Прочитал многие статьи и комментарии в "антикризисной" рубрике; отрадно, что профессионалы сходятся во мнении относительно особой значимости маркетинговой активности в период кризиса. Не буду останавливаться на важности маркетинговых исследований: те, кто их проводит,...">
 Состав рекламного рынка
|
Онлайн исследования - антикризисный вариант? Прочитал многие статьи и комментарии в "антикризисной" рубрике; отрадно, что профессионалы сходятся во мнении относительно особой значимости маркетинговой активности в период кризиса. Не буду останавливаться на важности маркетинговых исследований: те, кто их проводит, знают, насколько они помогают снизить риски запуска ненужного продукта или неадекватной рекламной кампании, а внимание к мнениям потребителей позволяет рационально и целенаправленно расходовать постоянно сокращающиеся бюджеты. В условиях роста конкуренции меняются требования к исследованиям - теперь результаты хочется видеть быстрее, дешевле, при этом не жертвуя, валидностью, надежностью и качеством данных. Трёхлетний опыт работы на рынке онлайн исследований показывает, что именно веб-опросы становятся для многих компаний альтернативой, которая соответствует описанным условиям. Помимо обсуждения вопросов цены и сроков онлайн исследований, обычно встает вопрос об их качестве и репрезентативности. Сразу хочу сказать, что онлайн исследования не являются репрезентативными по отношению ко всему населению. Понятие "репрезентативность" в количественных исследованиях применимо только к случайным выборкам, а онлайн выборки случайными никак не назовешь. Во-первых, проникновение Интернета в среднем по России меньше 30%, а значит, онлайн покрывает в основном более урбанизированную, молодую, образованную и высокодоходную часть населения. Во-вторых, результаты онлайн исследований подвержены систематическим ошибкам: например, одной из ошибок онлайн панелей (панели - это массовые онлайн сообщества людей, давших согласие на периодическое участие в исследованиях) является ошибка самоотбора (self selection bias) - смещение выборки, связанное с тем, что люди сами приняли желание участвовать, а не были выбраны исследователем случайным образом в соответствии с заданной схемой. В-третьих, в онлайн выборки редко попадают люди ряда таких распространенных профессий, как водители, продавцы, рабочие и т.п. С другой стороны, многие ли исследовательские методы могут похвастаться репрезентативностью? Сразу убираем из списка выборку методом "снежного кома" (по рекомендации знакомых), а также "уличники" и холл-тесты, так как респонденты для них рекрутируются с помощью "перехвата" на улице или в магазине (сюда же можно отнести и рекрутинг автомобилистов на заправках и стоянках и т.п.). Это так называемая "удобная выборка" (convenient sampling), когда рекрутирование происходит в местах, удобных организатору или интервьюеру. Говорить о случайном механизме отбора здесь не приходится. Остаются телефонные и квартирные интервью. "Квартирники" делать дорого и долго, кроме того, не совсем понятно, как соблюдать шаг отбора в условиях закрытых подъездов, огороженных коттеджных поселков и прочих препятствий. С "телефонниками" тоже не все просто: базы мобильных телефонов по городам достать сложно, кроме того, они очень часто меняются. Использовать базы квартирных телефонов можно, но таким образом сложно застать молодых и занятых, к тому же, уровень отклика (Response Rate) среди них существенно ниже. Еще один существенный минус - метод телефонного опроса сильно ограничивает возможности инструментария: респондентам нельзя ничего показать, а опрос должен быть достаточно коротким. На фоне тенденции к "усложнению" целевых аудиторий (их описание больше не ограничивается соцдемом и географией, а может включать частоту пользования товаром или услугой, намерение купить и даже некоторые психографические характеристики) диапазон использования традиционных методов установления контакта с респондентом сильно сужается. Как же тут быть? Дело в том, что многие типы исследований не являются чувствительными к репрезентативности. К таким исследованиям относятся, например, все тесты (концепций, рекламы, упаковки и т.п.). Репрезентативности, строго говоря, требуют исследования, направленные на измерение рынка. Многие другие типы исследований вполне можно переводить на онлайн. Это давно поняли западные коллеги: в США около 50% всех маркетинговых исследований (в денежном выражении) делается онлайн. В онлайне обычно используются квотные выборки, а сами квоты устанавливаются по данным исследований типа M-Index или TGI. За счет большого размера онлайн панелей (это сотни тысяч людей) и наличия исходной информации о панелистах, которую они оставляют при регистрации, можно таргетировать приглашения к опросу на нужную целевую аудиторию, и заполнять необходимые квотные ячейки. Кроме того, онлайн выборки можно делать по широкой географии, хотя стоит ограничиться городами-миллионниками, так как там выше пенетрация Интернета. Еще один важный вопрос: как осуществляется контроль респондентов онлайн? Здесь особый разговор: если в оффлайне контролируется не респондент, а интервьюер, то в онлайне этой фигуры просто нет. Это, кстати, снимает смещения результатов, связанные с наличием интервьюера, что особенно актуально в исследованиях на щекотливые темы и вопросах о доходе. Однако есть недобросовестные респонденты, например, заполняющие анкету слишком быстро или дающие невнятные ответы на открытые вопросы. Опыт показывает, что таких людей не больше 2-3% в каждом опросе, а выявить их можно, измеряя среднее время ответа на каждый вопрос и анкету целиком, и фильтруя слишком "скоростных" респондентов. Безусловно, чтобы онлайн панель оставалась эффективной, а данные, собираемые с ее помощью, были надежными, компания-провайдер должна постоянно контролировать качество заполнения анкет участниками такой панели. В профессиональной ассоциации исследователей ESOMAR есть документ: "26 вопросов, которые должен задать покупатель онлайн выборок". Хороший подрядчик должен дать внятные ответы на все эти вопросы. А что читатели Состава думают по этому поводу? Буду рад обсудить! Александр Шашкин Генеральный директор Online Market Intelligence (OMI) К.социол.н., преподаватель программы МВА-Маркетинг АНХ при Правительстве РФ 
.2009
 Загрузка... |