Добрый день, уважаемые читатели блога о контент-анализе!
Сегодня очень коротенько о ещё одном методе структурирования информации методом контент-анализа — о методе AIDA(s) — методе анализа рекламы. Расшифровывается как:
- A — Attention (внимание);
- I — Interest (интерес);
- D — Desire (желание);
- A — Action (действие);
- S — Satisfaction (удовлетворение)
Предположим, по вашему рекламному видеоролику, рекламе в формате баннера на сайте, наружной рекламе той или иной форме, рекламе для радиоэфира и т.д. проводится фокус группа. Гайд, то есть тематический план ведения фокус группы может быть самым различным, беседа в рамках фокус группы может достаточно сильно уходить в сторону от этого плана, дополняться какими-либо непредусмотренными темами. Для структуризации этого материала можно использовать, например, метод AIDA.
По сути эта публикация очень похожа на прошлую о PEST-анализе. Мы создаём таблицу в EXCEL (либо орудуем в ATLAS.ti, описанному также на блоге). В первый столбец мы будем вставлять цитаты из фокус группы. Следующие столбцы можно назвать A, I, D, A, S. В них будут заноситься либо 1 либо 0. Если речь идёт о привлечении в внимания ставится 1 в столбец A, в других столбцах — 0 и аналогично для других столбцов и цитат. Рекомендую создать дополнительный столбец для комментариев — фиксировать мысли, приходящие в процессе кодирования, либо этот столбец можно использовать непосредственно для интерпретации высказываний. Так кодируем всю фокус группу. Мы получили набор цитат по каждой из категорий AIDA(s). Теперь их будет удобнее интерпретировать. В эту же таблицу можно ввести и дополнительные столбцы — например, отражающие эмоциональность высказываний, и использовать порядковую шкалу (1 — неэмоциональное высказывание, 2- эмоциональное высказывание, 3- ярко выраженные эмоции или кодировать высказывания как нейтральные негативные и позитивные, добавить пол, возраст и также кодировать высказывания и т.д.). На основе таких дополнительных параметров можно будет определить также и отношение к каждому из этапов воздействия рекламы на аудиторию, строить половозрастные выборки и т.д. Проводить количественный контент-анализ на основе значений параметров, отражающих эмоциональную составляющую обсуждения и т.д. Тут многое зависит от конкретных задач замера.
На этом сегодня всё!
Удачи!
