Как коллажи изображений отражают бренд-ассоциации пользователей

Дарья Дзябура, профессор Российской экономической школы, академический директор программы «Экономика и анализ данных»

В 2020 году автомобильный концерн BMW провел ребрендинг, целью которого было изменить имидж компании и сделать его «брендом взаимоотношений» («relationship brand»), ассоциирующимся с открытостью и чистотой, понятностью. Тем временем, ребрендинг производителя игрушек Fisher Price был направлен на то, чтобы марка в большей степени ассоциировалась у потребителей с такими вещами, как «веселье, действие, игра, празднование, баловство и радость». Успех этих и подобных им проектов по ребрендингу во многом зависит от способности правильно оценить и понять те ассоциации, которые целевая аудитория связывает с маркой. Однако сложность заключается в том, что сделать это довольно непросто, поскольку люди могут ассоциировать бренд с любым количеством совершенно разных объектов, эмоций, действий, образов и концепций.

Для анализа бренд-ассоциаций было разработано множество методов: опросы (оценка по общепринятым и заданным параметрам), шкала индивидуальности бренда (оценка по пяти качествам: искренность, эмоциональное возбуждение, компетентность, изысканность и мужественность), шкала капитала бренда Brand Asset Valuator (оценка по четырем параметрам: дифференциация, релевантность, уважение и знания), наконец, различные качественные методы, в которых используются вербальные и визуальные стимулы, чтобы побудить респондентов поделиться своими мыслями о бренде в письменной форме или в ходе индивидуальных интервью. Тогда как опросные методы дают количественную оценку и удобны с точки зрения администрирования, они имеют ограничение в виде заранее заданных атрибутов. Качественные методы, в свою очередь, позволяют выявить независимые ассоциации, но их результаты сложно оценить количественно и тяжело масштабировать на большое количество брендов.

Онлайн-платформы на базе социальных сетей сегодня дают возможность проводить масштабируемый, количественный и независимый анализ бренда с помощью пользовательского контента. Однако и у этого метода есть некоторые недостатки. Во-первых, он применим только для определенных категорий брендов: например, Nike генерирует огромное количество комментариев в социальных сетях, а Colgate — в разы меньше. Во-вторых, сложно учитывать характеристики авторов контента: пользователи, у которых более тесная связь с брендом или которые занимают резко положительную или резко отрицательную позицию по отношению к марке, могут доминировать в создании контента. Наконец, любой потребитель, создающий связанный с брендом контент, может не выражать свое истинное мнение или отношение: они могут исходить из каких-то имиджевых побуждений, удовлетворять свои потребности в самопрезентации.

Тем временем, инструменты обработки изображений, в том числе быстрорастущее направление визуального анализа бренда в социальных сетях, открывают множество новых возможностей для установления ассоциациативных связей между брендом и его капиталом, лучшего понимания восприятия бренда целевыми аудиториями и укрепления отношений между потребителями и брендами.

Международная команда ученых, изучающая возможности применения анализа больших данных, в том числе визуального контента и машинного обучения, опубликовала в научном журнале Journal of Marketing исследование, в котором описывается новая онлайн-платформа визуального анализа бренда (B-VEP). Основываясь на качественных методиках из психологии и маркетинга, она использует визуальные образы для создания коллажей, отражающих эмоции, культурный опыт и различные взгляды потребителей по отношению к марке, позволяя маркетологам и аналитикам собирать связанные с брендом визуальные данные непосредственно от потребителей и дополняя существующие бренд-метрики. На платформе респонденты могут выбирать из десятков тысяч фотографий те, которые, как им кажется, передают суть бренда, и собирать из них коллажи, которые затем анализируются инструментами неконтролируемого машинного обучения и обработки изображений для получения бренд-ассоциаций на уровне отдельных респондентов.

С помощью более чем 1800 респондентов в рамках исследования было собрано 4 743 коллажа для 303 американских брендов из 9 категорий. Каждое изображение, отобранное для коллажа, было тэгировано определенным словом, которые были объединены в кластеры, которые, в свою очередь, были сгруппированы по отдельным темам. В результате было выделено 150 тем, из которых для каждого бренда были получены конкретные ассоциации — как самые популярные среди респондентов, так и самые редкие. Например, бренд дезодорантов AXE получил ассоциации с модой, городской молодежью, астрономией и бодибилдингом, Starbucks — с кофе, электроэнергией, компьютером, выпечкой и обедом.

В меняющемся мире с постоянно появляющимися новыми технологиями и новыми вызовами, как со стороны потребителей, так и со стороны конкурентов и рынка в целом, новые маркетинговые инструменты всегда востребованы и способны привести к изменению многих процессов, в том числе у творческих и стратегических команд, работающих с брендом. Так, например, коллажи из визуальных бренд-ассоциаций могут служить вдохновением для разрабатывающих визуальный контент графических дизайнеров. С одной стороны, это позволит создавать кампании, которые будут более гармонично восприниматься пользователями, а с другой — придумывать что-то яркое и провокационное, что будет цеплять своей новизной.

Интересные инсайты появляются при использовании машинного анализа потребительских ассоциаций. В частности, для каждой из девяти проанализированных в исследовании категорий товаров и услуг были выявлены желательные и нежелательные бренд-ассоциации: например оказалось, что характеристика «инновационный» позитивно коррелирует с такими образами, как рука, религия, картина, городской пейзаж и свет, и негативно — с патриотизмом, ящиком, руинами, ковбоем (отметим здесь, что исследование проводилось на американском рынке с англоязычными респондентами, что отражается в полученных результатах).

Кроме того, можно измерить уникальность бренда внутри соответствующей категории товаров или услуг, то есть что потребители ассоциируют с одним брендом значительно больше (или меньше), чем с другими брендами в той же категории. Или находить пересечения в ассоциациях между брендами разных категорий и на их основании запускать коллаборации и совместные продукты.