По итогам двух опросов я сформировал небольшой список (ниже по убыванию важности) актуальных маркетинговых тем, т е. повестка. Конечно, он не полон, но я пока буду ориентироваться на него.
.
Дальше будет вот что. По каждому пункту повестки будет сформирована бизнес-задача в нескольких вариантах – для каждого типа компаний, например, размера. Затем для каждой бизнес-задачи сформулируем исследовательскую задачу. К ней несколько исследовательских вопросов. Далее, либо найдем готовые ответы, либо получим их сами. Интерпретируем результаты и сформулируем рекомендации для решения исходной бизнес-задачи.
Данные, полученные в ходе проекта, будут публиковаться.

Таков план. В канале я планирую рассказывать о работе с верхней темой списка.

1️⃣Лояльность к бренду в условиях экономической нестабильности
Экономическая нестабильность может влиять на предпочтения и поведение потребителей.

2️⃣Стратегии омниканального маркетинга.
Потребители взаимодействуют с брендами через множество точек контакта, поэтому важно согласовывать между собой концепции каждой из них.

3️⃣Инфлюенс-маркетинг и аутентичность бренда
Растет влиятельность блогеров и знаменитостей. Появляются новые инструменты и метрики для работы с ними. Брендам надо знать, как использовать новые возможности.

4️⃣Появление поколения Z как потребительской силы
Поколение Z генерирует растущий спрос на широкий ряд товаров. Зумеры имеют отличающиеся от прочих предпочтения и ценности.

5️⃣Искусственный интеллект и взаимодействие с клиентами. Сервисы на основе ИИ революционизируют взаимодействие с клиентами.

6️⃣Алгоритмы соцсетей и брендинг
Социальные медиа постоянно обновляют свои алгоритмы, что влияет на органический охват и вовлеченность.

7️⃣Глобализация и стратегии локализации.
Глобализация требует адаптации маркетинговых е стратегий к различным культурным контекстам. Понимание и уважение культурных нюансов разных аудиторий могут предотвратить ошибки кампаний и обеспечить лучший резонанс.

#core_data #list

По мнению большинства читателей канала, принявших участие в опросе, самой актуальной оказалась тема обеспечения лояльности потребителей к бренду в условиях экономической нестабильности. Выглядит интересно, но как-то слишком уж общо. Давайте детализируем.

Для этого сформулируем несколько бизнес-задач, в каждой из которых лояльность к бренду достигается разными способами. Естественно, в каждой из них все происходит в условиях экономической нестабильности.

Все задачи имеют следующую структуру:
Заголовок и краткое описание, включающее описание проблемы или возможности.
Контекст: рыночная ситуация, внутренняя структура компании, текущие процессы и системы.
Цель и критерии успеха, выраженные в количественных показателях.
Ключевые стейкхолдеры: ключевые заинтересованные стороны, их роли и ожидания.
Описание проблемы или возможности, включая описание симптомов, причин и следствий.
Ограничения и допущения: бюджет, временные рамки, ресурсы и т. п.
Потенциальные риски, их влияние на ситуацию и план управления этими рисками.
Обзор возможных решений или подходов к выполнению задачи, включая их плюсы и минусы.
Рекомендуемое решение и план действий.
Ожидаемые результаты и выгоды, включая количественные и качественные показатели.

Конечно, это универсальный и полный шаблон. В реальности все сложнее. В следующих постах увидим, как это выглядит в действительности.

#core_data #task

Продолжаем разговор о том, как использовать исследования для решения бизнес-задач.

Что сделано. Мы сформировали повестку на основании проведенных на канале опросов и выделили семь наиболее вероятных «точек воздействия на систему».
Далее, план такой: формулируем несколько (например, три) бизнес-задачи по наиболее актуальной тематике и находим исследовательские данные, позволяющие решить каждую из них.
Варианты задач определяются спектром пространства решений. Давайте посмотрим как это будет выглядеть, если вариантов задач будет три.

Проблема: Сохранение лояльности потребителей к бренду в условиях экономической нестабильности
💥Вариант 1 Повышение лояльности к бренду через улучшение клиентского сервиса.
💥Вариант 2: Удержание существующих клиентов путем введения программы лояльности
💥Вариант 3: Усиление приверженности бренду через социальные сети и цифровые каналы

Структуру описания бизнес-задачи мы описали в прошлом посте. На этапе постановки задачи у нас нет полных данных, поэтому заполняем то, что есть (остальное будем искать) и для простоты только для первой задачи: «Повышение лояльности к бренду через улучшение клиентского сервиса»..

Контекст. Компания сталкивается с ростом недовольства клиентов из-за долгого времени ожидания ответов и недостаточно высокого уровня обслуживания. В то же время в условиях экономической нестабильности клиенты становятся более требовательными к качеству сервиса.

Эта ситуация может быть актуальной во многих отраслях:
Бытовая техника: компании, продающие и обслуживающие бытовую технику, включая магазины электроники.
Услуги по ремонту и обслуживанию: сервисы, предоставляющие ремонтные и сервисные услуги.
Розничная торговля: магазины, торгующие товарами длительного пользования, такими как мебель или строительные материалы.
Примеры компаний вы можете легко подобрать самостоятельно.

Возможная цель решения бизнес-задачи: увеличение NPS (Net Promoter Score) на 15% в течение года, а также снижение числа жалоб на сервис на 20%.
Выбранные цифры изменений реалистичны. Они отражают амбициозные, но достижимые уровни улучшения ситуации.

Продолжение следует

#core_data, #бизнес_задача

Наиболее массовые проблемы МСП носят локальный, нестратегический характер. Для их решения не требуется находить новые ниши, перестраивать бизнес-модель. Не надо искать новый канал продаж и создавать цепочки поставок. Надо больше продавать уже имеющимся клиентам, оптимизировать конверсию, уточнять цену. Словом, ходить по земле, а не витать в облаках. В СМИ такие кейсы описывают редко – скучно. Однако именно такие проблемы волнуют большинство участников опроса, проведенного нашим каналом.

Напрямую мы об этом не спрашивали. Декларируемой (и реальной) целью опроса было определить повестку маркетологов, то есть, выявить наиболее важные, волнующие их проблемы. Но, как это часто бывает, результаты оказались шире.
Наибольшее число голосов собрала тема «Лояльность к бренду в условиях экономической нестабильности». С помощью ИИ (ChatGPT 4o) мы сформулировали соответствующие ей три бизнес-задачи. Можно было бы и больше, но для демонстрации приемов анализа достаточно и трех.
А затем с помощью того же ИИ сделали следующий шаг: определили уровень стратегичности этих бизнес-задач.

Выделяют три таких уровня:
💥Стратегический: надо найти направление развития в условиях, когда неизвестен рынок и, соответственно, нет продукта.
✍️Операционный: надо следовать направлению, определяя рынок под имеющийся продукт или, наоборот, разработать продукт под имеющийся рынок.
🔸Исполнительский: надо оптимизировать бизнес-процессы в условиях имеющегося рынка и продукта.

Так вот, проведя анализ с помощью ИИ, выяснили, что все три бизнес-задачи, соответствующие самой актуальной теме, находятся на третьем, «Исполнительском» уровне. Про другие темы повестки не скажу, но по самой актуальной это так. Что это значит?

Решения, которые предстоит решать бизнесу, не будут прорывными. Надо будет стремиться больше зарабатывать на имеющихся клиентах, повышать конверсию в воронках продаж, оптимизировать цены. Пространство для поиска вторичных исследовательских данных будет соответствовать пространству решений. Но о последнем стоит поговорить подробнее.

Продолжение следует

#core_data, #business_task

Редкое исследование из числа тех, что появляются в открытой печати, свободно от «белых пятен». Это описания взаимоотношений между стейкхолдерами, без которых невозможно целостное понимание поведения системы.

Поясню на примере пресс-релиза Мегамаркета. Оно касалось анализа продаж систем хранения пользователями ̶в̶о̶с̶п̶о̶м̶и̶н̶а̶н̶и̶й̶ информации. Я уже рассматривал его (здесь и здесь), но не касался темы белых пятен. А они есть.

Вот чаще всего встречающиеся белые пятна в описаниях рынка, сделанных по пресс-релизам:
❗️Неполный перечень продуктовых сегментов. В случае рынка систем хранения информации не был рассмотрен спрос на облачные хранилища, NAS-системы и т.п. Между тем, есть данные, что в «облаке» хранят свои фотографии 71% потребителей.
❗️Отсутствуют системные описания сегментов пользователей на уровне соцдема. Между тем, в них могут скрываться существенные детали особенно, когда речь идет о региональных особенностях спроса.
❗️Не раскрыты причины выбора покупателями тех или иных методов хранения информации (фотографий).

Почему эти данные отсутствуют? Общая причина одна: у аналитиков, работавших над отчетом не было задачи создавать полное описание рынка. Они описывают данные, которые имеют. В этом принципиальное отличие подхода исследовательских агентств, работающих на рынке готовых отчетов и компаний-производителей. Если в Мегамаркете не продают NAS-системы, то не стоит ждать и описания спроса на них.

Резюме. Можно и нужно ожидать, что в отдельно взятом публичном отчете не будет достаточной информации о поведении системы (рынка). Это нельзя считать пороком публичных отчетов. Составление перечня необходимых данных представляет собой отдельную не всегда простую задачу.

#core_data #methodology

Вот мои, то есть, админские, предварительные выводы по итогам опроса о том, как строить тематические блоки канала. Делая обобщения, я учел не только результаты голосования, но и свои наблюдения за активностью чтения постов за последние примерно полгода.

Несмотря на кажущуюся несовместимость вариантов ответа, я знаю как сделать так, чтобы "и волки были сыты, и овцы целы".

1️⃣Для тех, кто хочет не упускать нюансы ("сериалы"). будут ссылки в telegraph.

2️⃣Те, кто любит лаконичность, получат ее. Один пост - одна тема. А в ней ссылки на детали. Да. это потребует от меня больше работы, посты будут чуть реже. Но у меня есть резервы.

3️⃣Те, кто считает, что объемные темы не для телеграма тоже правы. Поэтому, я пишу нечто вроде книги. Будет подписка на нее, сейчас это модно - продавать "на корню", еще не написанное. Тема будет о том, как соединить бизнес-задачи и данные открытых или "полуоткрытых" источников. И там же про использование для этого ИИ. Отдельные отрывки из этой книги будут здесь публиковаться. И уже публикуются, если вы заметили).

Вот, вроде и все. Мне предстоит много работы. Оставайтесь!))

#weekend, #book, #core_data

Скидки и промокоды можно считать самыми популярными видами промоакций. Однако селлеры, работающие в разных категориях, по-разному видят мир. Например, бандлы (наборы товаров) гораздо чаще используются в категории «Товар для дома», чем в «Красоте и здоровье», как это видно на диаграмме👆.

Кстати, там показано не все – чтобы не загромождать пространство. В отчете Data Insight, откуда мы взяли перечень категорий маркетплейсов, их одиннадцать, на нашей диаграмме показаны три самые «многолюдные» по числу селлеров. Построена диаграмма - впервые на нашем канале - по собственным данным. И это отдельная история.
————————————-
Решать бизнес-задачи, используя как инструмент открытые источники, гораздо интереснее, чем информировать читателей о том, что «есть такие данные». И некоторое время назад мы начали описывать алгоритм такого проекта под хештегом #core_data.

Но жизнь нарушила планы. Читатели присылают реальные задачи, решать которые интереснее, чем учебные. Вот одна из них (публикую с позволения автора): «Как повысить эффективность промо-механик на маркетплейсах для селлеров».

Начали разбираться. Описать решение полностью здесь не получится – слишком громоздко. Но можно проследить логику и дать некоторые результаты. Важное замечание: помогал в решении задачи искусственный интеллект – ChatGPT. Поехали.

Декомпозиция задачи – это анализ факторов, в т. ч.:
🔸Текущие промомеханики (виды, эффективность и т.п.)
🔸Поведение селлеров (мотивы, барьеры, факторы лояльности и т.п. ).
🔸Поведение конечных покупателей (реакция на акций, роль цены, алгоритм решения о покупке)
🔸Действия конкурентов (других маркетплейсов)
🔸И еще несколько параметров, связанных с финансовой и IT тематикой.

Канал у нас про поведение потребителей, потому для публичного разбора сосредоточимся на поведении селлеров как потребителей услуг маркетплейсов, в частности, на их отношении к промоакциях.
Один из результатов вы видите на диаграмме, а про методику – в следующем посте.

#core_data #seller

Скажу важное. Исследования – это не про данные. И не про их получение. Они про правильно заданные вопросы. Ответы на них должны помочь решить бизнес-задачу.
То же касается и подзадач, получаемых в результате декомпозиции основной задачи.

Вернемся к предыдущему посту. Мы решали задачу «Как повысить эффективность промо-механик на маркетплейсах для селлеров».

После декомпозиции она разбилась на несколько более простых. Обобщая это описание промомеханик (виды, цели и т. п.). в контексте поведения селлеров (мотивы, барьеры, факторы лояльности и т. п. ) и поведения конечных покупателей.

Знание того, как использовать в дальнейшем результаты исследования подзадачи позволит точнее сформулировать исследовательские вопросы. Допустим, мы изучили поведение селлеров. Вот, что можно делать с этими знаниями:
🔸Персонализация промо-механик с учетом целей селлера, особенностей его категории отдачи (ROI) той или иной механики
🔸Создание комплексных промомеханик на основе знания ситуации селлеров
🔸Таргетированное обучение и поддержка селлеров
🔸Прозрачная аналитика и отчетность
🔸Повышение вовлеченности покупателей. Например, акции, направленные на создание запасов (скидки на количество), будут привлекать покупателей, ориентированных на экономию и планирование.
🔸Снижение риска каннибализации продаж за счет подбора промомеханик, учитывающих цели селлера.
🔸Организация совместных акций для группы селлеров
Для всех этих действий нужно: знание целей селлеров, особенностей категорий и специфики воздействия каждой промомеханики. Вот это-то и надо исследовать!

Так понимание целей исследования ведет к уточнению исследовательской задачи, конкретизирует ее.

Опрос селлеров был симулирован. Назначил ChatGPT роль опытного селлера Amazon. Далее, ИИ отвечал на вопросы о значимости той или иной промомеханики, ее целях и т. д. Результаты можно видеть на диаграмме предыдущего поста и выше👆. Проверка по контексту показала правдоподобность результатов.

#core_data #seller #ритейл