Május 25-én telt házzal rendeztük meg a Publicis palotában a Branding/rebranding az FMCG szektorban című konferenciánkat. A következő hetekben rövid összefoglalókat közlünk az összes prezentációról. Ma Dörnyei Otilia prezentációját foglaljuk össze arról, mikor érdemes piackutatást végezni.
Mitől jó egy termék, hogyan lesz belőle márka, és mikor érdemes piackutatást csinálni? – tette fel a bevezető kérdést az előadó. Nézzünk meg, mondjuk, egy ágyat a szállodai szobában. A terméknek van egy alap hasznossága: aludni lehet benne. Utána jön a generikus termék szint: legyen tiszta, biztonságos, meg egy hajszárító is jó lenne a hotelszobában. Aztán az elvárt termék szint: legyen abban a szobában egy tévé is, lehetőleg HD minőségben. Utána következik a kiterjesztett termék, ahol valamilyen versenyelőnyt szeretnénk megfogalmazni, a hoteles példánál maradva a felnőttbarát jelleg vagy a mentes ételek kínálata – az utóbbi nyolc éve még nem volt fontos, ma már az. Ezek a szintek nagyon gyorsan változnak, és nem mindegy, hogy melyik szinten akarok valamilyen USP-t behozni. Ezért érdemes évente, kétévente egy márka-auditot csinálni, hogy lássuk, tényleg megkülönböztetjük-e magunkat a konkurenciától.
A kiváló termék funkcionális, a kiváló márka emocionális. Fogyasztóként jellemzően emocionális döntéseket hozunk. Bár a Revlon gyáraiban rúzsok készülnek, az illatszerboltban reményt adnak el. A márka ígérete a vállalat pozicionálásának a kiterjesztése, ezért kell időnként megnézni, hogy mi is a márkánknak a víziója (mi leszek a jövőben?). Aztán meg kell határoznunk a márka misszióját (miért vagyok ma itt?) Meg kell határoznunk a célpiacot (szegmentálás, targetálás, pozicionálás). Meg kell különböztetni magunkat (USP), és ezt következetesen kell képviselnünk.
Valaha még nyolc-tíz évre készültek a stratégiák, ma már gyakorlatilag három évnél hosszabb távra senki nem készít stratégiát.
Mikor milyen kutatást érdemes végezni? A termékfejlesztés korai szakaszában csak szakértőket és/vagy innovátorokat érdemes megkérdezni. A második fázisban jön a célcsoport-meghatározás. Amikor megvan a termék és meghatároztuk a célcsoportot, akkor jön a piaci bevezetés: ki kell találnunk hozzá a releváns kommunikációt. Végül pedig a bevezetett terméknek van egy életgörbéje, amelynek a különböző fázisaiban validáljuk azt, amit korábban gondoltunk, mérjük a márkaismertséget, az imázst, az árpozicionálást és számtalan más faktort.
Mindannyian tudjuk, mi a különbség a kvalitatív és a kvantitatív kutatás között, és melyik mire jó. Innováció esetén fölösleges a nagymintás kutatás, inkább keressünk néhány szakértőt, innovátort. Csak akkor mozduljunk el a kvantitatív kutatás irányába, amikor validálni akarjuk a korábbi célokat.
A szekunder adatokat (pl. KSH) ne vessük el, a semminél az is több, de ne azokra alapozzunk. A kvalitatív kutatás legtöbb eleme (mélyinterjú, fókuszcsoport) közismert, de érdemes foglalkozni például a kísért vásárlással, amikor a kutató együtt járja végig a boltot a vevővel, figyeli, mit vesz észre, merre megy, hogyan viselkedik. Ugyanilyen hasznos lehet a store check, amit magunk végzünk. Ezt egészíti ki a műszeres mérés, a tartalomelemzés.
A kvalitatív kutatás a miértre ad választ. Nem reprezentatív, nem strukturált, nem statisztikai, de rávilágít a mögöttes okokra és motivációkra. A kvantitatív kutatás pedig számszerűsíti a nagymintás adatokat, lehetővé teszi az általános megállapítások és a cselekvési javaslatok megfogalmazását,
A mesterséges intelligencia át fogja írni a kvantitatív kutatásokat, mert óriási adathalmazokat tud áttekinteni, a Big Data, a Data Science, az adatbányászat uralja a jövőt. Mindenki ül a cégénél egy értékes adatbázison, és máris gondolkodik azon, hogyan lehet elemezni az adatokat.
De a Big Data és a mesterséges intelligencia csak azt fogja megmutatni, mi történik, azt nem, hogy miért. Itt kanyarodunk vissza a kvalitatív kutatáshoz, aminek talán már más lesz a neve, mondjuk UX, de a módszertana a klasszikus kvalitatív kutatásból jön.
