Top.Mail.Ru
Колонки

Гадание по новостям: как предсказать и использовать медиатренды

Колонки
Владимир Барсегов
Владимир Барсегов

Руководитель отдела аналитики и исследований коммуникационного агентства SPN Communications

Елена Федотова

Когда тренды меняются с невероятной скоростью, выигрывают компании, которые не только адаптируются к переменам, но и предугадывают их. Для предсказаний не нужны хрустальный шар, развитая интуиция или кофейная гуща: потребуется грамотная аналитика и несколько рабочих инструментов. Как компаниям предугадывать и использовать медиатренды, рассказал Владимир Барсегов, руководитель отдела аналитики и исследований коммуникационного агентства SPN Communications.

Гадание по новостям: как предсказать и использовать медиатренды
  1. Колонки
Автор: Елена Федотова

Содержание:

 

Можно ли заглянуть в будущее

Бизнес, который стремится к устойчивости, строит планы на продолжительный срок. Это происходит из-за сложности процессов: зачастую работа предприятия зависит от огромного количества политических, экономических, кадровых и социальных факторов. Такую деятельность невозможно координировать в реальном времени, необходим заранее подготовленный план. Его можно составить с помощью прогнозной аналитики. 

Прогнозная аналитика — одна из областей расширенной аналитики, которая позволяет предсказывать события, поведение потребителей и результаты деятельности компании. 

Поиск новых трендов также входит в систему такой аналитики. Он помогает бизнесу предугадать предпочтения аудитории, выявив определенные закономерности и взаимосвязи в прошлом. Благодаря прогнозированию трендов компании могут значительно сократить риски, правильно распределить ресурсы и извлечь из деятельности предприятия максимальную выгоду. Например:

  • Создать актуальные рекламные кампании. Использовать подходящие каналы и инструменты продвижения, предлагать креативный и интересный потребителю контент;
  • Разработать максимально востребованные продукты, которые с наибольшей вероятностью попадут в потребности клиентов;
  • Повысить конкурентоспособность. Прогнозирование позволяет компаниям заранее предсказать и адаптироваться к изменениям.

 

Как поставить цели аналитикам

Первым делом требуется сформулировать цель: аналитикам ставится конкретная задача, которую необходимо решить. Например, «определить развитие трендов на рынке N в будущем году». Также им необходимо пояснить, какую проблему вы пытаетесь решить и как должен выглядеть желаемый результат.


По теме. Бесполезная аналитика: 5 ошибок российских компаний в работе с данными


 

Как выбрать модели и методы исследований

После постановки целей выбираются методы и модели прогнозирования:

  • Метод прогнозирования — последовательность действий, которые нужно совершить для точного выбора модели прогнозирования. 
  • Модель прогнозирования — процесс исследования, который необходим для получения будущих значений. 

При выборе метода нужно опираться на специфику сферы прогнозирования, количество доступной информации и уровень экспертности специалиста. Бывают качественные, количественные и смешанные методики:

  • Качественные или интуитивные методы. В качестве примера можно привести исследование рынка (анкетирование, опросы), составление сценариев и экспертные оценки специалистов. В маркетинге, экономике и политике чаще применяют качественные методики, так как системы, поведение которых прогнозируют, или очень сложны и не поддаются математическим описаниям, или очень просты и в таком описании не нуждаются. 
  • Количественные методы. Позволяют получить точную информацию, так как аналитики используют статистические данные и математические формулы. В качестве примера можно привести прогнозирование на основе данных прошлого года и нормативный метод, когда планы строятся на основе заданных нормативов.
  • Смешанные методы. Они позволяют создать наиболее точные и надежные прогнозы, которые отражают многие факторы и возможные исходы.

Модель прогнозирования выбрать проще, поскольку она зависит от метода. Если выбор пал на количественные исследования, стоит воспользоваться помощью ИИ. Нейронные сети, деревья решений и алгоритмы кластеризации помогут создать сложные прогнозные модели со множеством переменных и выявить взаимосвязи между ними.

При качественном методе чаще используется экспертная оценка. Для этого нужно найти отраслевого эксперта, который сможет спрогнозировать события, основываясь на своем опыте, происходящем в компании и на рынке.

При смешанном методе используют несколько моделей прогнозирования и затем комбинируют их результаты. В качестве примеров можно привести ансамблевые методы машинного обучения: бэггинг, бустинг и стекинг.

 

Как работать с данными

После выбора метода и модели прогнозирования необходимо собрать данные за определенный временной период. Например, информацию из социальных сетей и новостных порталов, статистические данные и т.д.

Источники информации зависят от ранее поставленной цели. Если вы пытаетесь предсказать тренды рынка автомобильной резины, крайне важно собрать информацию с топовых ресурсов для автолюбителей, не пропустив ни одного значимого источника. Чем больше собрано данных, тем точнее прогноз.

Все полученные данные могут оказаться полезны, но под разные запросы. Чтобы выделить из массива нужные конкретной компании показатели, информацию обработают и визуализируют. Такой анализ выполняет аналитики. Он должен происходить не в Excel, а в профессиональной программе. На мой взгляд, наиболее оптимальным примером инструмента для бизнес-аналитики и визуализации данных является MS Power BI. 

Возможности MS Power BI: 

  • Платформа собирает, структурирует и преобразовывает информацию в понятные и наглядные дашборды. 
  • Позволяет работать с данными, собранными из файлов Excel, облачных хранилищ и сервисов веб-аналитики.
  • Интегрируется с другими продуктами Microsoft: Excel, SharePoint, Dynamics 365 и Azure.
  • Позволяет собирать и обновлять данные автоматически.

После обработки и визуализации информации аналитики строят прогнозные модели и интерпретируют полученные результаты.

При анализе трендов необходимо обращать внимание на три фактора:

  • Пути и скорость развития трендов. На это влияют отношение общества к зарождающемуся тренду и его жизнеспособность;
  • Барьеры — факторы, которые мешают тренду распространяться;
  • Контекст — ситуация на рынке и обстоятельства в целом.

Позже компания может сама собрать обратную связь, сравнить прогноз с фактическими результатами и скорректировать свои прогнозные модели. 


По теме. Нанимать ли малому бизнесу аналитика в штат? Плюсы и минусы специалиста с зарплатой от 150 000 рублей


 

Как понять, что прогноз составлен верно

При прогнозировании важно обращаться к отраслевым экспертам. Они определят, являются ли полученные результаты правдоподобными, и подскажут, на каком этапе была совершена ошибка.

Чек-лист для проверки прогноза:

  • Он опирается на анализ данных за прошлые периоды;
  • Он не только предсказывает доходы, но и определяет, какие ресурсы потребуются в прогнозируемый период;
  • Отражает особенности отрасли и рынка;
  • Учитывает конкуренцию, с которой сталкивается компания;
  • Строится на прогнозах каждого подразделения компании.

 

Что делать, если прогноз не сбылся

Иногда тренд может развиваться совсем не так, как предсказывал прогноз, казавшийся самым надежным.

Если прогноз не сбылся, следует провести исследование: 

  • сопоставить итоговые и прогнозируемые показатели;
  • сравнить итог с предыдущими результатами за отчетный период;
  • проверить используемые базы данных;
  • выявить основные факторы, повлиявшие на изменение результата.

Причиной ошибки может оказаться как человеческий фактор, так и непредвиденные обстоятельства (неурожай, эпидемия и др.). В экстремальной ситуации потребители не следуют трендам и прежним предпочтениям, они действуют исходя из обстоятельств. Например, в период пандемии неожиданно возрос спрос на доставку продуктов.

Такие происшествия называются «черными лебедями» — к ним можно отнести событие, если:

  • оно происходит неожиданно, в том числе для экспертов;
  • оно имеет значительные последствия;
  • после того, как он произошло, появляется рациональное объяснение.

Предсказать «черных лебедей» или противостоять им сложно. Чтобы выстоять, не нужно стремиться к неуязвимости ― нужно стать «антихрупким». Это понятие ввел автор одноименной книги Нассим Талеб.

Он выделил четыре компонента «антихрупкости», которые помогут пережить ошибки прогнозирования:

  1. Избыточность. Нужно иметь резерв ресурсов, который позволит продержаться на плаву какое-то время. 
  2. Гибкость. Нужно оперативно адаптироваться к изменяющейся реальности. 
  3. Стратегия штанги. Ее используют трейдеры и риск-менеджеры, когда распределяют ресурсы. Они вкладывают 90% средств в надежные проекты и 10% — в рискованные, но прибыльные сделки.
  4. Минимизация рисков. Стоит избавиться от ненадежных элементов, которые могут потянуть компанию вниз при первом же кризисе. Лучше не распыляться и не масштабироваться, если это сделает бизнес слишком хрупким.

 

В заключение

Прогнозирование трендов начинается с первичной обработки огромного массива информации, существующей в медиаполе. Затем аналитик определяет тренды и делает обоснованные прогнозы о том, какое наиболее вероятное развитие они получат. Но искать тренды можно и самим. Чтобы использовать их на пользу компании, необходимо следовать нескольким правилам:

  • Определиться с целями исследований, важными темами и категориями для бизнеса. Записывать результаты, чтобы не повторяться.
  • Регулярно следить за новостной повесткой во всем мире, а не только в своей нише.
  • Стараться выделить из общей массы информации самое важное, искать «сигналы» зарождающихся трендов.
  • Своевременно использовать новые тренды, поскольку многие из них живут недолго.

Фото на обложке: Shutterstock

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Что могут продавать самозанятые на маркетплейсе
  2. 2 Как расширить ассортимент магазина и не просчитаться со спросом
  3. 3 Как JTBD помогает привлекать клиентов на рынке, где слишком много предложений
  4. 4 Big Data: какие ошибки совершают компании при анализе больших данных
  5. 5 Как составить требования к функционалу продукта с помощью инструмента User Story Map
ArtTech — карта разработчиков арт-технологий
Все игроки российского рынка технологий для искусства
Перейти