дискуссии относительно категорий продуктов, брендов и даже идей рекламных кампаний.
Вы можете провести сегментацию по мотивации или реакции среди групп потребителей, имеющих одинаковые пристрастия и потребности. В каком-то смысле вы ищете архетипы потребителей. А как мы знаем, архетип всегда становится прототипом, возьмем хотя бы такие типажи, как «папочка НАСКАР» или почти исчезнувший в наши дни «яппи»[8].
Различные типы личностей будут по-разному взаимодействовать с продуктами и брендами, поэтому для вас крайне важно понять, в чем заключаются различия между ними, – это позволит выстроить более эффективную маркетинговую коммуникацию. Может показаться, что это слишком сильно напоминает идеи Юнга, но в реальной жизни люди принимают решение о покупке, руководствуясь и психологическими, и рациональными причинами. То, в какой степени наше поведение определяется рациональностью или эмоциями, вызывает множество дискуссий. Однако я как количественный аналитик – то есть архетип рациональности – могу сказать о своей глубокой убежденности в том, что в большинстве категорий продуктов процесс принятия решения о покупке определяется рациональными соображениями куда меньше, чем вы можете себе представить.
Объясню на собственном примере. Убедив себя, что мне в квартире необходим новый телевизор, я провел несколько часов в Интернете в попытках выбрать идеальную модель и читая все подряд, что подворачивалось под руку на эту тему. Время не было потрачено зря: я нашел что искал – телевизор Panasonic с плоским 42-дюймовым экраном. Однако когда я пошел в магазин и увидел «живой» 52- дюймовый Sony – такой большой, с таким ярким изображением, – то он мне сразу приглянулся, и я выбрал его.
Качественные исследования могут снабдить нас крайне полезной информацией, однако небольшой размер выборки требует определенной проверки, поскольку необходимо разобраться, соответствует ли точка зрения ваших собеседников мнению больших групп людей. Количественные исследования предполагают более короткие опросы с участием уже масштабной группы клиентов, которая может достигать нескольких тысяч человек. Чем больше людей вовлечено, тем больше данных у нас есть – к вящей радости аналитиков. Данные – это наше сырье, и чем больше сырья мы захватим, тем проще становится найти ключевые моменты, выявить тенденции и подтвердить правильность различных выстроенных нами моделей.
За счет совмещения результатов количественного и качественного анализа вы можете получить результат, которому можно доверять.
Стив Нарт, мой друг с семи лет и шафер на моей свадьбе, работает на исследовательскую компанию Censydiam, расположенную в Антверпене и по-настоящему способную влезть в души людей. Поэтому Стив хорошо знает, когда говорит: «Не представляет никаких проблем наблюдать и измерять степень влияния тех или иных причин, оправдывающих покупку. Однако это очень напоминает айсберг – самые мощные движущие силы стратегий удовлетворения потребителей лежат далеко не на поверхности». Его компания занимается исследованиями именно на этом уровне. «Там, ниже ватерлинии, мы находим чувства и эмоции, мотивацию, стремления и потребности, которые не в состоянии увидеть в обычных условиях».
В Censydiam работают не только психологи, но и аналитики, которые, как и я, изучают тенденции и данные количественных исследований, чтобы лучше понять мотивацию потребителей. Один из самых изобретательных видов анализа, который мне когда-либо доводилось видеть, возник в результате сотрудничества между Censydiam и Хельмутом Гаусом, преподавателем Университета города Гент в Бельгии. Мы, люди, работающие с цифрами, всегда ищем способы прогнозирования, основанные на данных о том, что будут делать наши имеющиеся и потенциальные клиенты. Тем же самым занимались и Censydiam с Гаусом. Однако они начали задаваться крайне интригующими вопросами о взаимовлиянии изменений в экономике и перемен в психологическом состоянии общества.
Представляется заманчивым считать простым совпадением корреляцию между повышением курса акций и изменением длины юбки. Однако Гаус относится к вопросу связи между экономикой и социальным поведением куда более серьезно.
Теория Гауса началась с работ русского экономиста Николая Кондратьева, который в 1925 году открыл такое явление, как длинные волны макроэкономической динамики, повторявшиеся каждые пятьдесят лет в течение всей истории человечества и олицетворявшие периоды роста и спада.
Кондратьев дорого заплатил за свое открытие. Его предсказания, что экономический процесс со временем будет замедляться, вызвали неудовольствие Сталина – и Кондратьев был приговорен к длительному тюремному сроку, а затем расстрелян.
По вопросу реального существования волн Кондратьева написано множество книг и статей. Не все убеждены в правильности его теории, но истина в том, что она и по сей день позволяет предсказывать долгосрочные тенденции развития.
Гауса больше всего интересовали причины возникновения волн. Большинство людей полагали, что они вызываются макроэкономическими силами (ВВП, уровень безработицы и тому подобным). Гаус, напротив, был убежден, что реальные движущие силы имеют психологический характер. Он утверждал, что волны Кондратьева совпадали с так называемыми волнами беспокойства, предсказывающими изменение во вкусах, ценностях и поведении, а в ряде случаев и следовали за ними.
Для доказательства своей точки зрения Гаус собрал данные о тенденциях женской моды и обнаружил: в периоды высокого беспокойства женщины носят менее яркие цвета, более длинные юбки и кофты с высоким воротником. В периоды сравнительно низкого беспокойства цвета становятся ярче, а юбки – короче. Это позволяло ему выявить «волну беспокойства», основываясь на тех или иных колебаниях моды с течением времени.
Он обнаружил поразительную корреляцию между уровнем беспокойства и целым набором показателей, таких как количество браков, рождаемость, уровни занятости и самоубийств, а также объемом инвестиций.
Сама идея, что колебания в экономике вызваны коллективным беспокойством, может показаться интересной, однако труднодоказуемой. Данных о психологическом состоянии общества явно недостаточно, и именно поэтому Гаус решил изучать моду. Однако теперь у нас есть еще один сравнительно новый источник, содержащий огромные объемы информации о мыслях и действиях людей, – я имею в виду данные поисковых интернет-систем. Знание о том, что ищут люди и как меняются со временем их поисковые запросы, может стать барометром психологического состояния общества.
Конечно, теория Гауса еще потребует четкого подтверждения. Но мне очень нравится сама идея совмещения реальных и четких данных о потребителях с идеями, способными дать дополнительную и полезную информацию. Поэтому я внимательно изучил подход Censydiam (в меньшей степени изучая их труды и в большей – беседуя со Стивом за пивом в наших любимых антверпенских пивных). Такая информация может оказаться крайне важной. Вспомните, в предыдущей главе мы обсуждали принципы использования данных для выяснения вопроса, с какими клиентами BT имеет смысл говорить. Но мы хотели не просто найти подходящих нам людей. Мы должны были разработать убедительную маркетинговую коммуникацию, способную помочь бизнесу BT. Поэтому нам было необходимо буквально влезть под кожу британских небольших и средних компаний, чтобы понять, о чем с ними нужно разговаривать.
British Telecom – от неопределенности к точности
Чтобы по-настоящему понять клиентов BT, нам было необходимо рассмотреть со всех сторон их интеллектуальные возможности. У нас имелась точная, основанная на фактических данных информация, позволявшая провести их сегментацию (мы говорили об этом в прошлой главе). Теперь нам нужно было провести сегментацию, основанную на их потребностях. Для этого мы вместе с маркетологами- разработчиками принялись за работу, пригласив к участию британскую компанию Henley Centre (нынешнее название – Futures Company), специализирующуюся на аналитических исследованиях и изучении тенденций. Мы хотели найти достаточно глубокую идею, которая при этом могла бы быть привязана к имевшимся у нас данным. Это позволило бы нам не только создать сообщение, привлекательное для малых и средних компаний, но и выявить, какие из них будут заинтересованы в том или ином типе сообщения.
Наш подход состоял из трех этапов.
– Мы выделили все небольшие компании и создали исчерпывающий список их потребностей, которые
