Количественные исследования в маркетинге: основные методы и инструменты, примеры практического применения

Количественные исследования — способ собирать и анализировать числовые данные, чтобы понять, как ведёт себя целевая аудитория, выявить тенденции и закономерности. В отличие от качественных методов (например, фокус-групп), которые помогают разобраться в эмоциях и мотивах поведения людей, количественные исследования дают объективные результаты, которые можно повторить и масштабировать.

В этой статье подробно рассмотрим количественные исследованиях в маркетинге:

• что это такое и зачем они нужны;
• какие задачи помогают решить;
• какие методы и инструменты используются;
• в чём их плюсы и минусы;
• как не допустить распространённых ошибок;
• реальные примеры применения в бизнесе.

Маркетинг сочетает в себе и творчество, и науку. Чтобы построить эффективную стратегию, нужно хорошо понимать аудиторию: её предпочтения, поведение, реакцию на продукт и рекламу. Количественные исследования помогают превратить предположения в объективные цифры. Это критически важно для:

• оценки рыночного потенциала — чтобы понять, сколько людей готовы купить ваш продукт;
• сегментации аудитории — чтобы выяснить, кто ваши основные потребители;
• тестирования гипотез — например, чтобы проверить, работает ли новая упаковка или рекламный слоган;
• измерения удовлетворённости клиентов (с помощью показателей NPS, CSAT и других);
• анализа эффективности рекламных кампаний;
• прогнозирования спроса;
• разработки продуктов и улучшения сервиса.

Если не использовать количественные данные, маркетологи могут опираться на стереотипы, личные мнения или устаревшую информацию. Это ведёт к ошибкам в ценообразовании, позиционировании, коммуникации и, как следствие, к потерям прибыли.

Количественные исследования помогают решать разные бизнес-задачи. Несколько примеров:

1. Оценка узнаваемости бренда. Можно выяснить, сколько человек в целевой аудитории узнают ваш логотип, название или слоган. Для этого проводят опросы с закрытыми вопросами и получают точные цифры.
2. Тестирование ценовой политики. Можно понять, как изменение цены на 10% повлияет на готовность людей покупать товар. Чтобы найти оптимальную цену, используют метод Van Westendorp или проводят A/B-тесты.
3. Сравнение продуктовых линеек. Допустим, вы выпустили три новых вкуса сока. С помощью рейтинговой шкалы в опросе можно выяснить, какой из них нравится покупателям больше всего.
4. Анализ лояльности клиентов. Индекс NPS (Net Promoter Score) показывает, готовы ли клиенты рекомендовать ваш бренд другим. Это количественный показатель, который можно отслеживать со временем.
5. Оценка эффективности рекламы. После запуска видеоролика можно узнать, сколько людей запомнили бренд, заинтересовались покупкой или перешли на сайт Такие данные собирают с помощью онлайн-опросов или аналитики.
6. Изучение потребительского поведения. Например, можно выяснить, сколько раз в неделю люди покупают кофе и какой канал продаж предпочитают — онлайн или офлайн. Эти данные помогают оптимизировать логистику и маркетинговые кампании.
7. Прогнозирование продаж. Если проанализировать исторические данные и результаты опросов о намерениях покупки, можно построить модель, которая предскажет спрос на следующий квартал.
8. Анализ удовлетворённости сервисом (CSAT). После покупки клиент получает письмо с просьбой оценить обслуживание по шкале от 1 до 5. Средний балл покажет, насколько качественно вы работаете.

Есть несколько основных методов сбора количественных данных. У каждого свои особенности и сфера применения, свой уровень достоверности.

Это самый распространённый метод сбора количественных данных. С помощью опросов можно быстро получить информацию от большого числа людей.

Как проводить опросы:

• онлайн — использовать платформы вроде Google Forms, Typeform, SurveyMonkey;
• по телефону — этот вариант подходит для B2B-сегмента или возрастной аудитории;
• лично (face-to-face) — например, можно проводить опросы в торговом центре;
• по почте — такой способ применяют редко, но он может быть актуален в некоторых узких сегментах рынка.

Плюсы опросов:

• быстрота;
• невысокая стоимость (особенно при проведении онлайн);
• возможность охватить большое количество людей.

Минусы опросов:

• ответы могут быть неискренними, из-за чего данные окажутся неточными;
• сложно глубоко понять мотивы людей.

Пример использования
Компания запускает новый энергетический напиток и решает провести онлайн-опрос среди 1000 человек в возрасте от 18 до 35 лет. Респондентов спрашивают:

• насколько вероятно, что они купят этот напиток (нужно оценить по шкале от 1 до 10);
• какой из четырёх предложенных вкусов им больше всего нравится;
• сколько они готовы заплатить за напиток.

На основе результатов компания может скорректировать формулу напитка, выбрать упаковку и установить цену.

С помощью экспериментов можно выяснить, есть ли причинно-следственная связь между явлениями. Например, можно понять, увеличится ли конверсия, если изменить цвет кнопки «Купить».

Виды экспериментов:

• A/B-тестирование — сравнивают две версии чего-либо, например два варианта лендинга.
• Многофакторные тесты (Multivariate testing) — одновременно проверяют нескольких переменных.
• Полевые эксперименты — например, проводят разные рекламные акции в разных городах.

Пример
Интернет-магазин решает протестировать две версии главной страницы:

• в варианте А кнопка «Купить» красная;
• в варианте Б кнопка «Купить» зелёная.

Через неделю сравнивают результат и видят, что в варианте Б конверсия на 12% выше. Вывод: зелёный цвет кнопки работает лучше.

Чтобы результаты эксперимента были достоверными, нужно обеспечить достаточно большую (статистически значимую) выборку и контролировать внешние факторы, которые могут повлиять на результат.

Это метод, при котором используют данные, собранные ранее другими организациями или источниками.

Где взять вторичные данные:

• государственная статистика (Росстат, Eurostat);
• отчёты исследовательских компаний (Nielsen, GfK, Ipsos);
• внутренние данные компании (информация о продажах, данные CRM-системы, веб-аналитика);
• социальные сети и открытые базы данных.

Плюсы метода:

• не нужно тратить много средств на сбор данных;
• можно быстро получить нужную информацию.

Минусы:

• данные могут быть устаревшими;
• не всегда подходят для решения конкретной задачи.

Пример использования
Компания хочет выйти на рынок Узбекистана. Чтобы не тратить деньги на проведение опроса, она изучает данные Национального комитета Республики Узбекистан по статистике (UZSTAT) и Всемирного банка. Компания анализирует информацию об уровне доходов населения, потреблении, охвате интернетом и демографических показателях.

Это метод сбора данных, при котором исследователи не опрашивают людей, а наблюдают за их поведением.
Формы наблюдений:

• видеонаблюдение в магазинах — можно анализировать, как покупатели двигаются по залу и сколько времени проводят у полок;
• трекинг онлайн-поведения — используют инструменты воде Google Analytics и Яндекс Метрики
• eye tracking — технология, которая отслеживает движений глаз. Она дорогая, но позволяет улучшить дизайн упаковки или сайта).

Плюсы метода:

• данные получаются объективными — люди не могут солгать;
• можно увидеть реальное поведение, а не то, которое респонденты описывают в опросах.

Минусы:

• метод не раскрывает мотивы поведения (например, почему человек не купил товар)
• возникают этические вопросы — нужно предупреждать людей о том, что проводится наблюдение.

Пример использования
Супермаркет установил камеры и выяснил, что 70% покупателей проходят мимо нового отдела с органическими продуктами. Руководство решило перенести отдел ближе к кассам.

Даже самая хорошая методология не даст результата без подходящих инструментов. Рассмотрим, какие программы и платформы могут пригодиться.

С их помощью можно быстро создавать анкеты, распространять их и анализировать результаты.
Популярные платформы:

• Google Forms — бесплатная и простая в использовании платформа, которая хорошо интегрируется с таблицами
• Typeform — отличается привлекательным интерфейсом, подходит для UX-исследований
• SurveyMonkey — предлагает расширенные аналитические возможности, но работает по платной подписке
• Jotform — позволяет создавать гибкие формы и принимать  платежи.
• Qualtrics — профессиональный инструмент для сложных исследований (дорогостоящий, но функциональный).

Совет: используйте функцию логики ветвления (skip logic), чтобы респонденты отвечали только на те вопросы, которые для них актуальны.

CRM (Customer Relationship Management) — не просто база данных клиентов, но и источник ценных количественных показателей.
Как можно использовать CRM:

• анализировать коэффициент удержания клиентов (retention rate);
• сегментировать клиентов по их пожизненной ценности (LTV) ;
• выявлять наиболее ценных («золотых») клиентов.

Примеры CRM-систем:

• 1С-Битрикс24;
• AmoCRM;
• Salesforce.

Эти системы хранят информацию о сделках, частоте покупок, среднем чеке, откликах на рассылки и других важных показателях.

Эти инструменты помогают преобразовать сырые данные в понятные графики и отчёты.
Самые распространённые инструменты:

• Google Analytics и Яндекс Метрика — позволяют анализировать поведение пользователей на сайте;
• Tableau и Power BI — подходят для визуализации сложных данных;
• Looker Studio (Google Data Studio) — бесплатная платформа для визуализации данных из сервисов Google.

Пример использования
Маркетолог создаёт дашборд в Power BI и видит на нём:

• конверсию по разным каналам трафика;
• среднее время, которое пользователи проводят на сайте;
• частоту возвратов.

Благодаря этому он может эффективнее распределять рекламный бюджет и оптимизировать маркетинговые кампании.

Необходимо для глубокой обработки данных.
Популярные инструменты:

• SPSS — классическая программа для маркетинговых исследований, удобна для регрессионного анализа;
• R — мощный язык программирования для статистических расчётов (бесплатный, но требует определённых навыков);
• Python с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib — гибкий инструмент для анализа больших объёмов данных;
• Excel или Google Таблицы — подойдут для базовых расчётов и работы с несложными задачами.

Это готовые аудитории, которые можно использовать для проведения опросов.
Примеры платформ:

• YouScan Panel, Toluna, Prolific — на этих платформах можно заказать опрос среди респондентов с нужными демографическими характеристиками;
• Quantilope, Zappi — автоматизированные платформы, которые подходят для тестирования рекламы и продуктов.

Плюсы использования:

• быстрый доступ к респондентам;
• можно рассчитывать на репрезентативность выборки.

Минусы:

• высокая стоимость услуг;
• есть риск, что респонденты «устанут» от участия в опросах и станут отвечать менее внимательно.

С помощью этих инструментов можно проводить А/В-тестирование и другие виды экспериментов.

• Google Optimize — позволяет проводить A/B-тестирование на сайтах,хорошо интегрируется с Google Analytics.
• VWO (Visual Website Optimizer) — предлагает расширенные возможности для тестирования, включая персонализацию контента.
• Facebook A/B Testing — подходит для тестирования различных элементов рекламных кампаний в Facebook.
• Optimizely — решение для крупных компаний, которое позволяет проводить масштабные тесты.

Количественные исследования — мощный инструмент, но и у него есть свои сильные и слабые стороны. Рассмотрим их подробнее:
Плюсы количественных исследований

1. Объективность. Результаты основаны на числах, а не на чьём-то субъективном мнении.
2. Масштабируемость. Можно опросить тысячи респондентов и получить данные, которые отражают мнение широкой аудитории.
3. Статистическая достоверность. Можно рассчитать погрешность, доверительный интервал и определить, насколько значимы различия в данных.
4. Возможность отслеживать динамику. Проводя исследования регулярно, можно видеть, как меняются показатели со временем (например, растёт ли узнаваемость бренда).
5. Поддержка принятия решений. Руководители и инвесторы часто больше доверяют цифрам, чем интуиции.
6. Автоматизация. Современные инструменты позволяют автоматизировать сбор и анализ данных, что экономит время и ресурсы.

Минусы и риски количественных исследований

1. Поверхностность. Количественные методы хорошо показывают «сколько», но не объясняют «почему». Чтобы понять мотивы людей, нужны качественные исследования.
2. Ошибки в формулировке вопросов. Если вопросы составлены неудачно, например содержат подсказки или сложную терминологию, это исказит результаты.
3. Нерепрезентативная выборка. Если опрос проходит только часть аудитории (например, только активные пользователи), данные не будут отражать мнение всей целевой группы.
4. Низкая вовлечённость респондентов. Люди могут отвечать на автопилоте, не вчитываясь в вопросы.
5. Этические риски. Если собирать данные без согласия людей или нарушать их приватность, можно столкнуться с юридическими последствиями, например со штрафами по GDPR.
6. Зависимость от качества данных. Даже самый мощный анализ не поможет, если исходные данные ошибочны или неполны: мусор на входе — мусор на выходе.

Не используйте слишком маленькую выборку.
Размер выборки должен соответствовать размеру генеральной совокупности. Чтобы рассчитать оптимальный размер выборки, используйте специальные калькуляторы, например от SurveyMonkey.

Не игнорируйте валидность и надёжность

• Валидность означает, что вы измеряете именно то, что планировали.
• Надёжность означает, что при повторении исследования вы получите примерно такие же результаты.

Избегайте ведущих вопросов
Вместо вопроса: «Вы согласны, что наш новый продукт — лучший на рынке?» — лучше спросить: «Как бы вы оценили новинку по шкале от 1 до 5?»

Не смешивайте разные методы без необходимости
Не стоит пытаться совместить, например, глубокое интервью с массовым опросом. Часто эффективнее сначала провести качественное исследование, а затем — количественное.

Проводите пилотное тестирование
Протестируйте вашу анкету на 10–20 людях. Так вы сможете выявить неясные или сложные формулировки и исправить их до запуска основного исследования.

Не путайте корреляцию с причинно-следственной связью
Например, можно заметить, что летом растут и продажи мороженого, и количество несчастных случаев на воде. Но это не значит, что одно вызывает другое — просто оба явления связаны с жаркой погодой.

Пример 1. Выбор востребованного вкуса йогурта (FMCG)
Производитель йогуртов хочет понять, какой вкус из пяти вариантов будет самым популярным. Компания провела онлайн-опрос и дегустацию с последующей оценкой. В исследовании приняли участие 1500 женщин в возрасте от 25 до 45 лет.
В результате вкус «Малина-ваниль» получил высокие оценки — в среднем 4,7–5 баллов. Компания запустила новую линейку с этим вкусом, и продажи в первые три месяца оказались на 30% выше прогноза.

Пример 2. Увеличение конверсии на сайте интернет-магазина (e-commerce)
Интернет-магазин обуви стремится повысить конверсию. С помощью инструмента Google Optimize провели A/B-тестирование: сравнили две версии страницы товара — на одной был один отзыв, на другой — три.
Результат показал, что версия с тремя отзывами увеличила конверсию на 18%: социальные доказательства (отзывы других покупателей) влияют на решение о покупке.

Пример 3. Измерение лояльности клиентов (B2B)
Поставщик CRM-систем намерен оценить лояльность клиентов. Компания проводит ежеквартальный опрос, измеряя индекс NPS (Net Promoter Score). Клиентов спрашивают: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу систему коллеге?» — и предлагают оценить вероятность по шкале от 0 до 10.
За год проведения опроса индекс NPS вырос с 32 до 58 благодаря улучшению службы поддержки. В результате реферальные продажи выросли на 40%.

Количественные исследования — важная часть современного маркетинга. Они помогают превратить догадки в обоснованную стратегию, а интуицию — в точные прогнозы. С их помощью можно снизить риски и сделать маркетинговые решения более взвешенными.
Да, для проведения таких исследований требуется время, ресурсы и определённые знания. Но компании, которые инвестируют в сбор и анализ данных, в долгосрочной перспективе получают преимущество перед теми, , кто действует наугад.
Несколько рекомендаций:

• Начинайте с чёткой постановки задачи.
• Подберите метод исследования, который лучше всего подходит для вашей цели.
• Используйте проверенные инструменты для сбора и анализа данных.
• Сочетайте количественные и качественные методы, чтобы получить более полное представление о ситуации.
• Обучайте команду основам статистики и анализа данных.

Количественные исследования — это не просто опросы. Это научный подход к изучению рынка, который делает маркетинг точной дисциплиной.