Глоссарий маркетингового исследователя: NPS, CATI, U&A и ещё 20 терминов - с примерами и расчётами

Есть один момент на любой встрече про исследования, с которым сталкивался каждый: кто-то говорит «нам бы CATI провести, а потом U&A глубже покопать», все серьёзно кивают и минимум треть присутствующих в этот момент судорожно вспоминает, а не аббревиатура ли это того самого итальянского печенья.

Не итальянское. И не печенье. Мы собрали в одном месте все термины, которые маркетологи, исследователи и CX-специалисты используют так, будто это очевидно, как «привет». Дальше расшифровка без снобизма: что это значит, как считается на реальных цифрах и как не перепутать на важной встрече.

Метрики, которыми меряют лояльность и удовлетворённость

Это цифры, вокруг которых строится большая часть отчётов о клиентском опыте. Знать не только их названия, но и как они на самом деле считаются не роскошь, а необходимость, если не хотите однажды defend-ить презентацию, где перепутаны NPS и CSAT.

• NPS (Net Promoter Score) - индекс готовности клиента рекомендовать вас друзьям. Считается по одному вопросу: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нас?» - по шкале от 0 до 10. Ответившие 9-10 - промоутеры, 7-8 - пассивные, а 0-6 - детракторы.

Пример расчёта. Опросили 100 клиентов. 45 человек поставили 9 или 10 - это промоутеры (45%). 30 человек поставили 7 или 8 - пассивные, их из расчёта убираем. 25 человек поставили от 0 до 6 - детракторы (25%). NPS = 45% − 25% = 20. Шкала результата - от −100 (все детракторы) до +100 (все промоутеры). Больше нуля - уже неплохо, выше +50 - сильный результат, а бренды уровня Apple обычно держатся в районе +60–70.

• CSAT (Customer Satisfaction Score) - удовлетворённость конкретным взаимодействием: покупкой, звонком в поддержку, доставкой. В отличие от NPS, который меряет отношение к бренду в целом, CSAT точечный: «Насколько вы довольны сегодняшним визитом?» обычно по шкале от 1 до 5.

Пример расчёта. После доставки заказа опросили 200 клиентов. «Довольными» считаются те, кто поставил 4 или 5 баллов - таких оказалось 150. CSAT = (150 ÷ 200) × 100% = 75%. Хорошим ориентиром в большинстве отраслей считается CSAT от 75–80% и выше - но сравнивать стоит не с абстрактной нормой, а с собственной динамикой от волны к волне.

• CSI (Customer Satisfaction Index) - более тяжеловесный родственник CSAT. Не один вопрос, а составной индекс из нескольких параметров, сведённых в одну цифру с учётом их важности для клиента.

Пример расчёта. Клиентов попросили оценить по 10-балльной шкале три параметра: качество (получили среднюю оценку 8), цену (6) и скорость обслуживания (7). Заранее определили вес каждого параметра исходя из того, насколько он важен для клиентов: качество - 40%, цена - 30%, скорость - 30%. CSI = 8 × 0,4 + 6 × 0,3 + 7 × 0,3 = 3,2 + 1,8 + 2,1 = 7,1 из 10. Именно веса - то, что отличает CSI от простого среднего: если для вашей аудитории цена важнее качества, веса меняются местами, и итоговая цифра тоже изменится, даже если исходные оценки остались прежними.

• CES (Customer Effort Score) - сколько усилий клиенту пришлось приложить, чтобы решить свой вопрос. Вопрос обычно звучит как «Насколько легко было решить вашу проблему?» по шкале от 1 (очень сложно) до 7 (очень легко).

Пример расчёта. Опросили 150 клиентов после обращения в поддержку, средний балл по шкале 1-7 составил 5,4. Это CES = 5,4. Значение выше середины шкалы (в данном случае - выше 4) обычно считается нормальным, а падение среднего балла ниже 4 -сигнал, что процесс решения проблем стал слишком сложным. CES часто точнее NPS предсказывает, уйдёт ли клиент к конкурентам: людей куда сильнее раздражает не плохой сервис сам по себе, а сложный путь к решению проблемы.

Как вообще собирают данные: три буквы, которые решают всё

CATI, CAWI, CAPI - это не секретный код, а способ, которым к респонденту физически добираются с вопросами. Разница между ними - разница между звонком, ссылкой и живым человеком у вас на пороге.

• CATI (Computer-Assisted Telephone Interviewing) - телефонный опрос, где интервьюер зачитывает вопросы по скрипту с экрана, а ответы сразу уходят в базу.

Пример: банк хочет узнать мнение держателей карт старше 60 лет о новом мобильном приложении - часть этой аудитории плохо реагирует на онлайн-анкеты, но охотно отвечает на звонок с живым человеком. CATI здесь надёжнее, чем CAWI, хотя и дороже.

• CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing) - тот самый онлайн-опрос по ссылке, который все себе представляют, когда слышат слово «анкета».

Пример: нужно быстро опросить 2000 подписчиков email-рассылки о новой фиче -рассылаете ссылку, и за пару дней набираете нужное количество ответов без единого звонка. Дёшево, быстро, масштабируется на тысячи респондентов одновременно.

• CAPI (Computer-Assisted Personal Interviewing) - интервью лицом к лицу, но с планшетом вместо бумажного бланка.

Пример: ритейлер тестирует реакцию покупателей на новую выкладку товара - интервьюер с планшетом ловит людей прямо на выходе из магазина, пока впечатление свежее. Самый дорогой и медленный метод из трёх, зато даёт детали и невербальные реакции, которые ни звонок, ни веб-форма не поймают.

• Фокус-группа - модерируемая дискуссия 6-10 человек, где важна не статистика, а живая реакция и споры между участниками.

Пример: перед запуском нового вкуса напитка компания собирает восемь человек, показывает три варианта упаковки и слушает, какие аргументы всплывают в споре - иногда участники переубеждают друг друга прямо в комнате, и это тоже ценные данные.

• Глубинное интервью (IDI, in-depth interview) - разговор один на один, час-полтора, с открытыми вопросами и правом уйти в сторону, если там оказалось интереснее.

Пример: компания теряет клиентов сегмента enterprise через полгода использования -количественный опрос покажет только «отток есть», а десять таких интервью вскроют, что дело не в продукте, а во внутренних процессах закупки у самих клиентов. Золотой стандарт для понимания «почему», когда количественные данные уже показали «что».

• Онлайн-панель / панель респондентов - заранее набранная и провалидированная база людей, готовых участвовать в опросах за вознаграждение.

Пример: нужны 300 женщин 25-40 лет из Алматы с доходом выше среднего - вместо поиска с нуля вы просто выставляете эти фильтры в панели и получаете нужный сегмент за часы, а не недели.

• Omnibus-опрос - общий заказ на «подселение» своих вопросов в чужую большую анкету вместе с другими компаниями.

Пример: нужно быстро спросить один вопрос о восприятии бренда, но полноценное отдельное исследование не оправдано бюджетом - вы подключаете свой вопрос к omnibus-опросу, где он идёт вперемешку с вопросами ещё пяти компаний о косметике и автокредитах.

Методологии, названия которых звучат солиднее, чем они есть

• U&A (Usage & Attitude study) - исследование того, как люди на самом деле пользуются продуктом или категорией и что при этом думают.

Пример: U&A-исследование категории доставки еды покажет не «нравится ли вам наш сервис», а то, что люди чаще всего заказывают в четверг вечером после работы, выбирают блюдо по фотографии, а не по описанию, и делают это не потому что лень готовить, а потому что хотят разнообразия. Это открывает совсем другие маркетинговые ходы, чем просто «мы быстро доставляем».

• CustDev (Customer Development) - серия глубинных интервью с потенциальными клиентами до или во время разработки продукта, чтобы проверить, нужна ли фича на самом деле.

Пример: стартап хочет добавить групповые подписки. Вместо того чтобы сразу отдавать это в разработку, продакт-менеджер проводит 15 интервью с потенциальными клиентами и выясняет, что 12 из 15 вообще не планируют делить подписку с кем-то. Фичу откладывают и экономят два месяца разработки.

• Модель Кано (Kano model) - способ рассортировать фичи продукта на три корзины: «обязательные» (отсутствие бесит, наличие не радует  как тормоза в машине), «линейные» (чем больше, тем лучше - скорость доставки) и «восхищающие» (без них никто не просил, но с ними вау-эффект).

Пример расчёта: респонденту задают два вопроса про тёмную тему в приложении. Функциональный: «Как вы отреагируете, если появится тёмная тема?» Дисфункциональный: «А как отреагируете, если её НЕ будет?» Если на первый ответ «мне нравится», а на второй - «мне всё равно» - фича попадает в «восхищающие»: без неё не расстроятся, а с ней обрадуются. Если на первый «мне всё равно», а на второй - «не нравится» - это «обязательная» характеристика, как рабочая кнопка входа: её отсутствие бесит, а наличие просто ожидаемо.

• Brand Health Tracking (BHT) - регулярное, повторяющееся исследование состояния бренда: узнаваемость, лояльность, восприятие относительно конкурентов.

Пример: в марте узнаваемость бренда без подсказки (TOM) была 12%, в июне - уже 9%. Разовый опрос в июне покажет только «сейчас 9%», и непонятно, много это или мало. Регулярный трекинг покажет, что снижение началось сразу после того, как конкурент запустил масштабную кампанию - и это уже конкретная история для действий, а не просто цифра без контекста.

Слова, которые пугают статистикой, а на деле - просто аккуратность

• Репрезентативная выборка - группа респондентов, которая по составу (пол, возраст, город, доход) повторяет структуру всей аудитории, о которой вы хотите сделать вывод.

Пример: опросить 50 своих друзей - это выборка, просто нерепрезентативная: скорее всего, все 50 примерно вашего возраста, из одного города и думают похоже на вас, поэтому результат ничего не скажет о реальных клиентах в целом.

• Квотная выборка - способ добиться репрезентативности вручную.

Пример расчёта: реальная аудитория продукта на 60% состоит из женщин и на 40% из мужчин, при этом 30% всех клиентов - люди 18-24 лет, 45% - 25-40 лет, 25% - старше 40. При наборе выборки из 500 респондентов квоты зададут ровно те же пропорции: 300 женщин и 200 мужчин, распределённых по возрастам в тех же долях. Без квот легко случайно набрать, например, 80% женщин просто потому, что они охотнее отвечают на опросы - и исказить результат.

• Погрешность выборки (margin of error) - диапазон, в котором реальный результат может отличаться от того, что вы измерили.

Пример: NPS в 42% ± 3 значит, что в реальности показатель, скорее всего, лежит где-то между 39% и 45%. Ориентировочно: на выборке в 400 человек погрешность обычно около ±5%, на выборке в 1000 человек - уже около ±3%. А вот прирост точности при увеличении выборки с 1000 до 5000 человек уже почти незаметен на глаз - именно поэтому за миллионом респондентов гоняться бессмысленно, это просто лишние расходы без пользы для точности.

• TOM (Top-of-Mind awareness) - первый бренд, который человек называет в категории без подсказок.

Пример: на вопрос «какие банки вы знаете» первым 34% респондентов называют один и тот же банк - значит, его TOM равен 34%. При этом общая узнаваемость этого банка («слышали ли вы про него») может быть выше 90% - но именно TOM показывает, кто первым приходит в голову, когда решение нужно принять быстро, а не после долгого сравнения вариантов.

Три термина, которые вечно путают между собой

Отдельная головная боль - разница между маркетинговым исследованием, social listening и управлением репутацией. Один пример на все три сразу, чтобы разница была видна наглядно.

Представим сеть кофеен, которая подозревает, что клиенты недовольны новым сезонным напитком.

• Маркетинговое исследование - сеть сама формулирует гипотезу («новый напиток слишком сладкий») и запускает опрос среди клиентов, чтобы её проверить. Активное действие с конкретным вопросом и заранее понятной целью.

• Social listening - вместо того чтобы спрашивать напрямую, сеть отслеживает, что люди и так пишут о напитке в соцсетях и отзывах, без вмешательства в разговор - пассивный мониторинг уже существующих мнений.

• Управление репутацией (ORM) - сеть не просто фиксирует негативные упоминания, а отвечает на них, предлагает недовольным клиентам компенсацию и меняет описание напитка на сайте. Social listening - это «услышать», ORM - это «сделать что-то с услышанным».

Зачем это всё знать, если можно просто открыть платформу

Честно - знать все 24 термина наизусть не обязательно, если у вас под рукой инструмент, который сам предлагает нужную методологию под задачу и сам объясняет, что означает цифра в отчёте, включая то, как именно она посчитана. Именно так устроен gro.now: собирает данные любым из методов выше (кроме, пожалуй, CAPI - планшет с интервьюером мы пока не научили ходить пешком), а разбор результатов и рекомендации выдаёт на человеческом языке, без необходимости лезть в глоссарий каждый раз.

Но на следующей встрече, когда кто-то бросит фразу «нам бы CATI провести, а потом U&A глубже покопать» - вы уже будете точно знать не только что это значит, но и как это в итоге считается.