«Прекратите делать кастдевы»: три принципа, как изучать рынок, от СЕО исследовательского агентства

Анастасия Моргунова — маркетолог с пятнадцатилетним стажем, работала с Яндексом, МегаФоном и МТС. В 2022 году вместе с мужем основала агентство Exceltic Marketing & Exceltic Research. Компания помогает выходить на новые рынки и запускать на них рекламу. Exceltic Marketing работает в основном с поставщиками сложных услуг и ИТ-компаниями.

Перед выходом на рынок бизнесу нужно исследовать его — сделать ресерч. Некоторые предприниматели уверены, что обязательный атрибут любого исследования — кастдев, то есть интервью с аудиторией. Это полезный инструмент, но периодически его можно заменить более информативными и дешевыми способами анализа.

Мы поговорили с Анастасией и узнали, когда можно обойтись без кастдева, какие ошибки часто допускает бизнес и почему важно внимательно читать отзывы на товары конкурентов.

Часто руководители пугаются слова «исследование». Им кажется, что это долго, дорого и сложно. Однако если они зайдут в интернет и начнут системно искать информацию — это уже исследование. Чтобы проводить его было проще, стоит заранее ответить на два вопроса:

1. Чего бизнес хочет добиться от исследования? Принятие какого управленческого решения оно должно облегчить?
2. Какими способами можно получить информацию, есть ли альтернативные источники?

Когда ответы на эти вопросы будут готовы, исследование станет планом действий: что нужно узнать и где взять данные.

Исследовать до тех пор, пока риск входа на рынок не станет приемлемым. Есть две крайности — вложить в изучение слишком мало или слишком много.

В первом случае люди слишком сильно доверяют интуиции и не проводят достаточно исследований. Но полагаться на чутье можно, только если человек глубоко знает рынок и уже не раз выводил на него продукт. В большинстве случаев анализ все же нужен.

Вторая крайность — излишне закапываться в детали, то есть проводить все доступные исследования, заказывать аналитику в нескольких агентствах, проводить сотни интервью. На это тратится много денег, времени и сил. Но маленькие детали не всегда важны.

Нужна золотая середина. Важно изначально задать правильный вопрос: какие сведения необходимы и какой информации мне достаточно для того, чтобы принять решение?

К примеру, вы хотите отправить тестовую палету товаров весом 500 кг и рыночной стоимостью 3000 $ в США. Нужно понять, будет ли спрос на этот товар.

Вы в любом случае узнаете ответ на этот вопрос, если просто отправите палету: товар продадут — значит, спрос есть, в противном случае спроса нет. То есть максимальная стоимость информации о спросе на товар — 3000 $. Поэтому на исследование логично потратить сумму, сопоставимую с этой.

Важно всегда сопоставлять затраты на ресерч с риском, который несет бизнес. Добывать новую информацию стоит до тех пор, пока риск не станет приемлемым.

Необязательно каждый раз использовать все инструменты анализа — их нужно отбирать в зависимости от того, чего вы хотите добиться. Выбор инструментов для исследования зависит от того, на какой стадии находится проект, был ли продукт проверен уже на каком-то рынке.

К примеру, к нам приходит клиент, у него пока нет продукта, а только рабочая идея. Он хочет проанализировать аудиторию и говорит, что ему нужен кастдев.

А я понимаю, что кастдев ему не нужен — достаточно будет запустить тестовую рекламную кампанию на лендинг долларов за 500. Рекламой можно охватить бо́льшую аудиторию, чем опросами, — бизнес сможет быстрее и дешевле понять, нужен ли клиентам продукт, который придумал бизнес. Кроме того, лендинг покажет, что люди действительно делают, тогда как интервью лишь покажет то, как люди говорят о том, что они будут делать.

Вот три индикатора того, что бизнес может провести исследование без кастдева:

• цена управленческого решения невысока в сравнении с затратами на кастдев;
• решение на самом деле уже принято, и ресерч делается «для галочки»;
• задача кастдева слишком широкая и неконкретная.

Объясню третью мысль. Скажем, бизнес хочет выяснить, кому нужны услуги ИТ-консалтинга в Европе, какой должен быть набор услуг и какая модель ценообразования подойдет. Это слишком обширный вопрос, и качественно ответить на него с помощью нескольких интервью не получится.

Вторичные данные в том или ином виде уже собраны — осталось их только найти. Например, это характеристики продуктов конкурентов, комментарии пользователей, готовая аналитика. Добывать такие сведения проще и дешевле.

Вторичные данные удобно собирать на сервисах статистики рынка. Часто на них много информации, которую стоит подвергнуть сомнению. К примеру, сервис хочет разместить у себя показатель средних затрат компаний некой отрасли в Дании. Такой статистики у сайта нет. Вместо расчетов сервис берет такой же средний показатель по миру и умножает его на какой-то коэффициент, который якобы справедлив для Дании, — и публикует результат.

Сайты со статистикой могут дать общее представление, например, об объеме рынка, на который бизнес собирается выходить. Но эти данные всегда стоит сравнивать с информацией из интервью конкурентов, статей и кейсов. Вот несколько достойных источников:

• World Bank Open Data;
• Statista;
• Gartner;
• Forrester;
• Nielsen;
• McKinsey;
• GfK.

Сайтов с большим объемом статистики по всем странам немного, поэтому стоит искать локальные сервисы, которые публикуют данные по отдельной стране.

Поисковые запросы аудитории. Расскажу, как поисковые запросы клиентов помогли нам вывести грузинские фруктовые снеки — freeze-dried fruits — на Amazon. К нам обратилась грузинская компания Gemuani, которая выращивает фрукты и ягоды, подвергает их шоковой заморозке и высушивает. За счет этого фрукты сохраняют витамины и не сжимаются, как обычные сухофрукты. Их позиционируют как здоровую замену чипсам — когда достаешь фрукты из упаковки, они хрустят. Но в течение получаса они напитываются влагой из воздуха и становятся мягче.

В Грузии продукт продается мало из-за относительно высокой цены. Компания продавала фрукты только в B2B-сегменте в основном производителям мюслей, доходы были небольшими. Gemuani обратилась к нам, чтобы мы помогли им выйти на международный рынок. Первым шагом стал выход на Amazon.

В исследовании рынка мы использовали AMZScout — сервис аналитики товаров на Amazon. Он помог нам понять, как пользователи ищут замороженные сухие фрукты на маркетплейсе. Оказалось, почти никто не ищет их по запросу «freeze-dried fruits» — все ищут бренды, которые они уже знают, например Super Garden или Natierra. То есть вбивают в поиск, к примеру, «Natierra клубника».

Раз никто не ищет freeze-dried fruits, мы поняли, что нам не стоит рассчитывать на визиты в наши карточки из поисковика. Вместо этого мы сделали ставку на импульсные, спонтанные покупки. То есть мы старались, чтобы наш товар цеплял с первого взгляда, а пользователь точно делал покупку, если увидит карточку в рекомендованных.

Чтобы человек сделал спонтанную покупку, нужно его удивить. Мы сделали упор на экзотические для американцев вкусы, например киви, фейхоа, мандарин и свекла. Никто из конкурентов вообще не продавал фейхоа. В итоге у Gemuani экзотические вкусы стали продаваться намного лучше других.

Парсеры. В исследовании рынка часто используют парсеры — программы, которые автоматически анализируют сайты и собирают из них данные. Например, можно дать парсеру двадцать сайтов, чтобы он нашел на них страницы с ценами и выдал сравнительную таблицу. Я пользуюсь Instant Data Scraper и Data Miner — это расширения для браузера Chrome, которые подходят для парсинга любых видов данных. Для парсинга контактных данных можно использовать Snov.io и Apollo.

Парсеры помогут, если вам нужно узнать объем рынка, а такой информации нет в открытом доступе и в магазинах исследований. Например, мы использовали парсеры, когда помогали ИТ-проекту, который разрабатывает сервис для поиска клиентов в продажах и HR-сфере. Главной задачей исследования было найти объем рынка. Мы нашли всех крупных игроков и предположили, что они закрывают 80% рынка. С помощью парсинга мы посчитали посещаемость их сайтов. Затем мы сравнили полученные данные с количеством отзывов у этих компаний на g2.com и с количнством клиентов, которое заявляют сами конкуренты. В итоге мы поняли, что на рынке находятся от 800 тысяч до 1,1 млн компаний-клиентов, которым интересна помощь в поиске заказчиков.

Отзывы конкурентов — важный источник данных в исследовании рынка. Отчасти это бесплатный кастдев вашей аудитории.

Еще отзывы помогли нам найти слова, которыми покупатели описывают продукт. Мы берем лексику из отзывов и добавляем ее, например, в рекламу, чтобы говорить с клиентами на одном языке. Особенно важно смотреть, какие слова используют люди, когда особенно сильно хвалят продукт.

Отзывы покажут, как конкурировать даже с топами рынка. Если во время исследования вы нашли конкурента, который, как кажется, почти во всем лучше вас, все равно нужно найти, в чем вы можете его обыграть. И кладезем идей как раз будут отзывы.

Если конкурент долго работает на рынке, у него будет много отзывов. Почитайте, чем бывают недовольны его клиенты. Например, кажется, что рынок CRM-систем сейчас перенасыщен. Но пользователи уходят даже с топовых CRM. Клиентов что-то триггерит — и вам нужно найти этот триггер.

Например, на том же рынке CRM одна из основных проблем в том, что если у бизнеса растет команда, то растет и тариф. Если бы я выводила новую CRM на рынок, я бы рассмотрела тарификацию за использование, а не за пользователя. Если у клиента будет расти команда, тариф будет прежним — это было бы преимуществом даже перед топовыми системами.

Промт для нейросети можно составить так:

«Проанализируй отзывы на [название продукта] в сервисе [название платформы отзывов]. Выяви важные параметры продукта для клиентов, создай списки самых главных положительных и отрицательных характеристик. Представь информацию в табличном виде».

Текст отзывов лучше загрузить в нейросеть файлом. Если дать программе только ссылку на отзывы, анализ, скорее всего, будет некорректным.

Фотограф: Дарья Лопатина