Изучение и формирование потребностей клиентов

Думая о социальных сетях, люди обычно имеют в виду в первую очередь такие известные платформы, как Facebook и Twitter. В реальности, однако, существует много различных типов социальных сетей, и часто именно менее известные платформы, например специальные форумы пользователей или экспертные блоги, публикуют особенно ценную инфор- мацию, касающуюся инноваций. Например, на рынке сель- скохозяйственной продукции существуют специализирован- ные каналы, в частности Форум британских фермеров и Фо- рум свиноводов, которые содержат информацию о разведе- нии, кормлении и продаже скота. Кроме того, выделяются разные типы пользователей, в диапазоне от активных участ- ников до пассивных наблюдателей. Чтобы максимально ис- пользовать потенциал социальных сетей, новаторам  нужно

будет определить, какие знания и навыки понадобятся им для обеспечения эффективности на разных этапах процесса разработки нового продукта. Если вначале решающее значе- ние имеют хорошие навыки исследования рынка и анализа данных, то на более поздних стадиях бóльшую роль играют способность общаться с различными типами потенциальных покупателей, умение понимать и регулировать воздействие как положительного, так и отрицательного сарафанного ра- дио.

Как правило, сбор данных для разработки нового про- дукта – дело длительное и трудоемкое. Однако получение и анализ данных (бизнес-аналитика) с помощью социальных сетей могут существенно трансформировать эту область, предоставляя компаниям информацию о тенденциях рын- ка и о продуктах конкурентов. Таким образом можно быст- ро и с низкими затратами получить отзывы о первоначаль- ных концептах. Например, блогеры делятся своими идеями и мнениями практически обо всем и со всеми, кто готов их слушать. Facebook и Twitter стимулируют лавинообразный рост «самоотчетов» пользователей новых продуктов и услуг, который обеспечивает разработчикам и изготовителям но- винок огромные объемы полезных данных.

Инструменты, позволяющие отслеживать отношение лю- дей к тому или иному продукту или бренду, стали широ- кодоступны. Структурированные или неструктурированные данные могут представляться в смешанных форматах, вклю-

чая текст, изображения и информацию из социальных сетей, что заметно увеличивает их количество и разнообразие. Воз- можность сбора информации в глобальном масштабе в ре- жиме реального времени представляет исключительную цен- ность, так как позволяет ускорить процессы выведения про- дукции на рынок, а также открывает доступ к неочевидной информации, находящейся вне пределов традиционной сфе- ры поиска данной компании.

Давайте посмотрим, как обстоят в этом плане дела у Nivea, глобального изготовителя средств личной гигиены (бренд Nivea принадлежит Beiersdorf AG)27. Когда специали- сты решили при разработке новых продуктов не ограничи- ваться традиционными методами исследования рынка, таки- ми как тестирование замыслов (концептов) и метод целевых групп, они поняли, что это дает им значительные преимуще- ства. Например, анализируя пользовательский контент, по- священный ее дезодорантам, в Twitter, Facebook и на фо- румах, команда разработчиков получила объективную ин- формацию о проблемах, с которыми сталкиваются потре- бители продуктов компании. Так, при разработке антипер- спирантов основное внимание издавна уделялось длитель- ности защиты, отсутствию раздражений кожи и запаху. Но оказалось, что пользователи социальных сетей этими харак-

27 V. Bilgram, M. Bartl, and S. Biel, “Getting Closer to the Consumer – How Nivea Co-Creates New Products,” Marketing Review St. Gallen 28, no. 1 (February 2011): 34–40.

теристиками практически не интересуются, но их гораздо больше волнуют пятна на одежде, остающиеся от дезодо- рантов. В результате появился дезодорант-антиперспирант Nivea Invisible for Black & White («Невидимый ни на чер- ном, ни на белом»), и это был самый успешный запуск ново- го продукта за всю историю компании.

 

Лагерь исследований

Если целью компании является выявление рыночных тен- денций и изучение потребностей клиентов, ей может подой- ти программа лагеря исследований. Она включает в себя ме- ры по расширению масштабов и увеличению глубины поис- ка инноваций. Здесь люди учатся извлекать полезные сигна- лы из больших, разнообразных, разрозненных и неструкту- рированных массивов данных, генерируемых пользователя- ми. Кроме того, они анализируют сообщения в блогах, тви- ты и пользовательский контент и конвертируют их в ценные идеи для разработки новых продуктов. В частности, будет необходимо приобрести навыки в области вычислительной техники для выявления тенденций и закономерностей в раз- личных массивах данных и связей между ними. Менеджерам придется освоить методы анализа данных, машинного обу- чения, анализа текстов и тональности высказываний, скри- нинга данных, оценки данных и обеспечения конфиденци- альности данных.

Здесь важно научиться отличать то, что может быть ав- томатизировано, от того, что требует вмешательства челове- ка, интерпретировать данные и выносить суждения о них. В процессе обучения формируются навыки социолога и навы- ки специалиста по обработке и анализу данных, появляется умение ассимилировать, комбинировать и использовать дан- ные из многих различных источников. Цель состоит в том, чтобы усилить деловую хватку менеджеров и научить их до- водить полученные результаты до участников инновацион- ных проектов.