Маркетинговые исследования уже много лет остаются основной частью построения бренда, однако в сверхсвязанном мире маркетологам приходится переосмысливать свой подход.

Раньше все было просто. Маркетологи спрашивали клиентов о неудовлетворенных потребностях и новых продуктах, которые те хотели бы видеть. Затем с помощью кластерного и дискриминантного анализа они выделяли сегменты целевой аудитории. Выявляя демографические характеристики этих сегментов, изучая сценарии работы печатных и вещательных СМИ и определяя расстояния до различных точек торговли и торговых районов, партнеры агентства составляли медиапланы и намечали оптимальные каналы дистрибуции. Такой процесс помогал компаниям разрабатывать новые предложения продуктов и убеждать потребителей покупать их в местных магазинах, тем самым создавая мощные бренды.

Эта базовая модель хорошо работала, а бренды были относительно контролируемы (по крайней мере, в потребительском мире, где существовали четкие розничные каналы сбыта). Рынки печатных и вещательных СМИ и поддаются количественной оценке, и хорошо определяются.

Однако сложный современный мир гораздо более переменчив и демократизирован. Взрыв электронной торговли следом за Amazon привел к созданию самодельных цифровых торговых площадок, в том числе eBay для различных товаров, для домашних животных, для мелких ремесленников, для видеокурсов и т. д. Ретейлеры и отдельные бренды также участвуют в электронной торговле, рассматривая ее и как виртуальное обязательство, и как возможность.

Резко взлетело количество каналов обмена информацией — с приходом смартфонов, мобильных приложений, потокового контента, социальных сетей, традиционных печатных и цифровых медиаплатформ, а также подписок или других вариантов рассылки по электронной почте. Информацию о брендах и предлагаемых продуктах теперь мгновенно можно найти на обзорных сайтах, в отраслевых отчетах и во множестве других цифровых источников.

В результате маркетологи не могут полагаться только на традиционные методы исследования рынка при получении сведений, необходимых для развития, роста и поддержки сильных брендов. Компании должны принять концепцию пути клиента, чтобы выявить «человекоцентристские» болевые точки, которые способны привести к инновациям. Они также должны понимать широту окольных путей, которыми могут двигаться клиенты к покупке и принятию бренда. Чтобы донести до клиентов посыл / контент бренда и довести их до покупки в эпоху цифровых технологий, нужны исследования, обеспечивающие детальную перспективу в двух аспектах: богатая качественная сцена, на которой признают и ощущают потребности клиентов, и количественные измеряемые параметры и типы поведения, которые обеспечивают большие данные.

Эта глава иллюстрирует ценность подхода пути клиента при проведении исследований и стратегии работы с данными, объясняет, как адаптировать традиционные качественные и количественные методы к цифровому миру, и дает советы, как распределять ответственность в группах по анализу клиентов и среди партнеров.

Разработка и проведение исследований, ориентированных на путь клиента, позволяет брендам и компаниям фиксировать изменчивость во все более фрагментированной среде своих клиентов. В цифровую эпоху ментальность понимания должна сильнее, чем когда-либо прежде, основываться на сопереживании (умении поставить себя на место клиента) и концентрации на людях. Чтобы найти общие смысловые точки, брендам нужно смотреть сквозь призму сопереживания, абстрагироваться от данных более высокого уровня, которые объединяют различные пути клиентов. Что происходит с людьми физически, эмоционально и интеллектуально? Чего они пытаются добиться и почему? Как нынешний набор их потребностей вписывается в другие аспекты их жизни? Успешный брендинг в цифровом мире требует понимания вариативности путей, а также умения экстраполировать результаты, чтобы создать обещания бренда, которые находят отклик, решают проблемы и в итоге способствуют продажам.

Чтобы проиллюстрировать преимущества ментальности пути клиента при сборе информации, мы подробно обсудим влияние трех областей применения построения бренда.

1. Исследовательские идеи, которые основаны на сопереживании и выявляют пробелы (возможности для нового продукта или инноваций бренда).

2. Разработка персоны потребителя, чтобы сфокусировать всю организацию на основном клиенте бренда.

3. Возможности измерения и сбора данных для оптимизации восприятия бренда у клиентов.

Мы разрабатываем продукты и бренды для людей; иногда для личностей (например, отцов, миллениалов, спортсменов-любителей, энтузиастов естественных наук), а иногда для клиентов внутри какой-то организации (например, системных инженеров, менеджеров по снабжению, руководителей хирургических отделений, директоров по анализу данных). Но в итоге бренды служат людям. Богатые, качественные и часто эмпирические методы исследования открывают окно в жизнь людей, когда те проходят по пути клиента и сталкиваются с различными ситуациями в ходе движения. Такое понимание, основанное на сопереживании, может оказаться полезным для выявления пробелов, где можно создавать инновационные идеи для новых продуктов и брендов.

Например, компания по производству моющих средств провела несколько недель, беседуя с женщинами у них дома, чтобы прочувствовать их восприятие уборки туалетов. Женщины работали и тут же рассказывали о своих ощущениях, в то время как группа специалистов компании наблюдала и выдвигала интерпретативные гипотезы, которые порождали дополнительные вопросы. В конце такого процесса аналитическая группа по работе с потребителями коллективно пришла к некоторым выводам об основных проблемах, требующих решения. В частности, самые эффективные чистящие средства для ванных комнат обладали такими сильными испарениями, что женщины распахивали окна и выгоняли детей в другой конец дома — подальше от запаха. Кроме негативного воздействия паров, пользовательниц ужасали туалетный ершик и все его микробы. Даже в перчатках многие передергивались и кривились, снимая ершик с подставки.

В результате этих практических уроков появились чистящие средства от бренда KABOOM, которые претендуют на отсутствие неприятных испарений и высокую эффективность. Чтобы решить проблему с ершиком, KABOOM разработала пенистое моющее средство для унитаза, для которого ершик не нужен. Пена поднимается по стенкам унитаза и очищает их по мере того, как пузырьки двигаются вниз. После окончания процесса цвет воды в унитазе меняется. Промывание водой завершает процедуру. Ершик не нужен (уф!).

Компания Clorox иначе справилась с отвращением, которое клиенты испытывают к ершику. Она предложила инструмент в виде стержня с одноразовыми насадками, и это устранило необходимость хранить ужасный ершик. Обратите внимание, что мысль «ершик мне противен» не предлагает явного решения, однако ставит очень важную проблему перед разработчиками продуктов (ее нужно решать) и маркетологами брендов (ее нужно использовать при разработке убедительного обещания). Бренды Clorox и KABOOM (принадлежащие компании Church & Dwight) использовали одни и те же впечатления клиентов; они не просто попытались разработать ершик, который будет не таким отвратительным, а предложили инновации, хотя пришли к разным решениям проблемы.

TeamSnap, программная платформа на основе мобильных устройств и интернета, использовала аналогичный подход для молодежных спортивных организаций: требовалось разработать решения для управления всеми их административными функциями (например, создание сайта, регистрация, составление расписания и списков спортсменов, коммуникация и т. д.). Углубленный анализ показал, что этим группам, в которых работали в основном добровольцы, приходилось искать обходные пути для переноса информации об игроках из их регистрационной базы данных в отдельную базу, чтобы зарегистрировать детей в соответствующей ассоциации, регулирующей этот вид спорта (например, USA Hockey или Little League International). Из-за необходимости медицинского страхования и из соображений ответственности, а также для участия в определенных турнирах и играх регистрация в этих регулирующих организациях была обязательной. В результате добровольцы набирали информацию заново или выполняли чудовищную работу по копированию и вставке в две системы, вместо того чтобы тратить время на задачи, которые положительно влияют на уровень игроков: тренировки, поддержание физического состояния организма, воспитание и индивидуальное общение с игроками и родителями. С точки зрения спортивной организации такая двойная и нередко громоздкая регистрация была серьезной проблемой, хотя и не все учреждения открыто жаловались на нее.

Вникнув в эту ситуацию, TeamSnap создала API (интерфейсы прикладного программирования) в сотрудничестве с USA Hockey, Hockey Canada и US Lacrosse. Она также создала более двадцати дополнительных API или других полуструктурированных форматов (например, файлы. CSV), чтобы спортивные организации могли регистрировать своих игроков и собирать платежи, а затем использовать эту информацию и деньги для беспрепятственной регистрации в соответствующих регулирующих органах. Вот еще один пример того, как понимание, основанное на наблюдении за путем клиента, выявило проблему, которая стимулировала инновации и создание отличительных функций.

Как показывают предыдущие примеры, понимание пути клиента, ориентированное на открытия, может эффективно стимулировать инновации и предпринимательское мышление для генерирования новых идей. Но когда компания использует это понимание для определения пробелов и управления инновациями, у нее все равно сохраняется стратегическая необходимость выявить свою целевую аудиторию, чтобы в дальнейшем направлять деятельность по разработке продуктов и брендингу. В этом смысле также полезно обращаться к пути клиента как к подходу к пониманию.

Традиционно маркетологи определяли целевую аудиторию с точки зрения сегментов, которые описывают демографическое состояние основной части этой аудитории (например, мужчины 30–64 лет, проживающие в городах с населением свыше 1 млн человек, имеющие доход свыше 75 000 долл., женатые, белые воротнички, квалифицированные работники). Этот демографический диапазон отражает вариативность сегмента. Если описания сегмента согласуются с отношением к бренду и поведением, они имеют стратегическую ценность для определения размера и охвата аудитории бренда.

А вот персоны потребителя представляют типичного клиента — ярко, глубоко и часто красочно. Компании творчески разрабатывают таких персон, которые консолидируют сегмент до одного человека; при этом часто появляется фотография или изображение клиента, описываются его возраст, конкретная профессия, уровень навыков, эмоциональные и функциональные цели и разочарования, а также характеристики личности (например, интровертность или экстравертность, относительный оптимизм). Персона может также включать бренды, которые вдохновляют клиента, уровень внедрения технологий и интеграцию между устройствами и платформами, поведение и привычки, связанные с интересующей категорией, и движущие факторы изменения поведения. Такая конструкция, основанная на пути клиента, добавляет критического сопереживания, оживляет демографический кластер и дает стерильным субъектам реальные сердце, голову и лицо. Иными словами, персона — это усредненный жизненный опыт участника целевой аудитории.

Рассмотрим следующую гипотетическую персону — участника фермерского кооператива. Как видно на рис. 13.1, она демонстрирует в общих чертах цели и проблемы фермера, а также его поведение в использовании технологий в работе (он производит сельскохозяйственную продукцию). Она также включает использование приложений и бренды, с которыми он себя ассоциирует. Такая персона может помочь кооперативу разработать мобильное приложение и сайт, чтобы способствовать большей поддержке и верности среди своих членов. Держа в уме такую персону, команды разработчиков имеют четкое представление о личности, для которой они работают, а это определяет информационную архитектуру, функциональные возможности, пользовательский интерфейс и общий дизайн сайта и приложения.

В целом персоны напоминают организациям, что те разрабатывают продукты и создают бренды для людей, а также помогают очеловечить такие стратегические термины, как «клиент» и «сегменты». Персоны облегчают написание сообщений и проектирование. Даже если мы ориентируемся на определенные сегменты, мы разговариваем с людьми и проектируем для людей.

Разработка персон также способствует формированию уважения к различным участникам, вовлеченным в процесс покупки либо в опыт потребления продукта или бренда. Например, в условиях помещения для хирургических операций бренд генератора, предназначенного для электрохирургии и сшивания сосудов, должен изучить путь всех исполнителей — хирурга, операционной медсестры, нестерильной медсестры, — которые взаимодействуют с этим устройством во время операции.

При таком виде ориентации на путь клиента можно выявить неудовлетворенные и невысказанные потребности и преимущества, к которым стремятся все участники процесса. Творческое выражение всех участников проясняет, что и почему для них важно, и воплощает в жизнь их коллективный опыт.

Представляя, как операционная медсестра будет стоять у аппарата рядом с хирургом, в то время как нестерильная медсестра перемещается, занимаясь другими вопросами, UX/UI-дизайнеры (дизайнеры пользовательского интерфейса) могут эффективно проектировать такие функции, как размер кнопок аппарата, их размещение, цвет, типы роликов и тормозов, размер дисплея, шрифт, расположение и т. д. Проникновение в голову хирурга помогает дизайнерам понять, о чем он думает во время операции и какие потенциальные отвлекающие факторы должен устранять дизайн их продукта. Создание сообщений, которые обращаются к ментальности каждого человека, задействованного в операции, упрощает разработку и реализацию позиционирования бренда и торговых сообщений. Коротко говоря, если вы представляете клиентов как людей, то с ними гораздо проще разговаривать на языке, который они используют в разговорах, касающихся сферы вашего бренда.

Таким образом, конструкция пути клиента, создающая персон, помогает построить сопереживание с потребителем-человеком на уровне группы разработчиков и действует как проводник и фильтр при принятии решений о бренде и продукте. Персоны выводят таргетирование на более глубокий уровень и снижают вероятность того, что менеджеры заменят взгляды целевого клиента своим личным мнением (или мнениями друзей и семьи).

Ментальность пути — движущая сила, которая стоит за современной тенденцией полной обратной связи с клиентами и позволяет маркетологам, разработчикам продукта и операционным группам постоянно сосредоточиваться на улучшении взаимодействия клиентов с брендом в целом. Если совокупность интерпретаций людьми их точек соприкосновения с брендом действительно составляет значение бренда, то понимание, основанное на опыте, обеспечивает основу для развития, управления и поддержания опыта бренда. В целом подход на основе пути клиента использует понимание в качестве инструмента отслеживания, чтобы увидеть, что работает, а что можно улучшить как с точки зрения продукта, так и с точки зрения маркетингового плана бренда.

Ценными источниками данных, которые охватывают весь путь потребителя, стали платформы взаимодействия с клиентами, такие как программы Medallia и Net Promoter Score. Они предоставляют аналитические данные по всем точкам взаимодействия с клиентами, чтобы функциональные группы могли найти способы оптимизировать взаимодействие с брендом при обеспечении рентабельности инвестиций.

Другие количественные данные включают поисковую информацию и аналитику по соцсетям; это дает возможность ориентироваться на клиентов на основе ключевых слов в поисковых запросах, сообщениях, подписках и лайках. Использование количественных данных для выводов о том, на каком этапе пути клиента находится человек, позволяет брендам предлагать соответствующий контент. Пока поисковые запросы или публикации людей в соцсетях указывают на то, что они вступили на путь совершения покупки в какой-то категории, цифровая аналитика позволяет брендам продемонстрировать свой убеждающий или информирующий контент, чтобы повлиять на этот путь. Поскольку электронная торговля продолжает экспоненциальный рост и все аспекты пути клиента все лучше поддаются измерению, бренды могут оптимизировать таргетирование и контент на основе результатов в режиме реального времени.

Наконец, для понимания пути бренды также могут использовать платформы управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management, CRM). Подумайте, как такие данные могут выявлять недовольных клиентов и определять, где обслуживание клиентов и обещания бренда не сработали. Одна туристическая компания класса люкс фиксирует каждое пребывание клиента в своей системе CRM, включая электронные письма в компанию, рейтинги удовлетворенности, заметки и наблюдения менеджера по работе с клиентами. Это позволяет компании не только следить за отдельными пребываниями, но и обнаруживать тенденции по отелям, менеджерам по работе с клиентами и т. д., а также совершенствовать по мере необходимости работу, продукты и коммуникации.

Совокупные данные CRM о тех местах, где воронка продаж демонстрирует проблемы с конверсией, могут указать, в каком месте процессы и сообщения дают сбой. Например, высокая предварительная оценка, но низкие последующие продажи могут указывать на плохое извещение или неправильные характеристики и преимущества продукта. Высокие начальные продажи или объемы подписки со снижением повторных продаж или продлений могут указывать на проблемы с продуктом, реализацией или обслуживанием клиентов.

Чтобы отслеживать покупателей на протяжении их пути и получать информацию из богатого контекста, бренды должны выходить за рамки традиционных методов исследования и создавать более широкую и глубокую сеть, используя наблюдательные, интерпретационные и этнографические подходы. Взгляд на сбор данных через призму пути клиента может пойти на пользу как качественным, так и количественным подходам.

Сами клиенты редко могут определить, найти или предложить конкретные инновации, чтобы разобраться с проблемными точками в своем опыте взаимодействия с тем или иным брендом. В частности, с технологической точки зрения большинство людей, как правило, ограничены тем, что они знают (в отличие от того, что возможно), поэтому уникальную ценность добавляют дополнительные требования от качественных методов.

С методологической точки зрения свою роль продолжают играть беседы дома и в определенной обстановке, видеозаписи и дневники в реальном времени, сопровождаемые покупки и т. д., однако необходимость фиксировать различия в пути требует, чтобы исследователи улучшили свой опыт наблюдения за тем, что клиент говорит / делает (или не говорит / не делает) и почему он действует именно так. Исследователи также должны уметь на лету генерировать интерпретации, гипотезы и потенциальные следствия, чтобы тестировать их с клиентами. Сейчас способность распознавать, когда мы отклонились от курса, а не движемся к возможному решению проблемы или идее продукта, важнее, чем строгое следование руководству по обсуждению.

Технологии открыли массу мобильных и цифровых возможностей для сбора данных и идей. Компания dscout, занимающаяся качественным анализом, опирается на дневники и полевые исследования: она дает людям задания для фиксации на их телефонах. GutCheck стала пионером в работе с онлайновыми фокус-группами. Validately и UserTesting позволяют проводить модерируемое и немодерируемое онлайн-тестирование продукта пользователями, а FocusVision разработала свое приложение Revelation для сбора информации с использованием специальной платформы на основе соцсетей для конкретного клиента.

Мы могли бы посвятить целую главу описанию множества конкурентов и технологий в этой сфере. Однако их мощь проистекает из интерпретации, а не из самого инструмента. Усовершенствование методов (чтобы они оставались свежими и актуальными в эпоху цифровых технологий) связано не столько с новыми платформами и предположительно новыми методами, сколько с постоянным подталкиванием наблюдений и гипотетических последствий к проблемам, которые необходимо решить; однако это задача не клиентов, а инженеров, топ-менеджеров и других создателей.

Это показывают два примера предпринимателей, разделенные столетием. Легендарные новаторы Генри Форд и Стив Джобс, как известно, заявляли, что не любят изучать потребности клиентов и не доверяют им, в частности подразумевая фокус-группы. Форд утверждал, что если бы он спросил потребителей, чего им хочется, то они просто попросили бы более быструю лошадь, а Джобс заявлял, что «люди не знают, чего хотят, пока вы им это не покажете». Да, это гении, однако цитаты иллюстрируют, почему создание брендов требует качественного исследования, которое не просто пытается найти ответ, а должно обеспечить понимание истинной проблемы, которую клиенты хотят решить, или работы, которую они желают выполнить.

В биографии Стива Джобса, написанной Уолтером Айзексоном, рассказывается об одном собрании руководства Apple, на котором все швырнули свои телефоны на стол и пожаловались на них с раздражением и в деталях. (Звучит очень похоже на одну из опороченных фокус-групп, не так ли?) iPhone родился в результате инновационного процесса проектирования, призванного исправить многие вещи, которые разочаровывали команду Apple в имевшихся у них телефонах.

Использование качественных методов для получения сырых данных о разочарованиях и проблемных точках позволяет исследователям извлекать идеи из проблем, которые нужно решать, что, в свою очередь, определяет инновационные вызовы, которые инженеры, предприниматели и проектировщики могут использовать для руководства своей работой. Как показывает пример iPhone, иногда эти инновации меняют мир, обращаясь к потребностям, которые никакой покупатель не мог бы сформулировать напрямую, которые выведены и интерпретированы на основе пользовательского опыта.

Более активное изучение «почему», стоящее за пониманием, также помогает улучшить качественное понимание и делает его более действенным. Все уважающие себя специалисты по качественному анализу будут утверждать, что всегда поступали именно так. Однако необходимость делать выводы из более разнообразного цифрового мира повышает ставки и увеличивает важность преобразования понимания клиентского опыта в возможности продукта и еще более критической дифференциации. Эта задача усложняется в среде, характеризующейся высокой доступностью информации.

Возьмем, например, некий бренд деликатесных сыров премиум-класса. Его производители создали новый твердый сыр в итальянском стиле с кристаллами. «Кристаллы отличают его от других сыров» — прекрасное начало идеи, которая может привести к заявке на дифференцированный бренд. Однако требуется больше исследований и определений, чтобы найти полезную идею, которую бренд может использовать для сообщений о влиянии продукта. «Мы — бренд с кристаллами» — слишком буквально и не способствует созданию бренда. Если эти кристаллы действительно выделяют сыр на фоне остальных, то как это происходит? И почему они важны? Это просто вопрос создания другого ощущения во рту или речь о какой-то вспышке вкуса, которая добавляет сенсорное удивление в однородное вкусовое ощущение? Такая способность добавлять сыру вкус и эмпирическую энергию может стать эмоциональным преимуществом, которое легко использовать в позиционировании бренда. Это также подскажет идеальные ситуации для рекламы (например, моменты в течение дня, когда необходим умственный и физический всплеск). Или, возможно, особый сыр, который затрагивает разные чувства, лучше насыщает и сильнее похож на настоящую еду (а не на топпинг или перекус), что может расширить рамки использования и вдохновить на создание различных упаковок, форм и вкусов при разработке продукта. Неустанные поиски «почему» могут превратить прямолинейное заявление (отличие — в кристаллах) в более действенные возможности.

Кроме большего внимания к «почему», понять дифференциацию даже для кажущихся тождественными концепций можно с помощью стремления к глубине и разным аспектам. Сегодня потребители и клиенты требуют инноваций во всем — от орехового масла до автоматизированных конвейерных систем, и качественные методы должны более педантично и тщательно раскрывать концепции, которые клиенты считают важными для себя, описывая их так, чтобы продемонстрировать потенциал дифференциации (отличия от других).

Например, беседы с инженерами — механизаторами сельского хозяйства и людьми, занимающимися очисткой хлопка, о том, чего им хотелось бы от партнера по хлопкоочистительному оборудованию, показали (и неудивительно), что инновации важны. Используя призму сопереживания, эти беседы помогали изучать специфику, подтверждения и показатели инноваций, а также сравнивать постепенный и полномасштабный изобретательский подход к новинкам. Полученное понимание позволило компании Lummus создать собственную историю дифференцированных инноваций, хотя заявки на них в хлопкоочистительной промышленности широко распространены.

Инновационная версия Lummus избегает риска и ориентирована на окупаемость. Компания использует стратегию внедрения инноваций только тогда, когда это может сделать процесс очистки хлопка более прибыльным и эффективным. Она никогда не меняет продукт только ради новизны. Ее инновации основаны на глубоком понимании того, как связаны хлопкоочистка и масштабные перемены в хлопковой промышленности — тенденции на рынке труда, на рынках растительных масел и технологические разработки на предыдущих стадиях работы с хлопком (оборудование для сбора и очесывания хлопка). Благодаря инженерному мастерству и изобретательности Lummus удается внедрять инновации в области, поистине старой как мир (очистка хлопка существует в той или иной форме примерно с 12 000 года до нашей эры), повышая рентабельность и улучшая качество волокна для своих клиентов, производящих хлопковые ткани.

Улучшение качественного понимания в этом примере не стало результатом нового метода. Оно произошло благодаря использованию каждой капли потенциала традиционных детальных бесед — путем разработки дополнительных вопросов, тем и упражнений, которые нужно предлагать клиентам, пока не появятся новые идеи, способные помочь в дифференциации.

Чтобы количественные данные работали для брендов в цифровой среде, необходимы как квалификация в области технического анализа данных, так и ноу-хау в сфере применения брендов. Без такого сочетания компании рискуют соблазниться тактическими идеями, которые, возможно, не совпадают с долгосрочным стратегическим видением бренда.

Кроме того, повышение количественного понимания требует все большего усложнения в оценке качества данных, в их сочетании, аналитике и визуализации, причем с прицелом на поиск полезных идей, которые могут помочь рекламным обращениям и каналам распространения при создании брендов.

Разработки цифровой эпохи, которые подпитывают возможности количественного понимания, проистекают из комбинации технологий и больших данных. Технологии предоставили устройства и приложения, которые клиенты используют для пассивного и активного генерирования больших объемов данных. Исследования в области нейробиологии и когнитивной психологии, изучающие внимание и поведенческие реакции на стимулы, дают доказательства погружения пользователей в мобильное программное обеспечение. Приложения предназначены для создания триггеров, побуждающих к действию (например, звуки, уведомления и т. д.); они обеспечивают вознаграждение пользователя, количественно оценивают его взаимодействие с приложением и следят, чтобы вовлеченность оказалась конкурентной и самоисполняющейся. По сути, основным конкурентом времени, затрачиваемым на приложения, разработчики сегодня считают сон. Если учесть, что единственным реальным ограничивающим фактором оказывается количество часов в сутках, совокупное время, проведенное в мире в приложениях, открывает огромные возможности для сбора данных, подходящих для создания бренда.

С распространением интернета, мобильных устройств и приложений в мире появилась масса источников количественных данных для создания бренда в цифровом мире. Среди них:

• трансакции клиентов / участников;

• информация о лояльности;

• данные о клиентском опыте и удовлетворенности клиентов;

• контент и комментарии в социальных сетях, отметки «Нравится», «Не нравится» и «Поделиться»;

• данные третьей стороны (например, анализаторы, государственные и отраслевые отчеты);

• посещаемость сайта, включая время, потраченное на взаимодействие с приложением или сайтом;

• местоположение с геотегами;

• рейтинги кликов и конверсии продаж;

• электронная почта, видео, страницы сайта;

• торговый персонал и другие данные управления взаимоотношениями с клиентами.

Все эти большие данные, предоставляемые технологиями, могут обеспечивать накопление данных и (во все большей степени) возможность машинного обучения. Машинное обучение и обработка естественного языка помогут разрабатывать и предоставлять клиентам адаптивный и оптимизированный контент и опыт, а также повышать узнаваемость бренда (B2C) и расширять возможности продаж (B2B); и то и другое, несомненно, оказывается благом для создания брендов.

В задачи этой главы не входит оценка различных платформ для обработки и анализа данных, выдача руководства по прогнозной аналитике или что-то подобное. Основной вывод о потенциале технологий / больших данных для повышения количественного понимания заключается в следующем: при больших данных возникает большая ответственность за создание здоровых межфункциональных отношений между отделами данных/IT и группами, занимающимися маркетингом. Чтобы реализовать потенциал количественного анализа для построения бренда, мастера работы с данными и лица, занимающиеся стратегией бренда, должны применить свой опыт взаимодействия с клиентами, чтобы использовать аналитику на основе данных для продвижения брендов и увеличения доходов.

Теперь мы знаем, что ценные идеи для бренда можно получить, встроив аспект пути клиента в традиционные методы исследования. Мы также знаем, что использование растущей мощи технологий и больших данных может дать ценные идеи, если мы сможем интерпретировать эти результаты с точки зрения построения бренда. Как же нам определить, будут ли наш внешний партнер или исследовательская группа использовать для продвижения бренда эти перспективы или станут продвигать традиционные исследовательские подходы?

Ниже мы предлагаем четыре стратегии.

1. Попросите исследовательскую группу привести конкретные примеры идей, полученных в результате умозаключения, о том, что клиенты имели в виду, а не то, что сказали буквально, и спросите о следствиях, которые команда получила в результате. Хотя чаще всего консультанты и агентства не могут обсуждать подробности прошлой работы с клиентами, попросите примеры, не задействующие бренды (на уровне категорий) и обеспечивающие оценку набора навыков интерпретации. Также обратите внимание на знание принципов брендинга и позиционирования, которые гарантируют, что исследовательская группа может предложить умные, свежие действия или решения.

2. Изучите конкретные примеры на наличие широких методов. Дают ли старые подходы и разработки возможность зафиксировать изменчивость извилистых путей клиентов? Иллюстрируют ли эти примеры навыки использования понимания клиента для определения проблем и создания гипотез? Есть ли подтверждения стремления к «почему» или использования глубинных причин и невысказанных мотивов, стоящих за убеждениями, поведением и потребностями?

3. Определите, может ли группа последовательно обсуждать не только концепции данных и тактические концепции (например, A/B-тестирование, конверсия, кликабельность (click-through rate, CTR), демографические параметры), но и концепции бренда (например, целевую аудиторию, сегменты, позиционирование, капитал бренда). Большие или даже колоссальные данные не станут панацеей ни от чего. Даже самые подкованные новаторские специалисты-аналитики все еще вынуждены связывать результаты и визуализацию данных с инновациями, выходом на рынок и решениями и действиями по созданию бренда. Удобно, когда вы и ваш партнер по пониманию одинаково смотрите на награду при создании бренда.

4. Уточните, заинтересована ли исследовательская группа в своем методе или платформе больше, чем в ваших проблемах или вопросах рынка. Важно не увлечься методом потенциального партнера по пониманию. По мере того как пропускная способность и скорость передачи данных продолжают расти, а мобильные устройства предлагают все более сложные камеры и возможности обмена данными, цифровые исследовательские платформы будут все больше процветать. Вместо этого сосредоточьтесь на навыках интерпретации и умении использовать данные для получения понимания, относящегося к деятельности по созданию бренда (генерация идей для инноваций, понимание, связанное с позиционированием, или приоритизация и оптимизация каналов для рекламных заявлений и распространения).

В этой главе утверждается, что крайне разнообразная, демократизированная цифровая среда требует от брендов большего спроса от их программ понимания. Одних традиционных методов исследования рынка, вероятно, недостаточно. Принятие ментальности, ориентированной на сопереживание и путь клиента, дает важное понимание для подпитки идей новых продуктов и создания бренда, необходимого для их запуска и развития.

Хотя благодаря вездесущим мобильным устройствам новые исследовательские технологии получили широкое распространение, некоторые вещи остались неизменными. Нам по-прежнему приходится разговаривать с людьми, чтобы понять их опыт, и необходимо как-то измерять характеристики, отношения, мнения и поведение. Однако есть и изменения: назрела необходимость усовершенствовать классические подходы за счет более глубокого изучения клиентского опыта и использования машинного обучения для сбора количественных данных. Агрессивное стремление понять «почему» и изучить проблемные точки, а также использование постоянно растущего потенциала для сбора данных, поддающихся измерению, обеспечивает понимание, которое позволяет производить все более точные действия по созданию бренда, а это в итоге повышает конкурентоспособность и устойчивость брендов в цифровую эпоху.