Майже кожна компанія нам відповідає швидко й упевнено на запитання «хто ваш клієнт?». Зазвичай звучить щось на кшталт: «жінки 25–45, середній дохід, великі міста, цінують якість». Таку відповідь можна дати без жодного дослідження, але вона нічого особливо нам не говорить. Ми не можемо з неї зрозуміти, що людина робила за день до покупки, з ким вас порівнювала, що її зупинило вперше і що зрештою переважило.
Наскільки великим може бути розрив між уявленням компанії про себе та досвідом клієнта, ще у 2005 році виміряла Bain & Company. У дослідженні «Closing the Delivery Gap» опитали керівників 362 компаній: 80% були переконані, що дають клієнтам кращий за конкурентів досвід. Коли те саме запитали в клієнтів цих компаній, погодилися лише 8%. Розрив 80/8 Bain назвала delivery gap. Так, дослідження давнє, але висновки досі актуальні. Бізнесу й сьогодні простіше покладатися на власні уявлення, ніж ставити клієнтам незручні запитання й перевіряти, чи справді їхній досвід відповідає очікуванням.
Неточний портрет клієнта компенсується бюджетом: більше показів, більше лідів, і відповідно потрібно більше менеджерів. Щойно вартість залучення починає рости швидше за середній чек, ця приблизність перетворюється на окрему статтю витрат.
Звідки беруться систематичні помилки в розумінні своєї аудиторії?
У багатьох компаніях портрет клієнта складається з трьох джерел: спостережень кількох найактивніших менеджерів з продажу, вражень власника від розмов на конференціях і фрагментів фідбеку з підтримки. Кожне джерело саме по собі має сенс, але це не можна назвати повноцінним дослідженням.
Помилка перша: компанія говорить лише з тими, хто вже купив. Відділи продажів і підтримки контактують із клієнтами, які дійшли до кінця воронки. Люди, які подивилися сайт і пішли до конкурента, у цю вибірку не потрапляють. Тобто висновки про причини покупки робляться на даних виключно про покупців, а про причини відмови компанія не знає нічого (при тому, що друга група зазвичай більша в десятки разів).
Помилка друга: привід підмінюють мотивом. Привід людина озвучує сама, наприклад, потрібна була якісна річ, порадив знайомий тощо. Мотив — глибша причина, часто емоційна або соціальна: небажання виглядати некомпетентним перед командою, потреба зекономити кілька годин, страх помилитися з вибором.
Помилка третя: команда не розрізняє своє сприйняття зі сприйняттям клієнта. Маркетологи й менеджери взаємодіють з продуктом щодня, знають його логіку й термінологію. Тому їм здається очевидним те, що у новачка може викликати питання або принаймні роздуми.
Як наслідок цього всього, компанія може бути впевнена, що її обирають за ціну, а інтерв'ю покажуть зовсім інше (наприклад, що вирішальним фактором була взагалі швидкість відповіді менеджера). Або бізнес роками робить ставку на широкий асортимент, а покупці плутаються у виборі і йдуть до конкурента з трьома позиціями та зрозумілим порівнянням.
Окремо маємо згадати про демографію. Стать, вік і місто дають ілюзію розуміння, бо їх легко виміряти й показати в презентації. Але два клієнти одного віку, статі й доходу можуть купувати той самий продукт із протилежних причин. Клейтон Крістенсен, професор Гарвардської школи бізнесу, називав сегментацію за демографією однією з головних причин провалу новинок: за його оцінкою, від 75% до 85% нових продуктів не окуповуються фінансово, і причина не в якості, а в тому, що вони не вирішують проблеми людини. Демографія частково відповідає на питання «кому показати рекламу», і навіть тут її поступово витісняють поведінкові сигнали. А нам важливіше визначити, показувати.
Які методи аналізу цільової аудиторії працюють сьогодні?
Опитування й фокус-групи довго були стандартом, але сьогодні вже доволі слабенько діють. Людина в опитуванні відповідає так, як їй здається правильним, а не так, як діяла б із власним гаманцем. У фокус-групі до цього додається конформність — думка найактивнішого учасника за десять хвилин стає думкою групи.
Робочий набір методів сьогодні виглядає так:
- Глибинні клієнтські інтерв'ю. Розмова один на один, у якій людина розказує конкретну історію: як зіткнулася з проблемою, що пробувала до того, за яких обставин почала шукати рішення, чому обрала саме вас. Історія достовірніша за оцінку за шкалою, бо в ній є контекст, який складно вигадати на ходу.
- Аналіз поведінкових даних. Сюди ми відносимо шляхи користувача, точки виходу з форм, кількість повернень на сторінку товару перед покупкою, тривалість перебування на сторінці.
- Аналіз реальних діалогів із відділами продажів та підтримки. Дзвінки, листування в месенджерах, коментарі під рекламою — готова сировина для офферів, заголовків і скриптів. Формулювання, якими клієнт описує свою проблему, сильніше здатні зачепити за ті, що придумав маркетолог на брейнштормі.
- Когортний аналіз. Користувачі групуються за спільною ознакою (місяць першої покупки, канал залучення, факт використання ключової функції), і ви бачите поведінку групи в часі. Тут видно, чи справді спрацювали зміни в комунікації, чи показники рухалися за сезоном.
Якісні методи відповідають на питання «чому», а кількісні — на питання «що і в якому масштабі». Разом з тим, десять інтерв'ю можуть переконати вас у тому, що насправді є винятком; аналітика покаже, що 60% відпадають на кроці оплати, але не пояснить причину. Тому це все працює тільки разом.
З цієї ж причини вибір методів уже є частиною маркетингової стратегії. У Labgramm ми починаємо її з детального аудиту наявних даних. Приходьте на консультацію, аби ми попрацювали разом саме над вашим кейсом.
Customer interviews та Jobs To Be Done: як почути справжню потребу?
Метод Jobs To Be Done змінює саме формулювання дослідницького питання. Замість «хто наш клієнт» він запитує, грубо кажучи, «яку роботу людина наймає наш продукт виконати». Ніхто не купує термос заради термоса — купують можливість пити гарячу каву на зимовій прогулянці й не шукати кафе. Ніхто не купує CRM заради CRM — купують упевненість, що жодна заявка не загубиться, поки власник у відпустці.
Отже, якщо зібрати це все в питання, то нам не потрібно знати, чи задоволений клієнт продуктом. Нам потрібно встановити хронологію рішення:
- що змінилося в житті або в бізнесі людини безпосередньо перед тим, як вона почала шукати рішення;
- що вона робила до цього і чому старий спосіб перестав влаштовувати;
- які альтернативи розглядала і за яким критерієм їх відкинула;
- що стримувало від покупки і що зрештою переважило;
- що мало б статися, щоб вона взагалі не почала пошук.
Останнє питання дещо підступне, але воно показує, що може стримати людину і перервати покупку (а отже підкаже, з якими упередженнями треба працювати).
Розглянемо ситуацію, як завдяки послідовним уточнювальним питанням дійти до мотиву:
- «Чому ви обрали цей сервіс доставки?» — «Бо швидко».
- «А чому швидкість була важлива саме того вечора?» — «Бо готував вечерю для гостей і не хотів, щоб вони чекали».
Мотивом виявляється не швидкість, а бажання виглядати гостинним господарем. Це будуть різні повідомлення в креативах: «доставка за 30 хвилин» і «не змушуйте гостей чекати» продають ту саму послугу, звертаються до різних тригерів і дають різну конверсію, що перевіряється A/B тестуванням.
А ще, інтерв'ю легко зіпсувати неправильними запитаннями. Не просіть людину прогнозувати майбутнє («Чи купили б ви, якби…»), адже такі відповіді рідко збігаються з реальною поведінкою. Не ставте запитань з підказками («Вам же важлива швидкість?»), бо ви самі підштовхуєте до певної відповіді. І обов'язково спілкуйтеся з тим, хто дійсно ухвалив рішення про покупку, а не з тим, хто лише про нього задумався.
Скільки ж інтерв'ю потрібно провести? У якісних дослідженнях немає правила «чим більше, тим краще». Набагато важливіше дійти до моменту, коли нові розмови вже не приносять принципово нової інформації. Це явище називають насиченням даних (data saturation).
Дослідження Guest, Bunce & Johnson (2006) показало, що основні закономірності починають повторюватися вже після 6–12 глибинних інтерв'ю. Пізніше Hennink, Kaiser & Marconi (2017) уточнили, що для повного розуміння теми може знадобитися від 16 до 24 інтерв'ю.
Тобто для одного однорідного сегмента аудиторії зазвичай достатньо провести 6–12 якісних інтерв'ю, щоб побачити повторювані мотиви, проблеми й сценарії поведінки. Якщо ж ви досліджуєте кілька різних сегментів, таку кількість інтерв'ю варто проводити для кожного з них окремо.
Аналіз поведінки користувачів: що цифри говорять про Customer Journey?
Інтерв'ю допомагають зрозуміти чому клієнти поводяться саме так, аналітика показує що вони насправді роблять, а найкращий результат дає поєднання цих двох підходів.
Для цього не обов'язково використовувати десятки інструментів. Базового набору зазвичай достатньо: дані з GA4 про поведінку користувачів, карти кліків і скролу, записи сесій, воронка конверсій, інформація про повторні відвідування сторінок перед покупкою, а також пошукові запити із Search Console та рекламних кампаній. Останній пункт бізнес часто недооцінює, хоча саме пошукові запити показують, якими словами люди формулюють свої потреби.
Найбільшу користь ці дані приносять тоді, коли їх аналізують разом із Customer Journey Map. Наприклад, люди легко знаходять сайт через органічний пошук або навіть через рекомендації AI-асистентів (те, що сьогодні називають ще GEO), але залишають його на етапі порівняння, тому що на сайті немає цін, тоді як у конкурентів вони відкриті. Або компанія роками вкладає більшу частину бюджету в соцмережі, хоча повторні покупки найчастіше приходять із email-розсилок.
Аналіз — ваш найкращий друг, щоб зрозуміти, куди варто спрямовувати ресурси. Якщо сайт має достатньо трафіку, але конверсія залишається низькою, проблема, найімовірніше, не в таргетованій рекламі. Тоді варто працювати над оптимізацією конверсії (CRO): переглядати сторінку, оффер, форму заявки або процес оформлення покупки.
Приклади з практики
Дослідження має цінність тільки тоді, коли з нього випливають рішення. Найчастіше змінюються оффер (перевага замінюється результатом мовою клієнта), упаковка й ціна (люди платять за швидкість чи гарантію, а не за функції, у які вклали бюджет розробки), структура сторінки продукту, рекламні меседжі, канали й теми контенту.
Пропонуємо вам розглянути кілька кейсів, як світових, так і наших з Labgramm.
1. LEGO: чотири роки досліджень, щоб побачити половину ринку. На початку 2000-х лише близько 9% гравців LEGO були дівчатами, а попередні спроби зробити «набори для дівчат» провалювалися одна за одною. Замість чергового редизайну компанія провела приблизно чотирирічне етнографічне дослідження за участю близько 4 500 дівчат та їхніх матерів про те, як саме діти грають. Виявилося, що дівчата інакше поводяться з конструктором: їм важлива впізнаваність фігурки й можливість рольової історії, а замість двогодинного складання однієї великої моделі вони віддають перевагу коротким етапам складання, між якими можна пограти. Лінійка LEGO Friends, побудована на цих висновках, вийшла в січні 2012 року й більш ніж удвічі перевищила прогноз продажів на перший рік, а категорія «Girls Building Sets» показала зростання близько 28% рік до року. Варто зауважити, що бізнес-рішення народилося саме зі спостереження за поведінкою, а не з опитування про вподобання.
2. Febreze від Procter & Gamble: продукт, який довелося перепродати заново. Технологічно бездоганний нейтралізатор запахів вийшов у 1996 році й майже провалився. Дослідники, які поїхали додому до цільових користувачів, знайшли причину: люди не відчувають запахів власного житла, звикаючи до них. Продукт вирішував проблему, якої покупець за собою не визнавав, а реклама говорила саме про неї. Після перезапуску Febreze позиціонували не як засіб проти запаху, а як фінальний штрих прибирання — приємний аромат як «нагорода» в кінці ритуалу. Продукт, який ледь не зняли з виробництва, став брендом із мільярдною виручкою. Класичний випадок, коли змінили не продукт, а розуміння того, як він допомагає.
А тепер кейси з нашої практики про важливість розуміння цільової аудиторії.
- Кейс із просування йогабордів на ринку США: реклама працювала (CTR понад 4%), але продажів майже не було. Аналіз поведінки в Google Analytics показав середній час на сайті 4 секунди. Проблема була в лендингу, який не давав новому бренду соціального доказу. Після доопрацювання сторінки й перезапуску кампаній ROAS вийшов на 600%.
- Схожа логіка спрацювала у кейсі з розробкою CRM/ERP-систем: загальний оффер «автоматизація бізнесу» давав слабкий результат, а креативи, побудовані на конкретному болю сегмента логістики («водії зливають паливо»), принесли 60–70% лідів, і частка якісних заявок у цьому сегменті сягнула 80–85%.
- У B2B-кейсі з квіз-воронкою дослідження аудиторії було зашите прямо в механіку: квіз кваліфікує лід ще до контакту з відділом продажів, що дало вартість ліда близько $20 і окупність за два місяці.
FAQ
- З чого почати, якщо бюджету на повноцінне дослідження зараз немає?
З трьох дій, які можуть нічого і не коштувати вам:
- 8–10 інтерв'ю з клієнтами, які купили за останні три місяці;
- прослухати 20 записів дзвінків і виписати дослівні формулювання болю;
- подивитися, на якому кроці воронки люди відпадають.
- Скільки часу займає аналіз цільової аудиторії?
Базова ревізія з інтерв'ю, аналітикою та оновленим портретом зазвичай займає 2–4 тижні. Якщо складно зібрати респондентів, то може бути і довше.
- У нас стартап, клієнтів ще немає. Кого досліджувати?
Тих, хто вирішує цю задачу зараз іншим способом. Питати треба не про ваш майбутній продукт, а про останній випадок проблеми: що людина зробила, скільки заплатила, що її не влаштувало.
- Чи можна замінити інтерв'ю аналітикою або AI-дослідженням?
Ні, але можна прискорити підготовку: кабінетний ресерч і AI непогано формують гіпотези й список питань. Підтвердити мотив покупки може лише той, хто цю покупку зробив.
- Як зрозуміти, що портрет клієнта застарів?
За цифрами. Якщо росте вартість залучення без росту результату, падає якість лідів, ретаргетинг програє холодним кампаніям або у продажах з'являються нові заперечення.
