Ламбен Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. Стратегический и операционный маркетинг

Подождите немного. Документ загружается.

Глава 4. Маркетинговая информационная система

191

построение анкеты, низкая квалификация интервьюеров, ошибки, возникающие

по вине респондентов или в процессе кодирования данных. Лучший способ мини-

мизации систематических ошибок — строгий контроль над всем процессом сбора,

кодирования и анализа первичных данных. Если опрос проводит сторонняя ис-

следовательская фирма, рыночный аналитик должен выдать ее работникам точ-

ные инструкции и пристально следить за их работой.

Отданных к знаниям

После того как данные собраны, наступает фаза анализа. Необработанные дан-

ные нужно преобразовать в информацию, которая поможет ответить па постав-

ленные перед исследователем вопросы. Трансформация данных в информацию

и затем в знание идет в несколько этапов. Сначала происходит преобразование

данных, далее проводится описательный анализ, а затем — дедуктивный:

• Преобразование данных включает в себя редактирование, кодирование, со-

хранение и табуляцию данных с целью составления упорядоченной совокуп-

ности записей данных (называемой набором данных, или банком данных),

пригодной для дальнейшего анализа.

Рис. 4.9. Общая ошибка при проведении опросов

192

Часть II. Исследование поведения покупателя

• Описательный анализ формирует первое представление о природе данных.

Он позволяет охарактеризовать основную тенденцию и дисперсию данных по

всем переменным, устанавливает плотность распределения, перекрестное та-

булирование, дает графическое представление и т. д. Для обобщения данных

также могут использоваться более сложные методы, такие, как факторный

анализ.

• Дедуктивный анализ направлен на изучение степени и характера возможных

связей между парами переменных с целью проверки гипотез об изучаемой

совокупности или определения статистической значимости различий.

Одной из важных сфер применения опросов является оценка установок и имиджа

торговой марки (или компании). Об этом будет рассказано в гл. 5, где рассматри-

ваются различные методы многофакторного анализа результатов опросов. Данные

методы используются для извлечения необходимой информации из первичных

данных. Наиболее популярными из них являются простой или множественный

регрессионный анализ, дискриминантиый анализ, факторный анализ, многомер-

ное шкалирование и кластерный анализ. Детальное описание данных методов

и их сфер применения см. в [13].

Каузальные исследования

В дескриптивных исследованиях часто используются двумерные таблицы, демон-

стрирующие связь между двумя переменными. Зачастую, когда такая таблица указы-

вает на статистически значимую связь, особенно если предполагается влияние

одной переменной на другую (как в регрессионном анализе), возникает соблазн

рассматривать данный факт как неопровержимое доказательство существования

причинно-следственной связи. Поддаваться этому соблазну нельзя, если только

эмпирические данные не получены в ходе эксперимента, в котором остальные

переменные, способные повлиять на отклик, контролировались исследователем.

Для того чтобы говорить о наличии причинно-следственной связи, необходимо

провести каузальное исследование. Основной инструмент таких исследований —

управляемый эксперимент.

Цели каузальных исследований

Дескриптивные методы исследования не позволяют полностью отделить эффект,

полученный в результате действия одной переменной, от эффекта, к которому

приводит действие других переменных. Каузальные исследования ликвидируют

этот недостаток. Процедура сбора информации в них организована таким обра-

зом, что неоднозначная трактовка результатов исключена. Перед каузальными

исследованиями ставятся три разные, хотя и взаимодополняющие цели:

• Установить направление и силу причинной связи между одной или несколь-

кими переменными действия и одной переменной отклика.

• Измерить в количественном выражении степень влияния переменной дей-

ствия на переменную отклика.

• Предсказать значения переменной отклика при разных значениях перемен-

ных действия.

Глава 4. Маркетинговая информационная система 193

Однако необязательно преследовать все указанные цели. Несколько методов

каузального исследования подчинены одной-единственной цели: установить

причинно-следственную связь и тем самым достичь более глубокого понимания

изучаемого явления. В таких случаях ни количественные оценки, ни степень влия-

ния не определяются.

Для оценки причинных связей используются три типа свидетельств, достаточно

интуитивных:

• Свидетельства о том, что переменная действия предшествует переменной

отклика.

• Свидетельства о том, что между действием и наблюдаемым результатом су-

ществует связь.

• Свидетельства о том, что влияние других возможных причинных факторов

устранено либо контролируется.

Последнее условие — самое жесткое. Оно требует контроля над всеми внешни-

ми переменными, с тем чтобы эксперимент можно было считать «чистым». Наи-

большую угрозу внутренней валидности эксперимента представляют:

• Фон: внешние по отношению к эксперименту события, воздействующие на

реакции участников эксперимента.

• Естественное развитие: изменения, происходящие с респондентами по про-

шествии времени, такие, как взросление (старение), появление чувства го-

лода, усталости.

• Эффект теста: осознание факта участия в эксперименте, способное об-

острить чувствительность и необъективность респондентов.

• Эффект претеста: предшествующая эксперименту оценка (наблюдение,

тестирование) также может повысить чувствительность и необъективность

респондентов, тем самым оказывая влияние на реакцию респондента на экс-

периментальное вмешательство и на последующую оценку.

• Инструментарий: средства измерения могут изменяться, например когда

в эксперименте участвуют много наблюдателей или интервьюеров.

• Выбывание: респонденты могут отказываться от участия в эксперименте после

того, как он начался.

• Субъективность отбора: экспериментальная группа может иметь система-

тические и значимые отличия от генеральной совокупности.

Рыночный аналитик должен распланировать эксперимент таким образом, чтобы

устранить эти внешние факторы либо контролировать их влияние.

Определение эксперимента

Эксперимент — это научное исследование, в котором исследователь управляет и кон-

тролирует одну переменную действия или более и наблюдает за сопровождающи-

ми это управление изменениями одной или нескольких переменных отклика. Пере-

менные действия, над которыми осуществляется управление и влияние которых

измеряется, называются экспериментальными воздействиями. Организации, рес-

понденты или физические объекты, над которыми осуществляются эксперименталь-

ные воздействия и чья реакция оценивается, называются группами испытуемых.

194

Часть II. Исследование поведения покупателя

Экспериментальный план включает в себя определение: (а) экспериментальных

воздействий, которыми будет управлять исследователь; (б) группы испытуемых,

которые будут участвовать в эксперименте; (в) переменной отклика, значение

которой будет измеряться; (г) процедуры управления внешними переменными.

Различают два типа экспериментов:

• Лабораторный эксперимент, когда исследователь создает ситуацию с требу-

емыми условиями (имитация магазина, опрос) и затем управляет одними

переменными, контролируя остальные.

• Полевой эксперимент, который проводится в реальных или нейтральных

условиях (например, в настоящем магазине), при этом в нем также осуще-

ствляется управление одной или несколькими переменными действия и тща-

тельно контролируются внешние условия.

В целом внешняя валидность лабораторных экспериментов выше по сравнению

с полевыми.

Типы планов проведения эксперимента

В типовом эксперименте выбираются две группы респондентов (или магазинов),

имеющие схожие по отношению к цели исследования характеристики. Одной из

групп, так называемой экспериментальной группе, предъявляется причинный

фактор воздействия (например, рекламное объявление А). Другой, контрольной,

группе данный фактор не предъявляется. Если в экспериментальной группе

объем покупок возрастает, а в контрольной — нет, делается вывод об обоснован-

ности гипотезы о том, что увеличение объема покупок произошло за счет рекла-

мы. Если же в экспериментальной группе объем покупок не увеличивается или

он увеличивается в той же мере, что и в контрольной группе, делается вывод о

необоснованности гипотезы [5, с. 82].

Но это типовая схема, реальные же эксперименты различаются по способу под-

бора экспериментальной и контрольной групп, а также по степени контроля над

влияющими на результаты внешними факторами. В качестве иллюстрации рас-

смотрим два экспериментальных плана с предварительным тестированием и два

плана подлинных экспериментов.

«Разовое» исследование.

Сначала единственная группа испытуемых подвер-

гается воздействию (обозначим его X), затем проводится «последующая» оценка

(обозначим ее О) переменной отклика. Схематично данный план выглядит так:

ХО

Такой план не является подлинным экспериментом, поскольку он не дает воз-

можности сделать сколько-нибудь достоверные выводы. Наблюдаемый уровень

О может быть результатом действия многих неконтролируемых факторов, а так

как в эксперименте не проводится предварительное тестирование, выводы сде-

лать невозможно.

План с предварительной и последующей оценками и одной группой. В этом

исследовании проводятся два тестирования: предварительное и последующее.

Таким образом, схема имеет следующий вид:

ХO

Глава 4. Маркетинговая информационная система

195

Разница между оценками «до» и «после» эксперимента (0

- О,) считается

результатом экспериментального воздействия (X). Однако данное предположение

сомнительно, так как разница между предварительной и последующей оценками

вполне может являться следствием воздействия и действия всех неконтролируемых

факторов, таких, как фон, естественное развитие, эффект теста и т. д.

План с предварительной и последующей оценками и контрольной группой.

Подлинным считается эксперимент, в котором исследователь может элиминировать

все внешние факторы (конкурирующие гипотезы). Экспериментальная и кон-

трольная группы отбираются так, чтобы они были взаимозаменимы, что является

важным условием достижения цели эксперимента. В контрольной группе оценка

проводится одновременно с экспериментальной, только воздействию эта группа

не подвергается. Схема данного плана имеет вид

Таким образом, разница между оценками «до» и «после» эксперимента в кон-

трольной группе (0

- 0

) является результатом действия неконтролируемых

факторов. Разница между оценками «до» и «после» эксперимента в эксперимен-

тальной группе (О., - О,) является результатом воздействия, а также тех некон-

тролируемых событий, которые повлияли на контрольную группу. «Чистый»

эффект воздействия определяется путем вычитания разницы двух измерений

в контрольной группе из разницы двух измерений в экспериментальной группе:

В этом плане контролируются все угрозы внутренней валидности, за исключе-

нием эффекта теста в экспериментальной группе.

Таким образом, когда факт предварительной оценки не скрывается от респон-

дентов — например, среди них проводится опрос, — в эксперименте вероятен ин-

терактивный эффект теста, который невозможно отделить от эффекта собственно

экспериментального воздействия. Если сбор данных осуществляется без ведома

участников эксперимента, эксперимент проводится правильно. В остальных случаях

решением проблемы эффекта теста является применение плана с последующей

оценкой и контрольной группой.

План с последующей оценкой и контрольной группой. В этом плане выбира-

ются эквивалентные экспериментальная и контрольная группы. Предваритель-

ная оценка не проводится ни в одной из них, а воздействию подвергается только

экспериментальная группа:

Эффект воздействия определяется путем нахождения разницы между двумя

последующими оценками (0

- 0

{

). В этом плане неконтролируемые факторы

Действуют как на контрольную, так и на экспериментальную группу, а эффект

теста элиминируется по причине отсутствия предварительной оценки. Единствен-

ный недостаток данного плана — его статичность, из-за чего невозможно анализи-

ровать процесс изменения, как в плане с предварительной и последующей оценками.

196

Часть II. Исследование поведения покупателя

Классический пример такого исследования — эксперимент на тему потребления

растворимого кофе «Nescafe».

Целью исследования было определение образа домохозяйки, которая исполь-

зует растворимый кофе. Двум сопоставимым группам домохозяек были про-

демонстрированы схожие списки планируемых покупок продуктов. Женщин

попросили описать домашнюю хозяйку, которая могла составить такой список.

В списке, предъявленном контрольной группе, фигурировал «Maxwell House» —

известная марка молотого кофе для кофеварок. В списке, предъявленном экс-

периментальной группе, вместо «Maxwell House» значился растворимый кофе

«Nescafe Instant» — на момент проведения исследования это была относительно

новая концепция употребления кофе. Оценивался процент респондентов, при-

писавших автору списка покупок те или иные характеристики. Эффектом воз-

действия («искомая» домохозяйка потребляет кофе «Nescafe Instant») стала

разница между процентами приписывания каждой характеристики «поклон-

нице растворимого кофе» и процентами приписывания тех же характеристик

«поклоннице молотого кофе» [5, с. 96].

Результаты .эксперимента приведены в табл. 4.4. Проверка по критерию хи-квад-

рат показывает отсутствие значительных различий между характеристиками,

приписываемыми покупателю кофе «Maxwell» и покупателю кофе «Nescafe» [22,

с. 61-63].

Таблица 4.4

Результаты эксперимента по потреблению растворимого кофе [22, с. 62]

Оценки

Предварительная

Эксперименталь-

ное воздействие

Последующая

Экспериментальная группа

Нет

Растворимый кофе

(«Nescafe»)

Ленивая 18%

Бережливая 36%

Неэкономная 23%

Плохая жена 18%

Контрольная группа

Нет

Молотый кофе из кофеварки

(«Maxwell»)

Ленивая 10%

Бережливая 55%

Неэкономная 5%

Плохая жена 5%

В основе любого плана эксперимента лежит один и тот же принцип: не имеет

значения, какие внешние факторы действуют в эксперименте, лишь бы они одина-

ково воздействовали на экспериментальную и контрольную группы. Основные

условия валидности — случайный выбор групп испытуемых и случайное распре-

деление экспериментальных воздействий между группами.

Сегодня, когда все супермаркеты оборудованы сканирующими устройствами,

организовывать маркетинговые эксперименты стало намного проще.

Совместный (конджойнт-) анализ

Конджойнт-анализ — это один из многомерных методов исследования, использу-

емый для изучения процесса формирования потребительских предпочтений опре-

деленных товаров и услуг и формулирования прогнозов об отношении рынка

к новым концепциям. Метод базируется на концепции товара как совокупности

Глава 4. Маркетинговая информационная система

197

свойств, т. е. на том предположении, что потребители оценивают полезность (цен-

ность) идеи товара или услуги путем сложения полезностей каждого его свой-

ства, или атрибута. Преимущество метода заключается в том, что он позволяет

выработать объяснительную модель предпочтений потребителей, с помощью ко-

торой можно определить концепцию товара, обладающего оптимальной комби-

нацией свойств. Точнее, совместный анализ позволяет ответить на следующие

вопросы:

• Чему равна частичная полезность для потребителя каждого уровня каждого

свойства, определяющего товар/услугу?

• Какова относительная важность (вес) каждого свойства в общей оценке

концепции товара?

• Чему равны совокупные полезности различных концепций товара, характе-

ризующихся разными совокупностями свойств?

• На какие компромиссы между разными уровнями свойств готовы пойти по-

требители?

• Какова доля предпочтений потенциальных покупателей в отношении раз-

личных исследуемых концепций товара?

Данный метод анализа предпочтений, как и всякий метод исследования, имеет

свои ограничения. Его применение затруднено, когда: (а) свойства товара или услу-

ги совершенно новы для потребителей; (б) число свойств, которые необходимо

принять во внимание для получения реалистичного представления о концепции,

слишком велико; (в) когнитивные способности респондентов ограниченны.

Предположения конджойнт-анализа

Метод совместного анализа базируется на ряде предположений и гипотез:

1. Покупатель воспринимает товар (услугу) как совокупность свойств (атри-

бутов, характеристик), каждое из которых представлено в нем в определен-

ной степени. Уровень каждого свойства определяет искомую выгоду(ы).

2. Оценивая товар, потенциальный покупатель мысленно ассоциирует с каж-

дым уровнем того или иного свойства определенную ценность (полезность);

данные ценности, именуемые частичными полезностями, отражают систему

ценностей покупателя.

3. Для определения совокупной полезности товара покупатель мысленно скла-

дывает полезности соответствующих свойств.

4. При сложении свойств для определения совокупной полезности действует

компенсаторное правило. Это значит, что, оценивая товар в целом, покупа-

тель мысленно компенсирует свойства с низким уровнем свойствами с по-

вышенным уровнем (подробнее см. в гл. 5).

Как мы видим, данный метод (его называют также анализом компромиссного

выбора) основан на принципе арбитража, т. е. окончательное предпочтение фор-

мируется у респондента после того, как он взвесит все «хорошие» и «плохие» ха-

рактеристики товара. Готов ли покупатель пожертвовать одним свойством (скажем,

Ценой или весом изделия) ради повышенного удовлетворения от другого (напри-

Мер, от изысканного дизайна или мощности)? По такому принципу оценивается

198

Часть II. Исследование поведения покупателя

частичная полезность свойств. Для сравнения различных концепций товара ис-

следователь должен выбрать меру предпочтения: метод неметрического упорядо-

чивания (т. е. упорядочивание концепций товара начиная от наиболее предпочи-

таемой) или метод метрического ранжирования (т. с. по шкале от 0 до 10).

Идентификация свойств

Пожалуй, самым важным решением в совместном анализе следует признать выбор

свойств, характеризующих товар или услугу. Для этого необходимо быть хорошо

осведомленным о покупательских критериях выбора, а также их детерминантах.

Получить такую информацию можно посредством зондирующего исследования,

фокус-групп, дескриптивного исследования или экспертным методом (путем опроса

дистрибьюторов, влиятельных лиц и т. д.) Важно, чтобы выбранные свойства или

характеристики отвечали следующим условиям:

1. Определяли общую ценность концепции товара, учитывая как положитель-

ные, так и отрицательные моменты.

2. Являлись решающими критериями выбора, на основе которых потребители

дифференцируют товары. Некоторые важные факторы могут и не являться

критериями отбора.

3. Были независимыми факторами, но не избыточными; присутствие одного

такого фактора требует обязательного наличия другого.

4. Представляли практический интерес, т. е. данные факторы и уровни факто-

ров можно было бы использовать на практике.

Общее количество факторов не должно быть слишком большим. Увеличение

числа свойств (оцениваемых параметров) непосредственно влияет на статисти-

ческую эффективность и достоверность. Наилучшие результаты достигаются

тогда, когда количество свойств не превышает семи. Кроме того, увеличение числа

уровней оценки сопровождается быстрым ростом числа концепций, которые рес-

понденты должны сравнить и оценить, а это чревато информационной перегрузкой.

В ходе совместного анализа чистящих средств исследовалось пять свойств,

или характеристик, из которых три (торговая марка, упаковка и цена) имели

три градации оценки, а два других (гарантия и наличие рекомендации от жур-

нала «Good Housekeeping») —две градации («да» и «нет»). Итого в факторном

плане получилось 3x3x3x2x2 = 108 разных концепций товара, которые

нужно было сравнивать и ранжировать. Понятно, что подобная «миссия» не-

выполнима. Если же применить фракционированный факторный план, потре-

буется сравнить всего 18 концепций.

На практике, если не отбрасывать некоторые концепции, рекомендуется пред-

лагать респондентам не более 20 концепций. Оптимальное же количество лежит

в пределах от 15 до 20. При превышении данного числа вероятность неполучения

данных (по причине скуки или усталости) становится очень велика.

Фракционированный факторный план

Как показывает теория экспериментирования, на практике необязательно использо-

вать полный факторный план и рассматривать все возможные комбинации свойств

для оценки их главных эффектов и взаимодействий первого порядка. Можно

Глава 4. Маркетинговая информационная система

199

использовать фракционированный факторный план и при этом обеспечивать орто-

гональность (т. е. отсутствие корреляции) оценок частичных полезностей.

Когда количество уровней оценки у всех свойств одинаково, т. е. эксперимен-

тальный план имеет симметричный характер, возможно применение плана, изве-

стного как латинский квадрат, греко-латинский квадрат или гипер-греко-латин-

ский квадрат (соответственно для 3, 4 и 5 атрибутов).

Например, в эксперименте по изучению ценовой эластичности спроса на

сигареты из смешанных сортов табака рассматривались три свойства с четырь-

мя градациями оценки каждый: торговая марка (В), содержание смол (Г), со-

держание никотина (/V) и цена (Р). При полном факторном плане мы получили

бы 4 х 4 х 4 = 64 концепции товара. Используя «латинский квадрат», мы сокра-

щаем количество концепций до 16 (табл. 4.5).

Таблица 4.5

Пример плана «латинский квадрат»

77V1

77V2

ГАЗ

77V4

Р\

Р1

РЪ

РА

В2

РЪ

РА

Р\

РЪ

РА

Р\

Р1

В4

РА

Р1

РЪ

В — марка сигарет; TN — содержание смол и никотина; Р — цена.

Для каждой концепции товара составляется своя карточка-профиль. Задача

респондентов — расположить 16 карточек в порядке предпочтения начиная с наи-

более (или наименее) предпочитаемой.

Когда план несимметричен, т. е. когда число уровней оценки атрибутов неоди-

наково, план можно преобразовать в симметричный путем дублирования некоторых

концепций. В одном из исследований, посвященных влиянию различных инфор-

мационных кампаний, поднимающих тему разрушения озонового слоя, оценива-

лись установки пользователей спреев для волос по отношению к аэрозолям. Рас-

сматривались следующие свойства: торговая марка («L'Oreal», «Gamier», «Gillette»

и «Riem»), цена (50, 100, 150 и 200 бельгийских франков) и тип упаковки (аэро-

золь или спрей).

В данном случае мы имеем три свойства, из которых два имеют четыре гра-

дации, а одно — всего две, т. е. в общей сложности получается 32 концепции

(4x4x2). Для использования «латинского квадрата» необходимо, чтобы у всех

свойств было одинаковое число уровней. Для обеспечения симметричности

два уровня свойства «упаковка» дублировались, что не нарушает условия орто-

гональности. В результате мы получили 16 концепций, в которых свойство

«упаковка» к тому же встречается чаще других, что соответствует цели иссле-

дования.

Если план несимметричен и используется большее количество свойств, могут

Применяться другие экспериментальные планы. Их описание можно найти в спе-

циализированной литературе [2].

200

Часть II, Исследование поведения покупателя

Методы сбора данных о предпочтениях

Существуют два метода сбора данных о предпочтениях: полнопрофильный метод

и метод парного сравнения.

Метод полнопрофильной презентации более популярен ввиду того, что он позво-

ляет уменьшить число сравнений посредством применения фракционированных

факторных планов. При таком подходе каждая концепция товара описывается

отдельно, чаще всего на специальной карточке-профиле. Количество сравнений

в этом случае меньше, а сами оценки могут ранжироваться или даваться в виде

рейтинга. Основные преимущества:

• определение уровня каждого свойства в концепции товара дает более реали-

стичное описание последней;

• обеспечивается наглядное отображение компромиссов между всеми свой-

ствами;

• сама ситуация очень близка реальному поведению при покупке.

Главный недостаток — опасность утомления респондентов из-за информацион-

ной перегрузки, когда им предлагается проранжировать или построить рейтинг

слишком большого числа концепций. Данная проблема может возникнуть даже

во фракционированном факторном плане. Избавиться от нее позволяет метод

парных сравнений.

В методе парных сравнений респондента не просят ранжировать сразу все п

концепций одновременно, а просят лишь сравнить их попарно. Таким образом,

требуется п(п - 1) / 2 последовательных сравнений. Вообще говоря, при этом

методе респонденту приходится «работать» дольше, но зато и стоящая перед ним

задача более проста. По ее выполнении аналитик должен перегруппировать пар-

ные сравнения таким образом, чтобы получить единую оценку.

Оценка частичных полезностей

Что касается методик оценки, то тут в последние годы произошел заметный прорыв

вперед, и причиной тому является использование метода адаптивного совместно-

го анализа. Для оценки методом ранжирования требуется модифицированный

вариант дисперсионного анализа, созданный специально для исходных данных.

Наиболее популярными и известными компьютерными программами в этой об-

ласти считаются MONANOVA и LINMAP. Если требуется метрическая мера пред-

почтений (т. е. не ранжирование, а, скажем, рейтинг), то, как показано ниже, можно

воспользоваться множественной регрессией с двоичными переменными (0 и 1).

В табл. 4.6 представлена регрессионная модель для примера со спреями для

волос (оценка проводится методом наименьших квадратов). В данном случае

исходная концепция представляет собой следующую комбинацию: марка (М) —

«L'Oreal»; цена (Р) — 200BF; упаковка (С) — аэрозоль. В столбце «ранг» (у) ука-

зывается предпочтение каждого респондента (от 16 для наиболее предпочита-

емой концепции до 1 для наименее предпочитаемой). Таким образом, для каждо-

го респондента мы получим одно уравнение регрессии, представляющее его

личную функцию полезности.

При нахождении метрического критерия используется модель множественной

регрессии, где зависимой переменной является рейтинг или, реже, ранг от 1 до п.

Уровни свойств — независимые переменные в двоичной форме (0 и 1), гдеОозна-