На этапе проектирования целей коммуникации важно правильно выбрать источники данных, которые помогут в достижении поставленных задач. Каждый из перечисленных источников имеет свои особенности и может быть полезен в определенных ситуациях. Однако не все из них являются адекватными для решения целей коммуникации. Давайте рассмотрим каждый из них более подробно.

• Вторичные данные, полученные из открытых источников: Эти данные могут быть полезны, так как они предоставляют информацию о существующих трендах и потребительских предпочтениях. Однако их актуальность и точность могут варьироваться.
• Данные, полученные из брифа клиента: Это один из самых ценных источников, так как бриф содержит конкретные требования и ожидания клиента, что позволяет точно нацелиться на нужные аспекты коммуникации.
• Данные, полученные в результате стратегического анализа: Этот источник помогает понять текущую ситуацию на рынке и выявить возможности и угрозы, что критически важно для проектирования целей.
• Анализ рекламного дискурса бренда: Этот метод позволяет глубже понять, как бренд воспринимается аудиторией, но он может быть недостаточно объективным для формулирования четких целей.
• Методы сбора и обработки Больших данных (Big Data): Использование таких методов, как мониторинг мнений и отзывов в соцсетях, дает возможность получить актуальную информацию о потребительских предпочтениях и настроениях.
• Количественные опросы: Это один из наиболее надежных способов сбора данных, так как он позволяет получить структурированную информацию от целевой аудитории.

Из перечисленных источников, анализ рекламного дискурса бренда может быть менее адекватным выбором для решения поставленных целей, так как он часто основывается на субъективных интерпретациях и не всегда предоставляет количественные данные. В отличие от других методов, он может не дать четкой картины о том, что именно нужно изменить или улучшить в коммуникации.

Таким образом, на этапе проектирования целей коммуникации важно использовать более объективные и структурированные источники данных, такие как брифы, стратегический анализ, количественные опросы и методы работы с большими данными.