OMI_chat

#omi_data | 19% респондентов готовы сесть в самолёт, управляемый искусственным интеллектом Категория опроса с 2023 года показывает 19% (кроме 2025 г. - 18%). Самый минимальный показатель и почти нет динамики. Но едва ли можно говорить про недоверие к технологиям, это скорее про разделение зон ответственности:  ✈️ пилот отвечает за безопасность,  🤖 ИИ — за оптимизацию маршрута/топлива (что уже происходит). 💡 Потребитель готов к ИИ в поддержке, но не в полном контроле при высоких рисках. Данные собраны на выборке 18+, Россия, города с населением 100+. Выборка взвешена по полу, возрасту и размеру населенного пункта в соответствии с распределением интернет-аудитории по данным ФОМ. Размер выборки: 9109 человек. 😊 – аналитика, экспертиза, данные, точность

Бренды плохо используют данные из своих программ лояльности Forrester опросила 310 специалистов по маркетингу и лояльности. 30% респондентов оценивают эффективность своих программ как умеренную или низкую. Одна из главных причин — компании собирают недостаточно информации о наиболее ценных клиентах или не могут применить уже имеющиеся данные. 27% компаний не используют программы лояльности для сбора поведенческих данных первой стороны. Ещё 38% не собирают zero-party data — сведения о предпочтениях и намерениях, которыми клиент делится добровольно. У 23% данные программы почти не связаны с CDP и другими клиентскими системами. Главным препятствием остаётся качество и полнота информации — эту проблему назвал 61% участников. Далее идут слабая интеграция систем, организационные барьеры и нехватка внутренней экспертизы. Если бренд спрашивает клиента о предпочтениях, но продолжает отправлять нерелевантные предложения, сбор данных ухудшает опыт: человек ожидает, что информация, которой он поделился, будет использована в его интересах. Данные о долгосрочных предпочтениях полезно собирать в начале отношений, а краткосрочные намерения — регулярно обновлять. При этом фактическое поведение должно иметь больший вес, чем заявленные интересы. Ценность программы лояльности возникает не из объёма накопленной информации, а из способности объединить её с другими источниками и последовательно применять во всех каналах. Подробнее в статье CMSWire. #рынок_и_тренды 😊 – одна из ведущих исследовательских компаний России

Главная возможность AI в исследованиях — не точность, а охват Дискуссия об AI в маркетинговых исследованиях часто сводится к сравнению с традиционными методами: насколько синтетические данные и AI-инсайты совпадают с ответами реальных людей. Автор Quirk’s предлагает смотреть на проблему иначе. По приведённым в статье данным, только около 60% продуктовых и маркетинговых решений принимаются с опорой на потребительские инсайты. Оставшиеся 40% — без исследований вообще. Причина часто не в нежелании изучать аудиторию, а в ограничениях по времени и бюджету. Полноценное исследование может быть неоправданно для небольшого решения или просто не успевать за темпом бизнеса. AI снижает стоимость и скорость получения хотя бы ориентировочной обратной связи и тем самым расширяет число решений, в которых вообще появляется голос потребителя. Это не отменяет традиционные исследования. Для дорогостоящих и рискованных решений по-прежнему необходимы надёжные методы и работа с реальными респондентами. AI особенно полезен в промежуточной зоне — там, где раньше выбор делался на основе опыта команды или внутреннего мнения. При этом AI-исследования должны опираться на реальные источники: предыдущие исследования, транзакционные и поведенческие данные, поисковые запросы, комментарии пользователей и другие проверяемые сигналы. Меняется и роль исследователя. Его задача смещается от производства каждого элемента исследования к постановке задачи, проверке источников, интерпретации и валидации результата. Вопрос для бизнеса в таком случае звучит не «так ли хорош AI, как традиционное исследование», а «лучше ли этот сигнал, чем решение, принятое вообще без данных о потребителе». Подробнее в статье Quirk's. #omi_ai 😊 – одна из ведущих исследовательских компаний России

#цифра_недели | 🍽 Что едят россияне? Данные OMI о предпочтениях в национальной кухне Мы спросили у 11 590 респондентов (данные взвешены по полу, возрасту и размеру города), какую национальную кухню они предпочитают в большей степени. Результаты показывают интересный баланс между традициями и гастрономическим разнообразием. Главные выводы 👉🏻 ▫️Русская кухня — абсолютный лидер 57% опрошенных выбирают её как фаворита. Это не просто ностальгия — это комфорт, доступность и культурная идентичность. Для ресторанов и доставок: русская кухня остаётся «безопасной гаванью» и основой меню. ▫️Итальянская и грузинская — главные конкуренты за второе место По 6% голосов каждая. Итальянская — универсальный выбор для свиданий и семейных ужинов, грузинская — для душевных встреч с друзьями. Обе кухни хорошо монетизируются и имеют высокий средний чек. ▫️ Азиатские кухни набирают обороты, но остаются нишевыми Японская (3%), китайская (2%), общая азиатская (3%) и среднеазиатская (2%) вместе составляют около 10%. Это аудитория гурманов, молодёжи и жителей крупных городов. Потенциал роста есть, особенно у корейской и вьетнамской кухонь (они часто попадают в категорию «другая»). ▫️ 18% — «нет сильных предпочтений» Важная группа. Они гибки, открыты к новому, но требуют четкого позиционирования: «почему именно это блюдо?», «что уникального в этом месте?». Идеальная аудитория для экспериментальных форматов и сезонных меню. Для бизнеса 💼 Не бойтесь делать ставку на русскую кухню — она массова и стабильна. Грузинская и итальянская — отличные варианты для дифференциации без риска. Азиатские направления — шанс выделиться в премиум- или молодежном сегменте. 18% «нейтралов» — ваша цель для тестирования новых концепций и акций. Данные собраны на выборке 18+, Россия, города с населением 100+. Выборка взвешена по полу, возрасту и размеру населенного пункта в соответствии с распределением интернет-аудитории по данным ФОМ. Размер выборки: 11 590 человек. Апрель 2026 года. #omi_data 😊 – одна из ведущ

Зачем бренды снеков открывают рестораны Lay’s открыла в Шанхае первый постоянный Lay’s Potato Restaurant. Двухэтажное пространство объединяет блюда на основе картофеля, коллаборации с модными брендами, интерактивные инсталляции и мерч. Для специального меню компания привлекла шеф-повара со звездой Michelin Франческо Бонвини. Похожую стратегию используют и другие FMCG-компании. Индийская Haldiram’s открыла ресторан на 120 мест на Leicester Square в Лондоне, White Rabbit запустила постоянный чайный флагман в Шанхае, а Want Want развивает сеть кофеен Mr. Bond Coffee. В отличие от прежних брендовых поп-апов, эти пространства рассчитаны на постоянную работу и самостоятельную выручку. Для производителей снеков ресторан решает сразу несколько задач. Продукт, который обычно потребляют за несколько минут, становится основой часового опыта с более высоким средним чеком, мерчем и коллаборациями. Одновременно бренд получает физическое пространство, где можно контролировать весь опыт взаимодействия — от интерьера и запахов до сервиса и контента для соцсетей. Спрос на такие форматы поддерживает переход от товаров к впечатлениям. По данным VML Future 100: 2026, 70% потребителей предпочли бы тратить деньги на впечатления, а не на материальные вещи, а 72% хотят, чтобы бренды воздействовали на все органы чувств. Для FMCG ресторан становится не просто рекламной активацией, а новым каналом маркетинга, продаж и развития бренда. Подробнее в статье VML. #рынок_и_тренды 😊 – аналитика, экспертиза, данные, точность

Starbucks превращает бариста в создателей контента Starbucks стал первым брендом, который тестирует TikTok Custom Creator Networks для сотрудников. Отобранные бариста получают креативные брифы через платформу и долю рекламной выручки от своих публикаций. Компания фактически переводит контент, созданный сотрудниками, из органической активности в управляемый маркетинговый канал. У такого формата есть сильное преимущество — сотрудники знают продукт и клиентский опыт изнутри. По данным Sprout Social, которые приводит CMSWire, 61% представителей Gen Z и 40% потребителей в целом регулярно узнают о новых продуктах через контент сотрудников компаний. У Starbucks эта модель уже развивалась органически: бариста публиковали контент о бренде примерно в три раза чаще сотрудников сопоставимых розничных сетей. Employee advocacy существует давно: собственные программы запускали Dell, Adobe, Vodafone, EA и Salesforce. Отличие модели Starbucks — в прямой монетизации через рекламную платформу. Сотрудник становится не просто амбассадором, который добровольно рассказывает о работодателе, а полноценным участником экономики с формальным брифом и вознаграждением. Для брендов главный вопрос теперь не в охватах такого контента, а в его влиянии на бизнес: регистрации в программе лояльности, повторные покупки и клиентский опыт. Одновременно потребуется решить вопросы добровольности участия и справедливой оплаты. Если модель окажется эффективной, сотрудники могут стать самостоятельной категорией авторов между корпоративными каналами и классическим инфлюенсер-маркетингом. Подробнее в статье CMSWire. #рынок_и_тренды 😊 – одна из ведущих исследовательских компаний России

К 2028 году AI будет влиять более чем на 70% рекламных расходов Gartner прогнозирует, что к 2028 году более 70% мировых рекламных расходов и 80% рекламных расходов в США будут проходить через self-service платформы, где AI напрямую влияет на закупку, стоимость и результат кампаний. Речь не о генерации креативов, а о «невидимом» AI внутри рекламных систем, который решает, кому показать объявление, когда это сделать и сколько рекламодатель заплатит. По мере роста автоматизации часть контроля переходит от маркетолога к платформе. Алгоритмы всё глубже участвуют в выборе аудитории, распределении показов и ценообразовании. При этом более высокая эффективность самой платформы не обязательно означает снижение стоимости рекламы для бренда. Gartner рекомендует концентрировать бюджеты и экспертизу на нескольких стратегически важных платформах, а остальные использовать выборочно — для дополнительного охвата и тестирования. Отдельный приоритет — системы, которые позволяют сравнивать результаты и проводить независимую оценку эффективности. Чем больше решений принимает алгоритм рекламной площадки, тем опаснее оценивать его работу по данным этой же площадки. Независимое измерение становится не дополнительным инструментом аналитики, а одним из ключевых способов сохранить контроль над медиабюджетом. Подробнее в исследовании Gartner. Оценка эффективности рекламных кампаний с OMI, как с независимым измерителем, — это индивидуальный подход, учитывающий специфику размещения и применяемого инвентаря. При проведении оценки приоритет отдается не декларируемым данным, а фактическому контакту с рекламным материалом. Для информации обращайтесь к нам по адресу: [email protected]. #omi_ai 😊 – ведущая ResearchTech-компания России

#цифра_недели | 💘 Когда россияне в последний раз ходили на свидание? Данные, которые удивят даже романтиков Мы спросили у 11 590 человек (взвешенная выборка по полу, возрасту и размеру города): «Когда вы в последний раз были на свидании?». Результаты показывают, что свидания для россиян это скорее событие. И да, большинство вообще не считает себя «активными участниками» этого процесса. Ключевые цифры: ▫️34% — «Я в браке и на свидания не хожу» Самая большая группа. Это не значит, что они не любят романтические вечера — просто термин «свидание» ассоциируется у них с этапом до брака. Для брендов: важно переупаковывать концепцию — «романтический ужин», «дата night», «вечер для двоих». ▫️ 27% — не были на свидании больше 2 лет Это почти треть аудитории! Возможно, они в отношениях, но без формальных «свиданий», или просто не считают это важной частью жизни. Потенциал для кампаний, возвращающих романтику в повседневность. ▫️Только 9% были на свидании на этой неделе Активная аудитория свиданий — небольшая, но очень ценная. Они чаще всего молоды, активны в соцсетях, готовы тратить на впечатления. Идеальная цель для ресторанов, цветов, подарков, кино, путешествий на выходные. ▫️5% — «Я в браке и хожу на свидания» Маленькая, но вдохновляющая группа! Они доказывают: романтика может жить долго. Бренды могут создавать специальные программы для пар со стажем — «свидание после 5 лет вместе», «второе первое свидание» и т.д. ▫️Остальные 25% — распределены между свиданиями с очень разными дистанциями (от 2 недель до 2 лет назад). Это «спящие» потенциальные клиенты — их можно реактивировать через сезонные акции, праздники (День святого Валентина, 8 марта, Новый год) или персонализированные предложения. Что это значит для бизнеса? 👉🏻 HoReCa & Retail: Создавайте пакеты «для двоих» не только на 14 февраля, а круглый год. Акцент на атмосферу, а не только на еду/подарок. 👉🏻 Маркетинг: Используйте язык «романтики», а не «свиданий», особенно для аудитории 30+. 👉🏻 Digital: Таргетируйте тех

#цифра_недели |Какой язык хотят учить россияне? Мы спросили у 11 590 человек (взвешенная выборка по полу, возрасту и размеру города): «Какой язык вы хотели бы выучить дополнительно?». Результаты показывают: английский всё ещё король, но Китай уже дышит ему в спину. Топ-3 самых желанных языка: 🥇 Английский — 31% Без сюрпризов. Это база для карьеры, путешествий, сериалов и общения с миром. Для школ и платформ: английский — ваш «хлеб насущный». Но конкуренция высока — нужно выделяться форматом, скоростью или нишей (например, английский для IT, медицины, переговоров). 🥈 Китайский — 13% Самый быстрорастущий интерес! Бизнес, технологии, культура C-pop и дорам — всё это толкает людей к мандарину. Особенно среди молодёжи и предпринимателей. Шанс для новых игроков: создать курс «китайский за 3 месяца для бизнеса» или «китайский через дорамы». Французский — 8% Романтика, мода, кулинария, литература — французы держатся уверенно. Часто выбирают женщины 25–45 лет. Идеально для премиум-форматов: онлайн-курсы с носителями, культурные клубы, языковые поездки в Париж/Лион. Интересные ниши: • Немецкий (4%) — стабильно, но без роста. Целевая аудитория: студенты, инженеры, любители порядка и точности. • Японский (4%), корейский (3%) — фанаты аниме, игр. Молодёжь, активны в соцсетях. Можно делать вирусные кампании через TikTok/Reels. • Турецкий (3%) — рост благодаря туризму, сериалам и релокации. Перспективно для коротких интенсивов перед поездкой. • Арабский (2%), языки Кавказа и народов России (по 2%) — локальный спрос, часто связан с семьёй, работой или идентичностью. Ниша для региональных школ. ✔️22% — «Не хотел(а) бы учить ещё один язык» Это не лень — это рациональность. Многие считают, что одного английского достаточно, или просто не видят практической пользы. 💡 Что это значит для бизнеса? ▫️EdTech & Языковые школы: Делайте акцент на китайском. Он растёт быстрее всех. Создавайте микро-курсы под конкретные цели: «английский для собеседования», «французский для чтения Меню»,

#omi_news С радостью делимся новостью об итогах конкурса Research Got Talent 2026 - Исследователи Ищут Таланты. Команда компании OMI ХтОМИ заняла2️⃣место 🏆 В рамках конкурса команда ХтОМИ провела исследование для Благотворительного Фонда «Галчонок». Запись выступления нашей команды в финале доступна в ВК. В ближайшие дни поделимся финальной презентацией 🙌🏻 Благодарим организаторов конкурса, жюри и все команды участников! 🎉 👉🏻 Больше информации о финале конкурса. 😊 – одна из ведущих исследовательских компаний России

Почему отделы выполняют KPI, но компания всё равно теряет клиентов Маркетинг выполняет план по откликам, поддержка сокращает время решения обращений, продукт повышает adoption — и при этом клиент уходит. CMSWire связывает этот парадокс с тем, что компании оптимизируют отдельные точки контакта, но практически не контролируют переходы между ними. Именно на этих стыках возникает большая часть проблем. Продажи обещают то, о чём не знает онбординг. Продукт выпускает обновление раньше, чем поддержка получает информацию. Маркетинг создаёт срочный спрос, который сервис не способен обслужить в заявленные сроки. Каждый отдел формально может работать хорошо, но клиент видит одну компанию и воспринимает все несогласованности как единый плохой опыт. Разрыв заметен и на уровне восприятия бизнеса. По данным PwC, которые приводит CMSWire, почти 9 из 10 руководителей считают, что лояльность клиентов в последние годы выросла. Среди самих потребителей с этим согласны только около 4 из 10. Внутренние метрики могут оставаться положительными, даже когда отношения с клиентами уже ухудшаются. Альтернатива — управлять не отдельными точками контакта, а всей клиентской траекторией. Для этого нужны общая история взаимодействий, единые определения хорошего клиентского результата и ответственность за CX выше уровня отдельных каналов и подразделений. Главный вопрос меняется: не «насколько хорошо сработал этот контакт», а «ощущает ли клиент, что взаимодействует с одной компанией, а не с пятью разными отделами». Подробнее в статье CMSWire. #рынок_и_тренды 😊 – аналитика, экспертиза, данные, точность

GA4 начал отдельно считать трафик из ChatGPT, Gemini и Claude Google Analytics 4 добавил отдельный канал AI Assistant для переходов из чат-ботов. Если источник распознаётся как ChatGPT, Gemini, Claude или другая поддерживаемая платформа, GA4 автоматически присваивает визиту канал AI Assistant, medium ai-assistant и кампанию (ai-assistant). Настраивать отдельные UTM-метки для этого не требуется. До обновления значительная часть таких переходов попадала в Direct или неклассифицированный Referral. В результате маркетологи не могли нормально сравнивать AI-трафик с органическим поиском, рекламой, email и другими каналами. Теперь можно отдельно смотреть, какие страницы получают переходы из AI, как ведут себя эти посетители и насколько хорошо они конвертируются. Особенно полезными эти данные становятся для AEO/GEO. Если определённая страница стабильно получает переходы из AI-ассистентов, это сигнал, что контент появляется в ответах и рекомендациях моделей. Дальше можно сравнивать вовлечённость такого трафика с поисковым и проверять, приводит ли видимость в AI к реальным конверсиям. Однако полной атрибуции обновление не даёт. Некоторые AI-сервисы по-прежнему могут скрывать или изменять referrer, а сама классификация зависит от способности GA4 распознать источник. CMSWire рекомендует сначала накопить данные за 60–90 дней и сопоставлять их с Search Console, CRM и показателями контента. AI-поиск наконец становится отдельным измеримым каналом, но оценивать его эффективность только по GA4 пока рано. Подробнее в статье CMSWire. #omi_ai 😊 – одна из ведущих исследовательских компаний России

GLP-1 перестраивает весь FMCG, а не только рынок еды Первая волна продуктов для людей, принимающих препараты для снижения веса на базе GLP-1 (Ozempic и т.п.) была предсказуемой. Бренды предлагали еду, в которой больше белка и клетчатки, меньшие порции и продукты для контроля калорий. Теперь рынок движется дальше. Снижение аппетита меняет не только рацион, но и потребность в витаминах, работу ЖКТ, вкусовые предпочтения и повседневные привычки. MMR приводит несколько примеров новой категории продуктов. NUTRILINQ предлагает комплекс добавок для восполнения микронутриентов при быстром снижении веса, M&S выпустила концентрированный шот с витамином D, железом, фолатом и B12, а ResBiotic разработала постбиотик специально для пользователей GLP-1 с акцентом на желудочно-кишечный дискомфорт. Возможности появляются и за пределами пищевой категории. Biotène продвигает спрей от сухости во рту на фоне обсуждений так называемого «Ozempic breath», а добавки Nutrafol всё чаще становятся частью разговора о выпадении волос после быстрого снижения веса. Причём продукты необязательно напрямую маркировать как решения для GLP-1: M&S, например, позиционирует свою линейку шире. Для FMCG это означает появление новой потребительской экосистемы вокруг препаратов для снижения веса. Перспективные категории будут возникать не только там, где людям нужно помочь есть меньше, но и там, где необходимо компенсировать новые физиологические эффекты, изменения вкуса и формирующиеся привычки. Подробнее в статье MMR. #рынок_и_тренды 😊 – одна из ведущих исследовательских компаний России

Бренд поменял позиционирование после разговоров с клиентами у них дома Американский финтех Chime долго строил бренд вокруг идеи «финансового спокойствия». Но когда исследователи начали разговаривать с клиентами не в фокус-группах, а у них дома, выяснилось, что эта формулировка плохо описывает их реальные ожидания. Люди говорили не столько о спокойствии, сколько о желании двигаться вперёд: улучшить своё положение, добиться большего, помочь семье и чувствовать прогресс. Этот инсайт оказался достаточно сильным, чтобы компания пересмотрела позиционирование и сместила коммуникацию в сторону оптимизма, амбиций и финансового прогресса. Chief Growth and Marketing Officer Chime Винит Мехра приводит этот кейс как пример того, почему исследования должны влиять не только на рекламные сообщения, но и на стратегию бренда. Данные могут показать, что происходит с аудиторией, но живое наблюдение и разговор позволяют понять, почему это происходит и какое значение люди придают продукту. На фоне распространения AI эта часть исследований становится особенно ценной. Анализ данных, подготовку отчётов и синтез нескольких исследований можно автоматизировать. Значительно сложнее автоматизировать момент, когда команда замечает в разговоре с человеком идею, способную изменить позиционирование всей компании. Подробнее в статье Greenbook. #рынок_и_тренды 😊 – аналитика, экспертиза, данные, точность

Файл llms.txt почти не влияет на видимость бренда в AI llms.txt появился как аналог sitemap для AI-систем. Это простой Markdown-файл в корне сайта, где компания может перечислить наиболее важные страницы и кратко объяснить их содержание. Предполагается, что такой файл поможет ChatGPT, Claude и другим системам быстрее понимать структуру сайта и находить приоритетный контент. Однако реальная поддержка технологии пока ограничена. По данным исследования почти 300 тысяч доменов, llms.txt используют около 10% сайтов, а среди Fortune 500 — только 7,4%. Google официально не подтвердил использование этого стандарта, а отдельные исследования пока не обнаружили статистически значимой связи между наличием llms.txt и частотой цитирования сайта AI-системами. Поэтому CMSWire рекомендует не рассматривать llms.txt как новый обязательный инструмент GEO. Более надёжными факторами остаются структурированные данные, сильный домен, качественные внешние ссылки, понятная архитектура сайта и контент с явными признаками экспертизы и авторства. Например, сайты с более чем 32 тысячами ссылающихся доменов в одном из исследований цитировались ChatGPT в 3,5 раза чаще ресурсов со слабым ссылочным профилем. Сам llms.txt имеет смысл внедрять как относительно недорогую инвестицию в будущую инфраструктуру AI-поиска, особенно если CMS уже умеет создавать его автоматически. Но если ресурсы ограничены, приоритет стоит отдавать schema-разметке, качеству ключевых страниц и авторитетности сайта — сегодня их влияние на AI-видимость подтверждено значительно лучше. Подробнее в статье на CMSWire. #omi_ai 😊 – одна из ведущих исследовательских компаний России