Записки маркетолога. Чертеж вашего бизнеса - Любовь Лашкевич

Записки маркетолога

Чертеж вашего бизнеса

Любовь Лашкевич

Консультант Максим Дигас

Корректор Наталья Кунина

Дизайнер обложки Михаил Широковский

Иллюстратор Михаил Широковский

© Любовь Лашкевич, 2017

© Михаил Широковский, дизайн обложки, 2017

© Михаил Широковский, иллюстрации, 2017

ISBN 978-5-4483-8402-8

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие

Уважаемый читатель, задача моей книги – показать логику в аналитике данных, которые собирают компании для своей коммерческой деятельности. У книги тоже есть логика. Ее нужно читать последовательно, начиная с первой главы. Если у вас возникнет желание сразу перейти, например, к бизнес-инструментам, – вы рискуете неправильно их понять и ошибочно разработать свои. Поэтому лучше начать с базовых принципов маркетинговых исследований, обратив внимание на возможные ловушки, в том числе и математические. И только пройдя этот путь, можно будет приступать к разработке бизнес-инструментов.

В основу книги легли 10 лет практического опыта работы Маркетингового центра «Эволюция». В книге нет теории, – да простят меня за это читатели, – так сложилось, что я не умею писать про теорию. Мой стиль писательства сформировался во время создания аналитических отчетов для клиентов, когда нужно было решать поставленные задачи. А для решений задач бизнеса нужны только практические решения, которые приносят пользу. В этой книге я хочу подчеркнуть, что все ваши действия должны быть спроецированы на конкретную задачу. И если полученные данные не помогают ее решить, – то либо вы ошиблись на начальном этапе, либо еще не дошли до конца работы. Важно понимать, что не должно быть цифр ради цифр.

Работая с компаниями на региональном уровне, я четко поняла, что бизнесу нужен инструмент от исследователя, который можно сразу использовать для решения поставленных задач. Причем инструмент этот должен быть понятным и легко применимым. Иначе можно доисследоваться до известного анекдота, где сова посоветовала мышкам стать ежиками.

Уважаемый читатель, я искренне надеюсь, что эта книга поможет вам получать правильные необходимые данные и разрабатывать бизнес-инструменты, которые будут максимально эффективны для вашего бизнеса.

Я благодарю всех, кто помогал мне и вдохновлял в процессе написании этой книги. Мой партнер и совладелец Маркетингового центра «Эволюция» – Максим Дигас, – спасибо, что занимался вычиткой и правкой моих замысловатых и запутанных текстов. Ты продумал оформление и подачу книги, работал с дизайнером по переработке сухих графиков в понятный формат. Полностью взял на себя вопросы редактуры и верстки и всю работу, без которой книга не может появиться на свет. Ведь книга – это не только текст, но и визуализация этого текста в понятном для читателя виде. Образ книги разработан Максимом Дигасом. В итоге получилось наше совместное творение.

Спасибо Екатерине Андреевой – твое пожелание написать книгу зародило во мне желание это сделать.

Спасибо Вячеславу Лашкевичу за то, что всегда был рядом и поддерживал меня.

Глава 1. Базовые принципы маркетинговых исследований

Базовые принципы важно соблюдать всегда: при разработке инструментария, выделении сегментов, в аналитике, на каждом этапе маркетингового исследования. Нужно регулярно проверять все свои действия – соблюдается ли тот или иной базовый принцип. Как дом стоит на фундаменте, так и любое маркетинговое исследование строится с учетом базовых принципов. И если эти принципы не соблюдаются, то и результаты будут похожи на карточный домик, который в любую секунду может обрушиться, похоронив под собой бизнес.

Принцип однородности исследования

Однородность – равномерность, единообразие, близость, одинаковость, однотипность. Это значит, что собирать данные нужно, используя одну и только одну методику. А проводить анализ – отдельно по выделенным сегментам, которые отвечают конкретным характеристикам. И все полученные по разным сегментам или по разным методикам результаты можно сравнивать, но нельзя смешивать в один анализ.

Рассмотрим пример. Данные по одной задаче можно получить с помощью разных методов. Например, у нас стоит задача оценить стандарты обслуживания клиентов компании Z. Сбор данных проводится при помощи методов «Тайный покупатель» и опроса клиентов. В результате двух исследований мы получаем одни и те же данные – уровень выполнения стандартов обслуживания. Казалось бы, полученные данные можно собрать в одну кучу и проанализировать. Но на самом деле, это не так. Это изначальная ошибка, которая потом приведет к проблемам в бизнесе.

А теперь давайте разберемся, как мы получаем этот результат. Когда мы замеряем уровень стандартов обслуживания с помощью «тайных покупателей», мы получаем оценку, которую «тайный покупатель» сравнивает с известным ему единым стандартом. В случае с опросом, клиенту не известны стандарты обслуживания, принятые в компании Z. Клиент сам для себя определяет некие стандарты, которые – как ему кажется, – должны быть в компании, и сравнивает результат с ними.

То есть в случае с «тайным покупателем» происходит сравнение с реальными, принятыми в компании стандартами. А в случае опроса клиентов происходит сравнение со стандартами, известными только клиенту.

Как показано на рис. 1, данные, полученные с использованием разных методов, пересекаются, но мы не знаем, в какой плоскости, под каким углом, и в каком объеме. Таким образом, при смешивании в один анализ данных из разных методик или методов, мы из плоскости математики и статистики уходим в плоскость интуитивных гаданий.

В компании Z провели замеры стандартов обслуживания клиентов и получили следующие интересные данные. Консультантам компании был вменен стандарт «Выявление потребности клиентов». Но клиенты в эту компанию приходят с конкретным запросом и не знают о том, что консультант должен провести с ними определенную работу.

И что мы получаем в результате по данному стандарту обслуживания? «Тайные покупатели» поставили по нему очень низкие оценки, так как им были известны стандарты, принятые в компании. А клиенты компании Z во время опроса поставили высокие оценки, думая, что речь идет об уровне ответа консультанта на заданный ими вопрос.

Если мы эти данные, полученные с помощью разных методик, смешаем в одну кучу, то получим некую непонятную величину, никак не отражающую разницу между восприятием стандартов обслуживания клиентом, и самими стандартами, принятыми в компании. Ведь вполне возможно, что, например, стандарт «Инициативность консультанта» не предусматривает выявления потребностей клиентов, так как клиент приходит с конкретной задачей, и лучше сразу направить силы и время консультантов на процессы, более важные для клиента.

Порой руководство компаний перегружает сотрудников процессами, которые не важны для клиентов, а на значимые процессы у консультантов не остается времени и сил.

Принцип однородности должен соблюдаться, в том числе, и когда вы проводите кабинетные исследования. Когда вы планируете «пройтись» по конкурентам, изучая их работу. В книге принцип однородности исследования будет встречаться часто, и вы увидите примеры, где мы подробно разберем важность соблюдения этого принципа.

Выборка при опросах. «Истина где-то рядом»

Понятие репрезентативности известно уже давно. А калькулятор расчета ошибки выборки доступен любому пользователю Интернета. Тем не менее, часто маркетологи очень вольно обращаются с понятием репрезентативности. Выборку порой назначают (не рассчитывают, а именно назначают) из собственного внутреннего ощущения. Понятие внутренних ощущений в научном труде, (а исследование – это научный труд), сродни вождению автомобиля в нетрезвом виде. Исследователь, который вольно обращается с базовыми принципами, – потенциальный убийца бизнеса. Ведь на основе полученных данных будут построены стратегия и дальнейшие шаги развития компании. И вольное обращение с базовыми принципами построения исследования ведет к весьма вредным для бизнеса последствиям, так как исследование основано на субъективных данных, полученных на основе ощущений одного человека.

Рассуждения о том, стоит ли правильно считать выборку, – то же самое, что обсуждать правила математических вычислений на уровне «нравится – не нравится».

Рассмотрим пример из практики. Специалисты отдела маркетинга компании Z (компания работает в массовом сегменте) решили провести исследование в регионе с населением 2,5 млн человек и посчитали, что 350 респондентов достаточно для получения результатов.