Мы находим тех, кто «хотел, но не купил». Вы перестанете инвестировать в функции-пустышки и сфокусировать бюджет на тех драйверах, которые реально конвертируются в оплату.
Что мы препарируем:
Структура текущего спроса: детальный разбор — кто, как часто и в каких ситуациях покупает ваш продукт или аналоги конкурентов.
Барьеры и драйверы: выявление факторов, которые «тормозят» покупку (страхи, неудобство) или, наоборот, подталкивают к чеку.
Потенциальный (отложенный) спрос: объём аудитории, которая готова купить, но не находит подходящего решения. Это дорожная карта для расширения линейки.
Причины переключения: почему клиенты уходят к конкурентам или возвращаются к вам. Оцифровка лояльности в реальных сценариях.
Что вы получаете на выходе:
Профиль идеального продукта: ранжированный список характеристик, за которые клиент готов платить здесь и сейчас.
Карта рыночных окон: список сегментов с высоким потенциалом, где текущее предложение конкурентов не устраивает потребителей.
Модель прогнозирования спроса: расчёт того, как изменится объём продаж при внедрении новых функций или смене позиционирования.
План нейтрализации барьеров: конкретные шаги по устранению причин, из-за которых клиенты «срываются» с покупки.
Почему нашим цифрам можно доверять?
Статистика показывает что произошло, но только полевое исследование объясняет почему. Мы сопоставляем кабинетную аналитику с прямым наблюдением за покупками и опросами "отказников". Такой подход выжигает ложные инсайты и базирует модель спроса на фактах, а не на комфортных отчетах, которые рассыпаются при первом столкновении с реальностью
Верификация через «не-покупателей»: мы опрашиваем тех, кто выбрал конкурентов или отказался от категории. Это вскрывает системные ошибки, которые не видны при анализе собственной базы лояльных клиентов.
Глубинные интервью (CustDev): выявление истинных мотивов на выборке 30–50 экспертных бесед. Это страхует от «ложных гипотез», когда бизнес вкладывается в функции, которые клиенту на самом деле не важны.
Верификация на выборке 400+: Мы масштабируем инсайты, чтобы найти закономерности, за которыми стоят деньги, а не эмоции. Это исключает риск "подгонки данных" под ожидания и дает вам твердую опору для прогноза продаж.
