. При этом BigTV даже сделал попытку создать модель пересечения онлайн-просмотра с классическим потреблением для получения единого рейтинга контента и рекламы. Но пока новый рейтинг не может удовлетворить все потребности рекламодателей хотя бы в силу отсутствия ряда привычных метрик, не говоря уже об интерактиве.

Существуют и другие попытки математического моделирования предоставления данных об онлайн и традиционном потреблении телеконтента. Но все это, повторим, модели. Единственная реальная панель кросс-медийных измерений была разработана и запущена в Ромир.

Три года назад на базе скан-панели домохозяйств Romir Consumer Scan Panel (CSP) начала работу медиа панель Single Source Panel (SSP), которая занимается исследованием потребления ТВ, радио и мобильного интернета. Участниками SSP исследования являются городские жители России в возрасте от 14 лет и старше, постоянно проживающие в городах с населением 100 000 человек и более.

На мобильных телефонах более 3 500 участников CSP установлено специальное программное обеспечение, которое, используя технологию ACR (Automatic Content Recognition), улавливает и распознает весь ТВ и радио контент, в поле действия которого находится панелист. То есть когда человек слушает радио или смотрит телевизор, приложение активируется, синхронизирует частоты со всеми существующими радиоволнами и распознает, на какой частоте участник находится, как долго слушает то или иное радио / смотрит тот или иной телеканал. На основе SSP фиксируется как домашнее, так и внедомашнее теле- и видеосмотрение, радиослушание, а также потребление мобильного интернета.

Таким образом, синергия данных, получаемых от платформ панели Ромир, дает полную информацию о современных потребителях: кто они, где живут, каков их образ жизни, что они покупают, где совершают покупки, как ведут себя в интернете, каково их медиапотребление, но самое главное – как медиаокружение влияет на покупательское поведение. Иными словами, анализ конкретных покупок способен наглядно показать отдачу от рекламной активности: когда и как работают вложенные инвестиции, как долго сохраняют эффективность, когда перестают работать, конечный эффект на вложения.

Кто-то из коллег может справедливо заметить, что аналогичные данные годами предоставляются в отчетах TGI-Russia от компании Ipsos Comcon. Однако не стоит забывать, что методом сбора данных в этом проекте до сих пор остаются опросы (а об их недостатках упоминалось в начале статьи), периодичность и формат результатов совершенно не могут конкурировать с данными современных панелей.

Адвокаты покупателя

В данном контексте под термином «адвокат» подразумевается представитель интересов покупателя. В недалеком будущем, а фактически уже сегодня, исследователи имеют все шансы стать такими поверенными. Наступает эпоха доминирования покупателя. Теперь конечный потребитель начинает диктовать правила грамотной коммуникации с ним. Именно исследователи, глубоко и всесторонне знающие особенности различных целевых аудиторий, смогут подсказать своим клиентам (рекламодателям), как работать с разными типами покупателей и потребителей.

К кому-то можно по-прежнему обращаться посредством только голубого экрана. Значительная же доля современных потребителей прочно подсела на скидки, а потому для общения с ними просто рекламы на телевидении и в интернете недостаточно. Средством коммуникации с ними становятся скидочные агрегаторы. Еще более продвинутые потребители уже готовы к прямому контакту с производителем – получению кэшбэка за покупку.

В ближайшие годы функции маркетинга будут существенно меняться: продолжат вымываться лишние звенья между покупателем и производителем, коммуникация и предложения будут приобретать максимально персональный характер. Исследования и исследователи в этой новой структуре окажутся тем более востребованными, чем больше всеохватывающих знаний о потребителе они смогут предоставить.

 

Список использованных источников и литературы:

1.Потребительская панель Ромир – Consumer Scan Panel. https://romir.ru/consumer-scan-panel

2.  Медиа панель Ромир – Single Source Panel. https://romir.ru/single-source-panel

3. Технология ACR (Automatic Content Recognition).  https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_content_recognition

4.  Потребительская панель GFK. https://www.gfk.com/ru/reshenija/potrebitelskaja-panel/

5. Nielsen Apollo. https://www.adweek.com/tv-video/arbitron-nielsen-end-project-apollo-95016/

https://www.hollywoodreporter.com/news/nielsen-joins-arbitron-apollo-project-129298

De Mark Balnaves, Stephanie Hemelryk Donald, Brian Shoesmith. «Media Theories and Approaches: A Global Perspective», 2008, Сhapter 12, Media economics.

De Don E. Schultz, Beth E. Barnes, Heidi F. Schultz, Marian Azzaro, «Building Customer - Brand Relationships». 2009, page 237.

6. Big TV Project, Медиаскоп. http://mediascope.net/services/media/media-audience/tv/big-tv/description/

7. R-TGI, Ipsos Comcon. https://www.ipsos.com/ipsos-comcon/ru-ru/rossiiskii-indeks-celevyh-grupp

 

 



[1] Панельное исследование – особый вид социологического исследования, который предполагает неоднократное изучение одного и того же социального объекта с определенными интервалами по одной и той же программе исследования. В частности, в потребительских панелях объектом исследования являются домохозяйства. Домохозяйство, в контексте данного исследования – обособленная социальная группа (как правило, семья), совместно проживающая на одной жилой площади (квартира, дом) и имеющая совместную систему потребления.

Милехин Андрей