Евгений Попов, генеральный директор ORO: исследования, преодоление кризисов и путь в…

В первую очередь все исследователи относились к ИИ как к инструменту, который позволит за ним писать отчеты. Это время, безусловно, еще не наступило. Я отношусь к ИИ, или относился к ИИ, в первую очередь как к инструменту, который позволяет нам повысить операционную эффективность: лучше кодировать открытые вопросы, лучше структурировать данные, экономить время менеджеров для поиска информации при ответах на брифы, при аналитике. Есть довольно много задач, которые можно здесь придумать. Однако я думаю, что через один, два, три года все компании, кто-то раньше, кто-то позже, столкнутся с необходимостью использовать все-таки и респондентов-синтетиков для того, чтобы эти инсайты получать. Их нужно обучать, нужно проверять — это много работы, это много денег, это дорого. Но те бизнес-модели, которые вы можете строить на этом умении, и те знания, которые вы сможете добывать с использованием этого, я думаю, откроют новый пласт задач, который обычными людьми или с обычной скоростью решать просто невозможно. Что ИИ разрушит в исследовательском бизнесе раньше, чем вы успеете адаптироваться? Если бы я знал, мы бы уже начинали адаптироваться именно к этому. Я думаю, что ничего пока не будет разрушено, а будет только созидаться. Наблюдаем, экспериментируем, начинаем продавать — задай мне этот вопрос через год. Непрерывные данные — мечта или угроза? Если данных становится бесконечно много, ценность интерпретации растет или размывается? Как-то раз на одной глобальной конференции спросили: "What do we think of big data applications?" — «Что мы думаем о приложениях для обработки больших данных?» Правильный ответ был: "We have to get the small data right first before moving on to big data" — «Мы должны сначала получить небольшие данные, прежде чем переходить к большим данным». Это я все к чему. Непрерывных данных много. Если строго следовать определению, то на самом деле исследовательские компании давно собирают непрерывные данные. Мне кажется, сейчас смысл, который вкладывается в выражение «непрерывные данные», немножко в другом. Речь идет не о данных, которые могут принимать любое значение внутри диапазона постоянно, а про поток этих данных, которые собираются отовсюду. Они могут быть, например, дискретными или интервальными, но собираются непрерывно. Поэтому чем больше таких данных, тем, конечно, важна ценность интерпретации. Она ни разу не размывается, потому что вопрос применения и компетенция людей, которые с данными работают — как заказчиков, так и исследователей — состоит в том, чтобы определить, что в каком месте нужно использовать. Если мы можем ответить на вопрос: «Что именно мы будем делать с данными, которые мы собираем?», это уже половина успеха. Конечно, их можно просто собирать и складывать в дашборды, а можно интерпретировать. Ценность интерпретации, безусловно, крайне высока. Но, как я уже много раз повторял, все зависит от бизнес-задачи. Культура работы с данными как конкурентное преимущество — это тезис для конференции или что-то, за что ты реально готов драться с клиентом внутри его компании? Одна из задач агентства заключается в том, чтобы изменить модель взаимодействия заказчика и агентства. Я имею в виду исследовательские агентства. Я уже говорил, что для того, чтобы культура работы с данными внутри компании росла, агентство должно очень активно этому способствовать. Например, обеспечить доступ заказчика к данным, обеспечить их распространение среди внутренних клиентов на стороне компании-заказчика и так далее. Поэтому это хороший тезис для конференции, но на практике мы готовы драться за это с клиентом внутри его компании. Что здесь зависит от агентства, так это то, как именно оно предлагает эту культуру внедрять. Клиенты часто ждут идей от агентства, потому что это может противоречить тому, что сложилось в компании заказчика на настоящий момент. Если мы поговорили об этом красивыми словами, а на самом деле у нас нет ни инструментов, ни ресурсов, ни убедительного объяснения, зачем это нужно клиенту, то агентство ждет неудача. Поэтому мы все должны быть к этому готовы. Ты возглавляешь ОИРОМ (Объединение исследователей рынка и общественного мнения) и говорил, что в индустрии накопилось много проблем. Культура неоплаты, размытый фокус — за семь лет это не исчезло. Почему ассоциация не справляется с этим структурно? Да, ассоциация с этим справляется недостаточно хорошо. Это тема отдельного выступления, отдельного круглого стола, а то и не одного. И лично для меня, как для руководителя ассоциации, это фокус на ближайшие один-два года. Пока вот так могу ответить. Ты когда-нибудь отказывался от крупного клиента не по деловым, а по принципиальным причинам? За тридцать лет — конечно, было. Конкретный кейс сейчас не назову, но принцип простой: если задача выходит за рамки нашей специализации — мы отказываем. Для нас результат клиента важнее краткосрочной прибыли. Если мы понимаем, что задача может быть решена качественнее сторонними специалистами, мы открыто направим клиента к тем, чья экспертиза соответствует данному вопросу. Это я считаю важным репутационным ходом, важным репутационным аспектом, который говорит о том, что каждый должен заниматься работой, которую он делает хорошо. Лучше направить клиента в правильное место, чем взяться за дело, не справиться и потом краснеть. Ты руководишь компанией с историей в тридцать лет. В какой момент ты перестал быть наследником истории маркетинговых исследований и стал ее соавтором?