Варианты маркетинговых исследований: какие бывают, как выбрать и сколько это стоит в 2027 году

Маркетинговые исследования — это систематический сбор и анализ данных по трём направлениям: рынок, потребители и конкуренты. Собранные факты дают бизнесу опору для решений и сокращают роль интуитивных оценок. В 2027 году к классическим опросам и фокус-группам добавились искусственный интеллект (AI, ИИ) и анализ больших данных. Новые инструменты используют для проверки гипотез на синтетических респондентах и анализа тональности тысяч отзывов за минуты. С их помощью компании также составляют сценарные карты.

Какие исследования нужны для изучения рынка и конкурентов?

Анализ рынка удобно начинать с кабинетного исследования. В нём собирают готовые данные из открытых источников: отраслевых отчётов, Росстата и аналитики маркетплейсов. В электронной торговле такой метод быстро очерчивает структуру рынка. Например, Data Insight оценивает объём рынка продаж частным покупателям (B2C) в 13,4 трлн руб., а долю маркетплейсов — в 62% продаж.

Государственная статистика может выходить с задержкой. Поэтому кабинетные данные дополняют полевым сбором и актуальной информацией с цифровых площадок.

Полевые методы дают сведения, которых нет в открытом доступе. Экспертные интервью с участниками рынка выявляют барьеры входа, а метод тайного покупателя показывает реальный уровень сервиса конкурентов. Если кабинетный анализ выявил, что 81% заказов в электронной торговле проходит через маркетплейсы, интервью с продавцом уточнит расходы на выход на площадку и требования к упаковке.

В цифровом блоке используют данные из трёх источников: карточек конкурентов, поисковых запросов и частотности упоминаний бренда. Эти данные показывают спрос, который ещё не отражён в отраслевых отчётах. Сопоставляют три слоя данных: кабинетный, полевой и цифровой, чтобы проверять гипотезы и находить расхождения.

Методы исследования рынка: сравнение

Методы можно сопоставить по трём критериям: затратам, скорости и глубине данных. В таблице также приведены примеры подходящих инструментов.

При небольших затратах кабинетный анализ даёт быстрый обзор рынка на макроуровне. Более долгие и дорогие полевые исследования раскрывают мотивы участников и практические ограничения, а цифровые инструменты связывают общую статистику с текущим поведением покупателей.

Отдельный вопрос касается горизонта прогнозирования. Экстраполяционные модели продолжают график прошлых периодов в будущее и подходят для краткосрочных оценок. На длинной дистанции неопределённость растёт из-за нескольких факторов: изменений регулирования, новых технологий и перестройки цепочек поставок. Для долгосрочных прогнозов аналитики используют сценарные методы.

Метод Дельфи собирает анонимные оценки экспертов в несколько итераций до появления согласованной картины и подходит для консенсусного прогноза. В форсайт-сессиях работают с разногласиями и строят веер возможных будущих с вероятностями отдельных развилок. Такой формат используют, когда требуется карта рисков и возможных сценариев.

Кабинетный анализ даёт исходные выводы для проверки полевыми методами. Актуальное поведение аудитории показывают цифровые инструменты, через них же проверяют собранные данные.

Как исследовать целевую аудиторию и потребительское поведение?

Исследование аудитории помогает увидеть продукт глазами людей, которые за него платят. Без этого этапа маркетинговая стратегия строится на догадках, а бюджет распределяется вслепую. В 2026 году к классическим опросам и фокус-группам добавились ИИ-модели, способные за несколько часов обработать объём данных, на который раньше уходили недели.

Классические методы по-прежнему решают задачи, недоступные алгоритмам. Глубинное интервью раскрывает мотивы и барьеры потребителя, которые влияют на выбор продукта, а фокус-группа из 8–12 респондентов за полтора часа даёт срез мнений и показывает живую реакцию на концепцию. Наблюдение помогает проследить маршрут человека и точки его внимания: как он перемещается по сайту или возле витрины, где задерживается и что пропускает. Количественные методы, включая онлайн-опросы на выборке от 100 человек и A/B-тестирование, переводят гипотезы в цифры и показывают более эффективный вариант офера или интерфейса.

В традиционном подходе глубина исследования конфликтует со скоростью работы, поскольку качественные методы помогают понять мотивы, но расшифровка и интерпретация данных занимают много времени. Количественные исследования быстро собирают цифры, однако причины полученных результатов приходится искать отдельно. Современные AI-инструменты ускоряют поиск этих причин.

4 шага методики анализа аудитории с ИИ

Методика анализа аудитории с ИИ объединяет анализ аудитории в единый процесс, где ChatGPT выполняет часть аналитической работы. Внедрение показало рост кликабельности (CTR) на 35% и снижение стоимости привлечения клиента на 28% при прежнем медиабюджете.

1. Сегментация. Загрузите в модель данные о текущих клиентах: демографию, историю покупок и каналы прихода. ChatGPT разделит массив на группы со схожими закономерностями поведения и выделит сегменты, которые приносят 80% выручки.
2. Аватары. Для каждого приоритетного сегмента попросите модель создать подробный портрет со следующими характеристиками: возраст, роль, боли, триггеры принятия решения и типичные возражения. Так общее описание «мужчина 30–40 лет» превращается в персонажа с конкретным жизненным контекстом.
3. Исследование клиентов с ChatGPT. Передайте модели описание представителя сегмента и попросите смоделировать глубинное интервью. ChatGPT сгенерирует ответы от лица персонажа с учётом заданных характеристик. За час можно получить 20–30 развёрнутых диалогов, но они не заменяют интервью с реальными респондентами. Используйте их для подготовки вопросов и гипотез.
4. Проверка. Проведите интервью с пятью — семью реальными респондентами из каждого сегмента. Сопоставьте ответы с предварительными гипотезами. При расхождениях скорректируйте описание сегмента и продолжите исследование. Совпадение нескольких ответов само по себе не подтверждает точность модели.

Риски ИИ и как их обойти

У генеративного AI есть два системных ограничения. Они связаны с галлюцинациями и предвзятостью модели.

Галлюцинации возникают, когда модель придумывает несуществующий вывод или приписывает аудитории мотивацию, которой у неё нет. Генерация с опорой на найденные источники (RAG) снижает этот риск, предоставляя модели перед подготовкой ответа доступ к проверенным данным: расшифровкам реальных интервью, отчётам и результатам опросов. Даже при таком подходе выводы нужно сверять с источниками.

Предвзятость связана с тем, что ChatGPT обучался на массивах текстов, отражающих доминирующие точки зрения. При анализе узких ниш или специфических аудиторий модель может выдавать усреднённые и стереотипные оценки. В таких случаях используют гибридный подход. ИИ обрабатывает большие объёмы информации, живые интервью помогают проверить основные выводы, а финальное решение о портрете потребителя и его мотивах принимает маркетолог.

Классические интервью раскрывают мотивы и барьеры аудитории. AI ускоряет обработку данных, а полученные гипотезы проверяют на 5–7 живых респондентах из каждого сегмента.

Какие исследования помогают улучшить продукт и ценообразование?

Продукт и цену начинают тестировать до запуска. После выхода на рынок исследования продолжаются в рамках регулярного цикла. На старте концепцию проверяют по трём вопросам: решает ли продукт задачу пользователя, понятен ли интерфейс, какую сумму аудитория готова платить. После запуска изучают: восприятие продукта, совпадение реального опыта с ожиданиями и причины отказа от повторной покупки.

Для каждого этапа используют три группы инструментов:

Методы тестирования продукта

• Качественные. На холл-тестах и домашних тестах наблюдают за взаимодействием с продуктом в контролируемой или домашней среде. Глубинное интервью о пользовательском опыте выявляет барьеры, которые трудно обнаружить с помощью анкеты. Респондент объясняет: в какой момент он запутался, что вызвало раздражение и почему вкладка была закрыта.
• Количественные. Совместный анализ характеристик продукта показывает, за какие сочетания свойств потребитель готов доплачивать. Метод измерения ценовой чувствительности (PSM) помогает определить диапазон приемлемых цен. A/B-тестирование на сайте проверяет гипотезы на реальном трафике, например изменение конверсии при повышении цены на 7%.
• Цифровые. В симуляциях виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности продукт тестируют в среде, которой физически ещё нет. Респондент в шлеме рассматривает упаковку на виртуальной полке или оценивает эргономику прибора до выпуска пробной партии. Параллельно языковые модели анализируют тональность отзывов и находят повторяющиеся причины недовольства: неточные формулировки в карточке товара или низкую скорость доставки.

Условный пример. Допустим, производитель снеков перед запуском новой линейки заказал VR-симуляцию торгового зала. Фокус-группа проходила мимо виртуального стеллажа, камеры фиксировали длительность взгляда на разные варианты упаковки. Три дизайна из пяти отсеяли до печати тиража, после чего бюджет на производство сократился на 40%. Полочную заметность выбранного товарной позиции затем проверили в реальных магазинах.

Исследования выстраивают в последовательный цикл, который начинается до запуска с поиска барьеров качественными методами. Их масштаб и ценовую чувствительность оценивают количественно. Проверку гипотез ускоряют VR и ИИ.

Как оценить эффективность каналов сбыта и маркетинговых коммуникаций?

Сегодня полевые методы оценки каналов сбыта дополняет цифровая аналитика. Рынок рекламы на площадках интернет-магазинов и маркетплейсов, прибавивший 58% за год, вырос до 580 млрд руб. и превратился в медиасреду. Здесь бренды конкурируют за внимание покупателя прямо в карточке товара. Параллельно развивается взаимодействие AI-агентов между собой, и бизнес стремится попасть в список первоисточников для AI-ответов, поскольку нейросети становятся промежуточным звеном между контентом и пользователем.

Исследование каналов сбыта начинается с аудита розничных точек. Метод тайного покупателя и геоаналитика показывают параметры выкладки: представленность продукта, его заметность на полке и выкладку конкурентов. Эти сведения сопоставляют с показателями рекламы на площадках интернет-магазинов и маркетплейсов: долей цифровой полки, конверсией из карточки товара в корзину и возвратом инвестиций на каждый потраченный рубль. Сквозная аналитика прослеживает путь после рекламного баннера вплоть до чека, а модели атрибуции распределяют вклад касаний в итоговую продажу.

Для оценки коммуникаций применяют другие методы. Тестирование до запуска помогает отсеять слабые креативы до запуска, а тестирование после запуска фиксирует реальный охват и частоту контакта, а также вовлечённость. Трекинг бренда показывает динамику долгосрочных показателей: знания, лояльности и готовности рекомендовать.

Глубокий анализ содержания изучает смысловую структуру текстов и видео. Алгоритмы выделяют концептуальные связи, которые считывают поисковые системы и ИИ-ассистенты. Такой анализ используют при оптимизации под генеративные ответы (GEO), чтобы контент учитывал ключевые слова и логику нейросетевого ответа. Ниже приведена сводка методов оценки по основным каналам коммуникаций.

Единый дашборд используют при управлении маркетинговым бюджетом. Аналитик видит всю цепочку: первый контакт, покупку и повторную покупку — и может сопоставлять расходы с результатами. В 2026 году такой подход помогает корректировать распределение бюджета в реальном времени и готовить отчётность по фактическим показателям.

Сквозная аналитика связывает полевые данные с цифровыми метриками. В 2026 году оценку каналов дополняет глубокий анализ содержания, с помощью которого контент адаптируют к логике нейросетей.

Какие методы используются для исследования бренда и репутации?

Исследование бренда охватывает узнаваемость и эмоциональную связь аудитории с компанией. Такая диагностика показывает текущее восприятие бренда и причины изменений. В исследовании сочетают методы трёх групп: количественные, качественные и нейромаркетинговые.

Метрики здоровья бренда

• Регулярное отслеживание состояния бренда. Исследование фиксирует узнаваемость, лояльность и связанные с брендом характеристики. По динамике видно, как рекламная кампания или информационный повод изменили восприятие аудитории.
• Индекс готовности рекомендовать бренд (NPS) и индекс удовлетворённости клиентов (CSI). Первый отражает готовность рекомендовать компанию, второй — удовлетворённость клиентским опытом. Показатели могут расходиться: клиент доволен сервисом, но не готов рекомендовать бренд друзьям.
• Глубинные интервью. Этот качественный метод раскрывает мотивы и барьеры. Во время интервью респондент затрагивает несколько тем: ассоциации с брендом, эмоции от логотипа и причины выбора конкурента.
• Анализ тональности. AI-инструменты обрабатывают тысячи упоминаний в социальных сетях и СМИ. В результатах выделяются три типа тональности: позитивная, негативная и нейтральная. Так обнаруживают скрытые триггеры, которые редко всплывают в опросах.
• Нейромаркетинг. Для фиксации неосознаваемых реакций применяют несколько инструментов: отслеживание взгляда, электроэнцефалографию (ЭЭГ) и измерение кожно-гальванической реакции. Эти инструменты изучают восприятие разных элементов: упаковки, слогана и видеоряда.

Пример. Один из производителей бытовой техники запустил ИИ-анализ отзывов на маркетплейсах. Алгоритм обнаружил повторяющуюся закономерность. Покупатели хвалили функциональность, однако в 30% комментариев упоминали «неприятный запах пластика при первом включении». В опросах удовлетворённости этот триггер не фигурировал. Люди не считали его достаточным поводом для жалобы.

Бренд заменил материал внутренней изоляции, скорректировал коммуникацию и добавил в инструкцию предупреждение о временном эффекте. Через квартал доля упоминаний запаха снизилась до 4%, а средний рейтинг товара вырос с 4,2 до 4,6.

Количественные метрики показывают текущее состояние бренда. Причины восприятия раскрывают качественные исследования, а нейромаркетинг и AI-анализ тональности находят скрытые триггеры, которые традиционные опросы могут пропустить.

Как проводятся прогнозные и трендовые исследования?

Прогнозное исследование рынка в 2027 году описывает несколько возможных траекторий без попытки угадать одну точную цифру. Аналитик собирает разрозненные сигналы и составляет карту развилок. Для каждой развилки он оценивает вероятность, а заказчик получает три сценария и условия их реализации вместо заявления о 15%-ном росте.

Такой подход включает методы трёх групп:

• Экспертные. В эту группу входят три метода: метод Дельфи, форсайт-сессии и сценарный анализ. Все они используют опыт отраслевых специалистов. Эксперты несколько раз уточняют позиции и постепенно сближают оценки. В итоге находят факторы и моменты, когда траектория рынка может измениться.
• Аналитические. STEEP-анализ рассматривает внешнюю среду в пяти срезах: социальном, технологическом, экономическом, экологическом и политическом. Горизонтальное сканирование выявляет слабые сигналы на стыке отраслей. Они ещё не стали трендами, хотя уже меняют поведение потребителей. Дорожные карты располагают сигналы на временной шкале и показывают события, вероятные через год и через пять лет.
• ИИ-методы. Машинное обучение ищет в больших массивах данных закономерности, которые может пропустить человек. Например, модель способна обнаружить корреляцию между ростом упоминаний технологии в патентах и изменением потребительских предпочтений через 8–12 месяцев. После этого слабый сигнал становится проверяемой гипотезой.

За последние два года экстраполяционные модели, механически продолжающие текущий график, перестали работать на горизонте свыше трёх лет. Этому мешают высокая неопределённость и нелинейные изменения рынка. Сегодня экспертный прогноз оформляют как структурированную карту возможных вариантов будущего.

5 шагов сценарного анализа

1. Определите фокус. Выберите один объект исследования: конкретный рынок, продукт или технологию. Размытый запрос вроде «будущее ритейла» даст бессвязный набор фактов.
2. Выявите движущие силы. Соберите факторы, способные изменить траекторию рынка. Среди них могут быть регуляторные риски и появление технологии-заменителя.
3. Сгруппируйте силы в сценарии. Объедините факторы в две-три связные истории. Обычно рассматривают три сценария: базовый, оптимистичный и пессимистичный.
4. Оцените вероятность и последствия. Для каждого сценария укажите условия его реализации. Затем опишите возможные изменения рынка.
5. Подготовьте триггеры. Назначьте каждому сценарию ранние индикаторы, то есть события, указывающие на движение рынка по выбранному пути.

Предупреждение. Экстраполяционные модели, которые механически продолжают тренд прошлых лет, дают сбой на горизонте свыше трёх лет. Рынок меняется нелинейно, поэтому прямая линия на графике создаёт ложное ощущение точности. Сценарный подход даёт вероятностную картину и помогает бизнесу заранее подготовиться к нескольким вариантам.

На горизонте до трёх лет используют экстраполяционные модели. Для более дальних прогнозов применяют сценарный анализ с участием экспертов и поиском слабых сигналов с помощью AI.

Как выбрать подходящий вариант исследования для своего бизнеса?

Метод маркетингового исследования выбирают под конкретную задачу, а затем подбирают инструмент. В 2027 году рынок цифровых и маркетинговых услуг может сократиться на 1–3%, поэтому бизнес ищет варианты с меньшими затратами. Сначала сформулируйте цель, затем сопоставьте её с доступными ресурсами и масштабом компании.

Цель. Для описания рынка подходят количественные методы: опросы и анализ больших данных. Мотивы аудитории помогают изучить глубинные интервью и фокус-группы. Перед запуском продукта можно объединить качественный и количественный подходы. Сценарный анализ с экспертами покажет вероятные развилки при прогнозировании трендов.

Ресурсы. Кабинетные исследования с анализом готовых отчётов и открытых данных обходятся дешевле полевых. ИИ-инструменты экономят до 85% времени. Методика анализа аудитории с ИИ сокращает первичный анализ с 40 до 6 человеко-часов. При ограниченном бюджете можно начать с кабинетного этапа и синтетических опросов на базе больших языковых моделей (LLM), чтобы получить первый срез без расходов на полевой сбор.

Масштаб бизнеса. Малому бизнесу редко требуется полный цикл с нейромаркетингом и VR-симуляциями. Для первичного анализа достаточно методики анализа аудитории с ИИ и изучения конкурентов по открытым данным. Крупные компании могут сочетать полевые методы с биометрическими замерами и сценарным прогнозированием: цена ошибки у них выше, а бюджет позволяет собирать данные с нуля.

Какой вариант исследования выбрать: критерии и методы

Для первичного выбора сопоставьте задачу с критериями из таблицы: целью, бюджетом и масштабом компании. Затем оцените доступные данные и сроки, чтобы оставить два-три подходящих метода. При дальнейшем сжатии рынка компаниям придётся проводить исследования быстрее и экономнее расходовать бюджет.

Если кратко, малому бизнесу подходят кабинетный анализ и методика анализа аудитории с ИИ. Средний бизнес может дополнить их опросами и анализом конкурентов, а крупным компаниям доступен полный цикл с полевыми методами и нейромаркетингом. После первого этапа уточните набор методов по полученным данным и доступному времени.

Как оценить эффективность и окупаемость инвестиций (ROI) в маркетинговые исследования?

В 2027 году от маркетинга требуют отчётов с измеримым бизнес-эффектом. Если исследование аудитории не окупается, оно превращается в статью расходов. Эффективность оценивают по конкретным метрикам.

KPI для оценки эффективности исследований

Для оценки используют пять показателей:

• Снижение стоимости привлечения клиента (CAC). Методика анализа аудитории с AI объединяет три инструмента: сегментацию, аватары и CustDev-интервью с ChatGPT. В описанном кейсе стоимость привлечения клиента снизилась на 28% при неизменном медиабюджете.
• Рост CTR. В том же кейсе кликабельность объявлений выросла на 35%. Результат объясняют точным попаданием в боли и язык аудитории.
• Увеличение конверсии. По данным исследования корректируют офер и посадочные страницы, а после изменений оценивают долю целевых действий.
• Сокращение времени анализа. Генеративный ИИ сокращает первичный разбор данных с 40 до 6 человеко-часов, а освободившееся время аналитики направляют на интерпретацию результатов.
• Повышение точности прогнозов. Для долгосрочного планирования используют сценарные карты с оценкой вероятности. Экстраполяционные модели на горизонте свыше трёх лет дают менее надёжные результаты.

Окупаемость рассчитывают по формуле:

ROI = (Дополнительная прибыль — Затраты на исследование) / Затраты на исследование × 100%

Компания вложила 500 тыс. руб. в глубинный анализ аудитории, после чего скорректировала таргетинг. Дополнительная прибыль по итогам квартала составила 2 млн руб. Расчёт выглядит так: (2 000 000 — 500 000) / 500 000 × 100% = 300%. Каждый вложенный в исследование рубль принёс три рубля сверх затрат.

От AI-инструментов в 2026 году ждут измеримого вклада в выручку. директору по маркетингу приходится подтверждать результаты цифрами. Если исследование не приводит к снижению CAC или росту конверсии, бизнес отказывается от таких проектов.

Какие инновации меняют маркетинговые исследования?

Пять технологических сдвигов переводят маркетинговые исследования в режим непрерывного сбора данных о потребителе. Отчёт, которого раньше ждали неделями, аналитик получает к обеду и сразу проверяет гипотезу на синтетической выборке.

• Генеративный искусственный интеллект (GenAI). В работе используют три типа инструментов: для преобразования текста в текст, изображения в текст и аудио в текст. В приведённом примере за шесть часов они обрабатывают массив, на который раньше уходило 40 часов. Модель анализирует расшифровки интервью, извлекает сведения из изображений и переводит аудиозаписи фокус-групп в структурированные выводы.
• Синтетические респонденты. Цифровые агенты на базе LLM имитируют ответы представителей демографических групп. Исследование Stanford HAI и Google DeepMind показало высокую корреляцию таких ответов с данными живых людей. Гипотезы можно проверять до запуска полевого опроса.
• VR/AR-симуляции. Респондент взаимодействует с продуктом или полкой в контролируемой виртуальной среде. Исследователь получает данные о действиях участника и может протестировать новый продукт до производства физического образца.
• Глубокий анализ содержания. Машинное обучение находит концептуальные связи в разных материалах: текстах, комментариях и обзорах. Аналитик видит упоминание бренда вместе с цепочкой ассоциаций, которая выходит за рамки тонального анализа и объясняет выбор конкурентов.
• Методика анализа аудитории с ИИ. Метод включает три этапа: сегментацию, создание аватаров и CustDev. ChatGPT работает как оперативный аналитик. Применение методики уже дало рост CTR на 35% и снижение стоимости привлечения на 28% при прежнем бюджете.

У технологий есть три риска: галлюцинации моделей, предвзятость обучающих данных и утечка конфиденциальной информации за пределы компании. Для защиты применяют три меры. Генерация с опорой на найденные источники (RAG) связывает ответы модели с проверенными данными, локальное развёртывание позволяет обрабатывать данные внутри корпоративного контура, а скрытие персональных и конфиденциальных полей уменьшает риск их раскрытия. Условия обработки данных проверяют отдельно.

В стратегических исследованиях стандартом становится гибридный подход. ИИ проводит массовый скрининг, после чего результаты проверяют через глубинные интервью с живыми респондентами.

Первые шаги: с чего начать маркетинговое исследование?

Обсуждение бюджета можно отложить до первичного анализа. На старте полезные данные часто уже хранятся в нескольких местах: системах управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), почте и внутренних отчётах. Их нужно собрать и сформулировать вопросы для исследования.

Начните с пяти шагов:

1. Проведите аудит. Поднимите доступные данные: логи звонков, переписку с клиентами, статистику сайта и отзывы. Эти материалы станут бесплатной базой для первичного анализа.
2. Сформулируйте гипотезы. Запишите 3–5 конкретных вопросов, на которые должно ответить исследование. Формулировку «изучить рынок» лучше уточнить, например: «Почему покупатели бросают корзину на этапе выбора доставки?»
3. Выберите метод. Малому бизнесу подойдут кабинетный анализ и методика анализа аудитории с ИИ на базе ChatGPT. В среднем бизнесе к ним можно добавить онлайн-опросы и разбор конкурентов, тогда как крупная компания может провести полный цикл с полевыми методами.
4. Соберите и проанализируйте данные. Используйте бесплатные источники: Google Trends, Яндекс Вордстат и отраслевые обзоры. Для более точной выборки подключите платные сервисы, например SurveyMonkey или SimilarWeb.
5. Внедрите выводы. Переведите результаты в конкретные действия: скорректируйте УТП, измените цену или запустите кампанию на новый сегмент. Через две недели замерьте результат.

Для старта без вложений пригодятся следующие инструменты:

• Google Trends. Сервис показывает сезонность спроса и динамику интереса к продукту.
• В Яндекс Вордстате можно оценить частотность запросов и увидеть формулировки аудитории.
• Отраслевые отчёты содержат готовую аналитику рынка от исследовательских компаний.
• Через Google Forms можно создавать опросы и собирать обратную связь от клиентов.

В процессе иногда приходится возвращаться к предыдущим этапам. Результаты сбора данных порой требуют пересмотреть гипотезы и снова пройти второй шаг. Такая корректировка помогает избежать лишних расходов на полевые исследования.