Скажу важное. Исследования – это не про данные. И не про их получение. Они про правильно заданные вопросы. Ответы на них должны помочь решить бизнес-задачу.
То же касается и подзадач, получаемых в результате декомпозиции основной задачи.

Вернемся к предыдущему посту. Мы решали задачу «Как повысить эффективность промо-механик на маркетплейсах для селлеров».

После декомпозиции она разбилась на несколько более простых. Обобщая это описание промомеханик (виды, цели и т. п.). в контексте поведения селлеров (мотивы, барьеры, факторы лояльности и т. п. ) и поведения конечных покупателей.

Знание того, как использовать в дальнейшем результаты исследования подзадачи позволит точнее сформулировать исследовательские вопросы. Допустим, мы изучили поведение селлеров. Вот, что можно делать с этими знаниями:
🔸Персонализация промо-механик с учетом целей селлера, особенностей его категории отдачи (ROI) той или иной механики
🔸Создание комплексных промомеханик на основе знания ситуации селлеров
🔸Таргетированное обучение и поддержка селлеров
🔸Прозрачная аналитика и отчетность
🔸Повышение вовлеченности покупателей. Например, акции, направленные на создание запасов (скидки на количество), будут привлекать покупателей, ориентированных на экономию и планирование.
🔸Снижение риска каннибализации продаж за счет подбора промомеханик, учитывающих цели селлера.
🔸Организация совместных акций для группы селлеров
Для всех этих действий нужно: знание целей селлеров, особенностей категорий и специфики воздействия каждой промомеханики. Вот это-то и надо исследовать!

Так понимание целей исследования ведет к уточнению исследовательской задачи, конкретизирует ее.

Опрос селлеров был симулирован. Назначил ChatGPT роль опытного селлера Amazon. Далее, ИИ отвечал на вопросы о значимости той или иной промомеханики, ее целях и т. д. Результаты можно видеть на диаграмме предыдущего поста и выше👆. Проверка по контексту показала правдоподобность результатов.

#core_data #seller #ритейл