Как узнать потребности целевой аудитории: 6 хакерских способов

Я не буду «лить воду» насколько важно знать и сегментировать свою аудиторию и прочие вещи из разряда «Капитан очевидность». Надеюсь, что вы в теме)

Этот материал о том, как и где собрать информацию о потребностях клиентов. По каким критериям они выбирают ваш товар или услугу; на что обращают внимание в первую очередь, а что пропускают.

Кому и зачем это нужно

Всё для того, чтобы создавать точные ценностные предложения в рекламных объявлениях и на сайте. Тем, кто давно работает — проверить, попадаете ли вы реальные потребности аудитории. Тем, кто только выходит на рынок — сделать правильные гипотезы по УТП, сэкономив время на тестах.

В чем проблема

Как часто бывает: рекламодатель более-менее точно знает портрет ЦА, но на посадочных страницах почему-то пишет фигню.

Пример из жизни:

Что сказать… Постарался человек, заголовок по методу 4U составил. А вот содержание — «весеннее обострение маркетолуха».

Либо просто обозначение сути услуги:

Даже сегментация с подстройкой контента под запросы не спасает от «воды». Одно дело, когда в запросе пользователя содержатся четкие критерии по условиям покупки (в кредит, с доставкой, с монтажом и т.д.), либо по свойствам продукта (размер, цвет, производитель, артикул и т.д.)

Другое дело, когда это «общие» запросы. Скажем, «Светодиодные панели СПб» и «led панели». Персонализируем заголовок лендинга:

«Производство и установка световых панелей в Санкт-Петербурге»

Показали посетителю — здесь есть то, что ты ищешь. А дальше? Для «полноты счастья» нужно добавить конкретику в подзаголовке. В лид-форме что-то написать. Но что именно: про гарантию 10 лет или сроки? А, может, про «опытную команду профессионалов»?

Для того, чтобы не гадать на кофейной гуще и не писать УТП «от балды», в помощь — 6 способов узнать потребности целевой аудитории.

Способ №1: Yandex.Wordstat

Старый добрый Wordstat позволяет не только собирать семантику, а также сделать выводы по интересам ЦА. Прямо скажем, выводы косвенные, но всё же как первый шаг пойдет. Особенно для «общих» запросов.

Первый пример — «Мебель из массива дерева»:

Важный момент: запрос вводим в широком соответствии, без уточняющих операторов (кавычки и воскл. знаки).

Смотрим, что искали с фразой «Мебель из массива дерева» — первых 10 запросов достаточно, чтобы сделать определенные выводы.

Нас интересуют не просто «заказать / купить мебель», а конкретные детали. На скриншоте подчеркнуты :

- Указание «от производителя»;

- Изготовитель — «мебель из Белоруссии» (видимо, на рынке ценятся белорусские поставщики);

- Для кого — «детская мебель»;

- Куда — «мебель для ванной».

Мы не знаем наверняка, мы можем предположить, что вот эти вещи важны пользователю, ищущему в Яндексе «Мебель из массива дерева». Продажа от официального производителя; мебель для детской и ванной комнаты в наличии. Обязательно посмотреть, чем славится мебель из Белоруссии, если её целенаправленно ищет значительная часть ЦА.

Из правой колонки похожих запросов вытаскиваем интересы связанные с материалом (дуб, сосна); видом (шкаф, спальня, кровать) + указание на статус (элитная мебель).

Если мы ни черта не знаем о потребностях аудитории и рекламируемся по «общим» запросам — получаем базовую информацию из статистики Yandex.Wordstat.

Как расставлять приоритеты, в какой последовательности отражать эти интересы на посадочной странице — анализируем по частотности запросов. В нашем случае это мебель от производителя и материал. Отсюда рождается «скелет» заголовка:

«Мебель из массива дуба и сосны от производителя»

Следующие по важности вещи выносим в подзаголовок. При этом я бы не стал бездумно подчеркивать элитарность мебели — все-таки, это отдельный сегмент ЦА. Для «общих» запросов транслировать ценовой фильтр не стоит. То есть, мы не слепо ставим в заголовок / подзаголовок популярные «хотелки», а включаем голову — подойдет ли тот или иной фактор под конкретный сегмент аудитории.

Чуть бОльшим функционалом обладает Планировщик ключевых слов Google, но суть та же: анализ поисковых запросов.

Способ №2: Парсеры аудиторий ВКонтакте

Эту методику можно использовать с помощью различных сервисов и скриптов. Я нашел вариант применения через Церебро в одном из материалов Надежды Богдановой и покажу на её примере, по запросу «Оренбургский платок».

Итак, первым делом находим сообщества по ключевому запросу:

Сохраняем полученный список к себе на компьютер и переходим к аналитике обсуждений в выбранных сообществах. Нас интересуют темы со словами «Отзывы» и «Вопросы», поскольку именно там люди делятся мнениями по характеристикам продукта:

Дальше мы можем сохранить ссылки на обсуждения, либо текст постов — то, что нужно.

Церебро выгружает всё это дело в excel-файл, с которым мы и продолжаем работать.

Вручную удаляем ответы администраторов в духе «Спасибо за отзыв»:

Собственно отзывы копируем в SEO-анализатор:

И смотрим ранжирование слов по частоте упоминания:

Можно ограничиться ручным анализом текстов отзывов в файле из Церебро. Если их не слишком много. Если же информации слишком много + для ускорения процесса используем SEO-анализатор. Разумеется, здесь приведен один из сервисов для примера. На рынке полно аналогов. Достаточно загуглить «Семантический анализ текста онлайн».

Ту же операцию проделываем по темам со словом «Вопросы» — так мы узнаем, на что обращают внимание потенциальные покупатели. Что спрашивают перед заказом товара, какие у них возражения.

Способ №3: Мониторинг социальных медиа и СМИ

Также собираем упоминания ключевой фразы — название продукта, либо название бренда. Не только в соцсетях, но и на форумах. Для этого я использовал сервис Babkee. На бесплатном тарифе он позволяет отследить 2 объекта, до 3 000 сообщений в месяц на каждый объект. Вполне достаточно для системного анализа.

1) Задаем объект мониторинга, где можно вписать несколько ключевых фраз, добавить минус-слова:

2) Получаем список ссылок на источники с упоминаниями наших ключевиков:

Результаты могут быть неоднозначными — в нашем случае 99% занимают откровенно рекламные записи производителей и продавцов мебели. Сложно выудить информацию от покупателей. Нужно детальнее прорабатывать ключевые фразы и минус-слова.

На мой взгляд, методика подойдет не для каждого продукта. Мониторинг соцмедиа больше подходит для отслеживания репутации бренда, когда система находит все упоминания по названию компании, например. Также можно анализировать активность конкурентов. До конкурентного анализа мы еще дойдем, а сейчас — методика работы с «отзовиками».

Способ №4: Сайты отзывов

«Отзовиков» в Рунете тьма. Я протестировал три:

1) Yell, созданный на базе известного в прошлом справочника «Желтые страницы».

Что хорошо: в строке поиска стоит геолокация, можно указать свой город или регион.

А вот с результатами не очень. Забиваем «мебель из массива дерева»:

Результатов — ноль:

Сервис находит компании по более широким параметрам (просто «мебель»), что неудобно. Очень много рекламы.

2) irecommend.ru порадовал с поиском, при этом нет геофильтра. Отзывы, что я увидел, показались живыми.

Вот такой, например:

Насколько я понял, Irecommend поощряет отзывы во всех деталях. С одной стороны, «многабукаф», с другой — клиенты выкладывают всю подноготную. Что понравилось, что не понравилось. Особенно в плане сервиса. Именно на него клиенты обращают пристальное внимание. Это очень важно, поскольку с качеством продукта может быть все good, а с сервисом — «ниже плинтуса». Отсюда же — идеи для отстройки от конкурентов.

3) Otzovik.com. Также нет геофильтра, однако качество отзывов на высоте.

Вот здесь, например, подчеркнуты сразу три важных для клиента детали:

Способ №5: Реклама конкурентов

Зачем анализировать конкурентов? Все просто: они могут предлагать то, что вы упустили.

Смотрим только тех, с кем вы рекламируетесь на одних площадках. Яндекс.Директ, например. Если несколько источников трафика – анализируем каждый источник.

Вот здесь – таблица сравнения на уровне объявлений (Яндекс.Директ, пример по запросу «Купить iPhone»).

Чтобы посмотреть всех рекламодателей по определенному запросу, даже те, которые не попадают в показы по цене, воспользуйтесь ссылкой:

direct.yandex.ru/search?text=мебель+из+массива+дерева

Вместо «Мебель из массива дерева» впишите в строке поиска свою фразу, и вуаля!

А здесь – карта ценности продукта (на примере продажи бетона частникам), где вписаны факторы принятия решения целевой аудиторией, соответствующие им свойства + выгоды, а также информация по конкурентам. Это уже уровень посадочных страниц.

Рекомендую взять за основу эти таблицы, меняя данные под свой продукт.

Еще в помощь – эта статья, где есть ссылка на базу Букварикса из 30+ миллионов объявлений по разным нишам и пошаговое руководство по её применению. На основе этого можно составить свое предложение в тексте, а часть преимуществ использовать для быстрых ссылок и уточнений.

Способ №6: Телефон & онлайн-чат

Чтобы не фантазировать и не изобретать «сферического пользователя в вакууме», садитесь на входящие звонки, и разговаривайте со своей аудиторией. Плевать, что вы основатель / директор / главный специалист. Один день в «прямом эфире», и вы узнаете много интересного о том, что на самом деле хотят клиенты. Особенно рекомендую владельцам Digital-компаний и стартапам.

Палю лайфхак из собственной практики – как вывести «на чистую воду» зарегистрированных, но еще не платящих пользователей. Задайте им вопрос: «Какую задачу вы хотите решить с помощью нашего сервиса / программы?»

Это позволит не впаривать по придуманным заготовкам, а продавать, исходя из реальной потребности конкретного человека.

Еще вариант – предложить пользователям продукта скайп-колл. Как все организовать и что это дает – смотрите в статье Customer Development для стартапов: разговор с 500 клиентами.

Как минимум стоит проанализировать записи звонков и сессий онлайн-чатов от менеджеров.

P.S. Вместо заключения один тезис:

То, что кажется важным для вас, может не иметь значения для ваших клиентов.

Выводы делайте сами)