Покупатель FMCG больше не идёт к товару по прямой линии — он движется по лабиринту каналов и впечатлений.

Он видит рекламу в Instagram, читает отзывы в Telegram, сравнивает цены в приложении, заказывает онлайн и забирает в офлайн-точке.

Чтобы понять современного потребителя, брендам нужно не просто «измерять продажи», а изучать путь покупателя как систему взаимосвязанных контактов, где каждая деталь влияет на решение.

Этим занимается омниканальное исследование потребителей — подход, который объединяет данные онлайн и офлайн, количественные и качественные методы, поведение и эмоции.

Ещё недавно путь покупателя выглядел предсказуемо: телевизионная реклама, обсуждение, поход в магазин и покупка. Модель «внимание – интерес – желание – действие» (AIDA) служила основой маркетинговых стратегий.

Сегодня всё иначе. Путь превращается в динамичную сеть касаний: человек может увидеть пост у блогера, перейти на сайт бренда, добавить товар в корзину приложения и прочитать отзывы в мессенджере.

Для товаров повседневного спроса (FMCG) это особенно важно:

• низкая цена делает решение импульсивным,
• частые покупки создают множество точек контакта,
• эмоциональный контекст усиливает влияние рекламы.

• Виртуальные каналы: соцсети, маркетплейсы, сайты и мобильные приложения. Здесь формируется первый интерес и собирается информация.

• Офлайн-магазины: реальное взаимодействие — упаковка, витрины, консультанты, запахи. Здесь часто принимается окончательное решение.

• Гибридные решения: QR-коды и дополненная реальность объединяют оба мира, позволяя быстро перейти от продукта к информации или наоборот. Форматы вроде «интернет-заказ + самовывоз» становятся нормой — именно они делают опыт покупателя омниканальным.

Современное омниканальное исследование покупателей FMCG строится на сочетании данных, наблюдений и технологий.

Главная цель — понять, что действительно влияет на выбор, и как каналы взаимодействуют между собой

• Мобильная этнография: участники фиксируют свои действия в реальном времени — фото полок, короткие видео, комментарии.

• Дневники потребителей: отслеживание всех контактов с брендом в течение недели или месяца.

• Интервью в торговых точках: наблюдение и опрос прямо в момент выбора.

• Социальное слушание: анализ обсуждений в соцсетях и отзывах, выявление скрытых мотивов и инсайтов.

• Единый профиль потребителя: объединяет данные из приложений, сайтов и офлайн-покупок, позволяя отследить весь цикл взаимодействий.

• Панельные исследования с геолокацией: сопоставляют движение человека и данные чеков, показывая реальную картину поведения.

• Оперативные опросы на месте: короткие уведомления при входе или выходе из магазина для фиксации впечатлений в моменте.

• Картирование пути покупателя (Customer Journey Mapping): соединяет глубинные интервью и big data, создавая карту опыта от первого касания до покупки.

• Экспериментальные сценарии: тестирование комбинаций интернет-кампаний и офлайн-активностей для определения оптимального микса.

• Прогнозная аналитика: алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности и предсказывают следующие шаги клиента.

Решения о покупке в FMCG принимаются быстро — иногда за минуты. Пользователь может увидеть баннер онлайн, вспомнить бренд в офлайн-магазине и совершить покупку через мобильное приложение. Такое скачкообразное поведение усложняет оценку вклада каждого канала.

• Многофакторная атрибуция (Multi-Touch): распределяет ценность конверсии между всеми точками взаимодействия.

• Анализ медиамикса (MMM): оценивает совокупное влияние ТВ, радио и digital-каналов.

• ИИ-алгоритмы: находят скрытые взаимосвязи между каналами и поведением покупателей.

• Цепи Маркова: моделируют последовательность действий и вычисляют вклад каждого шага в финальную покупку.

Для внедрения омниканальной атрибуции необходимо:

• интегрировать данные CRM, веб-аналитики и офлайн-продаж

• создать единую систему идентификации клиента

• запускать пилотные проекты в отдельных регионах или категориях

• сравнивать результаты разных моделей до выбора оптимальной

Современные FMCG-компании превращаются в data-driven-организации, где данные из разных источников соединяются в единую аналитическую систему.

Собирают и объединяют данные из сайтов, приложений, программ лояльности и кассовых систем, формируя полную картину пути покупателя.

Отслеживают не только клики, но и цепочки действий, время взаимодействия с контентом, долю вовлечённых пользователей и микроконверсии.

Помогает понять эмоциональный контекст: отслеживаются упоминания бренда, анализируется тональность и выявляются новые тренды в поведении потребителей.

Системы искусственного интеллекта анализируют тексты отзывов, изображения и видео, выделяют закономерности и визуализируют выводы.

Интерактивные панели в реальном времени позволяют маркетологам видеть ключевые точки пути покупателя и реагировать на них мгновенно.

Путь покупателя FMCG перестал быть предсказуемым.

Он стал омниканальным, нелинейным и эмоциональным. Чтобы оставаться конкурентоспособными, брендам нужно видеть покупателя целиком — не как статистику, а как живого человека, взаимодействующего с десятками каналов каждый день.

Омниканальное исследование даёт эту возможность: оно помогает не просто анализировать прошлое, а предсказывать будущее поведения потребителей.

А это — главный актив FMCG-компаний в ближайшие годы.