Бэнч-маркинг. Как правильно выбрать критерии сравнения и… создать инновацию?

Известно, что при проведении конкурентного анализа самое сложное – это выбор критериев сравнения (переменных). А если компания производит инновационное решение? Тогда что с чем сравнивать? Кроме того, автор обсуждает феномен, о сегодня в среде маркетологов не говорит лишь ленивый – клиенты сами не знают, чего хотят. Оказывается, в психологии этот феномен давно исследован и имеет название – эффект наличия признака. В данной статье автор приводит методологию выбора переменных для проведения бенчмаркинга  таким образом, что эффект наличия признака начинает приносить пользу, при этом конкурентный анализ становится полезным даже в целях разработки инновационных продуктов. В результате проведения бенчмаркинга по приведенной методике появляется сверхэффект: помимо традиционной информации, которую извлекают маркетологи из конкурентного анализа, при проведении бенчмаркинга по методике автора одновременно с продуктом создается детально проработанная инструкция для менеджеров по продажам.

 

Бэнч-маркинг – хорошо известная и зарекомендовавшая себя практика сравнения продукта своей компании с продуктом конкурентов. Казалось бы, про этот метод все давным-давно сказано.  О чем говорить? А поговорить хотелось бы вот о чем. Недавно в издательстве «Манн Иванов и Фербер» вышла замечательная книга Т. Дэвенпорта и К.Д. Хо «О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные». Авторы посвятили целую главу важности креативности в количественном анализе. Причем более всего креативность важна при выборе переменных количественного анализа. Это неудивительно – сами алгоритмы дают прогнозируемые результаты. А вот что считать… Еще Р. Декарт утверждал, что математика подобна мельничному жернову, и если закидывать туда неизвестно что, то не стоит удивляться, что на выходе не получить доброй муки… Авторы упомянутой книги вторят Декарту: «Результат гораздо больше зависит от выбранных переменных, чем от применяемого метода количественного анализа», ссылаясь при этом на авторитет признанных гуру в мире количественных методов.

Так что получается? Означает ли это, что сравнивая свой продукт с продуктом конкурента, мы, прежде всего, должны обращать внимание не на количественную оценку, а на выбор критериев сравнения? Да, означает. Выбор критериев гораздо важнее, чем точность сравнения по в бранным параметрам. Но здесь эксперты по количественному анализу разводят руками – надежных методов нет, лишь «глазомер» позволяет маркетологу узреть неожиданные причинно-следственные связи и найти важный для потребителя критерий, который и следует поместить в сравнительные таблицы. Первоначально ответ был прост – нужно спросить у потребителя напрямую или с помощью всевозможных анкет. Но проблема обозначилась довольно быстро – потребитель чаще всего не знает, чего он хочет. Р. Добелли в своей книге «Территория заблуждений» дал название этому эффекту как «эффект наличия признака». Почему контрольные карты слепы? – задает вопрос автор. Дело в том, что то, что у нас есть, имеет большее значение, нежели то, чего у нас нет. У нас возникают трудности при осознании непроизошедшего. И если ваш клиент не использовал на практике ту или иную функцию, то не стоит удивляться его равнодушному отношению к ней. На ваш же вопрос «будет ли это интересно?» он скорее всего ответит «да». Но будьте реалистами – если этого признака нет в жизни человека, то ему все равно. Ответ «да» - знак вежливости. Или нежелание объяснять, почему «нет». А просто сказать «нет» без объяснений – вроде как невежливо. Поэтому «да». А раз так – то авторы наперебой рассказывают о важности проведения мозговых штурмов и генерации новых ценностей, которые следует предлагать потребителю. И лишь когда потребитель попробует эту ценность, он скажет: «ну как же я жил без этого?» и теперь эффект наличия признака сработает на производителя, а не против него, как в случае с анкетированием.

Отсюда становится понятно, что при проведении сравнительного анализа следует брать критерии, важные для потребителя – так называемые «потребительские свойства», при этом оценить важность этих свойств мы можем лишь пост-фактум, используя эффект наличия признака. Тогда что делать, если вы разрабатываете новый продукт? Здесь есть два проверенных способа:

1)      Протестировать продукт конкурента на клиентах, которые его уже используют, и выявить свойства, действительно важные для него, а затем сделать лучше. В этом случае переменные очевидны и перечислить их, исходя из понимания потребительских свойств продукта, не составит особого труда. Эти переменные всегда имеют некоторые диапазоны значений – скорости, времени реакции, массы, водонепроницаемости, количества ошибок в ответах экспертов, рейтинги полезности информации и т.д. Как видите, диапазоны значений принимают не только физические величины какого-либо товара, но и характеристики предоставляемых услуг. Например, два последних критерия могут характеризовать услугу по технической поддержке, предлагаемой конкурентами. Если вы хотите обойти конкурента, то следует поставить цель улучшить продукт по этим критериям, то есть выйти за рамки существующих на рынке диапазонов значений важнейших переменных.

2)      Использовать креативность, как советуют авторы многих книг по бизнесу. Этот подход предполагает «подумать за клиента» и выбросить на рынок товар или услугу, обладающую характеристиками, которых не у кого нет. Основные инструменты здесь – видение лидера и/или мозговые штурмы, проводимые командой специалистов в вашей компании. Примеров множество. Лидеры многих современных технологических корпораций начинали свой бизнес именно с подобного видения. Пример - С. Джобс и компания Apple. Метод действительно работает – никто не просил Пабло Пикассо создавать кубизм, а А.Ф. Можайского создавать самолет (вспомните об эффекте наличия признака). Сегодня мы не мыслим свою жизнь без авиации, да и людей, почитающих творчество П.Пикассо в мире найдется немало… Иными словами, данный метод – полное противоречие первому, он предполагает угадать переменные, важные для клиента. Преимущество метода – набора значений этих переменных пока что не существует, а значит, если угадаете – то снимете сливки. Должен сказать, что я также использовал данный метод на практике и сделал попытку создать методику продаж технически сложных решений, имеющую отличия от методологий продаж на рынке b2b. По сути, я ввел новые переменные. Что из этого получилось – судить вам, но сегодня уже несколько десятков компаний внедряют в свою практику этот метод. Значит, работает :-).

Что из всего этого получается? Вновь борьба правого и левого полушария? То есть, либо мы занимаемся аналитикой и получаем переменные из опросов клиентов, которые уже используют изделия конкурентов, а их значения – из сравнения нашего предложения с предложением конкурентов, либо мы креативим, рискуем, ищем, предлагаем рынку новые решения, вводя новые переменные? Мне кажется, что внимательный читатель уже догадался, к чему я веду. Хочу задать вопрос: а можно ли как-то объединить эти два метода в разработке нового? Можно ли вводить новые переменные не только благодаря зову интуиции (стоит отметить, что мозговой штурм относится к так называемым методам интуитивного поиска), а используя какие-либо аналитические процедуры или особые методы сбора данных, позволяющие обойти влияние эффекта наличия признака, или вообще сделать так, чтобы эффект наличия признака начал бы работать на нас – то есть, обратить вред в пользу?

Давайте вспомним кубизм Пикассо и изобретение А.Ф. Можайского. Что сделало эти системы столь популярными? И почему смартфоны, впервые выпущенные компанией Apple в 2007 г., столь популярны в современном обществе? Ответ банален – у человека может не быть набора каких-либо требований к новому (нам безразлично то, чего у нас нет), но у него всегда есть набор проблем, неудовлетворенностей -  производственных, деловых, личных. Как говорил Т. Эдисон: «неудовлетворенность – первейшее условие прогресса». Именно поэтому лучшее – враг хорошего.

Это означает, что если мы научимся правильно идентифицировать проблемы потенциальных клиентов, то от них несложно перейти к переменным, что позволит выделить наиболее значимые критерии будущего продукта, а не всецело полагаться на интуицию. Конечно, и здесь важная роль отводится интуиции – но полету мысли уже не придется совершать столь дикие прыжки.

Переходя к модели выбора переменных через выявление и анализ проблематики целевых клиентских групп, мы переходим к модели, принятой в количественном анализе – сначала вырабатываются гипотезы проблематики целевых клиентских групп (моделирование), затем они проверяются и уточняются на практике (сбор данных), затем полученные данные анализируются (потребуется провести количественный и качественный анализ данных) и лишь затем определяются переменные (критерии) сравнительного анализа (результаты).

Подобная  модель позволит разработчикам товаров и услуг проектировать инновации целенаправленно, полноценно используя возможности бенчмаркинга.

 

 

 

Рис. 1. Порядок определения критериев для проведения сравнительного анализа. Аналогия с шагами количественного анализа.

Рассмотрим эти этапы последовательно.

 

ВЫБОР ГИПОТЕЗ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОБЛЕМАТИКИ ЦЕЛЕВЫХ КЛИЕНТСКИХ ГРУПП.

О способах выбора целевых клиентских групп в данной статье я говорить не буду – на эту тему есть немало источников. Если вы работаете на рынке b2b – рекомендую подход М. Диксона и Б. Адамсона в книге «Чемпионы продаж».

Зачем вообще нужны гипотезы? Разве нельзя просто спросить человека о проблемах? Подобные вопросы мне приходится слышать довольно часто. Отвечу так: во-первых, людям не свойственно обсуждать проблемы раньше, чем между собеседниками установится минимальный уровень доверия (этот момент обязательно нужно учесть на этапе сбора данных); во-вторых, чтобы что-то найти, нужно прежде всего понимать, что вы ищите. По этому поводу замечательно высказался Декарт: «иные так спешат в исследовании положений, что занимаются их разгадкой со спутанным умом, прежде чем узнают, по каким признакам они заметят искомую вещь, если она им случайно встретится». Так что запасайтесь гипотезами до проведения опросов.

Чтобы запастись необходимыми гипотезами, нужно установить причинно-следственную зависимость между проблемами потенциального клиента. Для этого нужно выяснить порядок проблемы клиента, который характеризуется глубиной де­тализации.

Проблема (потребность) I порядка. Это главная потребность клиента, причина, по кото­рой он к вам обратился. Если он приоб­ретает, к примеру, телекоммуникационное оборудование, значит, его потребность I порядка — обеспечить телекоммуника­ционную связь. Если у вашей компании преимущество I порядка, потребитель придет к вам, потому что получить эту услугу больше негде. Преимущество I по­рядка делает компанию монополистом на своем рынке. Сомневаюсь, что ваша компания способна произвести инновацию, сделав изобретение 5-го уровня сложности (согласно классификации уровня изобретений, принятой в ТРИЗ). «Копаем» дальше.

Проблемы II порядка. Их решение значительно повышает эффек­тивность бизнеса клиента или облегчает (делает приятнее) его жизнь. Например, приобретая системы телекоммуникации, он хочет избежать трудностей, связанных с действиями надзор­ных органов (например, без проблем получить разрешение на использование частот), с обслуживанием систем, с их ин­теграцией в технологический процесс. Все более или менее серьезные компании так или иначе решают эти задачи — а значит, вы на рынке не тоже не уникальны. Конечно, если сможете совершить прорыв и изобрести нечто, что закроет целый блок нерешенных проблем, то вам честь и хвала. Можете здесь остановиться. Хотя скорее всего, вам придется двинуться дальше.

Проблемы III и IV порядка. Это проблемы, решив которые можно ослабить не­удовлетворенная потребность II поряд­ка. Например, при обслуживании существующих систем клиент должен произвести определенный перечень работ, причем эти работы требуют значительной квалификации. Работа с потребностями III и IV по­рядка — это и работа с нюансами. Сегодня все серьезные компании предлагают сервисные услуги (потребность II порядка), но каждая компания стремится создать уникальные преимущества: простота обслуживания самой системы, штат вы­сококвалифицированных специалистов и другие решения, отличающие их от кон­курентов. Но какие переменные действительно важны? Как было сказано выше, на этот вопрос можно получить ответ лишь при определении проблем III и IV порядков, которые  придется как следует изучить применительно к целевым клиентским группам.  

Порядков потребностей может быть и больше, но, как показывает практика, в боль­шинстве случаев достаточно запастись гипотезами на уровне потребностей III и IV порядка.

При изучении бизнеса клиента и опре­делении потребностей I–IV порядка удоб­но использовать диаграмму Исикавы. Удобно строить диаграмму Исикавы с помощью рабочих вопросов – см. рис. 2.

 

Рис.2. Диаграммы Исикавы с целью создания гипотез проблем I, II, III и IV порядка и рабочие вопросы, требующиеся для ее построения.

 Для определения целевых искомых проблем с помощью диаграммы Исикавы проведите мозговой штурм в рабочей группе, куда входят представители отдела продаж и сервиса (они обычно хорошо ориентируются в проблемах клиента, сталкиваясь с ними в своей каждодневной практике) и отдела маркетинга, специалисты которого, в конечном счете, и выполняют сравнительный анализ. После проведения мозгового штурма результаты сводят в таблицу:

Табл. 1. Гипотезы и результаты опроса.

 

Колонки 1-3 табл. 1 заполняются после определения гипотез, колонки 4-6 – после получения результатов опроса.

Если проблем получилось слишком много, целесообразно провести регрессионный анализ и свернуть их количество до необходимого.

 

СБОР ДАННЫХ. ПРОВЕДЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ.

Исследование можно проводить двумя способами:

1)      Интернет. Надо попытаться найти блоги, форумы, группы в социальных сетях, где обсуждаются подобные проблемы. Еще один плюс проблемноориентированного подхода заключается в том, что в блогах обязательно обсуждаются недостатки и нерешенные проблемы, надо лишь научиться терпеливо собирать информацию. Тематический блог – это виртуальный клуб по интересам. В подобных «клубах» минимальный уровень доверия уже создан, так как тематический форум или группы в социальных сетях объединяют людей по интересам, где люди активно обмениваются информацией с целью обучения и решения проблем. Если зафиксировать количество активных пользователей (их число редко превышает 5% от общей массы зарегистрированных), то можно посмотреть, каков процент активных пользователей включен в обсуждение интересующей вас проблемы. По активности и характеру обсуждения можно судить о значимости проблемы для пользователей данного форума.

 2)      Проведение опросов. При проведении опросов очень важно учесть два момента: во-первых, люди не склонны с порога обсуждать свои проблемы, их нужно «разогреть»; во-вторых, не все способны к оценке ранга проблемы, ведь наша память не совершенна. Интервьиру нередко приходится задавать по нескольку вопросов о реально наступивших последствиях этой проблемы для респондента, чтобы оценить ее истинный ранг. Оптимальной здесь является модель СПИН, предложенная Н. Рекхэмом для продаж на рынке b2b, именно эта модель содержит все необходимые механизмы для проведения подобных опросов. В моей книге «Эра умных продаж на рынке b2b» подробно разобран механизм перехода от гипотез к вопросам по технологии СПИН. Так что можете взять на вооружение.

Лучше начинать с первого способа, так как он гораздо менее затратный – пользователи все уже сделали за вас, надо только собрать информацию. Однако, если данных будет собрано недостаточно или выборка окажется недопустимо малой и вы рискуете получить значительную погрешность от влияния случайностей (сработает так называемый закон малых  чисел), то исследование следует дополнить результатами проведения опроса.

Результаты исследований заносятся в табл. 1 в графы 4-6. В графе 4 обозначается количество респондентов, которых спрашивали об этой проблеме. В идеале их количество должно равняться общему количеству респондентов, но к сожалению, так бывает не всегда. В графе 5 обозначается количество респондентов, подтвердивших наличие проблемы. В графе 6 – ранг проблемы, обычно от 1 до 10, где 1 – незначительная проблема, 10 – проблема крайняя важная, требующая немедленного решения.

  

АНАЛИЗ ДАННЫХ.

Во-первых, еще раз предупрежу о важности получения надежной выборки. Если у вас есть данные по 10 представителям целевой аудитории, то результата вы не получите. Весь ваш результат  – это не более, чем интерпретация случайностей. Поэтому весь дальнейший разговор имеет смысл лишь при получении достаточной выборки.

Дальнейший анализ можно проводить и более сложными математическими методами, но мне кажется, что для понимания ситуации достаточно простой арифметики:

1)      Вычисляете среднее значение ранга проблемы;

2)      Перемножаете среднее значение ранга и количество респондентов из графы 5 табл. 1.

3)      Ранжируете значения, полученные в п.2, по убыванию.

Сколько вам интересно закрыть проблем? 10, 20, 30… Решайте. Проведите горизонтальную черту, отсекая самые незначительные для клиентов проблемы. Оставьте «незначительные» проблемы для будущего – может поменяться их значимость и усилиться конкуренция, тогда придется вспомнить о мелочах, отброшенных ранее.

 

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА.

На этом этапе вам потребуется перевести выбранные на предыдущем этапе проблемы клиента в критерии, по которым проводится классический бенчмаркинг. Например, нашей гипотезой была следующая проблема III порядка: при обслуживании существующих систем клиент должен произвести определенный перечень работ, причем эти работы требуют значительной квалификации. Как от этой проблемы перейти к переменной (критерию)? Очень просто. Все уже есть в проблеме. Получим две переменные:

1)      Периодичность проведения регламентных работ.

2)      Минимальный уровень квалификации специалистов, требующийся для проведения регламентных работ.

Здесь также потребуется провести мозговой штурм, результаты которого будут сведены в столбцы табл. 2 . Далее идут стандартные шаги бенчмаркинга:

1)      Конкурентный анализ.

Табл. 2. Конкурентный анализ. В столбцы помещаются критерии (переменные), разработанные на предыдущем шаге.

 

Далее проводится конкурентный анализ, результатом которого является заполнение ячеек таблицы 2. В ячейках таблицы приводятся реальные значения каждого критерия для каждого конкурента.  Например, периодичность регламентных работ для нас – 1 раз в 2 месяца, для конкурента 1 – 1 раз в месяц, для конкурента 3 – ежеквартально. Как оценить уровень квалификации? Либо по стандартам, принятым в отрасли, либо по среднему опыту работы Х лет.

 2)      Построение матрицы бенч-маркинга. Это стандартный шаг проведения бенчмаркинга при котором происходит замена конкретных значений каждого параметра из табл. 2 рангом от 1 до 10. Тогда проведение регламентных работ 1 раз в месяц будет соответствовать рангу 3,3; 1 раз в два месяца – 6,6; 1 раз в квартал – 10 (если, конечно, никто не предлагает оборудования со сроком обслуживания 1 раз в полгода. В этом случае распределение рангов поменяется).

 

 Табл. 3. Матрица бэнчмаркинга.

* вес критерия отражает средний ранг проблемы, вычисленный на этапе анализа данных, умноженный  на количество респондентов из графы 5 табл. 1.

В ячейки матрицы бенч-маркинга (табл. 3) помещаются значения рангов, показывающих степень соответствия нашего продукта и продукта конкурентов критерию, по которому происходит сравнение.  Далее проводятся процедуры, описанные в любом учебнике по маркетингу.

И на последок самое интересное. Если вы реализуете данный подход, то вполне может оказаться, что по какому-то критерию у конкурентов все по нулям. Вспомните, как мы вышли на этот критерий – через проблематику. Поздравляю! Вы не просто создали инновацию. В придачу к ней вы получили руководство по продаже своего уникального преимущества. Почему, спросите вы. Да потому, что теперь вы знаете:

1)      какую проблему клиента эта инновация решает;

2)      вы осведомлены о степени значимости нерешенной проблемы для потенциального клиента;

3)      вы даже понимаете, каков у вас процент потенциальных клиентов из выборки по целевой клиентской группе.

А  если вы еще и запаслись вопросами для проведения опроса… то:

4)      ваши продавцы знают, какие вопросы задать клиенту, чтобы создать ценность в предложенной инновации.

 По сути, вы получили готовую инструкцию для продавцов по продаже вашего инновационного решения. Осталось рвануть вперед :-).

 

ЛИТЕРАТУРА:

  1. Дэвенпорт Т., Хо К.Д. О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
  2. Добелли Р. Территория заблуждений. Какие ошибки совершают умные люди. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
  3. Диксон М., Адамсон Б. Чемпионы продаж. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
  4. Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. – М.: Московский рабочий, 1973.
  5. Рекхэм Н. СПИН-продажи. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2011.
  6. Кожемяко А.П. Эра умных продаж на рынке в2в. – М.: Московский финансово-промышленный институт «Синергия», 2013.

Статья опубликована в журнале «Клиентинг и управление клиентским портфелем» №3 (11). Издательский дом «Гребенников».


Комментарии

Читайте также

Показать больше записей