Fair Lab

Скоро ваш клиент — нейросеть, и ваша фокус-группа тоже Мы уже советуемся с нейросетями, куда поехать, какой ноутбук купить и что посмотреть вечером. А значит, у брендов появляется новая аудитория — ИИ, и важно понимать, как он «видит» продукт и по каким критериям включает его в рекомендации. Это работает в обе стороны: сами бренды тоже начинают использовать цифровые аудитории, чтобы быстрее проверять идеи, названия и рекламные концепции. В новой статье для «Бизнес-секретов» сооснователь Fair Lab Виктор Донюков рассказывает, как нейросети меняют выбор покупателей и исследования — и к чему маркетологам стоит готовиться уже сейчас. Читать статью в Бизнес-секретах

На Sostav вышла важная статья о посредственных идеях, которые становятся незаметной рекламой, и той цене, которую платят компании за безопасные, как может показаться, решения. Помимо разбора рыночных механизмов, которые приводят в эту точку, в тексте есть мысль о том, кто должен принимать решение о выборе креативной идеи. Получить обратную связь от целевой аудитории до запуска большой кампании — разумно и нужно; но выбор креативной идеи, которая пойдет в эфир, — это не то решение, которое можно отдать среднестатистическому человеку на фокус-группе. Стоит это сделать, и результат становится таким же усредненным, как и тот, кто его выбрал: участники инстинктивно тянутся к понятному и привычному, потому что именно его проще оценить за полтора часа в переговорной, и все острое отсеивается еще до старта. Решение о том, что идет в эфир, должны принимать бренд-команда и владельцы продукта — те, у кого есть насмотренность, контекст и ответственность за результат, а не репрезентативная выборка, у которой нет ни того, ни другого, ни третьего. Таким командам нужна быстрая обратная связь от аудитории. С точки зрения времени и глубины фидбека, тут помогут тесты на AI-аудитории. 71% исследователей рынка ожидают, что уже в ближайшие три года больше половины данных будет собираться с помощью синтетических респондентов. Поэтому так важно уже сейчас освоить и интегрировать технологию в бизнес-процессы. Запустить AI-исследование

Fair Lab на Digital-Оттепели: как ИИ-тестирование помогло предсказать результат рекламной кампании Сооснователь платформы Виктор Донюков выступил на конференции Digital Оттепель в Нижнем Новгороде с докладом о цифровых двойниках и AI-тестировании креативов. Помимо разбора глобальных трендов в области синтетических исследований, мы обсудили реальный кейс, где мы предварительно протестировали креативы застройщика на платформе, а потом сравнили с результатами настоящей рекламной кампании. Короткий спойлер: результаты совпали. Платформа точно определила, какой креатив привлекает внимание, а какой ведёт к действию. Баннер, который «нравился» аудитории больше всего, принёс в 4 раза меньше лидов, чем тот, который Fair Lab определил как лидера по мотивации к действию. Предварительное тестирование на цифровых респондентах не предсказывает точный CTR. Но позволяет до запуска довольно точно отфильтровать слабые идеи, понять, какие креативы вовлекают эмоционально, а какие ведут к действию — и собрать из этого оптимальный микс. Хотите проверить свои креативы? Первый тест бесплатный → fairlab.tech

😍 CEO Great Digital Марина Зрилова выступила на Digital Brand Day с темой: «Синтетические данные — новая нефть маркетинга» Поделимся репортажем с выступления Марины и краткими тезисами её доклада 🔵FMCG-рынок ускорился: жизненный цикл новинок сократился в 2–3 раза, поэтому брендам нужно постоянно выпускать новые продукты и ограниченные серии. 🔵Рынок дробится на узкие микроаудитории с разными запросами. 🔵Классические исследования не успевают за рынком: они длятся 3–6 недель, стоят дорого и нередко дают поверхностные ответы. 🔵Fair Lab — это платформа, основанная на технологии AI-персон — виртуальных моделей целевой аудитории, которые воспроизводят поведение, мышление и реакции реальных людей на базе данных, паттернов и ценностей. 🔵Сильная сторона AI-персон — более развернутый и осмысленный отклик: они могут аргументировать мнение, считывать подтекст и оценивать креатив по ключевым параметрам.

Как мы собирали цифровой профиль директоров по маркетингу Мы уже писали про коллаборацию с NewBiz, в результате которой в личном кабинете Fair Lab появилась новая ИИ-аудитория — «Директора по маркетингу». Сегодня расскажем подробнее о том, как именно она создавалась. 🔵Чем ценен этот сегмент Исследовать директоров по маркетингу — задачка с тремя звёздочками. Это аудитория, которая принимает решения в условиях неопределённости, опирается на опыт, личные критерии и при этом редко доступна для регулярных опросов. Именно эти сотрудники компаний выбирают агентства и подрядчиков для совместной работы над проектами. 🔵На основе каких данных формировался профиль В основе сегмента — качественное исследование NewBiz: более 25 глубинных интервью с директорами по маркетингу, маркетинговым коммуникациям и бренд-директорами из крупных российских и международных компаний. Разговоры с ними длились по 60–90 минут, а вопросы исследовали то, как на самом деле они принимаются решения: — по каким критериям выбирают агентства; — что считают признаком сильной идеи; — как оценивают коммуникацию, стратегию и подход подрядчика. Дальше мы перевели эти данные в цифровой профиль аудитории. 🔵Что включает в себя ИИ-респондент Каждый цифровой респондент описан на нескольких уровнях: — профессиональный контекст и роль; — поведенческие паттерны; — ценности и приоритеты; — когнитивные фильтры; — эмоциональные реакции на коммуникацию. 🔵Почему им можно доверять Их цифровой профиль зафиксирован и не меняется от вопроса к вопросу. За счёт этого AI-респондент воспроизводит устойчивую логику поведения. Отдельный этап работы — контроль качества. Чтобы ответы не были слишком правильными и оторванными от реального поведения, система проверяет их на соответствие профилю, логическую согласованность и поведенческую достоверность. Плюс отдельно контролируется разнообразие внутри сегмента, чтобы респонденты не начали отвечать слишком одинаково. 🔵Результаты В итоге получился сегмент из 150 цифровых респондентов уровня CMO, с которым можно работать постоянно: изучать логику аудитории, проверять гипотезы и тестировать коммуникационные решения. ☝🏽Детально о процессе создания ИИ-аудитории читайте на Sostav

🚀 Запустили цифровой сегмент директоров по маркетингу вместе с NewBiz Это первый в России профессиональный сегмент такого уровня детализации В его основе — глубинное исследование NewBiz с информацией о том, как директора по маркетингу принимают решения, выбирают партнеров, воспринимают коммуникацию и креатив. Мы перевели эти знания в цифровой профиль и создали сегмент из 150 цифровых респондентов. Он уже доступен на платформе Fair Lab и позволяет пользователям: ✔️получать потребительские инсайты через открытые вопросы без показа материалов; ✔️ тестировать идеи рекламных кампаний, ролики, визуальные концепции, позиционирование, названия и слоганы; ✔️ проверять стратегические и продуктовые гипотезы. ПРОВЕСТИ ТЕСТ

Искусство выбирать идеи О чём рассказывал Виктор Донюков на конференции в Минске Сооснователь Fair Lab и управляющий партнёр GREAT Виктор Донюков выступил в Минске на Международной Конференции «Дни маркетинга, рекламы и брендинга» с темой «Искусство выбирать идеи». В докладе он рассказал о том, как сегодня оценивать креатив с опорой на данные, фильтры и бизнес-логику. Поделимся важными тезисами выступления. Главная проблема рынка — дефицит времени Скорость принятия решений выросла настолько, что у команд нет временни на долгие исследования: окно для запуска кампаний сужается до недель, а иногда и дней. В такой среде побеждают те, кто умеет быстро понять, какую из идей стоит защищать и запускать. Сильные идеи погибают из-за субъективности Очень часто перспективные решения отсекаются на этапе согласования, потому что обсуждение строится вокруг «мне нравится» и «мне кажется». Когда у команды нет аргументов и подтверждений, даже хорошую идею трудно защитить перед бизнесом. Синтетические данные доказывают точность В отчете Kantar говорится, что синтетические данные дают 94–95% точности по сравнению с реальными. Но там же есть важная оговорка: результат зависит от сценария, качества исходных данных и самой модели. Иначе говоря, ИИ-данные полезны не сами по себе, а только при ответственной настройке и проверке. Рынок уходит от шума вокруг ИИ к практическому применению И Kantar, и NielsenIQ говорят примерно об одном: синтетические данные и ИИ-респонденты особенно полезны там, где нужно ускорить проверку гипотез, сократить цикл отбора идей и сэкономить ресурсы для задач, где уже действительно нужно подключать реальную аудиторию. При этом нужны правила, контроль качества, новые навыки и надёжная инфраструктура. Вывод Сегодня искусство выбирать идеи — это умение соединять смелость, здравый смысл и данные. Инструменты сами по себе не спасают, но когда у команды есть быстрый способ проверить гипотезу, увидеть реакцию аудитории и перевести «нам кажется» в аргументированный разговор, шансов у сильной идеи становится гораздо больше.