Блог

Дослідження, яке має робити Product Marketing Manager

Зі свого досвіду знаю, що спершу потрібно запитати себе: «Чи достатньо нам даних для прийняття того чи іншого рішення?». Якщо бачимо, що даних недостатньо, ми шукаємо джерела для їх отримання. Наприклад, якщо зрозуміли, що без дослідження не обійтися, відповідаємо на наступне питання — «Чи достатньо нам інформації від нашої бази користувачів, чи варто звернутися до зовнішньої аудиторії?».

Наступне питання — «Скільки коштуватиме дослідження?». Ця сума може залежати від вартості дослідження сторонньою компанією або від витрат власного часу на дослідження. Навіть при проведенні дослідження в компанії, ми витрачаємо час на розробку анкети, вивантаження даних і обробку результатів. Але в деяких випадках можемо обійтися без дослідження.

Перевірка без проведення дослідження

LMGTFY — Let Me Google That For You

Перш за все, ми звертаємось до інтернету та розглядаємо дослідження, які вже доступні вільно. Іноді навіть наші конкуренти публікують свої власні дослідження, з яких ми можемо отримати корисну інформацію. У відкритому доступі вже є багато досліджень, огляди ринку, тренди, проведені кількісні інтерв’ю — все це може бути корисним для нас. Однак, ми завжди беремо до уваги, що інформацію беремо лише з перевірених джерел та сайтів, яким можна довіряти.

Google Trends

Тут ми можемо подивитися, які пошукові запити використовуються, як часто словосполучення використовуються користувачами, та чи є в тенденціях сезонність — зимою частіше, а літом рідше. З цієї інформації ми також можемо зробити висновки.

Інший варіант — це організації

Організації або креативні агентства, які проводять дослідження. Зрозуміло, що кожна організація фокусується на своєму окремому дослідженні, та їхня інформація часто базується на зовнішній аудиторії, але ця інформація може бути корисною.

Останній метод — коридорний тест

Це коли ми намагаємося зібрати інформацію від наших колег. Термін «коридорний» максимально дослівно пояснює суть цього тесту. Вам потрібно вийти зі свого кабінету, вийти у коридор та поставити питання, які вас цікавлять. Звичайно, ця інформація може не бути надійною або репрезентативною, але це хоча б якась інформація, яка допоможе вам прийняти рішення.

Джерела даних

Спочатку маємо зрозуміти, яка аудиторія нам потрібна для проведення дослідження — внутрішня чи зовнішня. Зовнішню аудиторію ми будемо використовувати перш за все, коли хочемо вийти на нові ринки, де нас ще немає, і де немає наших користувачів. Висновки про роботу на поточному ринку не є правильними, тому необхідно провести дослідження з зовнішньою аудиторією. При входженні на новий сегмент, нам також знадобиться дослідження на зовнішньому ринку, і зовнішня аудиторія буде корисною, якщо ми хочемо знайти інсайти для нашого продукту. Всі інші випадки вимагають звернення до внутрішньої аудиторії, наприклад, якщо ми хочемо дізнатися більше про нашу аудиторію, пропонувати їм новий функціонал, вимірювати знання про наявний продукт і знайти відповіді на питання, такі як «чому вони користуються нашим продуктом» або «чому вони не використовують ту чи іншу функцію». Перш за все, внутрішня аудиторія підходить для збору зворотного зв’язку про те, наскільки їм подобається продукт і що можна покращити.

Підготовка до дослідження

Перше та найголовніше, що ми робимо, — це пишемо бриф для дослідження. Навіть якщо ми самі проводимо дослідження та немає нікого, хто міг би провести це дослідження, ми пишемо бриф — документ для себе, щоб мати структуроване питання, мету та щоб не зійти з шляху.

Спочатку ми формуємо спостереження: те, що дослідження не з’явилося з космосу, а те, що у нас є проблема, чи ми помітили дивну поведінку користувача, або у нас з’явилася нова бізнес-задача. Далі ми пишемо питання, які нас хвилюють у цьому дослідженні. Частина навіть може відпасти після ресерчу відкритих джерел або нашої аналітики. І тепер ми формуємо гіпотези для дослідження. У будь-якому випадку нам треба сформувати гіпотези. Для прикладу: «Користувачі після першої покупки не хочуть купувати, здійснювати покупку ще раз або продовжувати підписку». Та формуємо сегмент, який ми хочемо опитати. Та найважливіше питання, яке нас має хвилювати, — це: як саме ми будемо використовувати результати, щоб наше дослідження було потрібне. Для прикладу, нам цікаво, чи у користувача є тваринка. Якщо це питання не несе нам цінності, то ми забираємо це питання та йдемо аналізувати наступне.

Види досліджень

Огляд — дослідження ринку, дослідження тренду, та дослідження конкурентів — це, як раз, та інформація, яка є у вільному доступі.

Якісні дослідження — це може бути Custdev. Глибинні інтерв’ю або фокус-групи. В якісних дослідженнях наша задача дізнатися якісь інсайти, дізнаватися нову інформацію, та далі ми цю інформацію перевіряємо на кількісних дослідженнях.

Кількісні дослідження — на кількісних дослідженнях ми формуємо образи, анкети та перевіряємо ті інсайти, які ми дізналися на попередніх дослідженнях.

Та останній це моніторинг — Net Promoter Score, Customer Satisfaction Index, та Brand health tracking.

PMF — Product-Market Fit

Для такого дослідження нам знадобиться близько 40 респондентів. Ця кількість буде достатньою, та цим користувачам ми задаємо питання: «Як би ви себе відчували, якщо б не могли користуватися нашим продуктом?». Якщо більше 40 відсотків відповіли, що «дуже розчаровані», — це буде свідчити, що наш Product-Market Fit досягнутий. Також ми потім продовжуємо задавати питання, які нас хвилюють, та питання, які пов’язані з Product-Market Fit. Наша задача це з користувачів, які відповіли «трошки розчаровані» або «не розчаровані», зробити з них «дуже розчарованих», щоб наша аудиторія росла.

JTBD — Jobs To Be Done

Це також можна віднести до якісних досліджень, тут можна провести 5-10 інтерв’ю, та основне питання тут — для чого наші користувачі наймають наш продукт. Канонічний приклад, який використовується Крістенсеном для пояснення цієї теорії — це молочний коктейль.

Декілька років тому McDonald’s намагався збільшити продажі молочних коктейлів, але, незважаючи на поліпшення, продажі не зросли. Крістенсен був найнятий для вирішення проблеми і виявив, що більшість коктейлів продавалася вранці. Клієнти використовували їх як напій для довгої дороги на роботу.

Він виявив, що молочні коктейлі конкурували не з іншими коктейлями, а з бананами, батончиками і пончиками — продуктами, які виконували ту ж «роботу». Для клієнтів було важливо, щоб коктейль був ситним і займав їх під час водіння.

Зрозумівши це, McDonald’s змінили стратегію, перемістивши коктейлі на вітрину, надавши передплачені картки для швидкого замовлення і зробивши коктейлі жирнішими. Це призвело до збільшення продажів у 7 разів.

CJM — Customer Journey Map

На цій карті ми візуально відображаємо всі етапи подорожі нашого користувача, від початку до кінця. Ми починаємо з самого початку, коли у користувача виникає певна потреба, яку наш продукт може задовольнити. Потім ми відстежуємо шлях користувача до нашого продукту, розглядаючи можливі труднощі та перешкоди, з якими він може зіткнутися. 

Наша мета — зрозуміти, як ми можемо спростити цей процес та зробити його якомога більш комфортним для користувача. Закінчуємо ми на тому, коли користувач повертається за повторною покупкою нашого продукту, що свідчить про те, що ми змогли задовольнити його потреби та викликати у нього бажання повернутися.

NPS — Net Promoter Score

Варто проводити це дослідження раз на місяць, та одне з питань, яке можна задати — «наскільки ви готові рекомендувати наш продукт друзям». Далі рахуємо кількість користувачів, які поставили 9 та 10, та відокремлюємо всіх тих, хто нами не задоволений, це ті, хто поставили нам від 0 до 6. Далі ми отримуємо значення, яке можемо загуглити та порівняти бенчмарки нашої сфери у різних продуктах.

Варто відслідкувати цей показник кожного місяця, де ми зможемо відслідкувати зміну від місяця до місяця. Для прикладу, ми збільшили вартість, чи додали новий функціонал, та це все може повпливати на NPS, але в цілому ми можемо розуміти, як наші зусилля продуктові та маркетингові відображаються на наших користувачах.

Що ще можемо відстежувати

Відгуки, які нам пишуть у формах, де можна їх залишити. Відгуки у магазинах застосунків. Ще можемо збирати відгуки зі служби турботи. Всі ці оцінки ми відстежуємо та намагаємося їх зрощувати, щоб вони росли на постійній основі.

Статистична Значущість у Маркетингових Дослідженнях

У світі маркетингу, знання та розуміння статистичної значущості є ключовими для інтерпретації результатів опитувань та А/Б-тестів. Це допомагає нам визначити, наскільки надійними є наші дані та які висновки ми можемо з них зробити. Важливо звернути увагу на розмір вибірки, оскільки він може варіюватися для різних типів досліджень — якісних та кількісних.

Статистична значущість — це міра впевненості у висновках дослідження. Наприклад, встановлення рівня значимості від 95% до 99% у калькуляторі статистичної значущості дозволяє нам оцінити достовірність наших результатів.

Приклад застосування:

Уявімо, що ми провели опитування серед 100 користувачів, щоб зрозуміти їхні вподобання щодо ранкових напоїв. 10% респондентів відповіли, що вони віддають перевагу каві зранку. Щоб використовувати ці дані ефективно, нам потрібно проаналізувати їх у контексті статистичної значущості.

Розрахунок статистичної значущості:

Для цього, ми можемо використати статистичний калькулятор або відповідну формулу для визначення p-значення. Припустимо, ми встановлюємо рівень значимості 95%. Якщо після проведення розрахунків, p-значення виявляється меншим за 0,05, це означає, що наші результати мають статистичну значущість. Інакше кажучи, існує менше ніж 5% ймовірність, що спостереження за перевагою кави вранці серед респондентів є випадковим. Такий рівень впевненості дозволяє нам припустити, що результати є дійсно репрезентативними для ширшої аудиторії.

Цей розрахунок особливо важливий, коли ми хочемо використовувати дані для прийняття рішень у сфері маркетингу. Наприклад, якщо ми виявимо, що значна частка нашої цільової аудиторії віддає перевагу каві зранку, це може бути сигналом для розробки спеціальних маркетингових кампаній або акцій, спрямованих на любителів кави.

Отже, розуміння та використання статистичної значущості у маркетингових дослідженнях є вкрай важливими для забезпечення точності та надійності наших висновків. Це, в свою чергу, покращує якість стратегічного планування та прийняття обґрунтованих рішень.

Додатковий приклад застосування статистичної значущості:

Припустимо, ми провели ще одне дослідження, в якому брали участь 500 користувачів. Цього разу ми хотіли з’ясувати, який вид спорту є найпопулярнішим серед нашої аудиторії. З усіх опитаних, 15% відповіли, що вони віддають перевагу футболу.

Аналіз даних:

На основі цих даних ми хочемо з’ясувати, чи можемо ми статистично довести, що футбол є популярним вибором серед нашої цільової аудиторії. Для цього ми також використовуємо статистичний калькулятор або формулу для визначення p-значення.

Розрахунок статистичної значущості:

При встановленні рівня значимості 95% і проведенні розрахунків, якщо p-значення виявляється меншим за 0,05, це буде свідчити про статистичну

Висновки

При проведенні дослідження, насамперед, ми повинні пам’ятати про головну мету нашого дослідження. Другим кроком є перевірка отриманих результатів на статистичну значущість. Наступне важливе правило — не підганяти висновки під гіпотезу. Ми приймаємо результат, незалежно від того, яким він виявився, навіть якщо він підтвердив, що ми помилилися. Також важливо не приховувати це дослідження, адже всі ми можемо помилитися.

Нарешті, треба пам’ятати, що дослідження — це тільки слова. Іноді люди можуть бути в поганому настрої, або поспішати, або хотіти виглядати розумнішими. Ми повинні розуміти, що дослідження — це корисний інструмент, але в майбутньому ми побачимо, що початкові гіпотези можуть підтвердитися або ні.