Sissejuhatus
Miks on oluline teada semantilise diferentseerituse metoodikat?
- Saame teada, kus me konkurentide seas tarbijate alateadlikus mÔtlemises asume. VÔime arvata, et kliendid suhtuvad meie tootesse halvasti, kuid mis juhtub, kui selgub, et nad suhtuvad konkurentidesse veel halvemini meie jaoks oluliste kriteeriumide pÔhjal?
- Saame aru, kui edukas on meie reklaam vÔrreldes konkurentide reklaamiga samas kategoorias (Call of Duty vÔi Battlefield?)
- MÀÀratleme, mille kallal tasub töötada positsioneerimisel. Kui firma vĂ”i toote kuvand tajutakse kui 'odav', siis paistab, et uue reklaamikampaania elluviimisel peame kas selles tarbija teadvuse nurgas pĂŒsima (ja selle staatusega leppima) vĂ”i kiiresti arengusuunda muutma. Xiaomi positsioneeritakse odavamate alternatiividena sama riistvara kĂ”rgklassi mudelitele. Neil on hĂ€sti vĂ€lja töötatud positsioon, mis eristab neid tuntud konkurentidest, kes positsioneerivad end kallina â Apple, Samsung jne. Ăheks peamiseks probleemiks sellisel juhul vĂ”ib olla see, et seos ('odav', millele see meetod pĂ”hineb) vĂ”ib tuua kaasa ka seose 'halb' vĂ”i 'madala kvaliteediga'.
Muide, see töötab ka teiste objektide vĂ”rdlemisel valitud kategoorias â saate vĂ”rrelda nii protsessoreid, telefone kui ka uudisteportaale! Sisuliselt ei ole selle meetodi rakendamisel fantaasiale piire.
Kuidas kindlaks teha, milliste kriteeriumide alusel peaksin meie tooteid vÔrreldama?
PĂ”himĂ”tteliselt vĂ”ite sellele kĂŒsimusele vastata mitmel erineval moel â vĂ”ite proovida ekspertintervjuud, poolstruktureeritud intervjuud vĂ”i valida fookusgrupi meetodi. MĂ”ned teie saadud kategooriatest vĂ”ivad internetist leida â see ei tohiks teid hĂ€irida. Pea meeles, et teie uurimistöö peamine eesmĂ€rk ei ole andmete ainulaadsus, vaid nende objektiivsus ja usaldusvÀÀrsus.
Samuti tasub mĂ€rkida, et olen mitmel korral kohtunud erinevates Ă”pikutes selliste fraasidega: âHalb seostatakse tavaliselt kĂŒlma, pimeduse ja madalaga; hea aga sooja, valguse ja kĂ”rgega.â Kujutage ette, kui Sprite reklaami âVabane janustâ jĂ€rel selgub, et nende jook on endiselt seotud sooja ÀÀrmiselt?
Just sellepĂ€rast tasub tĂ€helepanu pöörata sellele, millega me tĂ€pselt töötame â kui rakenduse pĂ”hiliseks eesmĂ€rgiks on lÔÔgastus ja saame assotsiatiivse grupi sĂ”na ârahulikâ, siis ei tĂ€henda see, et me soovime sama omadust ka tulistamismĂ€ngu puhul. Teatud mÀÀral on hindamine selle meetodi kĂ”ige subjektiivsem osa, kuid ei tasu unustada, et see on algselt suunatud assotsiatiivse grupi töötlemiseks, mis vĂ”ib tarbijast tarbijasse erineda (just seetĂ”ttu on veel ĂŒheks oluliseks teguriks teie sihtrĂŒhma uurimine, mida sageli viiakse lĂ€bi kĂŒsitlusmeetodi vĂ”i struktureeritud intervjuu abil).
Metodoloogia
Juba etapi alguses peame mÀÀratlema, milliseid reklaammĂŒrad (mida uurime kĂ”ikide nĂ€idete pĂ”hjal) soovime testida. Meie puhul sisaldavad need jĂ€rgmiste telefonide reklaame:


Kergemaks meetodi omandamiseks vÔtame kaks vastajat.
Esimene etapp â kategooriate mÀÀramine uurimiseks.
Oletame, et fookusgruppide meetodi abil suudame mÀÀratleda jĂ€rgmised 9 kategooriat (number ei ole juhuslik â algselt just nii palju kriteeriume, jagatud kolme vĂ”rdse rĂŒhma â hindamistegurid (E), jĂ”u faktor (R) ja aktiivsuse faktor (A), autor soovitas kindlaks teha):
- Erutav 1 2 3 4 5 6 7 Rahustav
- Tavaline 1 2 3 4 5 6 7 AinuĂŒksi
- Looduslik 1 2 3 4 5 6 7 Kunstlik
- Kallis 1 2 3 4 5 6 7 Odav
- Loov 1 2 3 4 5 6 7 Tavaline
- TÔukav 1 2 3 4 5 6 7 Kutsuv
- Kirgus 1 2 3 4 5 6 7 Hallus
- LĂ€bipaistmatu 1 2 3 4 5 6 7 Puhtus
- Domeeniv 1 2 3 4 5 6 7 TeisejÀrguline
Teine etapp â kĂŒsitluse vĂ€ljatöötamine.
Metodoloogiliselt korrektne kĂŒsitlus kahe vastaja jaoks kahe reklaami puhul nĂ€eb vĂ€lja jĂ€rgmine:

Kuidas te mĂ€rkate, et kĂ”ige madalam ja kĂ”rgem vÀÀrtus muutub sĂ”ltuvalt reast. Vastavalt meetodi looja Charles Osgood'i arvamusele aitab see meetod kontrollida vastaja tĂ€helepanelikkust ja kaasatust protsessi (nĂ€ge ja tĂ€psusta â suurepĂ€rane!). Kuid mĂ”ned teadlased (eriti ebaausad) ei pruugi skaalasid vahetada, et neid hiljem ei pöörata. Seega jĂ€tavad nad meie loendi neljanda punkti vĂ€lja.
Kolmas etapp â andmete kogumine, nende sisestamine meie skaalasse.
Alates sellest hetkest saate alustada andmete sisestamist Excelisse (nagu mina tegin mugavuse huvides) vĂ”i jĂ€tkata kĂ€sitsi â olenevalt sellest, kui palju inimesi olete otsustanud kĂŒsitleda (minu arvates on Excel mugavam, kuid vĂ€ikese vastajate arvu puhul on kiirem kĂ€tega arvestada).

Neljas etapp â skaalade taastamine.
Kui otsustasite jĂ€rgida 'Ă”iget' meetodit, siis avastate nĂŒĂŒd, et peate skaalad viima ĂŒhe vÀÀrtuseni. Antud juhul otsustasin, et minu maksimumvÀÀrtus on '7' ja miinimumvÀÀrtus '1'. Seega jÀÀvad paaris veerud muutmata. ĂlejÀÀnud vÀÀrtused me 'taastame' (peegeldame vÀÀrtusi â 17, 26, 35, 4=4).
NĂŒĂŒd on meie andmed esitatud jĂ€rgmisel kujul:

Viies etapp â keskmiste ja koguhindade arvutamine.
KÔige populaarsemad nÀitajad on 'vÔitja' igas skaalas ('parim') ja 'kaotaja' igas skaalas ('halvim').
Saame, tehes standardset summeerimist ja jagades iga brÀndi valitud omaduse kÔigi vastajate mÀrkmete arvuga ning nende edasise vÔrdlemisega.
Keskmised nÀitajad iga reklaami kohta taastatud kujul:

- Erutav ja rahustav â samad nĂ€itajad (5).
- Lihtne ja ainulaadne â samad nĂ€itajad (5).
- KĂ”ige loomulikum â reklaam 1.
- KĂ”ige kallim â reklaam 2.
- KĂ”ige loomingulisem â reklaam 1.
- KĂ”ige köitvam â reklaam 2.
- KĂ”ige sĂ€ravam â reklaam 2.
- KĂ”ige puhtam â reklaam 1.
- KĂ”ige domineerivam â reklaam 2.
NĂŒĂŒd liigume edasi ĂŒldiste nĂ€itajate juurde. Sel juhul peame kokku summeerima iga brĂ€ndi kĂ”ikide hinnangute pĂ”hjal, mille kĂ”ikelt vastajatelt erinevate omaduste kohta saame (siin tulevad mĂ€ngu meie keskmised). Nii mÀÀrame 'absoluutse liidri' (nendest vĂ”ib olla 2 vĂ”i isegi 3).
Kogusumma punktidest â Reklaam 1 (39,5 punkti). Reklaam 2 (41 punkti).
VĂ”itja â Reklaam 2.
Peamine on see, et te oleksite selgelt teadlikud, et vÔitja, kellel pole suurt vahet, on kerge saak.
Kuuendaks etapiks on tajukaartide koostamine.
Ăks kĂ”ige nauditavamaid ja meeldivamaid vaateid silmale alates Anhersoni ja KlĂłroe sisenemisest teadusesse on graafikud ja tabelid. Aruande puhul nĂ€evad need palju selgemad vĂ€lja, mistĂ”ttu Charles laenab tĂ€psetest teadustest ja psĂŒhholoogiast tajukaardid. Need aitavad selgelt nĂ€idata, kus tĂ€pselt asub teie brĂ€nd/reklaam/toode. Need koostatakse, andes mĂ”lemale teljele kaks vÀÀrtust â nĂ€iteks X-telg tĂ€histab kriteeriumi 'rĂ€pane-puhas', Y-telg 'hĂ€mar-kirev'.
Koostame kaardi:

NĂŒĂŒd saame selgelt nĂ€ha, kuidas tarbijate teadvuses asuvad kaks tuntud ettevĂ”tte toodet.
Tajukaartide peamine eelis on nende mugavus. Nende pĂ”hjal on suhteliselt lihtne analĂŒĂŒsida tarbijate eelistusi ja erinevate brĂ€ndide kuvandeid. See omakorda on vĂ€ga oluline tĂ”husate reklaamiteadete loomisel. Skaala, mida kasutatakse kauba hindamiseks mingi kriteeriumi alusel.
Summary
Nagu nĂ€ete, pole meetod lĂŒhendatud kujul keeruline mĂ”ista; seda saavad kasutada mitte ainult sotsiaalsete ja turu-uuringute metodoloogia spetsialistid, vaid ka tavalised kasutajad.
Allikas: habr.com
