RADAR

Запись вебинара про пирамиду бренда / колесо бренда Выложили видео вебинара Людмилы Крохиной и Марка Шафира «Модель бренда, пирамида бренда, колесо бренда: зачем и как упаковывать аспекты бренда в стратегические фреймворки» Смотреть на Youtube | Смотреть на VK Video На вебинаре: — Обсуждаем, зачем упаковывать суть бренда в разные фреймворки — Делаем обзор известных моделей: Brand Vision Model, Brand Identity Prism, Brand Wheel Model, Brand Pyramid — Разбираем модели крупных брендов, восстановленные из открытых источников: Вкусвилл, Calgon, Activia, L'Oreal, BMW — Учимся делать элементы моделей бренда связанными. Переформулируем, убираем лишнее, обобщаем — Определяем, какие исследования нужны для составления модели бренда Львиную долю вебинара занимает разбор моделей конкретных брендов. Мы попытались восстановить модели нескольких известных брендов на основе открытых источников (в основном – из анализа рекламы и коммуникации; в случае с Вкусвилл источником послужила книга Евгения Щепина "Как совершить революцию в ритейле"). А Людмила с позиции своего многолетнего опыта критикует составленные нами модели и показывает, как сделать их лучше, четче, понятнее 🤝 Огромное спасибо всем участникам вебинара за активность в чате, комментарии, вопросы, и голосование за лучший фреймворк! 🤘 #radar_school #video #lectures #webinar #krokhina #mark_shaphir #brand #strategy #archetypes

Перед стартом курса проведем вебинар про conjoint. Поговорим о двух основных сценариях использования conjoint-исследований: о ценообразовании и об оптимизации продукта. Отдельно остановимся на сравнении результатов conjoint с A/B-тестами 🗓 19 августа, 19:00 (МСК) Меньше A/B-тестов, точнее продукт. Conjoint-анализ для цены и продукта Что обсудим: – Как устроен процесс ценообразования – Внутренняя экономика продукта vs потребительское поведение: почему это разные истории – Прошлый опыт продаж как основа для прогноза — насколько ему можно доверять – Как Conjoint помогает построить ценовую стратегию – Что такое оптимизация продукта и как она работает – Продуктовое A/B-тестирование: возможности и ограничения – Сколько тестов нужно, чтобы определить наполнение продукта, и от чего это зависит – Conjoint как генератор A/B-тестов Спикеры: Александр Земсков, CTO&Co-Founder RADAR, и Даниил Чеппа, Research Director RADAR Формат и дата: zoom-вебинар 19 августа в 19:00 (МСК) Участие бесплатное — не забудьте зарегистрироваться здесь! Save the date! #radar_school #conjoint #alexander_zemskov #daniil_cheppa

Чем курс по conjoint-исследованиям отличается от курса по ценовым исследованиям, который был в 2024-м году? Очевидный ответ, что в этом курсе мы говорим про conjoint-исследования, и не только про ценовые, тогда как в прошлом курсе был фокус на ценовых методиках, и разбирались не только conjoint-исследования, но и лестница цен и PSM. А если немного подробнее, то основные отличительные особенности нового курса по conjoint-исследованиям: — подробный разбор бизнес-задач с целью ответить на вопрос — а нужен ли conjoint? — фокус на реализации проектов с conjoint: как сделать ТЗ на программирование анкеты, как построить план, как сделать свой симулятор, как задавать в нем сценарии с помощью кода в python — обзор сложных, комплексных и новых методик: Menu-Based Conjoint, Filter CBC, Dual response, Tinder CBC. Работа с Consideration Set — подробнее про анализ кривых спроса с разными участками эластичности, сценарии с каннибализацией в ценовых conjoint-исследованиях — в курсе есть бесплатная часть с разбором MaxDiff как частного случая conjoint Опыт в conjoint-исследованиях, знание python — не требуется. Понимание маркетинговых исследований и устройства базы данных исследований — нужно. В целом, курс рассчитан на уровень middle, где вы уже успели поработать с исследованиями, знаете, как бизнес-задачи превращаются в методики, составляли анкеты. Если вы сомневаетесь, справитесь ли, пишите на support@radar-school.ru, проконсультируем! #radar_school #conjoint #alexander_zemskov #daniil_cheppa

❗️Сделали страничку курса по conjoint-исследованиям! Изучайте, планируйте, записывайтесь! А в карточках — подробная программа курса. #radar_school #conjoint #alexander_zemskov #daniil_cheppa

⚡расписание курса по Conjoint-исследованиям 2 сентября стартуем курс по Conjoint-исследованиям! В ближайшее время будет сайт с подробностями и возможностью записаться, а пока что делимся датами и темами модулей. В этот раз делаем двухчастный курс: — бесплатный интенсив, где расскажем про то, что такое conjoint, зачем он нужен, из каких этапов состоит исследование, в чем отличия от PSM и Gabor Granger. А также подробно рассмотрим MaxDiff как частный случай conjoint — продвинутый курс, где научим, как делать такие исследования, как анализировать и затем оптимизировать продукт по маржинальности. Научимся составлять матрицу атрибутов, поймем, как работать с фичами, разберемся с матрицей SKU. Поделимся скриптами в python по поиску сценариев и многое другое #radar_school #conjoint

Всем привет! Сегодня отмечаем день рождения Марка Шафира!!!🎉🎂🎉 Марк, поздравляем, любим, ценим, желаем, чтобы твои романы экранизировали ) В честь дня рождения Марка RADAR.Школа запускает акцию на курсы в записи: Школа анализа данных и Количественные маркетинговые фреймворки! Только сегодня и завтра дарим скидку 42% с доступом на 3 месяца. Промокод MARK42 Используйте лето, чтобы получить как можно больше ответов на главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого! P.S. Для юрлиц акция тоже доступна, пишите

Продолжаем заходить на огромную тему сторителлинга! И напоминаем, что сегодня в 19 – открытый вебинар по сторителлингу в сегментации На примере нескольких моих сегментаций разберём, как не надо рассказывать о сегментах, и как надо. Посмотрим, как выстраивать историю. Покажу один из фреймворков сторителлинга (а остальные – на курсе). Поделюсь парочкой приёмов и лайфхаков ;) Регистрируйтесь, приходите, всех жду! #radar_school #lectures #webinar #mark_shaphir #segmentation #cluster #storytelling

Что нужно уметь, чтобы построить хорошую сегментацию? На одних и тех же данных можно построить бесконечное количество кластерных решений. Среди этой бесконечности точно есть идеальное! Чтобы его найти, нельзя довольствоваться первым попавшимся более-менее приемлемым решением. Нужно подобрать оптимальную комбинацию сегментирующих переменных, метода, расстояния, количества кластеров Это сложно и не быстро. Для этого аналитик должен: — Знать, как работают разные методы кластерного анализа и разные расстояния. Чем метод дальнего соседа отличается от метода Уорда, и чем расстояние косинуса – от расстояния «городского квартала»? — Иметь набор лайфкахов, на каких типах данных какие комбинации хорошо работают — Уметь находить хорошее кластерное решение и понимать, какое решение – хорошее, а какое – плохое, и почему? И понимать, как и в какую сторону искать, если решение пока не идеальное — Уметь принудительно разделять большой кластер на несколько. Например, в случае, когда все сегменты вам нравятся, кроме одного слишком большого, и хочется остальные сегменты сохранить, а большой разделить — Работать со слишком малонаполненными кластерами, которые нельзя анализировать отдельно, но они выделяются. Понимать, можно ли объединить их в один, или лучше разнести между другими кластерами? И уметь это делать — Понимать, по каким именно переменным полученные кластеры действительно различаются, а какие переменные не нужны, и их спокойно можно отбросить? — Самостоятельно, без привлечения программистов, собирать «typing tool» – калькулятор определения сегмента респондента по ответам на вопросы анкеты — Правильно выстраивать сторителлинг сегментов. Представлять их так, чтобы данные ложились в историю, которая будет понятна и запомнится бизнесу Всему этому – и многому другому – научу на курсе «Сегментация в количественных исследованиях» Но главное – у аналитика должен быть интерес к поиску «того самого« решения. Без интереса ничего не получится. Интерес обычно идёт изнутри ) Ну а я постараюсь «заразить» вас своим интересом к сегментированию :) #radar_school #lectures #course #segmentation #data_analysis #spss #python #cluster #factor #correspondence #mds #discriminant #typing_tool #mark_shaphir

Слайдом из презентации напоминаем, что сегодня вечером будет бесплатный вебинар по Occasion-based сегментации. Это такой тип сегментации, когда клиент может попасть в несколько сегментов, если имеет разные сценарии пользования продуктом. В числе прочего поговорим о том, как Category Entry Points (CEP) Байрона Шарпа операционализируются в ситуации потребления и как потом делать на этом сегментацию. Покажем кейсы, расскажем про особенности обработки базы и подбора кластерного решения. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR Agency и RADAR.Школы Формат: Zoom-вебинар Дата и время: 28 мая 2026, начало в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school #lectures #webinar #mark_shaphir #segmentation #cluster