Компания MegaResearch поздравляет своих партнеров с Международным женским Днем 8 марта

Инвестиционные проекты цифровизации российской промышленности, запланированные и реализуемые в 2026–2027 годах, заметно отличаются от проектов предыдущих лет. Предприятия все реже рассматривают цифровизацию как внедрение отдельных IT-решений и инвестируют в комплексное изменение производственных процессов. Главным объектом инвестиций становится создание единого цифрового контура предприятия, объединяющего разработку продукции, управление производством, работу с данными и промышленное программное обеспечение. Основные стимулы, целевые показатели и приоритетные технологии для реализации такого подхода заложены в стратегических документах государства, определяющих развитие промышленной цифровизации до 2030 года.

В одном из проектов, реализованных нашим агентством, заказчик готовился к выводу нового названия компании на рынок микроудобрений. К этому моменту уже существовало несколько вариантов, прошедших внутренние обсуждения. Когда команда долго работает над вариантами наименования, постепенно появляется ощущение, что наиболее удачные варианты уже понятны и осталось лишь выбрать финальный. Мы провели интервью с потребителями с целью тестирование названий, которые представил заказчик, и определили то, которое респонденты выбрали как лучшее.

Для многих производителей определение цены остается одним из самых сложных решений: слишком низкая стоимость товара может снизить прибыль и даже вызвать сомнения в его качестве, слишком высокая — отпугнуть покупателей, которые из-за этого уйдут к конкурентам. Когда компании меняют прайс лист или устанавливают цены на новые продукты, они часто оказываются между двумя источниками информации. С одной стороны, есть внутренняя аналитика: продажи, динамика выручки, данные по отдельным торговым сетям, с другой — представления сотрудников о том, сколько продукт «должен стоить». Однако ни один из этих источников не позволяет напрямую ответить на вопрос, как определить цену продукции так, чтобы обеспечить бизнесу необходимую маржинальность и при этом не нанести ущерб текущим продажам.

В B2B-сегменте конкурентные преимущества далеко не всегда находятся в продуктах, ценах или официально заявленных условиях сотрудничества. Значительная часть факторов, влияющих на выбор поставщика, проявляется только в процессе реального взаимодействия с потенциальным клиентом — во время переговоров, обсуждения нестандартных запросов, согласования коммерческих условий и сопровождения сделки. Поэтому метод тайного покупателя используется не только для оценки качества сервиса, но и как инструмент получения информации, которая недоступна через открытые источники, в том числе при изучении сайтов конкурентов. В этой статье рассмотрим, какие данные позволяет собрать Mystery Shopping в B2B-сегменте и какие управленческие выводы компании получают по итогам таких исследований.

Отношение потребителей к онлайн-обучению в последние несколько лет заметно изменилось: если раньше его чаще рассматривали как дополнительную возможность — пройти курс для работы, подтянуть отдельный навык или попробовать новое направление без долгого обучения, то сейчас сценариев использования стало значительно больше. Для определенной части пользователей теперь это инструмент для профессионального развития, однако есть и другая группа запросов, не связанная напрямую с карьерой, и один из ярких примеров такого, относительно недавно сформировавшегося рынка — онлайн-курсы по психологии. Здесь люди в основном приходят за знаниями и практическими инструментами, которые можно использовать в обычной жизни.

Маркетинговое исследование помогает интернет-магазину принимать решения не на основе догадок, а на основе данных: понимать покупателей, оценивать спрос, видеть конкурентные преимущества и находить точки роста продаж. Без такого исследования запуск или развитие интернет-магазина — это движение вслепую. Иногда можно вложить деньги в рекламу, закупить товар, настроить сайт и запустить акции, но не получить продаж, которые были запланированы, и причина этого чаще всего кроется в том, что рынок, покупательское поведение, конкуренты и ценовые ожидания аудитории оказываются не такими, как предполагалось изначально. Таким образом, исследование позволяет понять, кто ваши клиенты, что они ищут, сколько готовы платить, почему выбирают конкурентов и какие факторы влияют на покупку. Ряд шагов, представленных ниже, помогут интернет-магазинам снизить риски и повысить эффективность продаж.

Еще недавно рост маркетплейсов выглядел почти естественным продолжением общей цифровизации потребления. Пользователи переходили в онлайн, осваивали новые сценарии покупок, а сами платформы расширяли ассортимент, логистику и присутствие в регионах, ПВЗ открывались в отдаленных и небольших населенных пунктах. На этом фоне рост клиентской базы долгое время воспринимался как почти гарантированный. Сейчас этот процесс замедлился. По открытым отраслевым данным, маркетплейсами уже пользуется подавляющее большинство онлайн-покупателей. Рынок подошел к моменту, когда дальнейшее расширение аудитории уже не может быть основным источником роста, а его динамика все больше зависит от общей потребительской активности, частоты покупок, среднего чека, конверсии и удержания своей аудитории.

Еще несколько лет назад скидка считалась практически универсальным инструментом поднять продажи. Снизили цену, и продажи поползли вверх — быстро, просто, предсказуемо. Сегодня ситуация заметно изменилась. Даже агрессивные скидки все чаще не повышают продажи: они дают краткосрочный рост или не дают его вовсе, а покупатели перестают воспринимать акционные предложения как нечто действительно ценное. Скидка перестала быть главной приманкой, и причина этого кроется в глубокой трансформации потребительского поведения. Современный покупатель стал более рациональным, информированным и требовательным. Изменились не только критерии выбора товаров, но и сама логика принятия решений.

На первый взгляд процесс выбора лизинговой компании вполне понятен и рационален: для этого необходимо проанализировать рынок, сравнить предложения, оценить условия и остановиться на максимально подходящем варианте. Однако на практике поведение клиентов далеко не всегда можно описать с точки зрения такой логики, зачастую оно гораздо сложнее. Для изучения опыта клиентов крупной лизинговой компании наши аналитики использовали метод CJM (Customer Journey Map) — инструмент, позволяющий детально проанализировать и визуализировать их путь от момента возникновения потребности до заключения сделки, описать этапы этого процесса и то, как именно клиенты принимают решения на каждом из них. Проведенное исследование помогло получить полезные инсайты о том, что на самом деле чаще всего становится определяющим фактором при выборе поставщика услуг на рынке лизинга.

В современных условиях, когда конкуренция на рынке недвижимости значительно увеличилась, застройщики должны не просто возводить жилые комплексы, но и создавать продукты, которые максимально отвечают запросам целевой аудитории. Для этого важно уделять особое внимание спросу и исследовать его. Наши аналитики рассказали, как грамотно проведенный анализ поможет подобрать оптимальные форматы квартир и в итоге увеличить прибыль.

Сегодня маркетплейсы живут в режиме «здесь и сейчас»: спрос на товары может меняться буквально за несколько дней. Причинами становятся разные факторы — сезонность, тренды, экономическая ситуация, а иногда и один вирусный ролик в социальных сетях, запускающий ажиотаж. Если вчера покупатель искал люксовые помады «как у любимого блогера», сегодня он выбирает экологичные губки для посуды, а завтра его внимание захватит новый тренд из «VK Видео». Такая динамика — одновременно вызов и возможность. На примере реального кейса показываем, как анализ спроса на маркетплейсах дает брендам, способным оперативно реагировать на изменения, значительное конкурентное преимущество.

На первый взгляд в e-commerce все лежит на поверхности и легко измеримо: клики, конверсия, показатели по возвратам и т. п. Но за кажущейся простотой скрывается риск ошибочной интерпретации данных. Причина проста: показатели, цифры хорошо измеряют и отражают то, что произошло, но не дают понимания, почему это произошло. Например, отчет содержит информацию о том, что конверсия по карточке товара снизилась с 3,8% до 3,1%. Аналитик делает вывод, что проблема заключается в новом фото или в описании карточки и предлагает менять ее дизайн. Но в реальности причина может быть связана с ростом цены, изменением источника трафика или с сезонными колебаниями спроса. В e-commerce ошибки в анализе данных особенно опасны, т. к. любое неверное решение очень быстро повлияет на выручку.