Инновации в маркетинговых исследованиях. Ключевые тренды

Неэффективность классических методов исследований сопровождается постепенным инверсионным переходом от количественных к качественным или смежным методам, в частности к таким, как, например, семантический дифференциал, и усиливается в том числе синдромом привыкания и обучения потребителей, являющимся своеобразным проявлением обратной связи маркетинговой деятельности компаний.

Путь развития маркетинговых исследований как отдельного направления многократно претерпевал сложные колебательные движения, которые в глобальном масштабе периодически склоняли исследователей то к качественному, то к количественному полюсу. Между тем многие профессиональные исследователи, основываясь не только на наблюдениях и реалиях внешней среды, но и на собственных компетенциях, отмечают влияние периодически возникающей моды на тот или иной вид исследований. Каждая подобная тенденция всегда была опосредована появлением новой методологии или свежего взгляда на уже существующие методики.

В то же время действительно серьезных прорывов в фундаментальных основах исследовательского процесса происходило не так много. В данном случае мы имеем в виду, что первоосновой любого исследовательского комплекса является опосредуемая через когнитивные процессы коммуникация, т.е. взаимоотношение по обмену информацией между исследователем и потребителем, которое предполагает ответ респондента на тот или иной вопрос или участие в том или ином осознаваемом действии. При этом непосредственное наблюдение за неосознанными реакциями потребителя применяется исследователями не так уж и часто.

Безусловно, рассматриваемый феномен находится на уровне профессиональной компетенции исследователей, и каждый грамотный специалист стремится снизить его влияние, применяя проективные методики и более или менее успешно маскируя истинные цели своих изысканий. Эти и некоторые другие попытки время от времени склоняют чашу весов в ту или иную сторону, приводя к повышению эффективности в отдельно взятых случаях, но не ведут к существенному росту эффективности исследовательского процесса в глобальных масштабах.

Как уже было сказано выше, на этом фоне участвующий в исследовании потребитель зачастую может осознавать его цели, общую структуру и поставленные гипотезы на уровне логических размышлений. Дополнительно респондент, участвуя в процессе потребления, может обучаться новым моделям аналитического сопровождения коммуникаций и процесса их реализации. Приобретая подобный опыт, исследуемые зачастую демонстрируют две тенденции:
1) привыкание к используемым методологиям;
2) обучение манипуляции результатом в форме бессознательно проявляемых шаблонов поведенческих реакций.

Названные тенденции являются отрицательной стороной обратной связи маркетинга с потребителем, которая в современном масштабе уже не компенсируется дополнительными усилиями маркетологов и затратами на проведение исследований. Получается, что с течением времени качество управления потребительским поведением снижается и требует рождения новых парадигм исследования и аналитики результатов исследований, которых нет в научно-исследовательской литературе. Исключением может служить ограниченный перечень перспективных направлений, который противостоит описанным негативным явлениям в рамках данной проблематики.

1. Появление новых математических моделей для изучения семантического дифференциала как сплава качественной и количественной оценки с максимальным отвлечением внимания респондента от ясных ему целей исследования уже внесло серьезный вклад в оценку семиотики восприятия существующего и потенциального потребителя.

2. Развитие электроники и сетевых технологий привело к созданию новых форм поведенческих реакций и этнографических систем нового рода — обширных электронных баз данных, на основе анализа которых можно изучать динамику поведения потребителя с попутно возникающей возможностью получения обратного ответа на его запросы и модуляцию этого ответа в соответствии с индивидуальными паттернами восприятия.

3. Качественный рывок в области когнитивных наук с их параллельной инвазией в различные сферы деятельности влечет за собой масштабные изменения в исследовательском и управленческом процессах, о чем пойдет речь ниже.

СНИЖЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ КАК СЛЕДСТВИЕ ОТСУТСТВИЯ СТАНДАРТИЗАЦИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ

Описание постигающего нас разочарования было бы неполным без упоминания еще одной проблемы многих распределенных процессов и систем, и исследовательский рынок, к сожалению, в этом случае не является исключением.

В данном случае мы подразумеваем огромное количество самых разнообразных методик воплощения исследований на одну отдельно взятую тематику. И хотя подобная пестрота отражает собой полезную любому рынку достаточно высокую конкуренцию, но, с учетом того что экономический ответ практически напрямую зависит от исследовательского и аналитического процесса, утверждать, что складывающееся положение дел идет на пользу экономике в целом, неправомерно.

В качестве примера можно рассмотреть любую из сфер исследований, в том числе:
–  исследования в области капитала бренда;
–  исследования в области удовлетворенности потребителей;
–  поисковые исследования.

Все они в полной мере демонстрируют всю правоту высказываемых утверждений. В данном контексте логичной будет постановка следующего вопроса: «К чему ведет конкуренция на практически управляющих экономикой рынках?» Ответ на него прост: при превышении некоего порога конкуренция ведет к дестабилизации экономики и сопутствующему снижению ее эффективности. Несопоставимость данных как следствие применения разных методологий анализа является неоспоримым результатом этой конкуренции и остро стоящей проблемой не только перед исследовательской средой.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ РЫНКА МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Как же бороться со сложившейся парадигмой мира маркетинговых исследований? На наш взгляд, все и совершенно просто, и тяжело одновременно. Логичное развитие современной парадигмы видится в следующем:

I) развитие профессионализма исследователей, когда, например, исследования капитала бренда не будут оторваны от исследований товарной привлекательности, что сейчас лишает возможности действительно качественно оценивать уровень использования капитала;

2) разработка новых методологий в связи с все большим распространением Интернета и мобильных устройств.

В данном случае крайне необходимо повышать профессионализм исследователей, что позволит последним получать более полное понимание не только инструментария, но и самого процесса и стоящих перед ним глобальных задач. Сейчас многие из существующих исследований капитала бренда прекрасно отвечают на вопрос: что в себя включает атрибутивный аппарат понятия «капитал бренда»? Однако они не дают ответа на вопрос о том, как соотносятся использование капитала бренда и приверженность. Между тем именно соотнесение этих параметров позволяет реально оценить эффективность использования ресурсов капитала и прогнозные перспективы бренда. На современном этапе мы чаще всего получаем аналитику второго уровня, которая уже вышла за рамки описательной, но еще и не дошла до такого уровня, который напрямую способствует принятию решения. Исследовательские компании и отдельные профессионалы боятся (осознанно или нет) ответственности при проведении исследований, т.к. не могут быть до конца уверены в их результатах. Это зачастую связано с недостаточным профессионализмом не только непосредственных линейных исполнителей, но и с отсутствием всех необходимых знаний у исследователей, участвующих в разработке инструментария и самих методологий.

Рост профессионализма будет еще более способствовать распространению новых технологий, связанных с сетевыми решениями, в частности с Интернетом и мобильными устройствами. Уже сейчас уровень проникновения сотовой связи и Интернета, а также технологическое развитие устройств доступа к этим услугам позволяют получить все большую достижимость аудитории, а провайдеринг исследовательских услуг — большую стандартизацию и синергетичность получаемых данных.

ФОРМИРОВАНИЕ ПАРАДИГМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ НАСЫЩЕННОСТИ И ПЕРЕХОД К СИНЕРГЕТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ НА ОСНОВЕ БД

Появление мультисервисных систем, таких как Google, Yahoo, MSN и др., а также все более совершенствующихся механизмов обратной связи с потребителями (например, на сайте компании Amazon ее клиент может найти список рекомендованных ему книг) наглядно демонстрирует возможности развития исследований в области обработки баз данных. Дальнейшая эволюция аналогичных систем во многом определит замещение многих современных исследовательских процедур использованием подобных баз данных, т.к. позволит изучать информацию и закономерности в потребительских предпочтениях и поведении путем математического моделирования ретроспективных данных в гораздо более детальной и отвлеченной от самого потребителя и особенностей его восприятия форме. Это приведет к:
–  большей полноте получаемых данных;
–  развитию многомерных методов анализа;
–  более точному и глубокому сегментированию и др.

Немаловажно, что все названные процессы будут иметь гораздо больший коэффициент полезного действия не только за счет своей феноменальной точности, но и из-за существенного сокращения операционных затрат на исследовательский проект.

Подкреплением также послужит формирование парадигмы информационной насыщенности. Мы подразумеваем в данном случае такое состояние накопительных систем, когда поток, объем и частота дискретизации поступающей информации достигнут некоего порога эффективности и позволят получать максимально подробные данные как в области описания объектов, субъектов и групп исследуемых, так и в прогнозировании их поведения на основе эмпирических данных.

РОЖДЕНИЕ НОВОЙ ПРАДИГМЫ

Дополнительной, но не менее значимой перспективой к базам данных, которые по определению наиболее применимы в работе с максимально сегментированными данными товарного и марочного потребления, являются достижения когнитивных наук (когнитивной психологии, психофизиологии, нейрофизиологии, нейробиологии) и развитие новой доктрины — нейроэкономики.

Ныне мы фактически можем констатировать состоятельность полученных экспериментальных доказательств об ошибочности или недостаточной обоснованности концепции «человека рационального». Следуя по пути этих доказательств, поведенческая экономика в процессе своего развития пришла к образованию нейроэкономики, которая изучает фундаментальные процессы, управляющие экономическим поведением человека на уровне биологической системы. Это не может не оказать своего воздействия на маркетинговые исследования с их зачастую прямолинейными подходами к оценке респондентов и их базирующейся на субъективном суждении аналитика основой, которые все безнадежно устаревают. Кроме того, можно смело прогнозировать, что процесс перерождения существующей парадигмы исследований в новую будет идти по экспоненте.

Параллельное этим понимание поведения человека не как вычислительной системы, а как эвристического комплекса процессов, базирующегося на универсальных биологических законах и биохимических процессах, происходящих в мозге, даст толчок к развитию маркетинга и брендинга с другой позиции, реализующей большую ясность при изучении и большую предсказуемость при моделировании.

На практике это можно сравнить с тем, что человек, постоянно ощущая сухость во рту, будет предполагать, что у него диабет (уровень современных маркетинговых исследований), или же сдаст кровь для биохимического исследования. Получив его результаты, он узнает, что сахар в крови действительно высок и диагноз «диабет» вполне правомочен (уровень нейропарадигмы). Если первое есть не более чем предположение, то второе — точный диагноз, основанный на фундаментальном показателе. Здесь можно возразить, отметив, что на основании данного симптома можно поставить точный диагноз. А так ли мы уверены, что на основании этого, а не на данных анализа, можно было бы поставить верный диагноз? Так, сухость во рту может быть признаком при многих заболеваниях (упомянутом диабете, анемии, ревматическом артрите, гипертонии и др.). Таким образом, только объективный показатель позволяет сделать верное заключение.

Аналогичным образом обстоят дела и в сфере маркетинговых исследований, разница лишь в том, что мы (исследователи) сейчас можем поставить «диагноз» на уровне средневековых лекарей, поскольку аппарат инструментальной и объективной диагностики у нас еще недостаточно развит и используется не в полной мере (хотя он уже практически создан и в некоторой степени описан). Мы сейчас говорим о нейромаркетинге и нейроэкономике в части исследовательского инструментария и их аналитических процедур, которому мы хотели бы дать следующее определение. Нейромаркетинг в области исследований — это комплекс инструментальных процедур, фиксирующий объективные нейрофизиологические показатели с последующим синтезом объективных знаний о структуре мотиваций и моделях поведения потребителей на базе полученных показателей и применением полученных знаний в процессе практической реализации экономических отношений.

ДИНАМИКА ОБЩЕСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ И МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

В существующей модели общества вполне ожидаемо соседствуют две тенденции: все большая сегментация товарных рынков и глобализация капитала. Таким образом, мы получаем две модели бизнеса, нуждающиеся в принципиально различном подходе не только к управлению, но и к обеспечению данными.
Часть рынка, которую мы условно именуем «товарной» (товарные и ассортиментные бренды с точки зрения брендинга), будет идти по пути все большего удовлетворения частных потребностей, завоевывая лояльность потребителя возможностями удовлетворять все более и более индивидуально атрибутированные модели потребления.

«Концептуальная» часть рынка, состоящая преимущественно из брендов-гигантов, которые аккумулируют капитал и управленческие механизмы, будет стремиться к поддержке своих дочерних брендов. Однако в связи с тем что составляющие концептуальных брендов не будут тесно связаны с конкретными товарными концепциями, то и управление ими будет строиться на основе потребностей этой конвергентной модели.

Применительно к маркетинговым исследованиям можно сказать, что товарным брендам потребуются методы, позволяющие осуществлять гибкую подстройку и прогнозирование небольших групп индивидуумов (несколько человек). Концептуальным же брендам будут необходимы совершенно иные исследовательские концепции, т.к. их задачей будет являться максимизация привлекательности самой концепции для максимально широкой аудитории. Разумеется, что возможно взаимное проникновение этих концепций в противоположные им, но все же сам процесс поляризации будет достаточно явным.

Чем могут ответить профессиональные исследователи на этот непростой вызов?

СЕТЕВЫЕ СТРУКТУРЫ, ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ И ВИРТУАЛИЗАЦИЯ КАК КАТАЛИЗАТОР ИЗМЕНЕНИЙ

Все большая доступность данных, связанная с все большей виртуализацией и проникновением сетевых сервисов в нашу жизнь, ведет к консолидации рынка провайдеров этих сервисов, совершенствованию технологии сбора информации, росту производительности систем и применению распределенных вычислений. Другими словами, мы понимаем, что рост производительности вычислительных систем будет постоянно нарастать. Даже если мы когда-нибудь достигнем предела в эффективности одной вычислительной единицы, то мы можем легко расширить возможности путем применения распределенных вычислений, как это уже сейчас делается не только в некоторых научных сетевых проектах, но и в современном компьютере. Вместе с параллельным развитием самих программных сред для хранения и обработки данных это приведет к тому, что при достижении высокого уровня синергии и транспарентности разнородной на первый взгляд информации об отдельном человеке мы сможем детально изучить его привычки, выделить необходимые нам предпочтения и проанализировать связи между любыми из доступных нам данными. Не секрет, что все эти процессы наблюдаются уже сейчас. Развитие CRM- и ERP-систем предвосхитило подобные разработки, а некоторая часть прототипов обсуждаемых нами систем уже работает в структуре сервисов Google, Yahoo и т.п. Корпорации, не имеющие в будущем широко распространенной сети источников информации, будут идти все к тем же провайдерам этих услуг (можно сказать, консолидаторам-обработчикам данных), все более концентрируя вокруг них рынок.

СКОРИНГ, DATA MINING, ВЫЧИСЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КАК ПЛАТФОРМА ДЛЯ ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ МАРКЕТИНГОВОГО ПОДХОДА

Рассмотрим, что потребуется от маркетолога-аналитика вследствие развития этих систем на основе баз данных. Первое и очевидное последствие будет проявляться в том, что аналитику потребуются не социологические, а математические навыки. Все большим спросом будут пользоваться скоринговые модели (уже сейчас большинство производителей программного обеспечения для математической и статистической обработки данных предлагают либо самостоятельные программные пакеты, либо опции к уже существующему ПО), технологии data mining и нейронные сетевые вычисления в качестве оптимальных систем для оценки и моделирования эвристического мышления индивида.

Следовательно, уже сейчас требуется серьезный пересмотр программ образования, т.к. в противном случае специалисты, получившие неактуальное потребностям рынка образование, не будут котироваться, что может вызвать дефицит профессиональных кадров в нашей сфере и привести к необоснованным затратам со стороны работодателей на переподготовку своих специалистов.

Заглядывая еще дальше, можно констатировать, что гиперсегментация и другие описанные выше процессы приведут к экономически обоснованной целесообразности применения автоматизированных вычислительных и аналитических процессов, которые при условии наличия обратной связи практически исключат участие аналитика в ходе обработки информации.

Кроме того, масштаб и распространенность подобных процессов не позволят исследовательским компаниям остаться в стороне от этих тенденций. В результате немалая доля их бизнеса в дальнейшем будет основана на провайдеринге услуг обработки данных и оптимизации вычислительных моделей. Произойдет и смена парадигмы исследовательского рынка, инвертировав его в части структуры доходообразования.Так, крупнейшие компании с собственными и оптимизированными именно под них бизнес-системами станут приносить исследовательскому рынку существенно меньшую прибыль, в то время как среди компаний малого и среднего бизнеса из-за высокой ресурсоемкое™ индивидуальных систем будет востребовано провайдерское сопровождение.

PHYSIOLOGICAL NEUROSCIENCE — НОВОЕ ОКНО В СТРУКТУРУ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ

Представляется вполне очевидным, что нахождение универсальных достоверных нейрональных физиологических механизмов, сопутствующих процессу принятия решения и определяющих выбор, приведет к переосмыслению систем и принципов управления потребительским поведением, изменению социальных и экономических парадигм с параллельным обновлением маркетингового инструментария. Рассмотрим другие сферы, где многое будет коренным образом отличаться от рутины баз данных, а именно нейроисследования.

В последние 20 лет когнитивные науки получили мощный толчок за счет развития и повсеместного распространения инновационных технологий изучения процессов, происходящих в нервной системе. Сюда можно отнести и появление специфических программ по функциональной визуализации данных, полученных при помощи магнитно-резонансного томографа, и позитронно-эмиссионную томографию, и инфракрасную спектроскопию, и магнитоэнцефалографию. Все перечисленные и некоторые другие инструменты позволили ученым подойти к проведению экспериментов с позиции, позволяющей практически полностью исключить инвазивные процедуры. Немаловажно в этом контексте и развитие систем виртуальной реальности, которые позволяют практически моделировать окружающее пространство, облегчая тем самым проведение эксперимента и увеличивая его достоверность.

Последствием взрывного развития стали многие фундаментальные открытия в области изучения принципов функционирования центральной нервной системы. Здесь стоит упомянуть изучение нейронаучных методов и моделей принятия решения человеком, изучение эмоциональных реакций, поиск их универсальных нейробиологических коррелятов, а также коррелятов таких состояний, как доверие, импульсный, компульсивный и привычный спрос и т.д. Помимо перечисленного стоит отдельно отметить возможности детального изучения сложноатрибутивных понятий, например понятий «качество», «цена». Отдельного упоминания заслуживают исследования в области изучения оптимальной (справедливой с точки зрения потенциального потребителя) цены с поиском и описанием воздействия факторов, трансформирующих ее.

РАЗДЕЛЕНИЕ БРЕНДИНГА НА КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ И ТОВАРНЫЙИ ТЕНДЕНЦИИ В НЕЙРОИССЛЕДОВАНИЯХ

Как мы видим, нейронауки готовят нам самый настоящий сюрприз. В связи с этим задачей каждого специалиста в области проведения исследований является подготовка к распространению нейропринципов в реальную сферу экономики. Возможны три основные модели применения результатов нейро исследований:
1) изучение результатов ранее проведенных исследований, затрагивающих фундаментальные темы, и использование полученных знаний в дальнейшей деловой практике;
2) работа на товарных рынках и оптимизация торгового пространства;
3) работа в области концептуального брендинга. Рассмотрим каждый из пунктов подробнее.

В сфере изучения результатов уже проведенных фундаментальных исследований все достаточно просто. Наша ключевая задача — сосредоточиться на результатах и получить знания, которые мы сможем применить на практике, не трогая нейро-исследовательский инструментарий. Примером (хоть и не совсем связанным с исследовательской средой) здесь может стать принцип функционирования нейронных сетей1, из которого следует возможность привлечения дополнительного внимания за счет оптимизации предъявляемого материала. Другими словами, единовременная многоракурсность предъявления одного и того же объекта, которая за счет большей потенциации отдельных нейрональных механизмов теоретически может приводить к существенно более высокой скорости восприятия, те. осознания предъявляемого стимула, что, например, крайне важно для щитовой и плакатной рекламы. Что касается работы на товарных рынках и оптимизации торгового пространства, то высокий уровень риска и не менее высокий потенциал отдачи от улучшений позволит рассчитывать на достаточно емкие бюджеты для узкоассортиментных брендов, и именно здесь следует ожидать наиболее широкого применения нейромаркетинговых технологий. Среди целей исследований можно отметить и более точное ценообразование, и тестирование концепций товара, и выявление наиболее значимых в процессе покупки товара факторов принятия решения, и их эксплуатацию, оптимизацию моделей спроса на основе нейронаучных данных, и многое другое.

В случае с диверсифицированными брендами применение затратных технологий нейросканирования будет экономически неоправданно (исключая изучение совокупных реакций на отдельные подкатегории и категории продуктов), поэтому здесь следует ожидать наиболее яркого распространения исследований зрительного внимания и реакций вегетативной нервной системы, которая напрямую связана с эмоциональным ответом человека на тот или иной стимул. В качестве примера можно привести оптимизацию расположения POS-матерналов в пространстве магазина или оптимизацию выкладки товара на полочном пространстве магазина.

Наконец, в сфере работы в области концептуального брендинга у исследователей появляется возможность как проведения более масштабных исследований, так и связанное с этой возможностью расширение спектра исследований. Специалист будет ограничен только перечнем доступных концепций и развитием методологии исследований. Наиболее востребованной целью этих исследований, скорее всего, станет тестирование концепций бренда при его разработке, репозициони-ровании и поддержании на рынке.

НОВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ЗНАНИЯМ И КВАЛИФИКАЦИИ АНАЛИТИКОВ

Следующим немаловажным вопросом является то, как отразится на персонале исследовательских компаний, самих компаниях и исследователях популяризация нейроисследований в области управления экономическими отношениями, товарами и брендинга. Для всех нас этот вопрос крайне важен, поскольку лишь немногие обладают достаточными знаниями в этих сложных мультидисциплинарных областях. Будущее современного классического исследователя крайне туманно. Несмотря на то что полной замены современных исследователей и исследований ожидать не стоит, но, скорее всего, произойдет существенное перераспределение сил в сторону специалистов с образованием и знаниями в области нейронаук или более узких направлений — нейроэкономического или нейромаркетингового.

Общим трендом станет и перераспределение бюджетов в пользу наиболее объективных и результативных методов, которыми и являются названные выше дисциплины. Это повлечет за собой и изменение картины исследовательского рынка, рождение новых гигантов и появление специализированных компаний.

Безусловно, на этом фоне образование также не сможет остаться в стороне, поэтому ближайшая задача вузов — начать подготовку квалифицированных специалистов, которые могли бы не только понимать отдельные дисциплины (быть, например, отличным специалистом в психофизиологии, но не иметь знаний в экономике), но и продвигать кроссдисциплинарный подход в обучении неодоктринам. Это позволит ускорить их развитие и серьезно повлияет на все смежные области.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ НЕЙРОИССЛЕДОВАНИЙ

Последняя по списку, но не последняя по значимости инновация в исследовательском бизнесе — моделирование виртуальной реальности — при условии реализации в ее рамках полноценного сенсорного опыта, на наш взгляд, должна стать существенным прорывом в экспериментальных исследованиях, которые существенно страдают от ряда свойственных им негативных факторов. Более того, можно ожидать, что именно виртуальная реальность позволит учесть все нюансы как полевых, так и лабораторных экспериментов.

Симбиоз нейроисследовательской парадигмы и виртуальной реальности позволит практически осуществить мечту любого специалиста в области исследований — получать полную и максимально достоверную информацию о потенциальном или реальном потребителе, о его предпочтениях и желаниях не только на осознаваемом, но и подсознательном уровнях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итоги, напомним наиболее значимые и интересные, с нашей точки зрения, тезисы.
1. Современная парадигма исследовательской деятельности, безнадежно и очень быстро устаревая как в области социологии, так и в области маркетинга, обладает крайне широким списком проблем.
2. На смену постепенно отходящим на задний план технологиям приходят инновационные и эволюционные глобальные направления: нейропарадигма исследований и управления отношениями с потребителями и маркетинг на основе баз данных.
3. Развитие нейронаучной парадигмы в рамках маркетинговых исследований позволит серьезно повысить достоверность данных при решении широкого круга задач. В их числе:
–  описание моделей принятия решения человеком;
–  изучение эмоциональных реакций;
–  изучение принципов и динамики формирования доверия;
–  прогнозирование импульсного, компуль-сивного и привычного спроса;
–  детальное изучение сложноатрибутивных понятий;
– нахождение оптимальной (справедливой с точки зрения потенциального потребителя) цены с поиском и описанием воздействия изменяющих ее факторов.
4. Вероятно, что сферы реализации этих направлений несколько поляризуются за счет смещения акцента использования маркетинга на основе баз данных на товарных рынках со свойственной им высокой сегментированностью, а нейропарадигмы — в область концептуального брендинга и монотоварных брендов.
5. Появление новых технологий повлечет за собой изменение структуры рынка маркетинговых исследований, а также изменение структуры спроса на персонал, когда высоковостребованными окажутся люди, получившие образование в области математики и статистики и нейронаук.
6. Нейропарадигма не только изменит исследовательские процессы, но и будет претендовать на изменение принципов менеджмента, коммуникаций и т.п.
7. Развитие технологий моделирования виртуальной реальности, обладающей возможностью симулировать полноценный сенсорный опыт, позволит расширить практику этнографических исследований, избежать многих ошибок при проведении экспериментов, а при использовании в рамках нейропарадигмы позволит полно и широко описывать многие аспекты поведения потребителя.

Авторы: Клепиков О.Е.
генеральный директор исследовательского агенства inFOLIOResearch Group.

Чернова М.А.
доцент кафедры маркетинга Финансовой академии при Правительстве РФ,
доцет кафедры маркетинга и рекламы Российского Государственного Гуманитарного университета

статья взята из журнала “Маркетинг и маркетинговые исследования” 01(91)2011

1.    Арестова О., Бабанин Л., Воискунскии А. Психологическое исследование мотивации пользователей Интернета // Вторая Российская конференция по экологической психологии. Тезисы. — М.: Экопсицентр РОСС, 2000.
2.    Аббакумов В.Л., Лезина Т.Д. Бизнес-анализ информации. Статистические методы. — М.: Экономика, 2009.
3.    Афанасьев К. Виртуальная реальность // Hardware. —1998. — №12.
4.    Борчиков С.А. Творческое воображение виртуальной реальности // Размышления о… Выпуск 4. — М.: МАКС Пресс, 2001.
5.    Воискунскии А. Психологические исследования феномена интернет-аддикции // Вторая Российская конференция по экологической психологии. Тезисы. — М.: Экопсицентр РОСС, 2000.
6.    Дацюк С. Виртуальная реальность. — http://www.uis.kiev.ua/~_xyz/vr_enc.html.
7.    Дейт КДж. Введение в системы баз данных. — 8-е изд. — М.: Вильяме, 2006.
8.    Дойч Д. Структура реальности / Пер. с англ. Н.А. Зубченко, под общ. ред. В.А. Садовничего. — М.; Ижевск: РХД, 2001.
9.    Ким В. Три основных недостатка современных хранилищ данных. — httpy/www.osp.ru/os/2003/02/182655.
10.  Ключарев В., Шестакова А. Нейроэкономика: естественные науки трансформируют гуманитарные // Санкт-Петербургский университет. — 2005. — №12-13 (3701-3702).
11.  Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. — М.: ДМК Пресс; Компания АйТи, 2003.
12.  Коловоротный СВ. Виртуальная реальность: манипулирование временем и пространством //Журнал практической психологии и психоанализа. — 2003. — №1.
13.  Кузнецов С. Проблема качества баз данных для САПР. — httpy/www.osp.ru/os/2004/06/184486.
14.  Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике. — М.: Экзамен, 2003.
15.  Тарасов В. Системный подход к описанию и управлению взаимодействиями человека с виртуальной средой // Тезисы докладов на конференции «Технологии виртуальной реальности». — М.: ГосНИИАС, 1995.
16.  Тоффлер А. Футурошок. — СПб.: Лань, 1997.
17.  Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных / Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1985.
18.  Юхвид А. Философские проблемы виртуальной реальности в творчестве, искусстве и образовании. Правовые аспекты использования виртуальных технологий. — http://www.yukhvid.narod.ru/Doklad_Ekaterinburg.htm.
19.  Gates В. (1995). The Road Ahead. Viking.
20.  Hammet F. (1993). Virtual Reality. New York.
21.  Heim M. (1991). «The metaphysics of virtual reality». In: Virtual Reality: Theory, Practice and Promise. Westport and London.
22.  Krueger M.W. (1991). «Artificial reality: past and future». In: Virtual Reality: Theory, Practice and Promise.Westport and London.

Оцените статью
Adblock
detector