Сколько, на самом деле, мегатрендов.

В этой статье я расскажу о том, что сегодня среди мировых игроков в области сканирования и прогнозирования трендов нет единого понимания о том, какие тренды являются глобальными, то есть “мегатрендами”. В действительности и количество, и само понятие “мегатренд” среди ключевых организаций в области трендвотчинга существенно различается. В этом обзоре мы будем использовать подходы копенгагенского Института Будущего Copenhagen Institute for Future Studies (CIFS), TrendONE, TrendHunter или ZukunftsInstitut.

Часть этой информации открытая, часть — закрытая и основана на нашей работе с различными организациями.

Трендвотчинг — это 50% науки и 50% — искусство.

Иерархия трендов. Source: Copenhagen Institute for Future Studies.

К “научной” части относится, в частности, понимание иерархии трендов и того, как они укладываются друг в друга. В среднем, иерархия трендов включает четыре — пять уровней: мега- или глобальные тренды, суб-, макро-, микро- и уровень тренд-сигналов.

Мегатренды — это тенденции, “срок работы” которых может достигать несколько десятилетий и оказывать глобальное влияние на общество, бизнес, экономику, культуру и личную жизнь людей.

В научной литературе мегатренды считаются некими ориентирами движения вперед, которые помогают нам осмыслить сложность и непредсказуемость окружающего мира и действовать в соответствии с этим пониманием (pathways of development that help us make sense of the complexity of our surrounding world and take action).

Показательно, что

мегатренд, как, впрочем и любой тренд, не отражает реальность, а является лишь нашим предположением о ней, что, в свою очередь, во многом, зависит от позиции “наблюдателя”. (Megatrends represent our assumed knowledge about the probable future).

Исходя из этого интересно проанализировать, как позиция наблюдателя меняет представление о том, что является мегатрендом, а что — нет.

Сколько же всего мегатрендов?

Проведенные лекции и тренинги по трендвотчингу выявили интересный факт: представление о количестве мегатрендов у аудитории неустойчиво и варьируется от 5 до 50.

Давайте разбираться, сколько же мегатрендов на самом деле.

В мире существует несколько глобальных игроков и десятка крупных организаций, которые профессионально, в течение 30–50 лет занимаются трендвотчингом — сканированием и прогнозированием трендов.

Что важно понимать: каждый из этих игроков выработал свою собственную систему координат, в рамках которой сканируются тренд-сигналы, а также происходит оценка и классификация входящей информации. Из того, с чем мне приходилось работать, наиболее проработанная система оценок “входящей информации”, состоящая из полутора десятка бизнес-параметров — у Института Будущего в Копенгагене; ориентированная на продуктовый дизайн — у Philips Design; концептуальная, оценивающая контекст и общий “ландшафт” культуры потребления — у Samsung. Таким образом, уже на точке входа начинается достаточно разное понимание и того, что является тренд-сигналом, и его интерпретация.

Все это, а также различное понимание иерархии трендов, приводят к тому, что количество выявленных глобальными игроками мегатрендов серьезно различается. Минимальное их количество, — из того, что я проанализировала, — в копенгагенском Институте Будущего: семь, а максимальное — 18 — в TrendHunter.

Подробная сравнительная таблица мегатрендов, по которым работают мировые игроки трендвотчинга, внизу:

Sources: CIFS, TrendONE, TrendHunter, ZukunftsInstitut.

При этом, TrendHunter, в отличие от других, распределяет выявленные 18 мегатрендов по шести смысловым группам доминирующих сил, названных The Patterns of Opportunity:

  • Акселерация (Acceleration) — “Вперед и дальше”;
  • Редукция (Reduction) — “Отказ от лишнего”;
  • Конвергенция (Conevrgence) — “Власть сочетаний”;
  • Цикличность (Cyclicality) — “Все повторяется”;
  • Разворот (Redirection) — “Переосмысление ожиданий”;
  • Дивергенция (Divergence) — “Отказ от принятых стандартов”.
Source: TrendHunter.

Различия на уровне мегатрендов дают старт различиям и во всей остальной иерархии трендов, начиная от их названия и количества и заканчивая, собственно, сутью выделяемых явлений.

Так, например,

отличие в количестве трендов уровня -1 — в разных системах этот уровень называется по-разному, например, “субтренды” или “макротренды” — варьируется от 65 до 150 в различных системах.

Получается, в среднем, 10 макротрендов на мегатренд, однако, количество трендов уровня -1 внутри каждой системы также различно. Например, в Институте Будущего наименьшее количество макротрендов — всего четыре — приходится на мегатренд “Глобализация” (Globalization), а наибольшее — 18 — на мегатренд “Расширение Возможностей” (Empowerment). Примерами “глобализационных” макротрендов являются “Ритейл Впечатлений” (Experiential Retail) и “Экономическая Взаимозависимость” (Economic Interdependence); макротренды Empowerment — это, например, “Разнообразие Систем Оценок” (Value System Diversity) и “Пиринговая/Децентрализованная Экономика” (P2P, Peer-to-Peer Economy).

Как интерпретируется в разных трендвотчинговых системах одно и то же явление.

Еще интересно проанализировать, какое место в трендвотчинговых системах разных организаций может занимать похожее явление — один и тот же тренд, хотя и имеющий разные названия. (На наших курсах по трендвотчингу мы выделяем и отрабатываем это как отдельный навык — умение давать тренду емкое, лаконичное название.)

Возьмем, к примеру, тренд на использование автоматизированных систем идентификации эмоций. В одном из наших проектах с Билайн мы рассматривали возможность применения достижений в данной области для оптимизации работы колл-центров и, в частности, для снижения нагрузки на операторов.

“Эмоциональная Аналитика” (Emotional Analytics) — один из девяти макротрендов, входящих в область мегатренда “Научный прогресс” (Scientific Progress) по классификации Института Будущего:

Эмоциональная аналитика относится к использованию аналитических средств мониторинга и измерения эмоций, чтобы лучше понимать, реагировать и влиять на поведение людей.
Рост эмоциональной аналитики обусловлен несколькими факторами. Прежде всего, растущие ожидания в отношении персонализированных продуктов, услуг и опыта, вытекающих из мегатренда индивидуализации, стимулируют использование этих методов. Благодаря большей доступности данных, особенно эмоциональных данных, которые позволяют нам более точно понимать и в некоторых случаях прогнозировать поведение, становятся более эффективными решения в области маркетинга, социальной политики и управления персоналом.
Использование более глубокого понимания эмоций целевой группы с помощью аналитических средств позволяет лучше сфокусировать стратегии взаимодействия при передаче сообщения — продукта, услуги, идеи, убеждения или иным образом. Это рост эмоциональной аналитики, которая стремится извлечь выгоду из связи между эмоциональным опытом, принятием решений и поведением.
Анализ опыта 996 успешных кампаний от 700 брендов в 83 категориях за 30 лет показывает, что долгосрочные стратегии, основанные на эмоциях, более эффективны для повышения лояльности к бренду. «Эмоциональный» мозг обрабатывает сенсорную информацию за одну пятую часть времени, необходимого нашему “когнитивному” мозгу, чтобы “переварить” один и тот же поток входящей информации.

Примеры других макротрендов для мегатренда “Научный прогресс” (Scientific Progress), выделяемые Институтом Будущего:

  1. Seamless User Interface
  2. Shifting Fabric of Connectivity
  3. Industrial Revolution for Knowledge Workers
  4. Nanotechnology
  5. Biotechnology
  6. Age of Robots
  7. Improved ICT
  8. From Reaction to Proaction

В свою очередь, в системе TrendONE макротренд “Эмоциональные алгоритмы” (Affective Computing) входит в мегатренд “Искусственный Интеллект” (Artificial Intelligence):

Технологии становятся все более эмпатичными. Они учится отслеживать и интерпретировать наши настроения и эмоции, а также динамически адаптировать свое интерактивное поведение. Операторам колл-центров уже помогают умные алгоритмы. Они анализируют изменения в тоне и голосе людей и предлагают советы, которые помогут сделать звонок максимально гладким. Чат-боты и другие текстовые пользовательские интерфейсы также управляют естественным взаимодействием с людьми благодаря интеграции эмоционального интеллекта. В будущем сложные датчики в смартфонах, системах умного дома и носимых устройствах позволят еще более точно отслеживать поведение и модели движений. Бренды могут использовать эти данные для построения более доверительных отношений со своими клиентами.

Для сравнения, остальные макротренды, выделяемые TrendONE для мегатренда “Искусственный Интеллект” (Artificial Intelligence):

  1. Artificial Coworkers
  2. Autonomous Mobility
  3. Chatbots
  4. Cognitive Computing
  5. Intelligent Personal Assistants

Резюме.

Это лишь верхушка айсберга, показывающая, что сложившиеся мировые подходы в трендвотчинге весьма различны. И чем ниже по иерархии трендов, тем больше вариабельность. Если спуститься на уровень -1, как уже упоминалось выше, разница в количестве между выделенными трендами колеблется между 65 и 150. На уровне -2 разброс, ожидаемо, увеличивается…

Пожалуй, определенный консенсус присутствует лишь на самом низовом уровне — уровне так называемых тренд-сигналов: почти все игроки соглашаются в том, какой феномен можно считать таковым, а какой — нет. Здесь действуют достаточно четкие универсальные критерии отбора, часть из которых можно даже оцифровать — это “научная” часть трендвотчинга; другая же часть критериев, хотя и относится к области интуиции и опыта трендвотчера, представляет собой трендвотчинговое “искусство”, также достаточно универсальное для мировых игроков. Однако в силу того, что системы координат разные, один и тот же тренд-сигнал может, в итоге, оказаться в совершенно разных мегатрендах.

Возникают логичные вопросы: 1. как быть с таким разнообразием? и 2. можно ли объединить различные системы мониторинга и прогнозирования трендов так, чтобы, с одной стороны, ничего не потерять, а, с другой, не утонуть в море разнокалиберной информации?

Наш подход основан на работе с трендом, как нарастающим запросом на решение определенной пользовательской задачи. Через кластеризацию пользовательских задач, — подобную той, что мы делаем в дизайн-исследованиях и/или дизайн-мышлении, мы “разложили”, структурировали известные нам глобальные мега-тренды на одну матрицу: Compas Segmentation.

Если вы хотите узнать больше о трендвотчинге, присоединяйтесь к нашей программе “Образы будущего”. Старт: 21 февраля 2021. Подробности и регистрация здесь.

В группах на Facebook:

Мы собираем и анализируем тренд-сигналы:
Трендвотчинг: Сканирование и прогнозирование трендов.

Мы обсуждаем инструменты и методологию:
Design Thinking Russian Group.

TEDx speaker, paradigm shifter, author | Founder at lumiknows.com, designresearch.ru, neurodesignthinking.ru | GSN at Copenhagen Institute for Future Studies

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store
Ekaterina Khramkova, PhD

Ekaterina Khramkova, PhD

TEDx speaker, paradigm shifter, author | Founder at lumiknows.com, designresearch.ru, neurodesignthinking.ru | GSN at Copenhagen Institute for Future Studies

More from Medium

Live LIGHT Loop for Friday, December 10, 2021

Live LIGHT Loop

Exchange 2013–2019 Maintenance & HealthCheck script (Vijaya Reddy’s Edited)

The Hotspot With Sam Cele — East Coast Radio

arriving back in new york at the infinite, seated quietly at the top of the tunnel