Наши коллеги из "Опросы и замеры" обновили списки профессиональных телеграм-каналов в области социологических и маркетинговых исследований. Помнится, год назад я тоже делал что-то подобное, рад что идея живет.

Вот обновленные списки Топ-10 в трех номинациях от "Опросы и замеры". Попадание туда было бесплатным (подтверждаю), а потому можно рассчитывать на объективность. Вместе с тем, сами перечни отражают исключительно точку зрения их составителей.
Enjoy!

🔹 Данные, топ-10 (первоисточники, где публикуются отчеты о новых исследованиях общественного мнения):

ВЦИОМ
ФОМ
Левада-центр (признан иноагентом)
Russian Field
ЦСП «Платформа»
НАФИ
РОМИР
ИНСОМАР
SuperJob
Анкетолог

🔹 Мнения, топ-10 (социологи и аналитики):

Валерий Федоров, глава ВЦИОМ
Павел Пряников, бывший главред «Русской планеты»
Дмитрий Рогозин, социолог
Мария Макушева, «Макушева и партнеры»
Анастасия Черкашина, Cherkashina Research
Игорь Задорин, научный руководитель ЦИРКОН
Алексей Чеснаков, глава Центра политической конъюнктуры
Сергей Белановский, социолог
Татьяна Черкашина, социолог
Владимир Звоновский, социолог
+ Чат социологов

🔹 Маркетинг, топ-10 (выделили в отдельное направление):

Brand Analytics
Медиалогия
Экспертосфера
Склад статистики и исследований Dnative
Business Incognita
T-Data
MEDIA RESEARCHES
Потребительское поведение
Tiburon Research
OMI_Official
+ Чат рисёчеров

Здесь можно забрать себе всю папку целиком.

Тренды – это «валюта информационного рынка». Без них не обходится ни одно исследование. Найти их проще простого. Рецепт такой: сравниваешь между собой данные, полученные в разное время, добавляешь к ним по вкусу факторы - возраст, гендер, регион и т. п., и получаем готовый тренд.

Можно еще проще. Набираем в поисковой строке «тренды такого-то рынка» и – вот они, готовые тренды. Причем, разные поисковики дают разные результаты, у них тоже плюрализм мнений.

Можно в духе времени составить промпт и поставить задачу любому ИИ. Еще полгода назад отечественные GigaChat и YandexGPT уходили от ответа, отсылая к «специализированным ресурсам». Теперь нет, отвечают. Источники информации называют уклончиво, но описания выглядят правдоподобно.

Но задумаемся, для чего нужны тренды? Ответ кажется очевидным – для прогнозирования. Но тогда мало знать сам тренд, надо понимать и его цикл, его ареал актуальности. Градации известны. В первом случае это время жизни (краткосрочность и так далее), Во втором – мега, макро или микро (тренды). Поэтому, описывая данные в этом канале, я буду дополнять описания собственно трендов соображениями о границах их актуальности. #концепция.

И еще одно замечание. На картинке к этому посту, которая взята из эссе Федора Рагина, можно видеть еще одну область – слабые сигналы. Это явления, которые только могут стать трендами. А могут и не стать. Чтобы отличить их от информационного шума можно посмотреть на реакцию профессионалов.

Вот перечень возможных реакций на слабые сигналы, составленный финской исследовательницей Элиной Хилтунен (Elina Hiltunen).
💥Ваши коллеги начинают смеяться.
💥Коллеги оппонируют: «Такого никогда не случится!»
💥Люди заинтересовываются.
💥Ни один про это раньше не слышал.
💥Быстро становится понятно, что об этом не принято говорить (табу)."

«Если сюжет о будущем, затронутый в беседе за чашкой кофе, вызывает одну из перечисленных реакций, он может считаться слабым сигналом», - пишет Хилтунен

#тренд

Реконструкцию бизнеса начинают с анализа его внешней и внутренней среды. Я занимался этим, взял паузу, последние несколько недель. Начинаю делиться результатами.

Ниже несколько трендов для В2В-каналов Телеграма (внешняя среда канала). Я использовал методы desk research, помощь ИИ и собственную экспертизу, все же админствую уже семь лет.
Трендов много, поэтому я собрал их в несколько кластеров.

Аудитория и контент
✍️Рост числа B2B-каналов и их аудитории
✍️Использование среды Telegram для позиционирования компании методами контент-маркетинга.
✍️Развитие профильных сообществ и групп

Взаимодействие с аудиторией
⚡️Рост использования чат-ботов для автоматизации взаимодействия с аудиторией
⚡️Рост прозрачности аналитики
⚡️Развитие интеграции с другими платформами и использование мини-приложений

Персонализация контента и доверие к каналам
🔥Рост популярности нативной рекламы и посевов в тематических каналах
🔥Использование телеграм-каналов для развитие личного бренда экспертов
🔥Акцентирование на выгоде для бизнеса при построении контентной политики канала

Инновации и технологические инструменты
🔸Использование генеративного контента и AI-инструментов
🔸Диверсификация каналов конверсии

В основном, это средне-и долгосрочные тренды. Но есть и другие, т. н. «слабые сигналы».

Нативная реклама и посевы в тематических каналах. Пока мало кто умеет в нее, а требования к релевантности высокие. Рекламодатели осторожничают, а копирайтеры и платформы экспериментируют с форматами. Если удастся найти подходящие для В2В, то дело пойдет.

Диверсификация каналов конверсии. То, что в вебе считается общим местом, в В2В-тг каналах только появляется. Компании пока концентрируются на качестве контента. Обилие каналов конверсии кажется излишеством. В будущем, если конкуренция усилится, все может измениться.

Интеграция с другими платформами. Пока сложные модели востребованы далеко не во всех В2В-сегментах. Но Телеграм расширяет свои возможности, будем наблюдать.

О любом из трендов я готов написать подробнее. Надо?

#тренд #телеграм

Рынок ритейла быстро меняется и будет меняться, как показывает опрос компании Нильсен топ-менеджеров производителей и ритейлеров.
Базовый драйвер изменений - стремление участников расширять «свою территорию», как это и бывает в период перемен.
Планы производителей и ритейлеров различаются, впрочем, незначительно.

Производители делают ставку на освоение новых ниш, категорий и каналов продаж, прежде всего, онлайн (это прямо «тема года»).
Второе направление – оптимизация менеджмента. Здесь переориентация производственных мощностей на более востребованные категории, и локализация производства и/или переход на местное сырье. Наверняка, этот пункт может быть расширен, если копнуть глубже.
Растет роль аналитики – изменения надо просчитывать, сравнивать варианты.

Отличие стратегии ритейлеров в том, что у них более заметна линия на построение вертикальных связей. Ритейлерам недостаточно только продавать. Каждые двое из трех опрошенных руководителей указали, что они планируют развивать СТМ, то есть, становиться производителем, хотя и виртуальным.
Об этом же свидетельствует их стремление развивать собственные интернет-магазины (не отказываясь при этом от сотрудничества с маркетплейсами) и сервисы доставки.
Заметим, что ритейлеры, как и производители, рассчитывают активно использовать аналитику для поиска новых возможностей.

#нильсен #ритейл

Первый этап исследования desk research – это сбор материалов о системе. Нет, не так - о Системе. У меня это происходит обычно беспорядочно по принципу «вали кулем, потом разберем». Ну, если честно. Этот куль растет очень быстро (спасибо, гугл), а вот разбирать его очень долго.

Чтобы ускорить работу, я использую модель DIKW (см. рисунок👆). Рассматривая очередной материал из «куля», я задаю себе вопрос: «Какой этап модели там описан» (для себя звучит так: «Это вообще о чем?»). Ответив на него, я помещаю материал в ту или иную ячейку модели. Редко, но бывает – сразу в две. К анализу и выводам можно приступать только после того как «куль» разобран. Кстати, тут и выясняется, что чего-то не хватает, самое время дополнить.

Вот как это работает. Каждый материал, будь то статья, отчет, интервью, пост тг-канала содержит некую полезную информацию. Модель позволяет рассортировать их по уровню обобщения – от простых наблюдений (Data) к сложным обобщениям (Knowledge). Это значительно упрощает (и ускоряет!) анализ. Сравнивать подобное с подобным всегда проще.

По сути, речь идет об этапах дефрагментации исходной бизнес-задачи, переводу ее в ряд исследовательских задач. Анализ данных выполняется на каждом этапе, собственного, для этого все и делается.
Пример будет в следующем посте, но вы уже можете потренироваться на своих, потом сравним подходы.

#лайфхак #метод

Анализировать источники информации удобнее, когда они однородны с точки зрения степени обобщенности данных. Уровни задает модель DIKW (см. предыдущий пост). Но как определить в какую ячейку надо положить тот или иной материал?
Вот пример.

В октябре этого года в рамках темы «потребительское поведение» ВЦИОМ опубликовал данные опроса об услугах доставки. На сайте есть несколько вкладок (см рисунок👆).

Во вкладке «Таблицы» - данные опроса.
Например, «ежедневно услугами доставки в 2019 году пользовались 1% опрошенных, в 2024 году – 3%».
В терминах модели DIKW – это «Данные».

Во вкладке «Обзор» мы видим уже сгруппированные данные – модуль «Информация» в терминах DIKW.
«Доля регулярных пользователей услугой за этот период выросла вдвое».
«Регулярных пользователей услугами курьерских служб отличают наличие высшего образования (35%), хороший достаток (38%)…»

Впрочем, в той же вкладке мы видим и описания причин наблюдаемых явлений.
«С выходом на работу, появлением семьи, желание тратить время на магазины пропадает, поэтому младшие миллениалы любят получать посылки, не выходя из дома».
Таким образом, один и тот же материал может быть размещен одновременно в нескольких ячейках модели DIKW.

Наконец, во вкладке «Комментарии» авторы еще больше углубляются в тему. «Рост популярности курьерской доставки меняет привычки, мышление, коммуникацию и саму модель потребления россиян».
В рамках DIKW это тоже модуль «Знания», но не «Мудрость».

К последнему относят управленческие решения, в которых аккумулированы не только знания о системе полученные в ходе исследования, но и что-то еще. Это что-то привносит эксперт на основе собственного опыта и – важно – понимания бизнес-задачи конкретного проекта.
Этого никак нельзя ожидать от публикаций, ориентированных на «неопределенный круг лиц».

#вциом #доставка #лайфхак #метод

Данные опросов – это только «Данные» (см. модель DIKW). Чтобы продвинуться в сторону «Мудрости», их надо структурировать, выявить тренды и объяснить их.

Между тем, каждый тренд может быть вызван несколькими причинами. В публичных материалах обычно нет места таким подробностям, что, конечно, снижает полезность отчетов формата desk research, если их авторы не отнеслись критически к источникам. Вот пример.

На диаграмме данные компании Нильсен по динамике продаж детских товаров. Ситуация парадоксальна: рождаемость падает, а продажи детских товаров (в штуках, а не в деньгах!) растут. Здесь я рассмотрю только одну категорию – подгузники.

Рост продаж аналитики Нильсен объясняют жарким летом прошедшего года. В терминах диаграммы трендов это событие можно считать «черным лебедем»: предвидеть невозможно, повторится или нет – неизвестно. То есть, сценарий развития рынка сделать невозможно.

Но могут быть и другие факторы, влияющие на ситуацию:
🔸Рост популярности премиальных продуктов
🔸Увеличение частоты смены подгузников (гигиена – наше все)
🔸Расширение линейки продуктов ведущими производителями
🔸Рост покупок «низкодоходниками» как результат госпрограммы поддержки семей.
🔸Рост спроса на подгузники для взрослых.
В зависимости от силы того или иного фактора обнаруженный тренд роста продаж подгузников может быть краткосрочным или долгосрочным.

Как проверить? Самые простой (и одновременно менее точный) прием – расширение зоны наблюдений. Очень похоже на бенчмаркинг.

Можно изучить динамику продаж премиальных товаров похожих на подгузники по своим маркетинговым параметрам:
🔥Одноразовые товары (прокладки, тампоны),
🔥Медицинские товары (маски, перчатки),
🔥Товары с акцентом на безопасность и комфорт (экоупаковки, одежда из органических тканей, продукты с маркировкой «гипоаллергенно).

И это лишь часть возможных «проверочных категорий».
Словом, desk research не так прост как кажется: «нашел источник и скопировал в отчет»😉.

#нильсен, #детские_товары #лайфхак

Причина конфликта (см. репост ниже) в непонимании специальных терминов.
Индекс доверия социологическим опросам, о котором пишут Ведомости, превратился в "доверие соцопросам" в заметке Собчак. Естественно, что метрики съехали. А надо было всего лишь погуглить.
Кстати. Если кто не знал, теперь в браузер можно встроить плагин ChatGPT, и выдача становится гораздо интереснее.
На вопрос о составляющих "Индекса доверия социологическим опросам" я получил такой ответ:
🔸Уровень уверенности в методологии исследования.
🔸Прозрачность работы социологических служб.
🔸Репутация исследовательской организации.
🔸Отсутствие предвзятости или политической ангажированности.

Понятно, что Индекс, определенный таким образом, не может измеряться в процентах. И (на всякий случай) в процентных пунктах тоже.

А ошибка Собчак - техническая, тренд уловлен правильно, доверие падает. Хотя с другой стороны, оно достаточно велико, а небольшие цифры процентов могут ввести в заблуждение, если читать невнимательно

О рекламе и о себе
В нерабочее время я позволяю себе писать неформатно, о чем захочется. Так вот, у меня новость. Канал «Потребительское поведение» стал площадкой рекламной сети Яндекса.

Это означает, что раз в день, ближе к вечеру в автоматическом режиме и без модерации Яндекс будет запускать в канал рекламный пост своей сети. Обещают, что все будет в контексте, но как на самом деле – неизвестно. Я посмотрел на примеры, вроде бы неплохо. Посты небольшие, содержательные.

Понятно, что для меня это означает дополнительный источник дохода, но также понятно, что для вас, читателей, это размывание контента. Предлагаю сделку: вы потерпите рекламу, а я увеличу число содержательных постов. До сих пор мне с трудом удается писать один пост в день. Но, получив дополнительный доход, я смогу инвестировать в развитие канала и контента станет больше.

Тут возникает другая тема: какого именно контента. Ведь надо держать баланс между тем, что интересно мне, автору, и тем, что нужно вам, читателям.
Мне сейчас интересна тема проявления мега-и макротрендов в экономических процессах и, прежде всего, в потребительском поведении людей. Кроме того, меня все больше интересует близкая по смыслу тема управления знаниями. Данные же важны не сами по себе, а для решения бизнес-задач.

Поэтому, публикуя те или иные данные, я буду обращать внимание на то, «о чем они говорят» и «как их использовать». Ну а помогать мне в этом будет ИИ. В фоновом режиме это происходит уже всегда, а время от времени я буду подробнее рассказывать о том, как именно это происходит.

Вот такая программа, вот на что можно рассчитывать в обмен на то, что в канале будут появляться рекламные посты. Они всегда маркируются. Кстати. обращайте внимание: правила допускают нанесение маркировки на картинку.

#концепция

Реактивный тренд – это последствия основного тренда. Можно назвать его «вторичным трендом» или «системным эффектом тренда». Их редко рассматривают, ограничиваясь обычно фиксацией основного тренда, но для понимания развития системы они не менее важны, чем основные. Вот пример.

Рост значимости маркетплейсов в онлайн-торговле (основной тренд) не требует доказательств. Одно из очевидных следствий – падение уровня доверия к продавцу, который сплошь и рядом выступает как noname. Между тем, его репутация важна для 73% опрошенных (здесь и далее я использую данные компании «Ашманов и партнеры» - часть 1 и часть 2). В этих условиях потенциальный покупатель должен полагаться лишь на собственный опыт пользования товаром или на опыт других людей. И да, они читают отзывы, причем, два из трех опрошенных (64%) утверждают, что в этом году они читают их чаще, чем в прошлом.

Несмотря на известную в профессиональной среде шутку, что «отзывы о своих товарах не пишет только ленивый маркетолог», доверие к отзывам растет. Цифры такие: по всей выборке уровень доверия в сравнении с прошлым годом вырос на 29%, а если подсчитать по выборке тех, что стал чаще читать отзывы, то на 40%.

Причина роста доверия к отзывам не в том, что они сами по себе стали точнее, а в том, что у покупателя нет информации о товаре или ее недостаточно. При этом, сложно себе представить, чтобы в современном интернет-магазине нельзя было бы оставить отзыв. В чем дело? Оставляют эмоции, а не информацию. Написание содержательных отзывов надо стимулировать.

Больше всего покупателей (47%) считают удобным местом для оставления отзыва мобильное приложение. На второй позиции рейтинга (38%) emal-рассылки и листовки, вложенные в покупку. Чуть меньше (36%) доля тех, кто готов писать отзыв в мессенджере. Менее удобны сообщения в соцсетях и SMS-рассылки (26% и 27% соответственно). Замыкает список QR-код в прикассовой зоне. Современно, но… пока не работает

#тренд #ритейл

Покупатели доверяют отзывам, но воспринимают их как субъективные мнения, а не истину в последней инстанции

#ритейл

Социальные программы можно монетизировать, хотя сделать это и непросто. Половина опрошенных (37%), а это достаточно большая доля, готовы купить товар у «производителей с человеческим лицом» даже, если он будет дороже (данные ЦСП «Платформа»). Но есть ограничения.

Во-первых, компания-спонсор, должна быть «чиста» в самом прямом смысле. Как выяснили социологи «Платформы», 64% опрошенных не будут покупать товары у компаний, имеющих плохую репутацию в области экологии.

Во-вторых, важно соблюсти принцип комплексности и масштабности социальных инвестиций. Эффект от ремонта детской площадки измерить вряд ли удастся, хотя дело, безусловно, хорошее. Компания-спонсор должна играть особую роль в развитии мегаполиса, в котором она оперирует.

Аналитики выделяют пять базовых направлений социальных инвестиций, к которым наиболее чувствительны горожане:
⭐️Спорт
⭐️Экология
⭐️Благоустройство и строительство
⭐️Образование
⭐️Культура

Но выбор направления инвестиций – только часть задачи, есть и барьеры. О них в следующем посте.

#инвестиции #платформа #социальный_маркетинг

Любой проект содержит риски. Есть они и для социальных инвестиций. Чтобы избежать их или снизить до разумных значений, надо подготовиться. Вот, что обычно рекомендуют делать в таких случаях.

1️⃣Исследование интересов жителей:
🔸Определить, какие проекты и объекты важны для ключевых резонансных групп в регионе.
🔸Провести фокус-группы, опросы и глубинные интервью с местными жителями для анализа их потребностей и приоритетов.

2️⃣Анализ репутации бизнеса:
🔸Оценить восприятие своей компании и отрасли в регионе, чтобы понять возможные экологические или социальные риски, влияющие на репутацию.
🔸Провести медиамониторинг и анализ публичного мнения о компании.

3️⃣Оценка степень вовлеченности заинтересованных сторон и партнеров:
🔸Идентифицировать активные группы в регионе и проанализировать их реальную вовлеченность, а не только декларируемый интерес.
🔸Оценить неформальных лидеров в сообществе, чтобы выбрать тех, кто действительно способен стать проводниками проекта.

4️⃣Исследование конкурентной среды:
🔸Провести сравнительный анализ конкурирующих бизнесов в регионе, их инициатив и влияния на аудиторию.
🔸Изучить действия власти, чтобы избежать конфликта при признании результатов проекта.

5️⃣Анализ социальной активности компании:
🔸Оценить существующие цели и подходы к их формулированию, чтобы они не были диктованы только внешними ожиданиями.
🔸Разработать четкую модель социальных инвестиций, чтобы избежать дробления усилий.

6️⃣Изучение готовности к кооперации:
🔸Определить уровень заинтересованности других компаний в совместных инициативах.
🔸Оценить риски перераспределения ответственности и найти механизмы мотивации других участников.

Сохраняйте. схема универсальная.

#риски #платформа

Ожидаемые десятки процентов роста оборотов e-groccery в 4 квартале 2024 года – о чем они? Присмотримся к диаграмме 👆внимательнее.

Рост оборота не у всех. У Магнита +109% к III кв. 2023 года, у WB – 2% (ниже инфляции!), «Ленты» 3,5%, у «Ашана» - 9,5%, В лидеры вышли «Самокат» и Яндекс (с учетом сервисов доставки).

Трехзначные темпы роста «Магнита» понятны – низкая база. Но вот рост омниканальных ритейлеров, а это не только Магнит, но и X5 Group – это факт. И это тренд. Но есть и антитренд – у некоторые сети растут медленнее инфляции. Значит, где-то утечка трафика. Где?

Заглянем на квартал назад. По данным INFOLine, в III кв. 2024 г. динамика выручки всех крупнейших ритейлеров FMCG начала замедляться при сохранении динамики рынка в целом. Раз так, то в тренде как раз «отстающие» по темпам роста «Лента» и «Ашан», в то время как лидеры рынка демонстрируют антитренд. Впрочем, неважно, это лишь термины, основной остается: как и почему перераспределяется трафик.

Аналитики INFOLine связывают снижение темпов роста крупнейших ритейлеров с частичным перераспределением покупательского трафика в пользу локальных розничных сетей. Они получили новых покупателей, расширив ассортимент за счет включения туда продукты более высокой ценовой категории. «В условиях роста доходов потребители демонстрируют готовность к увеличению расходов на продукты питания, включая более дорогие категории: мясо, рыбу, готовые блюда, свежие фрукты и др.».

Это кажется странным только на первый взгляд. В 2023 году Россия заняла почетное четвертое место в мире по ППС (паритет покупательной способности). А как же небольшие пенсии, старение населения? Все это есть, как есть и другие сегменты покупателей, которым рост цен нипочем. Вывод: растет дифференциация доходов, кривая Лоренца становится двугорбой – как в 90-е.

#тренд, #ритейл, #доходы_потребителей

Модель DIKW и тренд-анализ помогают понимать язык цифр, но по-разному. В первом случае мы видим текущую ситуацию, во втором – ее развитие.
Посмотрим, как это происходит на «демографической елочки» (см. диаграмму👆).

В терминах пирамиды DIKW доли возрастных страт, представленные на диаграмме, это «Данные», всего лишь сырые цифры. Для того, чтобы они стали «Информацией», их нужно обогатить, привести дополнительные сведения о каждом сегменте.

Тема может быть любой. Например, частота потребления категорий FMCG разными группами населения, как это сделано в отчете компании «Нильсен» (далее приводятся данные из этого отчета).

Так, в Топ-3 продуктов, которые потребляет молодое поколение 18-24 года, входят «Свежий хлеб и выпечка», «Свежие фрукты и овощи» и «Традиционные молочные продукты». Ценность этих дополнений невелика, ведь тот же Топ-3 можно видеть и у поколений 25-34 года, и у 35-44 года. Да. собственно, у всех с той лишь разницей, что у людей 45-54 года на третьей позиции стоят сигареты («молочка» на четвертом месте), а самых старших 55-64 года - молочные продукты опередили свежие фрукты и овощи.

Для того, чтобы информация стала «Информацией», надо определить различия в анализируемых сегментах. Для этого удобно оперировать не с абсолютными и сравнительными показателями. Например, выявить категории, которые люди разных поколений потребляют чаще других.
🔸Для молодых людей 18-24 года это «Питьевая/минеральная вода» и «Средства для стирки белья».
🔸Для людей 25-34 года – «Чай», «Свежее мясо, птица, рыба», «Крупы, макаронные изделия», «Табачные стики» и «Б/а напитки».
🔸У тех, кому 35-44 года – «Сыры» и «Совр. молочная продукция» (так в оригинале).

И так далее. Как видим, в этом случае различия между сегментами видны отчетливее. Такие данные можно считать «Информацией»

О том, как достичь «Знания» - в следующем посте.

#нильсен #демография #dikw

Данные пирамиды DIKW на уровне «Знание» не просто сообщают факты, но помогают определиться с действиями. Эту способность они приобретают, благодаря включению контекста. Продолжим рассматривать пример предыдущего поста с демографической пирамидой.

Доли численности каждого поколения – это «Данные». Они лишь цифры, сырье для аналитических выкладок. Определив продукты, предпочитаемые людьми каждого поколения, мы структурируем их, насыщая деталями. Это – Информация.

Следующий этап переработки данных – Знания – это выделение главного, фокусирование внимания именно на нем. Каким оно будет зависит от особенностей проекта.

В случае с демографической пирамидой аналитики Нильсен выделили как основное особенности потребления каждой страты (см. диаграмму👆). Именно их и надо использовать в маркетинговой стратегии FMCG.

Например, для молодежи - фокус на формирование первичной лояльности. Для самого старшего поколения – на сложившихся годами базовых ценностях этих людей: здоровье, предоставлении им качественных продукты по доступной для них цене.

Следующий этап – Мудрость – это уже не определение фокуса или инсайтов, а прямой ответ на вопрос «что делать». Для него недостаточно ни Данных, ни Информации, ни даже Знаний. Мудрость базируется на них, но требует чего-то иного – способности учитывать долгосрочные последствия принятых решений и этические аспекты.

О возможных сценариях развития ситуации в случае принятия тех или иных решений можно судить, проведя тренд-анализ. Но это уже другая история, к которой мы еще не раз вернемся.

#нильсен #демография #dikw

Вам не показалось странным, что демографическую пирамиду называют «елочкой» на профессиональном жаргоне? Посмотрите на предыдущем слайде: тонкое основание, огромная нашлепка вверху. Если это и елочка, то перевернутая. Но так было не всегда.

На диаграмме👆 можно видеть «настоящую елочку»: разлапистые нижние ветви, маленькая верхушка. Это данные 1959 года.

Демографические изменения, произошедшие за 65 лет хорошо заметны визуально. Старение населения представляет собой в терминологии анализа трендов (или «трендовый анализ») долгосрочный тренд или мегатренд. Различия соседних лет могут показаться «слабым сигналом». И это хороший пример того, как кажущиеся случайными изменения показателя могут быть индикатором событий, происходящих с «геологической скоростью».

Как распознать будущие мегатренды? Строго говоря, никак. Вступая на поле предположений о вероятности того или иного события, мы можем получить только вероятностный ответ. Но предположения сделать можно.

Для этого надо рассмотреть доступные для наблюдения тренды и их воздействие – стимулирующее или сдерживающее – на процессы ,происходящие в Системе. Результат реализации тех или иных трендов называют реактивными трендами, они могут образовывать кольца обратной связи. Вряд ли надо доказывать практическую значимость результатов такого анализа.

В следующих постах мы рассмотрим эти приемы подробнее и на примерах. Если у вас есть исследование, обсуждение которого (или его части) можно вынести в публичное пространство, - предлагайте, пишите в комментариях или в личку админу.

#тренды #демография