מדידה מחדדת אותנו, ממקדת ומתווה דרך ומדיניות
כל מנהל מתחיל יודע שכדי להתקדם צריך למדוד. בשביל זה הומצאו ה KPI - Key Performance Indicators . מדידה מחייבת אותנו להגדיר קריטריונים. מדידה מחדדת אותנו, ממקדת ומתווה דרך ומדיניות.
כדי למדוד נכון אנחנו נעזרים בעולם השיווק בכלים מגוונים החל ממערכות BI לניטור מכירות וניהול מערכת הקשרים עם הלקוחות(CRM), דרך כלים שמספקים לנו מידע על השוק כמו נתחי שוק (Market Share) ואנליטיקת פעילות מתחרים (מערכות לניתוח דטה באתרים - Digital marketing intelligence), אנליזות של טרנדים רלוונטיים לשוק בו אנחנו פועלים ואחרון חביב, ותיק ומורכב מעין כמותו - סקרים מדווחים.
מה לא נאמר כבר על סקרים מדווחים ? אולי האמירות המפורסמות הן מהשדה הפוליטי וביחוד זו של שמעון פרס, ז"ל, שאמר "סקרים הם כמו בושם, אפשר להריח אותם, אבל לא כדאי לשתות". אמירה נכונה שבעתיים בסבבי הבחירות הבלתי נגמרים במציאות הישראלית.
עדין אין למדע פתרונות מלאים להחלפה של שימוש בסקרים מדווחים. למרות קיומן של מערכות מעקב נתונים אוטומטי המספקות שפע של דטה על התנהגות גולשים, קונים וצרכנים, עדין אין מענה מלא לא בזירות של מדידת מדיה ובוודאי לא במדידת עמדות, תפישות, כוונות ואמונות. אפילו צפייה בטלוויזיה דיגיטלית, מבוססת בטכנולוגיות הכי מתקדמות בעולם על פאנלים משולבי דטה מעקב עם שימוש ב User ID לזיהוי משתמש.
תגידו אפשר לדעת הכל מהתנהגות ברשת, גם אם יש אמת באמירה הזו, הרי שעד היום הדטה הזה הוא נחלתם של ענקיות הטכנולוגיה והמידע הסגור הזה משמש אותן לכלים מסחריים ונדיר שנגיש לציבור ולחברות פרטיות או ציבוריות (וכל זה אם לא ניקח בחשבון שגם למעקב נתונים אוטומטי יש כשלים מובנים).
בסקרים מדווחים. במילים פשוטות שואלים את הצרכנים, הלקוחות (גם B2B) והציבור מה דעתם, עמדתם ואיך הם התנהגו. נתונים אלו נקראים סקרים מדווחים. הנבדק דיווח לנו.
תחום נוסף אליו לא נתייחס בפוסט הנוכחי הוא מחקר איכותני. גם זו תורה שלמה הכוללת מגוון של שיטות איסוף מידע (תצפיות, אתנוגרפיה, ראיונות פנים מול פנים, ניתוח תוכן, Focus group) שהחלקים המתקדמים בה עוסקים כיום בקצירת דטה מכלי מדיה כמו רשתות חברתיות (Twitter לדוגמא מאפשרת קצירת מידע) וניתוח התוכן בכלים סמי כמותיים.
תורה שלמה עומדת מאחורי בנית סקרים נכונים בבסיסה ההבנה שהמוח האנושי מתעתע בנו ועלול ליצר שלל הטיות מסוגים שונים - הטיות זיכרון (קוגניטיביות) והטיות מוטיבציוניות שהבסיסית, המוכרת והנחקרת ביותר היא הטיית הרצייה החברתית (Social desirability). הרצון שלנו להרשים את המרואיין , הסביבה או ליישב את האמירה שלנו מול סט ערכים שאנחנו מאמינים בו (Self-affirmation) .
שלושה אתגרים למחקר שיווקי אפקטיבי או במילה אחת - מדיד
- את מי אנחנו מודדים? אוכלוסיית המדגם מול האוכלוסייה הכללית אליה המחקר מתייחס ואקראיות המדגם -דגימה לא מדויקת מייתרת את תוצאות הסקר, ללא קשר לטכניקת האיסוף - פאנל, צנזוס, סקר פנים מול פנים
- איך אנחנו מודדים ? הטיות מתודולוגיות בניהול הסקר - תיבת פנדורה שדורשת מומחיות ודיוק
- ומה אנחנו מודדים ? והאם אנחנו מודדים את מה שהתכוונו למדוד
כל תחום מחקר במדעי החברה (כלכלה, פסיכולוגיה, תקשורת, פוליטיקה) מושתת עד לעצם ימים אלו על שימוש בסקרים מדווחים. ובעולם השיווק הנע על התפר של כלכלה, פסיכולוגיה ותקשורת אנחנו עדין מתבססים במידה רבה על סקרים מדווחים וניתוח אנושי.
דוגמאות לדוחות על בסיס סקרים מדווחים
- בדיקת נכסיות ומעמד מותג Brand Equity
- אפקטיביות פרסום
- בניית זירות מיצוב ומפות מותג תפישתיות
- ניתוח תהליכי קבלת החלטות
- הערכת פוטנציאל חדשנות מוצרית
- איתור תובנות צרכן - בסיס לחדשנות מוצרית וקונספטים
- סגמנטציה ואיפיון קהלים
- מחקרים סנסוריים
- איתור מקורות צמיחה
- סקרים בקהל מקצועי
- מחקרי שביעות רצון לקוחות
- מחקרי Shopper בנקודת מכירה הדמיות מדף ( במקביל להתפתחות מערכות זיהוי תמונה אוטומטי OCR משולב עם AI לניהול מדף ומלאי אבל גם לחיזוי התנהגות קנייה)
אלגוריתם ו AI יתכן ויחליפו יום אחד סקרים מדווחים, אבל עדין לא (נכון לכתיבת שורות אלה). בינתיים מנכ"לים, סמנכ"לי שיווק , מנהלי דיגיטל ואנשי דטה ותקשורת שיווקית עדין צריכים להכיר את התשתית הבסיסית לסקרים המדווחים. סט היתרונות, היכולות והחסרונות ודרכים לשפר ולטייב סקרים מדווחים.
העתיד לטעמנו נעוץ כמו תמיד בשילוב. מחקר היברידי המשלב דטה אוטומטי וסקרים, כבר היום קיימים כלים כאלו כמו Google brand lift ופאנלים העושים שימוש בנתוני מעקב מדידה כמו Nielsen ONE .
ולסיום טיפ אחרון ואם זה נראה לכם פילוסופי מידי תחשבו שוב - סקרים מתייחסים לדעת הקהל כחיבור של דעות יחידים, שעה שהשיח ברשת קרוב יותר לרעיונות של תהליכיות . הבדל דרמטי ביכולת ההשפעה ובשימושי הכלים.