Рубрика: Тезисы RU

Компания Philip Morris сформулировала бизнес-задачу – найти причины низкой конверсии в продажи продукта после периода тестирования, и разработать рекомендации по повышению конверсии. Ipsos Comcon предложил и провел комплексное исследование в режиме agile, анализируя CRM-базу Philip Morris и проверяя гипотезы на глубинных интервью с командой компании и покупателями / не покупателями. В своем докладе мы расскажем, как изучили Sales Journey продукта на всех этапах с помощью разных инструментов; какие гипотезы были сформированы и валидизированы на этапе анализа базы, а какие потребовали дополнительных изысканий с помощью качественных методов. Кроме того, вы узнаете, как компания Philip Morris трансформировала результаты исследования в конкретные Call to

Кейс про идеальную историю взаимодействия агентство — клиент на примере PepsiCo: возможность поставить точку в многолетней истории изменений в категории и объединить топ менеджмент для совместной работы.

Разбор кейса на составляющие для выстраивания идеальной схемы взаимодействия и примеры из других ситуаций, где это сработало или не сработало:

— Типичная схема взаимодействия клиент-агентство: реактивность vs. проактивность, где находится эта тонкая грань.

— Что происходит по разные стороны баррикад: типичные процессы внутри агентства и клиента, которые приводят к непониманию.

— Роль клиентского менеджера и менеджера агентства: где возникают проблемы и как подстелить соломки, чтобы их не возникло / как их сгладить, если они уже произошли.

— Все мы люди: психология продуктивного взаимодействия

— Типичные провалы во взаимоотношениях клиент-агентство и возможности их избежать: как меняются требования индустрии исследований.

Опыт других областей подсказывает, что автоматизация приводит к существенному ускорению производственных процессов, снижению издержек. Кроме того, у работников ‒ теоретически ‒ высвобождается время для более творческого труда. С другой стороны встают вопросы качества, гибкости и, в конечном итоге, применимости автоматизации в той или иной области.

• Применима ли автоматизация к исследовательскому процессу? Когда автоматизация целесообразна?
• Какие исследовательские процессы уже сейчас хорошо автоматизируются, а какие можно будет автоматизировать в обозримой перспективе?
• Какие очевидные выгоды несет в себе автоматизация, а какие выгоды менее очевидны? Цена автоматизации?
• Как автоматизация трансформирует индустрию исследований и как не остаться за бортом этих изменений?

Скидки – это мощный инструмент подтолкнуть потребителя к выбору именно вашего продукта.
Какой нужен размер скидки? Когда и на какие бренды в линейке дать скидки, чтобы получить наибольший эффект? Что нам нужно, чтобы перебить скидки конкурентов?
Мы в Bojole придумали способ как на основе данных исследования перейти к обоснованной стратегии скидок.
Расскажем, как это сделать с помощью простого и действенного трюка на основе данных Choice-based conjoint, и с какими вызовами придётся столкнуться.

Три V больших данных
Определяющие характеристики больших данных и проблемы работы с ними.
Рунет – как выборочная совокупность
Новые возможности маркетинговых исследований – весь рунет доступен для анализа
Presampling и обогащение
Откуда берутся большие данные: интернет вещей, cookies, рекламные сетки.
Как собираются данные: технические особенности, форматы выгрузок, математические модели.
Возможности обогащения: интернет-поведение для оффлайн выборок (обогащение оффлайн-опроса)
Realtime sampling: возможности ретаргетинга по интернет-поведению для целей исследования
Нативность исследований – как повысить счастье респондентов и начать думать о пользователях
Баннерная слепота, персонифицированные рекламные сообщения, вирусное распространение (на примере работы live-комьюнити ВК-опросы)

Целью нашего исследования являлось изучение темы лидерства среди молодежи. Было очевидно, что изучать поколение Z с помощью тех же методов, которые мы используем для изучения их родителей, не совсем верно, в связи с чем была предпринята попытка их адаптации.

Для проведения исследования была выбрана комплексная методология. Исследование состояло из 4-х этапов: Чаты в TELEGRAM, Онлайн-форум, Домашние визиты и Включенные наблюдения в наиболее трендовых местах.

При разработке дизайна исследования использовался принцип геймификации – участие в проекте было организовано как игра с главным призом: лучшие участники из каждого города, прошедшие два уровня нашего «квеста» — чат и форум — получали возможность отправиться в любое место города на выбор «за наш счет». К активным участникам, которым повезло немного меньше, мы просто отправлялись в гости с домашними визитами.

Выбранная методология подтвердила гипотезу о необходимости адаптации традиционных методов и показала свою эффективность в изучении молодежи:

— Использование релевантного канала коммуникации позволило установить доверительные отношения с аудиторией и получить более глубокую информацию;

— Наблюдение в привычной обстановке и в процессе общения дало возможность увидеть и почувствовать, а не только услышать;

— Комплексный подход дал возможность собрать огромный массив данных: мы получили практически 3D эффект погружения в повседневную жизнь подростков и молодежи.

Идея построения он-лайн сообществ потребителей не нова и довольно активно используется на практике уже с начала 2000-х. В основном, правда, это краткосрочные блоги и дневники.

СОЦИС совместно с маркетинговой командой сети гипермаркетов GLOBUS решили расширить границы и построить реально действующее коммьюнити, не ограниченное сроком жизни. И это получилось!

Платформа «Эксперты GLOBUS» является источником для рекрута респондентов на классические исследования, как качественные, так и количественные. Так же решаются и неисследовательские задачи: оперативно рассматриваются жалобы потребителей и поддерживаются их интересные идеи (покажем конкретные примеры).

Расскажем обо всем: о выборе программной платформы, о процессе рекрутмента и вознаграждениях. И покажем счастливые лица клиентов.

В сессии МегаФон и Salt мы расскажем об инновационном подходе к мониторингу трендов и о том, как именно на практике внедряется тренд-информация в работе динамично развивающейся, технологичной компании.

Мониторинг трендов позволяет бизнесу держать руку на пульсе, предугадывать потенциальные изменения и опережать события. В связи с высоким уровнем раздробленности культурного пространства, тренды необходимо выявлять и интерпретировать в контексте каждого отдельного взятого сообщества, целевой аудитории, категории, направления и возможностей бизнеса.

Но как на практике трансформировать тренды в знания, которые можно использовать для развития бизнеса, сервисов, продуктов? Мы считаем, что процесс выявления трендов должен обладать высокой практической значимостью и хотим рассказать о подходах к выявлению и пониманию трендов с учетом специфики бизнеса клиентов.

Один из ключевых вопросов, который до сих пор не разрешен в наружной рекламе – определение эффективной частоты контакта с аудиторией, что прямо коррелирует с бюджетом кампании и ее эффективностью.

Один наш клиент постоянно закупает наружную рекламу, и этот вопрос крайне актуален для оптимизации размещений в наружной рекламе. Для решения данной задачи мы придумали и реализовали следующий дизайн исследования:

1) Клиент разместил наружную рекламу в ряде городов–миллионников. Локации по данной кампании мы передали в Яндекс для определения ключевых медийных показателей кампании: Opportunity To See, Reach, Frequency.

2) Далее мы сопоставили панелистов ОМИ и Yandex и выделили группы с light – media – heavy контактами в наружной рекламе, которых впоследствии и опросили на предмет считывания и запоминания коммуникации через онлайн-панель ОМИ.

Клиенты все чаще требуют от агентств более глубокого подхода к пониманию аудитории, а также более точного качественного планирования, в то время как существующие стандартные рыночные исследования не могут удовлетворить в полном объеме эти потребности.

Принимая вызов рынка и используя сильные стороны ключевых игроков, Publicis Media совместно с OMI и Mail.Ru Group разработала инновационный подход к панельным исследованиям – возможность глубокого анализа аудитории на основании обогащения опросных панельных данных (OMI) аппаратными данными (Mail.Ru Group и других дата партнеров).

По каждому респонденту мы видим весь пул интересов таксономии Mail.Ru Group, что позволяет не только обогащать, но и верифицировать опросные данные, и в результате значимо улучшает качество анализа. Интеграция опросных данных с данными дата партнеров открывает новые возможности для создания кастомных аналитических решений и продуктов для клиентов агентства.

Опросные данные взвешиваются по установочным исследованиям по полу, возрасту, географическому положению и медиапотреблению, что позволяет избежать перекосов в наборе базовой опросной панели.