Altoparlante
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Trascrizione
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| Giordano Hiller |
Andare. |
| Rob reul |
la conferenza JMP Discovery, dove parleremo dell'ottimizzazione del portfolio e del prodotto. |
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Questa schermata è una prefigurazione del nostro intero discorso di oggi, e sta risolvendo questo problema per ciò che questo consumatore potrebbe andare a cercare, online o in un grande magazzino o in molti altri posti in cui vengono vendute le carte regalo. |
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Amy Anderson, i loro principali consulenti di analisi; e io, Rob Reul, l'amministratore delegato di Isometric Solutions. |
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Quindi Amy ti parlerà un po' di Blackhawk. |
| Ami Anderson |
Quindi sono stato presentato a Blackhawk poco più di un anno fa, ed è stato un mio collega che è effettivamente responsabile di tutte le carte regalo di Subway che è stato attirato da Blackhawk per aiutarli con il loro portafoglio di carte. |
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La maggior parte delle persone non ha sentito parlare di Blackhawk. Sono dietro le quinte, ma in realtà sono le carte regalo private più grandi al mondo |
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azienda. Si posizionano come marchio di pagamenti perché fanno regali digitali, telefono, carte di debito, incentivi, online e attraverso una rete globale di rivenditori. |
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Se pensi a ciò che Rob ti ha appena mostrato un paio di diapositive fa, quello è Target. Sai, probabilmente sei stato al supermercato. |
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Vedi le carte che hai opzioni che, sai, mentre stai controllando. Questo è l'obiettivo principale della loro attività; è il 97%. Hanno anche una presenza online che stanno iniziando a crescere... |
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attraverso giftcards.com e altre entità web. Quindi, quando Blackhawk è venuto da me, hanno avuto una sfida. Quindi, quando pensi alle carte regalo |
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e quell'intero centro commerciale di carte regalo che era sulla prima diapositiva, ci sono solo così tanti pioli, |
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e pensa a ogni piolo come a una proprietà in affitto. Quindi devi pagare per essere su quel piolo. Quindi, come azienda che produce buoni regalo, devono capire quali carte avranno successo e meritano di essere su quel piolo. |
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Blackhawk aveva sempre, |
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tipo, sai, indovinato quali carte dovrebbero uscire là fuori, e quello che sarebbe successo è che avrebbero aspettato 12-18 mesi per vedere se arrivavano i dati finanziari. |
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E questo è un sacco di tempo da perdere, quindi sono venuti da noi e ci hanno chiesto, sai, c'è un approccio migliore per capire quali carte dovremmo mettere su quei pioli per attirare la maggior parte dei clienti? |
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Ed è lì che ho portato Rob e lo restituirò a Rob per parlare di come affrontiamo questo. |
| Rob reul |
Sì, e e... |
| Ami Anderson |
Prima di andare lì, mi dispiace, potrei |
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parlare del try vs il test? |
| Rob reul |
Beh, faresti meglio, perché era quello su cui si basava il tuo costrutto. |
| Ami Anderson |
Quindi, comunque, una delle cose di cui io e Rob abbiamo parlato, e ridiamo e ridono anche molti dei nostri colleghi di marketing. |
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Blackhawk è famoso per fare ciò che chiamiamo tentativi. Quindi una prova è molto diversa da un test, e se ci pensi, è... |
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sai, hanno messo qualcosa là fuori e avrebbero visto se funzionava. E stiamo provando a... stiamo provando... stiamo lavorando con loro per affrontare le cose con più di un test in mente, quindi guardando, sai, |
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i compromessi. E con questo test che abbiamo progettato per loro, è davvero tutto intorno alla scelta, perché quando provi qualcosa e aspetti 18 mesi, è troppo tardi per scoprire che è stato un fallimento. |
| Rob reul |
Infatti. E così quando Amy ha parlato dell'ipotesi di Blackhawk, in realtà sono diventati piuttosto bravi a indovinare, giusto, ma la dimensione del loro mercato e il numero di carte |
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è diventato abbastanza, abbastanza grande e presto lo vedrai. Quindi, in termini di test o esperimento, abbiamo preparato quanto segue. |
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Quindi avevano ... penso che avessero 113 carte che stavano gareggiando per quei pioli e la sfida, ovviamente, era progettare il processo |
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o l'esperimento che ci permetterebbe di farlo. E questa è un'istantanea di ciò che alla fine è diventato. Spiegherò come siamo arrivati... siamo arrivati lì |
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tra un secondo, ma qui vedrete un paio di cose fondamentali, qualcosa di cui parleremo come un progetto di torneo di un esperimento progettato. |
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Le attribuzioni andrebbero prima al dottor Chris Nachtsheim e poi a lavorare a stretto contatto con il dottor Brad Jones su, fondamentalmente, prima il concetto e come lo fai effettivamente. |
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E poi sono diventati gli esperimenti di Max Diff, che ora, ovviamente, è una... è una piattaforma cruciale per me in JMP che uso sempre. |
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E lo abbiamo davvero messo alla prova qui facendo, in questo studio specifico, cinque diversi studi Max Diff che... quattro che si alimentano a vicenda e uno per ottenere le finali, e ti accompagneremo |
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attraverso come siamo arrivati lì. Quindi prima parliamo un po' di carte. Quindi hai visto quel muro, circa 113 più le carte dei concorrenti. Quello era Target. |
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Quando abbiamo esaminato lo scenario di Blackhawk, non potevamo concepibilmente costruire un progetto sperimentale che potesse essere messo in campo dai consumatori |
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e si aspettano che lo completino in un ragionevole lasso di tempo. E con questo intendo nove minuti... da nove a dodici minuti. |
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Ho lavorato di nuovo molto con il dottor Nachtsheim sulla modellazione della fatica e degli esperimenti di scelta e |
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dopo circa 12 minuti, le persone iniziano a rispondere alle domande e si riscontrano incoerenze interne, persone che rispondono tutte nello stesso posto o persone che non finiscono il sondaggio. |
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E, naturalmente, non lo volevamo affatto, quindi abbiamo dovuto vagliarlo fino al set che era più materiale e quel primo sforzo ha portato a |
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36 carte. Quindi ce n'è un po', c'è dell'altro, e c'è il resto, giusto. Quindi quella era una specie del nostro set di 36 carte finali. |
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Ora, il modo convenzionale in cui la maggior parte dei ricercatori, senza analisi approfondite del sondaggio come Amy e io stiamo portando, risolverebbe un problema del genere, sarebbe simile a questo, e questo è in realtà qualcosa di cui ho parlato prima |
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in una conferenza JMP. Ma vedi la classica domanda di valutazione, in cui ciascuna riga è una delle cose che stiamo valutando e, in questo caso, sarebbe alta 36 righe, giusto. |
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E hai una probabilità di acquistare, o quale carta è la tua carta preferita, e dopo un po' puoi vedere, puoi immaginare quanto sarebbero inutili i dati che raccoglieresti. Otterresti |
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separazione molto scarsa nell'essere... in termini di capacità di analizzarlo, e quindi le valutazioni erano certamente fuori. |
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Il prossimo approccio che tipicamente vedresti nel nostro campo è qualcuno ... beh, va bene, classifichiamoli, perché ora devono pensare a loro non in modo indipendente ma in modo interdipendente. |
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E questo è un modo migliore, ma se hai una lunga lista come noi, hai una serie di sfide completamente esacerbate per gli intervistati, causando un enorme carico cognitivo cumulativo. |
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Ed è sostanzialmente insostenibile. E quindi, ovviamente, abbiamo la correzione, quindi questa è la costruzione del metodo, questo è di Loviere |
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Ridimensionamento migliore-peggiore. E Max Diff è come lo conosciamo, e ci fornisce una statistica magica, nota come utilità. Quanto vale una carta |
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su un'altra carta, giusto? E quindi questo è ciò che alla fine stiamo cercando. Quindi ecco il nostro esperimento. Questo è ciò per cui eravamo stati programmati, e io infrangerò il JMP... |
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lì la discussione. vado nel mio |
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JMP designer e mostra l'esperimento che abbiamo effettivamente fatto, ed è qui. |
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Posso ottenerlo. |
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E faremo quel disegno. |
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Un paio di cose che voglio evidenziare su questo design... (se mi viene in mente. Aspetta un secondo.) |
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Lo vedi, Amy? |
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Va bene, bene. |
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Quindi, ancora una volta avevamo 36 carte, quindi per suddividerle in parti gestibili, |
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abbiamo finito con l'usare blocchi di dimensioni di nove... o cinque con nove diversi raggruppamenti, che ci hanno fatto servire 18 scelte in un esperimento diverso, e abbiamo avuto |
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un disegno che assomigliava a questo. |
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E poi l'abbiamo programmato, e abbiamo una matrice degli incidenti che in realtà è una cosa bellissima. |
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Quindi, nel nostro mondo, è davvero importante assicurarsi di confrontare ogni carta con ogni altra carta. |
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E non fare ipotesi su una carta che batte un'altra carta, perché batterebbe le carte che una delle altre carte ha battuto o non ha battuto, giusto. |
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E quello che abbiamo con questo design a blocchi equilibrato e incompleto è un... è un bellissimo esperimento efficiente, in cui ogni carta è stata testata contro ogni altra carta esattamente due volte. |
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Quindi programmiamo questo esperimento, e ora voglio mostrarvi come appare una volta programmato, e anche questa è una cosa bellissima. |
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sto per tornare a |
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il mio esperimento qui. |
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Quindi abbiamo preso il |
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esperimento progettato, l'abbiamo integrato in un'interfaccia, e nel mezzo del sondaggio, dopo circa quattro minuti, tutti gli intervistati lo erano |
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chiesto a... dov'è andato? Aspetta un secondo. Mi dispiace per questo. |
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Prova di nuovo. Scusa per questo. |
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Sono stati introdotti all'esperimento |
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e poi li abbiamo mostrati |
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i raggruppamenti randomizzati o set di scelta, in cui è stato chiesto loro di valutare ogni carta. Quindi se mi piace di più questo |
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e questo mi piace di meno. |
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E glielo abbiamo fatto fare diverse volte, |
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sulla base di questo progetto, in realtà 18 volte, per l'esattezza. |
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E ogni volta li abbiamo spinti lungo la strada a tenerli in gioco, per così dire, e una volta noi |
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sono stati in grado di convincere le persone a superare tutti i 18, |
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avevamo un set. E così abbiamo suddiviso l'esperimento in nove diversi... |
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quattro diversi raggruppamenti di nove ciascuno e abbiamo avuto un insieme aggregato di intervistati e poi abbiamo preso i vincitori con i migliori punteggi di utilità e li abbiamo inseriti in una batteria finale. Ma l'abbiamo fatto di nuovo, e così li abbiamo portati in finale. |
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E... |
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fammi tornare qui. |
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È un po' goffo, mi scuso. |
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C'era l'esperimento. |
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E poi l'abbiamo analizzato sulla base del lavoro di Danny McFadden e della piattaforma analitica che si trova in JMP, giusto. |
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Ancora una volta, la chiave qui, commenta in fondo al suo testo sulla preoccupazione fondamentale |
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capire il comportamento di scelta umano e farlo in un ambiente in cui non hai influenze confuse che non puoi interpretare perché non sai di cosa si stava discutendo o da cosa è stato influenzato un rispondente. |
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Quindi questo è uno sguardo alle utilità marginali, giusto. Quindi questo è il primo taglio di ciò che è venuto fuori dall'esperimento dopo averlo analizzato. Non ti sto mostrando tutte le carte esatte, ma hai un'idea, positiva e |
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negativi, quelli che non erano statisticamente significativi nel mezzo. Quindi avevamo un grande assortimento come questo di 36 carte. |
| Ami Anderson |
Posso menzionare qualcosa qui, Rob, che è stato molto importante? Quindi, come Rob ha detto prima, molte persone che effettuano sondaggi stanno solo chiedendo, ti piace? e classificalo da uno a cinque, ed è così che Blackhawk ha affrontato tutte le loro ricerche. Quindi, quando l'abbiamo mostrato a |
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i nostri addetti al marketing dei prodotti erano scioccati e non capivano. Sono tipo, aspetta un secondo, perché papà è felice laggiù in rosso, perché, voglio dire, aveva una delle prime due scatole. |
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Bene, la differenza è perché se chiedi loro, ti piace, senza dare loro la scelta, potrebbe piacere, ma se c'è qualcosa di meglio? E quindi questo era giusto |
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cambio di gioco per loro, perché non hanno mai guardato il loro portafoglio di carte in quel modo o si sono avvicinati alla ricerca in questo modo. |
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Quindi continua così, Rob. Quindi volevo solo chiarire che, perché lo era, voglio dire che per loro semplicemente... non hanno mai pensato alla scelta. È come, |
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beh, ovvio che devi farlo con tutte quelle scelte là fuori. |
| Rob reul |
E hanno anche un muro; c'è un sacco di scelte, giusto. Sì. |
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Quindi avevamo questi dati, ma Amy aveva ragione a ricordarmi che era solo una parte dell'equazione qui, e vorrei che parlasse di nuovo. |
| Ami Anderson |
Sì, sì grazie, Rob. Quindi, come penso di averlo detto prima, Blackhawk è molto concentrato sul piano finanziario, come la maggior parte delle aziende, voglio dire, devi assicurarti di fare soldi. |
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Tuttavia, sai, fare soldi è il risultato, sai, questo è dopo il fatto. Ed è per questo che dovevamo esaminare questa ricerca. E quindi l'indice di affinità, che è fantastico, capire ti piace? Ma devi anche capire |
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ok, fantastico, questo mi piace di più di quello, ma |
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lo comprerai? E se lo comprerai, quanto caricherai. |
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E quindi, avendo questo come parte della ricerca, li aiuta a colmare il divario tra ciò che i consumatori dicono loro e ciò che faranno. |
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E nel tempo, questo ci sta aiutando a sviluppare una scorecard per il cliente, in modo che possa ottenere presto il feedback dei consumatori e, infine, stimare |
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cosa succederà ai loro dati finanziari se agiranno in base a tali informazioni, ed è per questo che è così importante avere tutte e tre queste metriche come parte dello studio. |
| Rob reul |
Quindi, combinandoli, siamo stati in grado di creare un modello predittivo del loro libro di affari guardando al futuro. |
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E ciò che Amy è stata in grado di preparare per loro è stato un modo per tornare indietro e guardarlo, in pratica dicendo, se tu... |
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se avanzi queste carte sul mercato, cercano di generare questo tipo di entrate in sei mesi o 12 mesi. |
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E la schermata successiva mostra come siamo riusciti a presentarlo al cliente. E così abbiamo preso il |
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punteggi di affinità, e se puoi vedere ogni carta qui che è stata classificata in base sostanzialmente all'utilità, e quindi abbiamo la probabilità che venga acquistata. |
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E abbiamo il valore del carico, giusto, perché abbiamo chiesto a tutti ok, quello era il tuo preferito, |
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quanto vorresti... quanto saresti disposto ad acquistare la carta e quanto spenderesti per essa? E poi potremmo creare questo valore adattato di cui ha parlato. |
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E poi potremmo classificare in scala tutte le carte l'una rispetto all'altra, lungo questo asse, che era fondamentalmente l'utilità rispetto alla probabilità di carico. E potremmo creare una separazione e trovarla per loro |
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le migliori carte e, in questo caso, chiaramente questa carta Visa è stata una vincitrice predominante. |
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E alla fine siamo riusciti a capire perché e ne parleremo tra un secondo. Ha a che fare con l'ampio appeal e il numero di marchi su cui è possibile utilizzare la carta, giusto. |
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Ma questo è stato il modo in cui siamo riusciti a creare quella separazione. Quindi quello è stato il primo lavoro principale che siamo stati in grado di fare. Adesso passerò al livello successivo di analisi e Amy vi parlerà un po' dell'anatomia della carta regalo. |
| Ami Anderson |
Quindi, quindi, abbiamo appena esaminato l'ottimizzazione del portafoglio, quindi abbiamo avuto l'ordine di classifica di quali carte avranno più o meno successo. |
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E... ma poi la seconda parte è che ci sono alcune di quelle carte che forse sono nel mezzo, che non hanno bisogno di buttare via, ma hanno bisogno di pensare a come possono ottimizzarle. Ora |
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quando pensi alle carte regalo, voglio dire, fino a quando non siamo arrivati a questo business non ho davvero pensato a tutti i componenti di una carta regalo. |
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E con questo portafoglio specifico, che chiamano le loro carte felici, ci sono molte cose sulla carta che guidano la preferenza. |
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Sai, potrebbe essere il carico della carta, quindi quanto potresti comprare la carta regalo e il regalo per qualcuno? Potrebbe essere la condizione. Quindi cosa devo fare per usare le carte. |
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Personalizzazione. Sei in grado di personalizzarlo come per mamma o mia figlia, ecc. Abbiamo i marchi sulla carta e poi abbiamo il tema della carta o l'occasione. |
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E quindi capire quali di questi elementi sono importanti per guidare la preferenza è stato il passo successivo, in termini di capire come... dove concentrarsi per ottimizzare le carte. |
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Quindi, quindi, avevamo praticamente un numero illimitato di temi, denominazioni, opzioni di personalizzazione. |
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E il modo in cui Blackhawk in genere farebbe quello che chiamano la loro cura delle carte, che stava inventando quelle carte, era che si sedevano in una stanza... in una sala conferenze, prima del COVID, |
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e passare letteralmente in rassegna tutti i dati finanziari passati e dire hmm, penso che questa carta abbia funzionato bene perché aveva questo marchio. |
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Oh, forse voglio prendere questo marchio perché non l'abbiamo messo su una carta. Ed è stato molto, molto, |
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sai, hanno un ottimo background aziendale, ma in qualche modo soggettivo in termini di approccio per capire come creare quelle carte. |
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Quindi questo studio ci ha permesso di capire cosa stava guidando quella preferenza (e non ho intenzione di regalare il premio, in questo momento, perché voglio che Rob lo attraversi) |
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ma ha sviluppato uno strumento piuttosto straordinario per il cliente. |
| Rob reul |
Ha funzionato, giusto. |
| Ami Anderson |
Funziona davvero bene. |
| Rob reul |
la piattaforma scelta E |
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quello che stiamo cercando qui è un esperimento di scelta discreta, in cui possiamo effettivamente servire e scambiare quelle cose che sappiamo essere fondamentali, in base all'anatomia che hai appena visto. |
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E questo ha preso forma nell'esperimento mostrato a destra. |
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Questa è un'immagine dal vivo dello schermo, ovviamente andare avanti e indietro tra JMP in explorer e il mazzo non è ottimale per te come spettatore, quindi |
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Ne parlerò solo qui. Quindi avevamo quattro temi o attributi principali, e all'interno degli attributi avevamo diversi livelli. I principali testati, basati sull'anatomia, erano qual è il tema che spinge le persone ad acquistare la carta? |
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A chi stanno facendo il regalo, perché questo risulta essere un fattore importante. Gli sponsor o i marchi sulla carta e le condizioni di utilizzo. Quindi a volte c'è una data di scadenza, a volte devi registrare la carta online. |
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Giusto. |
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A volte puoi riscattare una carta solo online, quindi l'idea era fondamentalmente quella di capire quale di quelle fosse la più appetibile, giusto, una specie di costo di ingresso. |
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E si scopre che, come suggeriva Amy, abbiamo ottenuto un modello molto forte come risultato, ma, per esempio... una delle variabili è caduta. Ma puoi vedere chiaramente... e Amy stava per... |
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stava per darle una mancia e dirti che il 57% delle preferenze sulle carte è tutto basato sui marchi presenti sulla carta. |
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Sapevamo che i marchi sono importanti, ma non sapevamo che fosse così importante, giusto, ma anche gli altri fattori sono importanti. E puoi vedere il profiler sulla destra, |
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dove quel primo tipo di variabile svanisce e non è statisticamente significativo, ma chiaramente abbiamo avuto una bella separazione tra i diversi attributi su questo... nello studio. E questi erano tutti attributi nominali, che |
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lo rende ancora più interessante, giusto, perché devi stare attento quando ti muovi. Quindi quello era una specie di principale ... l'output principale lì. |
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E abbiamo avuto un... abbiamo avuto un enigma però, giusto, perché ok, avevano 253 marchi su una carta. |
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Ora, con il primo studio che abbiamo mostrato, avevamo 36 carte e abbiamo usato cinque esperimenti Max Diff per capirlo, perché potevamo convincere gli umani a elaborarlo quando gli veniva chiesto. |
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Qui abbiamo avuto un esperimento di scelta discreta. Penso che ci fossero 12 schermi, ogni schermo aveva tre scelte, quindi non è stato un esperimento banale per un individuo su cui riflettere. Ma come risolviamo per |
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il numero di marchi e come funzionano i marchi? E così è nata l'intera nozione di un esercizio progettato, che non era un esperimento progettato, ma, ma molto meglio...molto più deliberato di un semplice tentativo. Quindi quello che abbiamo effettivamente finito per creare è stata questa idea di un designer di carte da sogno. |
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E dopo aver sottoposto le persone all'esperimento della scelta discreta e vincolato le loro scelte a quelle mostrate, |
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abbiamo chiesto loro di scegliere e costruire la propria carta per vedere cosa vorrebbero. E gli stessi componenti prendono vita, basati su quell'anatomia. |
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Quindi questo ci ha portato in una direzione completamente diversa. Ancora una volta, ciò per cui stiamo risolvendo è, beh, quali marchi dovrebbero intrattenere sulle loro carte? |
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E si scopre che la quantità di calcolo per risolvere la sensazione di questo studio da 2.000 intervistati ha richiesto circa tre giorni per essere eseguita. |
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Era un'enorme quantità di combinazioni quando potevano scegliere tra uno qualsiasi dei 253 marchi, solo uno o fino a nove. |
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Oltre a chi doveva essere data la carta, se volevano una denominazione e quanto grande sarebbe stata quella denominazione. Puoi immaginare, era enorme, giusto. |
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Ma ciò che è stato in grado di produrre è stato questo tipo di risultato straordinario di cui lascerò parlare Amy. |
| Ami Anderson |
Quindi queste informazioni, insieme all'output dell'altro studio, abbiamo preso e le abbiamo inserite in quello che chiamiamo uno strumento di ottimizzazione delle carte. |
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In modo che quando il cliente andasse a progettare nuove carte con questo strumento, potesse fare riferimento e dire, va bene, ha senso avere marchi che si trovano in più categorie di marchi? |
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E quello che abbiamo scoperto con questo output è che i consumatori non vogliono un sacco di varietà, perché se vogliono varietà, ottengono una carta Visa, e tuttavia vogliono qualcosa di più della semplice carta a marchio singolo. Quindi era qualcosa nel mezzo. |
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In genere, quando avevamo un marchio, il consumatore, quando eseguiva questo esercizio, rimaneva all'interno della categoria del marchio. Quindi, se il marchio che hanno scelto per primo era un marchio di vendita al dettaglio, |
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avevano finito di progettare la loro carta primaria... principalmente con la vendita al dettaglio. Lo stesso valeva per QSR, lo stesso valeva per digitale, big box, ecc. |
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Abbiamo avuto alcuni casi in cui potrebbero incrociare i marchi e sarebbero stati casi in cui sarebbe stata la vendita al dettaglio e poi forse il ristorante. |
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Pensa all'esperienza di un centro commerciale, e quindi era un po 'diverso. Ma qui abbiamo marchi che chiameremmo... |
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e questo ha risuonato molto bene con il team di curatori... li chiamo marchi databili o marchi non databili. E i marchi databili sono quelli che hanno molti marchi abbinati insieme. |
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E quindi questo era di buon auspicio per la creazione di queste carte multimarca. Ma poi hai marchi che non sono databili, come per il fitness 24 ore su 24 e Alamo, Albertsons. È come se solo... fossero soli. |
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E quindi quello che succede è che quando questi marchi arrivano a Blackhawk e vogliono giocare, vogliono essere su queste carte perché questo è un guadagno per loro, |
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questo è uno strumento, non solo per progettare le carte, ma per aiutarli nelle trattative per dire, guarda, |
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se vuoi giocare, devi pagare, perché i tuoi marchi non si abbinano bene a nessuno. E tu sai cosa? I nostri consumatori |
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preferire altre marche. E quindi avere quella leva è stato semplicemente fantastico per loro avere effettivamente alcune intuizioni per progettare le carte, e quindi anche negoziare questi marchi, in termini di, sai, fare affari con Blackhawk. |
| Rob reul |
Esatto, esatto. |
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Quindi c'è un altro pezzo in questo e ha a che fare con |
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carta |
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costruzione. E parliamo prima di, ok, quali carte sono custodi e quali no. |
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Una delle cose che avrei dovuto menzionare prima è stata quando abbiamo organizzato quei turni preliminari, quei quattro turni, |
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abbiamo fatto sedere quei round in base alle entrate delle carte dell'anno precedente. E, naturalmente, le entrate sono il risultato dell'attrattiva dei marchi in cui le carte possono essere utilizzate. |
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E così, quando inizi a pensare alle effettive combinazioni di marchi sulle carte, Amy ti mostrava le probabilità condizionate, |
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ora stavamo cercando di fare un ulteriore passo avanti. E vedi i primi 50 marchi elencati all'estrema destra, e stiamo cercando di creare |
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segmenti di consumatori mirati che probabilmente acquisterebbero marchi raggruppati sulla stessa carta. Quindi questo è il livello successivo del lavoro analitico che stiamo facendo per cercare di capire, okay, |
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c'è un obiettivo abbastanza grande da poter raggiungere il genere, l'età, qualche altro tipo di cosa psicografica, giusto, che ci permetterebbe di affinare la carta killer inserendo il tema giusto lì con i marchi giusti. |
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Quindi questo è più o meno lo stato della ricerca. Insieme abbiamo appena descritto quasi un anno e mezzo di solide ricerche per Blackhawk. |
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E ti direi che il 90% di tutto il lavoro pesante è stato fatto e fatto grazie alla potenza di JMP. Quindi questo è il nostro discorso. |
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Saremo lieti di rispondere a qualsiasi domanda in diretta. Credo che questo verrà mostrato il 6 ottobre. E Brad Jones, che era la risorsa tecnica per la progettazione del torneo |
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e analisi, mi accompagnerà per questo. Quindi, per ora, grazie per il vostro interesse e vi auguriamo una buona conferenza. Grazie. Ciao ciao. |
