Что должен измерять бренд-трекинг?
… или какие бренды вы покупаете и почему?

Знание бренда, лояльность, и то, насколько пользователям нравится бренд – это скорее формальные теоретические понятия, поскольку все эти показатели прекрасно коррелируют друг с другом и, в особенности, с совокупностью пользователей бренда. И все они могут быть смоделированы с помощью распределения Дирихле.

Долю знающих бренд можно определить по количеству спонтанно знающих данный бренд. Если принять за X общее число пользователей, то среди них будет Y лояльных и Z любящих и рекомендующих данный бренд. При сокращении числа пользователей уровень привлекательности, знания и лояльности также соответственно снизится. Если вы зададите вопрос о привлекательности бренда, то получите ответ, что всем нам приблизительно в равной степени нравятся бренды, которые мы используем.

Для наглядного подтверждения вышесказанного далее приведен пример данных, взятых из типичного бренд-трекинга, в котором рассчитывалась статистическая корреляция между покупкой брендов за последние 12 месяцев и всеми остальными ключевыми показателями, измеряемыми в рамках данного бренд-трекинга. Практически по каждой позиции корреляция превысила 0,85, а по некоторым пунктам достигла отметки 0,9.

Таким образом, можно было бы утверждать, что единственный вопрос о капитале бренда, который действительно стоит задавать в ходе бренд-трекинга, звучит так: «Какие из данных брендов вы используете?»

Понимание причин, почему люди покупают те или иные бренды

О чем реально стоит спрашивать в рамках бренд-трекинга, так это о том, почему потребители выбирают те или иные бренды. Этот показатель будет скорее всего отличаться в зависимости от бренда и категории, и его невозможно смоделировать с помощью распределения Дирихле. Именно здесь можно предугадать драйверы изменения рынка.

Для измерения данного показателя крайне важно не подсказывать респондентам ответы. В противном случае эти вопросы тоже будут косвенно измерять показатели использования бренда.

Если представить респондентам список брендов и их атрибуты, как в большинстве бренд-трекингов, то, поскольку ассоциировать атрибуты с хорошо знакомыми брендами намного легче, чем с незнакомыми, те из них, которые наиболее часто выбираются для каждого атрибута, попросту окажутся брендами с наибольшим количеством пользователей. Для наглядного подтверждения вышесказанного далее приведена корреляция между покупкой за последние 12 месяцев и атрибутами для каждого бренда из ранее упомянутого бренд-трекинга, и здесь также очевиден высокий уровень корреляции.

Ниже приведен еще один пример, действительно помогающий проиллюстрировать вышеизложенное. В нем продемонстрирована доля подсказанных атрибутов брендов телекоммуникационных услуг. Их средняя корреляция с данными по использованию бренда составляет 0,85.

Вторая причина, по которой не стоит использовать список подсказанных атрибутов, состоит в том, что подобные списки редко позволяют полностью охватить все разнообразие причин, по которым потребители на самом деле выбирают бренды в тех или иных категориях. Зачастую они представляют собой стандартный набор факторов, мало актуальных либо вообще не актуальных для категории. Приведенный выше пример является очень показательным: спросите у самих себя – вы правда принимаете решение о выборе провайдера телекоммуникационных услуг, потому что он «выражает вашу индивидуальность»? В лучшем случае, этот критерий является несущественным.

Ниже представлены результаты эксперимента, в ходе которого у людей спрашивали о причинах покупки шампуня. Ответы на вопрос с подсказанными атрибутами сравнивались с ответами на открытый вопрос, в котором было названо более 60 разных факторов. Было выявлено, что закрытый вопрос покрывает менее половины причин покупки.

Третья причина, по которой не следует применять список подсказанных атрибутов, заключается в том, что данный подход не даст никакой информации об относительной выраженности и силе различных факторов. Если спросить у людей, важна ли цена при покупке, большинство ответит утвердительно, однако, это ничего не скажет вам о том, насколько реально значима цена.

Для эффективного получения данных о причинах покупки в вопросе не должны предлагаться готовые ответы, необходимо, чтобы задание предоставляло респондентам свободу выражения реальных причин, а не наводило их на какие-либо мысли. Простой вопрос о том, почему потребители пользуются тем или иным брендом, позволяет получить более широкий и разнообразный список ответов по каждому бренду.

С помощью базовых методов аналитической обработки текста можно получить количественные показатели, как на приведенном выше примере, которые демонстрируют влияние и вес каждого фактора, аналогично подходу с использованием подсказанных атрибутов. Главное отличие состоит в том, что на выходе получается гораздо большее разнообразие мнений по каждому бренду.

Далее представлен пример, иллюстрирующий оценку одних и тех же показателей бренда с помощью закрытого и открытого вопроса. Очевидно, что при открытом вопросе индивидуальность брендов проявляется гораздо сильнее и четче.

В закрытых вопросах все четыре бренда оцениваются как имеющие практически одинаковые показатели с точки зрения очищения, мягкости, эффективности продукта и эмоций. Однако при анализе ответов на открытые вопросы начинает проявляться уникальная индивидуальность каждого из брендов. Например, воспринимаемое очищение Ariel или мягкость Fairy.

Детальное изучение причин покупки позволило продемонстрировать гораздо больше, чем простое определение и количественное выражение ключевых драйверов покупки. Это дает возможность сравнить значимость каждого драйвера для каждого бренда. Приведенный ниже пример показывает, что частота упоминания цены в контексте различных брендов шампуней существенно различается.

Подобный сравнительный анализ причин покупки можно также использовать для изучения нишевых проблем и минимальных изменений рынка, которые обычно невозможно отследить с помощью бренд-трекинга.

Ниже приведен пример вопроса из трекингового исследования шампуней, который проводился в течении двух лет. В нем респондентов спрашивали о причинах выбора и переключения между брендами. В 1-ом году было зафиксировано 0 упоминаний ответа «парабены». Год спустя было отмечено 5 упоминаний – казалось бы, это крайне мало, но после анализа данных поиска Google стало ясно, что использование парабенов в некоторых шампунях становится растущей проблемой, о которой маркетологам потенциально важно знать.

На основании того же трекингового исследования удалось отследить изменения по нескольким потенциально интересным показателям: UV-защита (рост с 3 упоминаний в 1-ом году до 8 упоминаний во 2-ом году), кофеин (рост с 8 до 12 упоминаний), «2 в 1» (снижение с 14 до 5 упоминаний), общее упоминание «химии» (рост с 15 до 30 упоминаний). Ни один из этих аспектов не был бы выявлен в рамках традиционного трекингового исследования, при этом все они являются потенциально полезными инсайтами.

В заключение, данный подход позволит решить не только главную задачу, но и разобраться с новой, ранее неизвестной информацией.

Оставить свои комментарии по затронутой теме Вы можете здесь и здесь.

Оригинал статьи question-science.blogspot.ru
Перевод статьи Агентство маркетинговых исследований FDFgroup