GroupM uvádí mPanel, výzkum mapující českého spotřebitele

Jiří Udatný, zdroj: GroupM

Komunikační skupina GroupM uvádí na trh kontinuální výzkumný projekt mPanel, který mapuje chování českých spotřebitelů. Velikost vzorku v současnosti představuje 20 tisíc respondentů, přičemž v plánu je jeho každoroční částečná obnova v rozsahu 10 tisíc respondentů. Na projektu se podílí agentura Nielsen Admosphere, která zajišťuje ve spolupráci s European National Panels samotný sběr dat. Vyhodnocují se v softwaru Adwind Kite. Projekt přináší sociodemografické přehledy, lifestylové výroky i popis mediálního chování české populace.

mPanel patří mezi největší výzkumné počiny na českém trhu posledních let a je reakcí skupiny GroupM na rostoucí potřebu klientů po vyšší kvalitě dat týkajících se postojů, preferencí a chování spotřebitelů, říká Jiří Udatný, Chief Analytics Officer z GroupM. Bližší informace o projektu je možné číst v odpovědích Jiřího Udatného níže.

Jaké byly důvody pro realizaci projektu mPanel?

Data o spotřebitelském chování vstupují jako základní stavební kameny do přípravy každé komunikační strategie. Vzhledem k širokému portfoliu našich klientů musí mít obrovský záběr, musí reflektovat nejnovější trendy v oblasti konzumace médií, chování a postojích spotřebitelů či jejich životním stylu. Jinými slovy musí být schopna poskytnout komplexní obrázek spotřebitele platný v daný okamžik odpovídající konkrétní tržní situaci, tj. musí flexibilně reagovat na tržní změny. A vzhledem k tomu, jak moc je propozice našich agentur postavená na datech, rozhodli jsme se pro realizaci vlastního datového projektu, který bude tyto parametry bezezbytku splňovat.

Mluvíme-li o jednom z největších výzkumných projektů na trhu, jaký je tedy jeho rozsah?

V této chvíli máme sebraná data od 20 tisících respondentů a každý respondent poskytoval svoje odpovědi v rozsahu několika hodin. Každý další rok pak plánujeme dvě vlny sběru, každá čítající 5 tisíc respondentů. Projekt je navržen tak, abychom mohli vyhodnocovat výsledky jednotlivých vln i spojovaní více vln dohromady. Příprava projektu nám trvala zhruba dva roky, podílela se na tom více než desítka lidí a investice byla v řádech vyšších miliónů korun. Projekt není jednorázovou záležitostí, ale předpokládáme kontinuální pokračování řadu let. Pro projekt takového rozsahu bylo také klíčové zvolit si silného a spolehlivého partnera, tím se stala společnost Nielsen Admosphere, která zajišťuje ve spolupráci s European National Panels samotný sběr dat, významně se podílela na přípravě celého konceptu projektu, metodologie, tvorby dotazníků, datových fúzí až po vývoj softwarového modulu pro analýzu dat v software Adwind Kite.

Jaká témata tento výzkum pokrývá?

Výzkum se dá rozdělit do dvou velkých částí, na část „core" a na část „kategorie". První část nazývaná „core" zahrnuje oblasti jako sociodemografie, lifestylové výroky, mediální chování se speciálním důrazem na digitální média, nákupní a spotřební chování. Právě posledně zmíněná oblast je velkou výhodou mPanelu, kdy dotazujeme u všech kategorií, kde to dává z podstaty kategorie smysl jak nákupní, tak spotřební chování zároveň.

V části „kategorie" jsme pak zmapovali chování české populace ve více než 160 produktových kategoriích do detailu jednotlivých značek, a to v rámci celého nákupního či spotřebního funnelu, tj. znalosti, zvažování, nákupu a spotřeby.

Významným tématem této části jsou také tzv. „Media Touchpoints“, kde zkoumáme, který zdroj informací (touchpoint) byl pro respondenta klíčový při nákupu produktu. Tato data nám pak vstupují mj. do našich strategických plánovacích nástrojů, čímž se mPanel stává integrální součástí tvorby komunikačních strategií.

Nemohl se takto rozsáhlý dotazník projevit v kvalitě odpovědí oslovených respondentů?

Zátěž respondenta byla pro nás jedním z klíčových KPI celého projektu. Bylo nutné hledat rovnováhu mezi rozsahem dotazníku a zátěží respondenta tak, abychom získali skutečně relevantní odpovědi a tím kvalitní data. mPanel se vyznačuje velmi efektivním a poměrně unikátním způsobem dotazování, které maximální relevantnost odpovědí zajišťuje.

Lze jmenovat zejména:

• Výlučně online sběr, který umožňuje řídit celý proces dotazování, dávkovat respondentům jednotlivá témata a zamezit tomu, aby např. odpovídali na více než určený počet otázek v rámci definovaného časového období.
• Jednotlivé spotřební kategorie byly rozděleny do tzv. nadkategorií podle jejich charakteru (např. mléčné výrobky) a každý respondent odpovídal na otázky pouze v rámci několika těchto nadkategorií, pro které je nákupčím nebo spotřebitelem.

Pokud tedy respondent neodpovídal na všechno, nejsou problémem tyto vzniklé „mezery“ v datech?

Právě naopak. Jednak se tak snížila významně dotazovací zátěž na respondenta, čímž se logicky zvedla kvalita odpovědí, jednak v běžné praxi typicky neanalyzujeme vzájemně nesouvisející kategorie (např. jak se liší majitelé různých značek aut z pohledu konzumace jogurtů). Na druhou stranu jsme si uvědomovali, že pro práci běžného uživatele bude výhodou, pokud tyto „mezery“ přesto vyplníme, a tím získáme úplný „single source“, tj. všechna data od všech respondentů.  

Náš partner projektu, Nielsen Admosphere, navrhl speciální koncept datových fúzí, kdy –zjednodušeně řečeno – pro respondenta, kterému nebyl daný dotazník v rámci omezení na maximální počet dotazovaných kategorií nabídnut k vyplnění (i když byl jeho cílovou skupinou), najdeme „nejpodobnějšího“ respondenta, který dotazník vyplnil. A jeho odpovědi přiřadíme původnímu respondentovi. „Podobností“ zde myslíme podobnost z pohledu sociodemografie, vybraných spotřebitelsko-postojových charakteristik či frekvencí nákupu/užívání dané kategorie.  

Pracujete-li ale následně s výslednými nafúzovanými daty, nedochází tím k posunu a zkreslení výsledků oproti datům původním?

Nebudu zastírat, že z toho jsme měli na počátku velkou obavu, která se ale vůbec nenaplnila. Velmi detailně jsme porovnávali mezi sebou originální a nafúzovaná data z pohledu vnitřní struktury respondentů a rozdíly byly zcela marginální. Jinými slovy podařilo se najít velmi vyvážený kompromis mezi zátěží respondenta a kvalitou výsledných dat.

Online sběr dat jste zmiňoval jako jednu z výhod mPanelu zajišťující vyšší kvalitu dat díky větší kontrole celého dotazovacího procesu. Nechybí nyní v datech cílové skupiny, které nejsou online?

Projekt pokrývá online populaci starší 15 let. Podle dat ČSÚ je procento lidí využívajících internet do cca 55 let vysoko nad 90 %. I u starší populace 55-64 let převyšuje 80 %. Nad 65 let to pak začíná významněji klesat. Drtivá většina cílových skupin našich klientů je tedy mPanelem pokryta a nevidíme v tom žádné zásadní omezení.

Jakým způsobem jsou data mPanelu přístupná běžným uživatelům v agentuře?

Jednou z možností je již výše zmíněný speciální modul v softwaru Adwind Kite. Ten je ale určen spíše analytikům, kteří chtějí v datech hledat hlubší souvislosti než např. mediálním stratégům, kteří potřebují především rychlé a snadno dostupné odpovědi na svoje otázky. Pro tyto účely jsme připravili bezpočet interaktivních a vizuálně atraktivních dashboardů, do kterých má přístup v zásadě každý zaměstnanec GroupM a je schopen v nich nalézt velmi rychle to, co aktuálně vyžaduje pro konkrétní potřebu. Sám si zvolí prostřednictvím filtrů zkoumanou kategorii, cílovou skupinu, značku apod. a okamžitě získá požadovaný výsledek.

Ukázka dashboardu „Brand Funnels“, kategorie pivo

Ukázka dashboardu „Media Touchpoints“, kategorie zahradní sekačky

Ukázka dashboardu „Role značky“, kategorie dětská výživa

Co dalšího tento projekt přináší?

Velkým benefitem je přímé propojení s většinou adhoc výzkumů, které realizujeme pro naše klienty formou tzv. rekontaktních studií. V případě, kdy např. pro klienta realizujeme kampaňový pre-test a post-test, trackingové studie apod., dotazujeme prioritně respondenty mPanelu, čímž se stává celý projekt datově bohatší a zajímavější. K primární části výzkumu lze totiž připojit celou škálu dalších informací, které již máme od respondentů k dispozici a můžeme tak nabídnout klientům významně bohatší „insighty“.

V přípravě jsou pak další navazující projekty, např. propojení dat mPanelu s naším nástrojem mProfile, který slouží k odhadu zásahu online display kampaní a jeho struktury. Díky mPanelu tak můžeme jít do mnohem větší hloubky, tzn. např. spočítat kolik procent silných konzumentů jogurtů jsme online kampaní zasáhli. Jdeme tak daleko za hranici standardních nástrojů poskytujících informace pouze o struktuře zásahu z pohledu základní socio-demografie.

V neposlední řadě je tu také možnost aktivace dat mPanelu v online kampaních prostřednictvím tzv. look-alike modelů, pro které nám mPanel poskytuje velmi bohatý datový základ. 

Jaké jsou nyní vaše bezprostřední plány s daty mPanelu?

Po více než dvou letech příprav se chceme primárně soustředit na maximální využití dat všude tam, kde to dává smysl. Naší ambicí je, aby se nejen pro nás, ale také naše klienty stal mPanel datovým zdrojem číslo jedna, který poskytne relevantní odpovědi na všemožné otázky spojené s plánováním jejich reklamních kampaní.