CC BY
53
Оригинальная статья Original article
УДК 339.138 DOI: 10.18413/2408-9346-2023-9-1-1-3
Толстяков Р.Р.1
2
Борзых О.Ю.
Методика оценки здоровья брендов для совершенствования
маркетинговых коммуникаций компании_
ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет», ул. Советская ,106, Тамбов 392000, Россия
1в-таИ: ¡(¡МуакоЦаштаИ. ги
2в-таП: о11а_ге/1г@таИ.ги 1ORCГО: 0000-0002-8151-6134
Статья поступила 10 февраля 2023 г.; принята 01 марта 2023 г.; опубликована 31 марта 2023 г.
Аннотация. В статье представлена авторская методика автоматизации процесса оценки узнаваемости марок (брендов), включающая составление по определенным критериям анкеты в Google Forms, создание конвертора полученных данных Google Tables в таблицы Excel для дальнейшей визуализации и обработки. Основу методики составляет выделение трех категорий марок: «Top of mind» - первая названная марка респондентом без подсказки, «спонтанное знание» - остальные две-три названные марки, «наведенное знание» - марки, выбранные из списка. Выборка исследования составила 210 респондентов. Опрос проходил в ноябре 2022 на территории Тамбовской области. Региональная привязка является важной составляющей, так как учитывает реалии маркетинговой коммуникации на конкретно взятой территории. Как следствие, практическая значимость исследования максимизируется именно в регионе сбора информации. Top 3 наиболее узнаваемых автомобильных брендов без подсказки составили BMW, Mersedes, Toyota. Бренд Lada занял 4 место, а Audi только пятое. Предложенный в статье подход является универсальным и может быть применен абсолютно к любой продуктовой нише или к сфере услуг. Оценка узнаваемости марки позволяет компании не просто ориентироваться в своей коммуникационной политике на лидеров рынка с позиции потребителя, но и является метрикой узнаваемости самой компании.
Ключевые слова: маркетинг; бренд; узнаваемость марки; исследование; гугл-формы
Для цитирования: Толстяков Р.Р., Борзых О.Ю. Методика оценки здоровья брендов для совершенствования маркетинговых коммуникаций компании // Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса. 2023. 9 (1). С. 144-153. DOI: 10.18413/2408-9346-2023 -9-1-1 -3
UDC 339.138
Roman R. Tolstyakov1
2
Olga Yu. Borzyh_
Brand health assessment methodology for improving
the company's marketing communications_
Tambov State Technical University, 106, Sovetskaya St., Tambov 392000, Russia
1e-mail: [email protected]
2e-mail: [email protected] 1ORCID: 0000-0002-8151-6134
Abstract. The article presents the author's methodology for automating the process of assessing brand recognition, including compiling a questionnaire in Google Forms according to certain criteria, creating a converter of the received Google Tables data into Excel tables for further visualization and processing. The basis of the methodology is the allocation of three categories of brands: "Top of mind" - the first named brand by the respondent without prompting, "spontaneous knowledge" - the remaining two or three named brands, "induced knowledge" - brands selected from the list. The sample of the study was 210 respondents. The survey was conducted in November 2022 on the territory of the Tambov region. Regional linking is an important component, as it takes into account the realities of marketing communication in a particular territory. As a consequence, the practical significance of the study maximizes the collection of information in the region. The top 3 most recognizable car brands without a hint were BMW, Mersedes, Toyota. The Lada brand took 4th place, and Audi only fifth
Keywords: marketing; brand; brand awareness; research; Google Forms For citation: Tolstyakov, R. R., Borzyh, O. Yu. (2023), "Brand health assessment methodology for improving the company's marketing communications", Research Result. Business and Service Technologies, 9 (1), pp. 144-153, DOI: 10.18413/24089346-2023-9-1-1-3
Введение (Introduction). Само понятие бренда достаточно многоаспектное явление, в которое входят различные формальные признаки, такие как слоган, логотип, название, юридически зарегистрированная марка, комбинация цветов, образ, сформированный в сознании потребителя. Это набор эмоций, которые испытывает потребитель, когда сталкивается с одним из перечисленных формальных признаков. Если говорить простым языком, бренд -это все, что приходит в голову человеку относительно продукта, когда он видит его логотип или слышит название (Толстяков, Нестеров, 2016).
Эмоции, которые испытывает человек по отношению к тому или иному бренду, могут быть совершенно разными. На это влияет устоявшийся образ марки, ис-
ходя из отзывов ее потребителей, общее сформированное представление, благодаря рекламе, и самое главное - собственный опыт. Потому что то, как позиционирует этот бренд сам производитель и то, как воспринимает его потребитель - совершенно разные вещи (Аристова, Семеркова, 2017).
Здоровье бренда - показатель истинного отношения клиента к компании. Исследование здоровья бренда включает в себя системную оценку положения бренда на рынке в сознании потребителя и относительно конкурентов, а также отслеживание трендов в потребительских предпочтениях, выявление возможностей роста и проблемных мест (Сыркина, 2019).
Цель исследования (The aim of the work). Целью исследования является про-
ведение апробации автоматизированной обработки данных онлайн-анкетирования и определение узнаваемости автомобильных марок; выделение топ-марок лидеров с целью ориентации маркетинговой коммуникационной политики автосалона «Toyota Тамбов» на лидеров в отрасли с учетом специфики восприятия регионального потребителя.
Материалы и методы исследования (Materials and methods). Одной из устоявшихся и хорошо себя зарекомендовавшей методикой оценки здоровья бренда является оценка уровня узнаваемости марки. В рамках этой методики выделяется три категории «Top of mind», «Спонтанное знание» и «Наведенное знание». В классическом варианте опрос проводится в полевых условиях, респонденту предлагается назвать 3-5 брендов, которые он знает применительно к определенному продукту или услуге. После этого дается визуальная подсказка с названиями или логотипами брендов и предлагается найти среди этого списка знакомые бренды (Горбунов, 2021).
В итоге, бренд, который был назван самым первым - это «Top of mind», то есть высшая категория узнаваемости. К этому показателю стремятся все марки. Бренды Top of mind надолго закрепляются в сознании потребителя и ассоциируются с определённой категорией товара или услуги. При покупке потребитель будет склоняться в первую очередь к этой марке.
Бренды, которые названы последующими, относятся к категории «Спонтанного знания». Клиент их знает и помнит, но это не первое, что пришло в голову. На самом деле, очень хорошо попасть в эту категорию. Данный показатель говорит о том, что торговая марка прочно закрепилась в сознании покупателя. Возможно, он уже был клиентом этой компании или планирует им стать.
И уже остальные бренды, которые названы с подсказки, озвученной интервьюером, относятся к категории «Наведенное знание». Потребитель узнает торговую марку только после непосредственного
контакта с каким-либо элементом продукта: названием, логотипом, слоганом и т.д.
Учитывая тот факт, что часть брендов не будет названо даже с подсказкой, попадание в наведенное знание - это тоже хорошо. Бренды, которые не были узнаны опрошенными респондентами, попадают в категорию «Абсолютное незнание». Такое возможно в том случае, если товар либо только появился на полках, либо компания не занималась брендингом, либо занимается, но очень слабо.
Одной из распространенных ошибок при проведении исследования по оценке узнаваемости марки является дублирование ответов. То есть, если марку А респондент назвал без подсказки и повторно указал ее, уже опираясь на визуальный справочник, относят сразу к двум категориям. Для этого при построении таблицы, необходимо учесть этот факт и исключить одинаковые варианты ответа. На финальной стадии анализа строятся кумулятивная диаграмма, учитывающая накопительный итог по каждой марке в каждой из трех категорий.
В настоящем исследовании была поставлена задача оценить уровень узнаваемости автомобильных брендов. В качестве коммуникационной среды связи с респондентами была выбран онлайн-формат, так как это позволяет увеличить географию и демографию респондентов (Толстяков, Нестеров, 2017). Так как автомобиль - продукт широкого потребления и имеется практически в каждой семье, как таковой «горячей» и «холодной» аудитории, о которой говорится в методике для анализа - нет. Так или иначе каждый человек разбирается в автомобильных брендах как минимум потому, что ежедневно сталкивается с ними на улицах города. Поэтому в качестве целевой аудитории для опроса была выбрана случайная аудитория знакомых.
Общая выборка исследования составила 210 респондентов. Так как больший интерес представляют именно бренды, названные респондентами самостоятельно,
то разделять при последуем анализе аудитории по полу, возрасту или роду деятельности показалось нецелесообразным.
В качестве инструмента для сбора первичных данных использовался сервис Google Forms, так как он отвечает основным требованиям: является бесплатным, не имеет ограничений на количество респондентов, а самое главное - позволяет скачать исходный массив первичных данных в формате Excel, с которым в дальнейшем удобно работать.
Автомобильные бренды
Добрый дрмь уепмвемый респсмя**»'1 Р гроишу марке*vt«~oBoe яссгчдояамр* длв МГШЧИЯЙ с?|1*м lipo M(llM06wiHiMlHf б^ДОв A(«ri« 4KMHMHN« 'ЦЮЯ'ИДШЯИ доймет f ear ммнмй 3 ммйут Заране« сдорю в«м: w псмищц'
«я? - - --1*«»«ж™и«.пс>г»1 ©
Чвкие автомосигьнм ореиды ва» шаге' Нагонимте Ь ипуш, которые первыми приду! в голову мсивио ив pjrccKOW «эыке
а) раздел первый
Анкета состоит из двух разделов (рис. 1):
1) визуальный колонтитул, оформленный под автомобильную тематику. Вводное слово, описывающее задачи опроса, примерное время на прохождение опроса и сам открытый вопрос для выяснения осведомленности респондента о знании автомобильных брендов;
2) страница со списком из 25 марок с названием и логотипом, организованная в виде вопроса с множественным выбором.
б) раздел второй
Рис. 1. Визуализация анкеты для проведения опроса Fig. 1. Visualization of the questionnaire for the survey
В результате опроса формируется Google-таблица с ответами респондентов, которая в последующем сохраняется в формате Excel и обрабатывается с использованием текстовых функций, так как основная информация представлена в строковой форме (рис. 2).
Методика анализа включает четыре последовательных шага.
1. Подготовка данных для анализа.
Так как первый вопрос в анкете являлся открытым, то полученные строковые переменные необходимо структурировать для дальнейшего анализа (Смирнов, 2018).
Во-первых, необходимо изменить все внесенные респондентами названия марок с учетом верхнего и нижнего реги-
стров и устранить всевозможные опечатки. Для упрощения сбора информации в анкете разрешалось писать названия марок на русском языке, но большинство оригинальных названий пишутся на английском. Необходимо привести все марки к одному виду, чтобы в дальнейшем было удобно работать с этой информаций.
Например, «бмв», «Бмв», «беха» написать заглавными буквами на английском языке «BMW» (рисунок 2), аббревиатуру «VW» заменить на полное «Volkswagen». Также необходимо исправить опечатки в названиях, потому что автомобильные бренды пишутся не всегда так, как звучат, и исправить ответы, не относящиеся к вопросу, например, часто ре-
спонденты указывали вместо марок модели, соответственно, «солярис» заменить на «Hyundai». То есть необходимо сделать единое написание автомобильных марок в открытом вопросе и в вопросе с подсказ-
»
Во-вторых, требуется выявить названия марок, которые не были учтены при составлении вопроса с подсказкой и так же добавить их в общий список брендов. Автомобильных брендов очень много, а во втором вопросе были предложены топ-25 самых продаваемых марок за последние 5 лет, естественно, какие-то марки были пропущены. Без подсказки респонденты называли такие неучтенные бренды, как: «Datsun», «Bentley», «Ferrari», «Ока», «Lamborghini» и некоторые другие. Несмотря на то, что эти названия указаны в единичных случаях, их все равно нужно внести в базу для анализа.
2. Определение категории Top of
mind.
Чтобы определить эту категорию, все бренды выносятся в заголовок таблицы, и далее по каждому респонденту определя-
ками в виде картинок. Это самая затратная по времени часть исследования, так как включает работу с неструктурированной текстовой информацией.
ется, какой из брендов назван им первым. В строке ответов на вкладке GF (Google Forms) ищется вхождение в ответ респондента названия автомобильной марки, при этом важно, чтобы это вхождение начиналось с первого символа (рис. 3). Код для ячейки B3 выглядит следующим образом:
= ЕС-
ЛИ(ЕСЛИОШИБКА(НАЙШ(В$1^ !$A2 );0)=1;1;"").
3. Определение категории спонтанного знания.
Нахождение данной категории происходит практически аналогично предыдущей категории, но необходимо указать не первые названные бренды, а все, кроме первых (рис. 4). Код для ячейки AV3 выглядит следующим образом:
=ЕСЛИ(ЕСЛИОШИБКА(НАЙТИ(А V$1;GF!$A2);0)>1;1;"").
[отцепа tpww аегсакйигъчае бмнэ» cm энмте7 Няни Отетъте те «тоиоб<гы<ы» ймч1ь >ом(нл ;м itwowu
24 10.2022 1920 10 №зд ffcpue. Мфедк. 'oto». «*> ¡i 10 2022 21Я20 Я» »t» tnra. Масогаас Нгахаи 251020221142 40 DMA1 Uairada«. Uvdi Ttw<a Jmd
2510 202211 44 19 Avar feit wtitalf: наш здыде«« 2$ 10 20221144 44 Тайиа liMpm Ккиг<иу. Пща. 8W6 2510 X22114550 «ачашям Рис чгаа» БМВ A(¡* 25.10X22 tt 47:12 timan Totora. жадая im Vbdmik 2510.20221147 3(1 BMA'. мигсу&е* Pert ItoHOi uieeinm 25102022 Hitl 17 Рте)» Fora lifoa.Ko
25 10.2022 1151C« ВМЛ Tirria Uuï Meradaa POM
25 102B2211:51:11 Uewa»c 5« h/m Parre Paie Tortor» 251020221151 » Toten №ш. Хадг muj.ów 251020221156öl Xmav Пд-.i Totora, su фслына-в. 25.10 2022115510 Рта нес». Tntora. 'лш. мгктайес
*<n«1 и WiM»ÖitSti4. В МЛ. bMt. Font. H>u-4». Aull Vt>tM»e}en Neun PvvM. <a. Li*». Мм ifti Lau. H Toyota BMrt Hrrvu Hyutel« ДиЭ VotctMgtn Ka LudOow Mi itsa Raia.r Start» Omni« Ptupct Haid» Vi-Toyota Marmdet&ru ВМЛ Honda. Fort, Hmita Aull Vblwujin Nasjn Penise Kit, LardRowi № ira Lala R Toyota №fnde»8aB, ЕМЛ Horde. Ford. H>uil». Aull 7u »mbjw Ncairi. Poler», Ки. la-tlft.w Mm im LaM. H Mercsd«-B«riz Fori) tu«. Porvf» Ke. LatU. lenrt
Toyota Miicodg»«av ВМЛ Нота Font Hyinta Aull ValwtOTan Nasan Ponc>a ",a landffcwr Mn Tau Laoa R Ы-гшгк^всги. ВМЛ №rda Fort. Hiu-iia. Aull IMamgan Nesin Paacie *и, LailRcre Mm Test) Lada. R Toyota МюМм-Э«и. ВМЛ Hon», Fort, Н»ъч1», Aull Vtrtsaejari Ntun Ke L»ia Skala Dwrrdet Рыде Toyota MaratMlani ВМЛ Нзпя Fonl Hywla Aull VbtrMijnn Nasan Рада«. Ks Мп Tasa Laoa R
"■"Л,:|.ч Mercede&£frv ВМЛ Мсгяи Fonl Hyirda, Aull VJliwwon te« Рспк-le <u. LirdfcAW Mm Tma Laoa R bycu MaroadefrBnu. ЕМЛ Н:«в. Ford. Hymda. Aull Vbkswagari Ntaari Pxacf». KM. u*aHfcvtr Mm Там. Lada. R Toyota Merattefr&n;. ВМЛ нля Fonl Hyunt». Aull tttkaejer» Иши poracr». Ke. Lamtltow Мп Тка Lais R 'o/dl M«t»d«-8ervr ВМЛ Ногкй. Fonl Htinta Aul) Vkrlsrajni Nasan №ncr». <a Landte™ Mm Tau Lala R
Toyota №nxd»£<r¿ ЕМЛ tfcrria Ford. H«j-ila. Aull '(üh»e»i Neun Pcra^t, Xu. la'iIRxet Lada RiraJl Ska 25102022115556 Xc-jí » 36 кк«ш НМЛ« «««ose мш>*мсО МмоМ«4<к2. ВМЛ Нспза Ford Hvu'.li. Aull 'Мямдап Nfeäri Рог»:'^ <м LiUtesei Mrv. Тюя Lsla.R 25102022 II 57 3« Х)чдап С.уау»г,Т|>*ет»Хоч1я OciHiiiarw Vr^cta Мапж>»-8«гЧ1 ВМЛ Нопзв Fort. H^i-Па Aull Vtrlrwajan Nasan ft«*na, Чи Lartlto«» Mn. Lada HaraiM 25 10 2022 120021 Нота Bai Tof«a BUW Maranln Toyota Mnu5dK-8e-j. ВМЛ htarm. Furd. Hturda. Aull '/nlom^ni Naun Paacti». Kia. Landftnw Mm Тшл Lala.R
25102022 12020' MüBi UlölA Пеа«-. Рм Toyota Meroadsfraeru. В МЛ НслЗа Fort. Hyu-rla. Audi Vttteaejsn HfAüi Ряж»*, С». LAS. Re-diil Skala CHiwote
25 102022 12 0301 Аде Ava Toraoni Марсаде, Dwqc Toyota КЬгойж-вгг/ ВМЛ Hcnä Fort. HyuMa Aull Wrngn Neun Pcrv:'<¡ Кв. ,i-<lR:«i Lau Hera.« Ster
25 10 2022 12 0321 Waran«: (MB Ximw Utrooa Па» Tcvcta №cadatSaru ВМЛ Гош Hyuuai Itu-S '.tekiaugcn Srstjr Pmd» Larefimn teiM Рм^кй.
Рис. 2. Исходные данные для анализа (фрагмент Google table) Fig. 2. Source data for analysis (Google table fragment)
ABCDEFGH I J KLM N OPQRSTUVW
Aston Martin Audi Bentley BMW Bugatti Cadillac Cherry Chevrolet Daewoo Dodge Ferrari Fiat Ford Great Wall Hove Haval Honda Hyundai Jeep Jyguar Kia Lada Lamborghini
0 21 0 33 0 0 0 3 0 0 0 1 6 1 0 2 12 i 0 18 28 i
1 =ЕСЛ И (ЕСЛИ ОШИБКА; НАЙ TU (В$1 ;GF!$A2 :0)=1 ;1;~)
2 1
3 i
4 1
5
6
Рис. 3. Определение категории Top of mind (фрагмент) Fig. 3. Definition of the Top of mind category (fragment)
AV AW AX AY AZ BA BB ВС BD BE BF BG BH Bl BJ BK BL BM BN BO
Aston Martin Audi Bentley BMW Bugatti Cadillac Cherry Chevrolet Daewoo Dodge Ferrari CS il Ford Great Wall Hove Haval Honda Hyundai Jeep Jyguar ra 2
2 55 2 103 2 1 1 16 2 2 4 4 26 0 5 13 29 2 1 37
=ЕСЛИ(ЕСЛ И ОШ И БКА( НАЙТИ ( AV$1 ;GF!$A2 :;0)>1 ;1 1
1 1
1
i
i 1
1 i
1 1
1 i
Рис. 4. Определение категории «Спонтанное знание» (фрагмент) Fig. 4. Definition of the category "Spontaneous knowledge" (fragment)
При сортировке по убыванию, топ-5 брендов, важно отметить, что к категории спонтанного знания относятся ровно те же бренды, что и в категории Top of Mind, только в другом порядке.
4. Определение наведенного знания (с подсказкой).
Определение данной категории брендов строится на основе ответов, полученных во втором вопросе анкеты, при этом
важно обязательно исключить ранее названные в ходе открытого вопроса бренды, чтобы не было ошибки дублирования, о которой говорилось ранее (рис. 5). Код для ячейки СР3 выглядит следующим образом:
=ЕСЛИ(ИЛИ(B3=1;AV3=1);"";ЕСЛИ (ЕСЛИОШИБ-
КА(НАЙТИ(CP$1;GF !$B2);0)>0;1;"")).
A\ CP CQ , CR CS CT CU CV CW CX CY CZ,DA, DB ,DC,DD, DE , DF , DG, DH, DI , DJ , DK
Aston Martin Audi Bentley BMW Bugatti Cadillac Cherry Chevrolet Daewoo Dodge Ferrari Fiat Ford Great Wall Hove Haval Honda Hyundai Jeep Jyguar (C iZ Lada Lamborghini
0 129 0 73 0 0 0 178 0 0 0 145 176 0 0 176 159 0 a 145 119 0
=ЕСЛИ(ИЛHfВ3=1 ;AV3=1 );"|Г;ЕСЛИ ЕСЛИОШИБКА.НАЙТИ(СР$1 ;GF!3 >B2);0 >0ii--))| 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1
1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
Рис. 5. Определение категории «Наведенное знание» (фрагмент)1 Fig. 5. Definition of the category "Induced knowledge" (fragment)
Результаты исследования и их обсуждение (Results and discussion). Чтобы удобнее было анализировать полученные результаты, нужно представить их «визуально». Первый способ - построение облака слов. Это очень наглядный инструмент, основанный на частотном анализе названий брендов. Часто облака слов используют для экспресс-контент-анализа текста с целью выделения наиболее часто встречающихся слов (Линник, Петросян, 2020). Чем чаще встречается слово (в нашем случае бренд), тем большим шрифтом оно отображается в общей мозаике (рис. 6). Для этого в онлайн-сервис «wordclouds» загружается таблица с данными, состоящими из названных брендов и их количества, и получается наглядный результат в виде таких облаков.
При анализе списка брендов, названных без подсказки, с помощью облака слов очевидны лидеры - это «Mercedes-Benz» и «BMW». Анализ всех брендов, включая названных с подсказкой, не так очевиден, здесь нет так называемого лидера, узнаваемость марок «Audi», «BMW», «Chevrolet», «Ford», «Hyundai», «Kia», «Lada», «Lexus», «Mazda», «Mercedes-Benz», «Nissan», «Porsche», «Renault», «Skoda», «Toyota», «Volkswagen» примерно одинаковая: их отметило более 92% опрошенных.
Второй способ визуализации -классическая диаграмма с накоплением, построенная на основе данных из таблиц (см. рисунок 3, 4, 5) и отсортированная по сумме категорий Top of mind, спонтанное знание, наведенное знание (таблица).
1 Все исходные файлы данных и результат их анализа размещены в открытом доступе по ссылке https ://disk.yandex. ru/d/W c6_hEK1 O49xmg
Nbuiit
A.uc.11
Volkswagen
Ttfvotaki.,
Mercedes-Benz
-BMW
Hyund^Lada
а) автомобильные бренды, названные б) все автомобильные бренды, названные
без подсказки респондентом
Рис. 6. Визуализация узнаваемости бренда с использованием облака слов Fig. 6. Visualization of brand awareness using a word cloud
Результат анализа узнаваемости автомобильных марок The result of the analysis of the recognition of car brands
Таблица Table
Марка
Top of Mind
Спонтанное знание
Наведенное знание
Сумма
BMW
Ford
Lada
Toyota
Audi
Mercedes-Benz Nissan Volkswagen Kia
Hyundai
Mazda
Renault
Lexus
Chevrolet
Skoda
Porsche
Honda
Mitsubishi
Opel
Peugeot
LandRover
Tesla
Suzuki
Fiat
33 6 28 24 21 21
5
6 18 12 1 4 0
3 7
4 2 2 0 1 0 0 0 1
103 26 60 70 55 102 26 50 37 29 27 29 21 16 25 24 13 19 12 12 0 3
3
4
73
176 119 113 129 82 174 145 145 159 172
165
177
178 164
166 176 168 174 167 174 171 170 145
209 208 207 207 205 205 205 201 200 200 200 198 198 197 196 194 191 189 186 180 174 174 173 150
Марка
Top of Mind
Спонтанное знание
Наведенное знание
Сумма
Mini
Volvo
Haval
Aston Martin Dodge Ferrari Jeep
Lamborghini
Bentley
Bugatti
Daewoo
Rolls-Royce
Great Wall Hove
Cadillac
Cherry
Jyguar
Saab
Subaru
ЗАЗ
КАМАЗ
0 3 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
1 16 5 2 4 4 2 2 2 2 2 2 0
Топ брендов по узнаваемости представлен на диаграмме (рис. 7). Лидерами к категории Top of mind являются такие бренды, как BMW, Lada, Toyota, MercedesBenz, Audi. Это очень важный оценка, так как это бренды-лидеры в сознании потре-
140 141
0 19
0 5
2 4
0 4
0 4
0 3
0 3
0 2 0 2 0 2 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0
бителя (синяя диаграмма на рисунке).
Как можно наблюдать результат визуализации что в первом, что во втором случае идентичен. Но первый вариант направлен на аналитическое восприятие, а второй - на эмоциональное.
Fig.
Рис. 7. Визуализация узнаваемости бренда с диаграммы с накоплением (Топ-10) 7. Visualization of brand awareness from an accumulation chart (Top 10)
Заключение (Conclusions). Основная цель исследований по оценке здоровья бренда - мониторинг рынка, потребительских ожиданий, положения на рынке бренда и конкурентов, оценка эффективности проведенных маркетинговых, рекламных и PR-мероприятий.
Конкурентная борьба между брендами - беспрерывный процесс. А самые большие продажи имеет та компания, чей бренд учитывает особенности аудитории. Для этого необходимо постоянно проводить оценку покупательского поведения. Анализ здоровья бренда позволяет «держать руку на пульсе» и разрабатывать эффективные стратегии продвижения, а также своевременно оценивать потребность в ребрендинге или репозиционировании марки.
Замерять здоровье бренда рекомендуется на постоянной волновой основе: ежемесячно, ежеквартально или один-два раза в год. Интервал между исследованиями зависит от возможностей компании и масштабности решаемых задач в течение года.
Информация о конфликте интересов: авторы не имеют конфликта интересов для декларации.
Conflicts of interest: the authors have no conflict of interests to declare.
Список литературы
Аристова А.Ю., Семеркова Л.Н. Оценка степени узнаваемости бренда Askent в г.Москва //Аллея науки. 2017. Т. 2. № 11. С. 331-335.
Горбунов И.Н. Сравнительный анализ сервисов оп-Н^ анкетирования. Yandex.взгляд и Google Forms // Саяпин-ские чтения. Материалы IV Всероссийской (национальной) научно-практической конференции. 2021. С. 245-249.
Линник Л.А., Петросян М.М. Облако слов как метод компрессии информации научного текста // Наука. Информатизация. Технологии. Образование. Материалы XIII международной научно-практической конференции. 2020. С. 99-108.
Смирнов С.В. Сбор и обработка данных анкетирования онлайн-инструментами // Социально-экономическое управление:
теория и практика. 2018. № 4 (35). С. 199-201.
Сыркина А.Н. В сборнике: Брендинг как коммуникативная технология XXI века // Материалы V Международной научно-практической конференции. под ред. А.Д. Кривоносова. 2019. С. 99-102.
Толстяков Р.Р., Нестеров Д.А. Бренд-ниг как маркетинговый инструмент оценки и управления качеством // Социально-экономические явления и процессы. 2016. Т. 11. № 11. С. 94-98.
References
Aristova, A. Y. and Semerkova, L. N. (2017), "Assessment of the degree of recognition of the Askent brand in Moscow", Alley of Science, Т. 2, 11, pp. 331-335.
Gogbunov, I. N. (2021), "Comparative analysis of on-line survey services. Yandex.view and Google Forms", Sayapin readings. Materials of the IV All-Russian (National) Scientific and Practical Conference, pp. 245-249.
Linnik, L.A. and Petrosyan, M.M. (2020), "Word cloud as a method of compression of scientific text information", The science. Informatization. Technologies. Education. Materials of the XIII International Scientific and Practical Conference, pp. 99-108.
Smirnov, S.V. (2018), "Collection and processing of survey data by online tools", Socioeconomic management: theory and practice, 4 (35). pp. 199-201.
Syrkina, A.N. (2019), "Branding as a communication technology of the XXI century", Materials of the V International Scientific and Practical Conference, edited by A.D. Krivonosov, pp. 99-102.
Tolstyakov, R.R. and Nesterov D.A. (2016), "Branding as a marketing tool for quality assessment and management", Socio-economic phenomena and processes, Т. 11, 11. pp. 94-98.
Данные об авторах
Толстяков Роман Рашидович, д.э.н., профессор, директор института экономики и качества жизни
Борзых Ольга Юрьевна, магистрант кафедры менеджмента
Information about the authors Roman R. Tolstyakov, Doctor of economics, Professor, head of Institute of Economics and Quality of Life
Olga Y. Borzyh, Master's student of the Chair Management
