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

Подождите немного. Документ загружается.

Глава 4. Маркетинговая информационная система

201

Таблица 4.6

Пример банка данных для конджойнт-анализа

Концепции

Ранг

(У)

Повторы

Объясняющие переменные

(х)

М2

мъ

М4

Р2

РЪ

Р4

С2

М — «L'Oreal»; Р — 200BF; С — аэрозоль.

чает отсутствие уровня, 1 — его присутствие. В общем случае уровень свойства

имеет отдельную частичную полезность. Зачастую применяются более ограни-

ченные спецификации модели: линейная модель с одним коэффициентом или

квадратичная форма, известная также как модель идеальной точки.

Для оценки достоверности статистических результатов и проверки нулевой ги-

потезы (об отсутствии связи между зависимой переменной и различными объяс-

няющими переменными) могут использоваться различные статистические кри-

терии (R2, F-критерий). Аналогично для проверки статистической значимости

коэффициентов регрессии используется {-распределение Стьюдента. В качестве

иллюстрации проанализируем функцию полезности для одного из респондентов;

уравнение регрессии будет иметь следующий вид:

Можно сразу отметить, что общее статистическое соответствие очень высоко.

Нулевая гипотеза отвергается, так как наблюдаемое значение /-"-критерия, опреде-

202 Часть II. Исследование поведения покупателя

ленно, выше критической величины для 5%-ного доверительного интервала. Ана-

логично все значения t-критерия Стыодента (кроме одного, Р4) выше своих пре-

дельных значений для 10%-ного доверительного интервала. Постоянная величи-

на (3,50) представляет собой ранг референтной концепции («L'Oreal», аэрозоль,

200BF). Частичная полезность представляет собой предельное колебание ранга

(в большую или меньшую сторону) при любом изменении в совокупности свойств

товара.

Результаты представлены в виде кривых полезности (рис. 4.10). Глядя на них,

можно сделать следующие выводы о системе ценностей конкретного респондента:

1. Первые три коэффициента показывают полезность (или ценность), ассоци-

ируемую с торговыми марками: «Gamier», «Gillette» и «Groupe Riem». Так

как все значения отрицательны, можно заключить, что данные три бренда

имеют более низкую оценку, чем референтная марка, «L'Oreal».

2. Следующие три коэффициента показывают чувствительность к цене. Так

как референтная цена (200BF) является наивысшей из всех, с уменьшением

цены полезность возрастает: при уменьшении с 200BF до 50BF она увеличива-

ется на 3,25, с 200BF до 100BF - на 2,25, с 200BF до 150BF - на 1,50. Таким

образом, как и следовало ожидать, наблюдается отрицательная ценовая эла-

стичность.

3. И наконец, наш респондент оказался очень чувствителен к типу упаковки:

при замене аэрозоля на спрей его удовлетворение резко возросло (+8).

И последняя интересная информация, которую можно почерпнуть из полученных

оценок, это степень важности каждого свойства или характеристики товара для

респондента, т. е. абсолютная разность (разница) между наибольшей и наимень-

шей полезностями каждой характеристики. Степени важности для нашего при-

мера приведены в табл. 4.7. Относительная важность вычисляется путем деле-

ния диапазона значений на сумму наблюдаемых разностей (в нашем случае 15,5).

Для данного респондента важнее всего упаковка, далее по значимости следуют

торговая марка и цена.

Рис. 4.10. Частичные полезности для одного респондента

Цит. по: Frutsaert 1989.

Глава 4. Маркетинговая информационная система

203

Таблица 4.7

Оценка относительной важности свойств товара

Свойства

Торговая марка

Цена

Упаковка

Итого

Диапазон значений

0-(-4,25) = 4,25

0-(3,25) = 3,25

0-(8)

15,5

Относительная важность, %

27,4

21,0

51,6

100,0

Следующая проблема — интерпретация результатов всей выборки респондентов.

Здесь могут применяться два подхода. Во-первых, можно рассчитать средние зна-

чения всех частичных полезностей по каждому свойству. Данный метод прост,

однако он неминуемо ведет к потере информации, так как предполагает однород-

ность предпочтений в пределах изучаемой совокупности. Во-вторых, можно вос-

пользоваться методом кластерного анализа, т. е. сгруппировать респондентов в сег-

менты, в пределах которых предпочтения однородны. В настоящее время данный

метод применяется для сегментирования по выгодам (см. гл. 6).

Моделирование структурных уравнений

За последнее десятилетие в развитии методов анализа данных заметен существен-

ный прогресс. Новые методики, называемые вторым поколением методов анализа

данных, или моделированием структурных уравнений (МСУ), позволяют из-

учать несколько отношений зависимости одновременно (в обычном многомерном

анализе допускается только одна связь за раз). На практике рыночному аналити-

ку часто приходится отвечать сразу на несколько связанных друг с другом вопро-

сов. Например, при оценке эффективности работы магазина необходимо иссле-

довать такие взаимосвязанные проблемы:

• Какие факторы определяют имидж, магазина?

• Как этот имидж вкупе с другими переменными (близость, ассортимент) влияет

на решения о покупках и на удовлетворение от посещения магазина?

• Как удовлетворение от магазина соотносится с долговременной лояльностью

к нему?

• Как лояльность магазину влияет па частоту посещений и эксклюзивность!

• Как частота посещений и эксклюзивность определяют прибыльность магазина?

Как показано на рис. 4.11, в данном случае мы имеем дело с несколькими отно-

шениями зависимости, когда одна зависимая переменная (имидж магазина) ста-

новится независимой в следующем отношении (удовлетворение), а оно, в свою

очередь, «объясняет» другую зависимую переменную (лояльность) и т. д. Вплоть

до 1980-х гг. не существовало ни одного многомерного метода, который позволил

бы ответить на все эти вопросы. Подробнее об этих методах см. в [13], [8].

Концепция скрытой переменной

Одна из отличительных особенностей МСУ — использование скрытых, пли не-

наблюдаемых, переменных. Скрытая переменная — это конструктив или концеп-

ция, которую нельзя измерить непосредственно, но которую можно оценить с по-

мощью одного или нескольких показателей, или наблюдаемых переменных.

204

Часть II. Исследование поведения покупателя

Единица наблюдения = один магазин

Рис. 4.11. Оценка эффективности торговой марки магазина

Глава 4. Маркетинговая информационная система

205

Доход и уровень образования — наблюдаемые факторы. Их можно использо-

вать в качестве показателей такой ненаблюдаемой концепции, как социальный

статус.

В приведенном выше примере скрытыми переменными являются имидж магази-

на, удовлетворение, лояльность и эффективность. Для их оценки примеряется

ряд показателей (подробнее см. в следующей главе).

Еще одна ненаблюдаемая переменная — эффективность фирмы в целом. Ее

скрытыми индикаторами являются прибыль на инвестиции, темпы увеличения

выручки от реализации или доли рынка, процент успеха новых товаров и т. д.

Все эти скрытые переменные связаны между собой и описывают итоговую кон-

струкцию, как показано на рис. 4.11.

Отличительные особенности МСУ [8, с. 355]:

1. Использование скрытых (ненаблюдаемых) переменных.

2. Спецификация существующих отношений между скрытыми переменными

и их показателями.

3. Одновременный анализ нескольких отношений зависимости.

4. Спецификация ожидаемых отношений между скрытыми переменными и ин-

теграция погрешностей измерения.

5. Возможность проведения не только зондирующего, но и подтверждающего

анализа.

Как мы видим, существует ряд моментов, которые отличают МСУ от традицион-

ных многомерных методов. Оригинальность МСУ заключается в возможности

объединения нескольких существующих методов, которые прежде использова-

лись по отдельности.

Подмодели МСУ

Модель структурного уравнения включает две подмодели: причинную и подмо-

дель измерения:

1. Подмодель измерения определяет показатели, по которым оценивается каж-

дая конструкция, и оценивает правомерность использования каждой такой

конструкции в установлении причинной связи. Данная подмодель представ-

ляет собой подтверждающий факторный анализ. Теоретическая структура

связи между наблюдаемыми и скрытыми переменными предлагается априо-

ри, а затем проверяется.

2. Причинная подмодель определяет отношения между скрытыми переменными,

как в любой системе уравнений. Допускаются сложные причинные связи.

Таким образом, рыночный аналитик располагает банком данных и, руковод-

ствуясь теорией и прошлым опытом, предлагает причинную модель. Создаются

две матрицы: одна состоит из наблюдений, другая — из теоретических значений.

Если различия между матрицами достаточно малы, значит, данные подтвержда-

ют априорную модель, в противном случае теоретическая модель отвергается.

Методология МСУ реализована в различных компьютерных программах, та-

ких, как LISREL, EQS и AMOS. Для использования таких программ и получения

стабильных и точных результатов требуется большой банк данных.

206

Часть II, Исследование поведения покупателя

Интеллектуальные экспертные системы

Развитие централизованных маркетинговых информационных систем, широкое

использование данных со штрих-кодов, сканируемых на кассовых терминалах в ма-

газинах, а также применение механизмов ЭОД (электронного обмена данными)

между производителями и дистрибьюторами привели к образованию информа-

ционных хранилищ — централизованных банков корпоративных данных. Одно

из преимуществ таких хранилищ (помимо поддержания целостности и качества

корпоративных данных, чем занимаются специальные работники) состоит в воз-

можности создания и применения управленческих информационных систем, а так-

же нового класса приложений, известных как поиск данных (data mining).

Технология нейронной сети

Технология нейронной сети относится к сфере искусственного интеллекта, а свое

название она получила потому, что многие задачи выполняет примерно так же,

как это делает человек.

К таким задачам относятся: различение объектов (классификация), деление

схожих предметов на группы (кластеризация], ассоциация двух и более вещей

(ассоциативная память), предсказание результатов на базе примеров (модели-

рование), прогнозирование (анализ временных рядов) и, наконец, совмеще-

ние нескольких целей для получения приемлемых решений [11, с. 41].

В основе нейронной сети лежат механизмы выявления зависимостей в масси-

вах данных. В отличие от МСУ данный подход направлен на разработку моделей:

он не требует априорного определения причинной структуры. В нейронных сетях

обучение строится на примерах. В них используются большие, разрозненные мас-

сивы данных, а на выходе получаются качественные гипотезы, основанные на на-

копленных знаниях. Это эвристический процесс. Пользователь задает тип зави-

симости, а затем «интеллектуальный агент» начинает поиск этой зависимости

в массиве данных. Нейронные сети называют интеллектуальными, так как они

обучаются на примерах (как ребенок видит изображение собаки в книге, а потом

распознает собаку на улице), а также обладают структурной способностью к обоб-

щению и запоминанию.

Тема искусственного интеллекта широка и выходит за рамки настоящей книги,

но и потенциал этого направления для маркетинговых исследований достаточно

велик. Подробнее о нейронных сетях и об их применении в бизнесе см. в [11].

Применение технологии нейронной сети в маркетинге

В настоящее время нейронные сети применяются главным образом в микромар-

кетинге. В качестве примера можно привести американскую сеть розничных ма-

газинов Wal-Mart, которая часто проводит анализ покупательской корзины и вы-

являет взаимосвязи между товарами. Fla основании полученной информации

делаются выводы о близости тех или иных товаров и выдаются рекомендации по

наиболее эффективному стимулированию сбыта.

Анализируя некоторые данные по прошлым периодам, менеджер одной круп-

ной американской торговой компании заметил явную корреляцию между объ-

емами продаж детских подгузников и пива. Корреляция наблюдалась преиму-

Глава 4. Маркетинговая информационная система

207

щественно в часы сразу после окончания рабочего дня, причем особенно силь-

но — по пятницам. Дальнейшие исследования подтвердили догадку: направля-

ясь домой после работы, глава семьи заезжал в магазин, чтобы купить ребенку

подгузники, а себе пиво. В ответ на это секцию с подгузниками расположили

поближе к пивному отделу — и продажи того и другого увеличились [12, с. 25].

Технология нейронной сети применяется также в микросегментировании и управ-

лении рисками, особенно в сфере индивидуального кредитования и страхования.

Страховщики, например, давно знают, что женщины-водители подвергают

себя меньшему риску, чем их коллеги-мужчины, а значит, им можно предло-

жить более дешевые страховые премии. С помощью поиска данных были вы-

явлены субсегменты женщин-водителей с разными ценовыми и рисковыми

профилями. Вместо того чтобы предлагать единую страховую премию женщи-

нам всех возрастных категорий, страховые компании могут устанавливать раз-

ные расценки, с тем чтобы удержать наиболее прибыльных клиентов или из-

бавить себя от тех, кто приносит одни убытки.

Третья популярная сфера применения нейронных сетей — выявление мошен-

ничества при использовании кредитных карт (как это делается в компании Visa

International). Идея чрезвычайно проста. Люди склонны совершать покупки опре-

деленным образом. Как правило, они тратят определенные суммы денег, приоб-

ретают определенные товары, а новинки покупает довольно точно прогнозируемая

часть населения. Нейронная сеть строится с расчетом на то, чтобы выявлять по-

ведение, не укладывающееся в общие рамки. Экспертная система ежедневно ана-

лизирует миллионы совершаемых по всему миру транзакций, используя 30-

35 параметров и выявляя операции, которые могут оказаться мошенническими.

Несколько раз в день система рассылает соответствующие уведомления в банки-

эмитенты. Банк сам решает, связываться ли с потенциальным нарушителем или нет.

Вот один из наиболее вероятных признаков мошенничества: кредитная кар-

точка используется для оплаты на автозаправочной станции, а сразу после этого

с ее помощью совершается ряд покупок дорогостоящей бытовой техники. Ней-

ронная сеть принимает такое «совпадение» за признак мошенничества: весьма

вероятно, что на АЗС карта была украдена и сразу же, пока владелец не успел

заблокировать счет, использована для совершения покупок.

С повсеместным применением микрокомпьютеров, мобильных телефонов и Ин-

тернета сфера информационных технологий стремительно измененяется. Инфор-

мационные технологии действительно могут повысить эффективность марке-

тинг-менеджмента, так как позволяют организациям устанавливать более тесные

(и более прибыльные) отношения с потребителями, лучше изучать их потребности

и быстрее реагировать на их ожидания. Дополнительную информацию по этой

теме можно найти в [18].

Резюме

Ориентированная на рынок фирма должна разработать маркетинговую инфор-

мационную систему, с помощью которой она будет отслеживать изменения в макро-

маркетинговой среде. Роль маркетинговых исследований заключается в поставке

208

Часть II. Исследование поведения покупателя

данных и информации о рынке, на основании чего менеджмент реализует ориенти-

рованную на рынок стратегию. Результатом маркетинговых исследований должно

быть качественное (проверенное) знание, а потому они должны строго следовать

правилам научного метода. Разработка исследовательского проекта подразуме-

вает последовательное выполнение взаимосвязанных действий, что обеспечивает

систематичность и упорядоченность процесса исследования. Выделяют три типа

маркетинговых исследований: зондирующие, дескриптивные и каузальные. Цель

зондирующего исследования — выработать гипотезы и трансформировать про-

блему исследования в исследовательские цели. Методы зондирующего исследо-

вания: использование вторичных данных, беседы с информированными лицами,

анализ кейсов и фокус-группы. Последний метод относится к разряду качествен-

ных исследований и наиболее практичен, однако следует помнить, что его целью

является исключительно выработка гипотез для дальнейшего исследования, а не

сбор неопровержимых доказательств. Дескриптивные исследования направлены

на составление полного количественного и точного описания ситуации и должны

строго следовать методологии. Здесь применяются два вида методов: методы на-

блюдения и коммуникационные. Наиболее распространенным на данный момент

коммуникационным методом является опрос (личный, по телефону или по почте).

Залог положительных результатов опроса — правильное составление анкеты, для

чего предлагается следовать процедуре из семи шагов. Выборочные методы делят-

ся на две категории: с вероятностными и детерминированными выборками. Каж-

дая из них имеет свои преимущества. При проведении опросов возникают два

типа ошибок: ошибка в определении выборки и постоянная (систематическая)

ошибка. Минимизировать последнюю позволяет строгий контроль над всем про-

цессом сбора данных. Каузальные исследования проводятся для установления

причинной связи между переменными действия и отклика. Эксперимент — это

научное исследование, в котором исследователь управляет и контролирует одну

переменную действия или более и наблюдает за сопровождающими это управле-

ние изменениями одной или нескольких переменных отклика. Существуют разные

виды экспериментов, различающиеся способом контроля над внешними факторами.

Вопросы и задания

1. Перечислите: (а) наиболее распространенные жалобы менеджеров в отно-

шении маркетинговых исследователей; (б) типичные жалобы маркетинго-

вых исследователей в отношении менеджеров.

2. В чем разница между внешней и внутренней валидностью и какая процеду-

ра^) исследования способствует увеличению той и другой?

3. Почему перед проведением опроса важно выработать одну или несколько

гипотез?

4. В чем состоит главное отличие зондирующих исследований от исследова-

ний, в которых делается окончательный вывод об изучаемом явлении?

5. Сравните следующие характеристики количественных и качественных ис-

следований: (а) цель исследования; (б) применяемые методы сбора данных;

(в) процедура анализа; (г) использование результатов менеджерами по

маркетингу.

Глава 4. Маркетинговая информационная система

209

6. Каковы основные преимущества и недостатки сбора информации посред-

ством опроса и наблюдения?

7. Чем вероятностная выборка отличается от детерминированной? Сопоставьте

плюсы и минуты этих двух методов построения выборки.

8. Что такое: (а) двусмысленный вопрос; (б) наводящий вопрос; (в) двойствен-

ный вопрос?

9. Назовите основные типы планов проведения эксперимента. Каковы ключе-

вые аспекты и проблемы каждого из этих планов?

Приложение 4.1

Примеры вопросов

1. Открытый вопрос, ненаправленная осведомленность

Какие журналы вы знаете?

2. Закрытый вопрос, дихотомический, направленная осведомленность

Ниже приведен список из нескольких журналов. Какой (какие) из них вы

знаете?

Журнал А Да/Нет

Журнал Б Да/Нет

Журнал В Да/Нет

Журнал Г Да/Нет

Журнал Д Да/Нет

3. Закрытый вопрос, множественный выбор, квалифицированная осведом-

ленность

В какой степени вы знакомы со следующими журналами?

Не знаю Знаю только название Читаю регулярно

Журнал А

Журнал Б

Журнал В

Журнал Г

Журнал Д

4. Шкала согласия/несогласия: шкала оценок Ликерта

Укажите степень своего согласия/несогласия со следующим утверждением:

«Следующие три журнала содержат точную и объективную информацию».

210

Часть II. Исследование поведения покупателя

5. Шкала оценок Осгуда с биполярными прилагательными

Насколько адекватно следующие три журнала освещают современные проблемы?

6. Шкалы важности

Когда вы выбираете журнал, насколько для вас важно наличие телепрограммы?

Шкала с постоянной суммой: оценка относительной важности установки

Распределите 100 баллов между следующими характеристиками зубной пасты

в соответствии с важностью каждого свойства для вас при выборе марки пасты.

Защита от кариеса

Свежесть дыхания

Вкус и цвет

8. Шкала оценки: рейтинг атрибута

Как бы вы оценили «доступное изложение материала» в журнале А?

9. Шкала предпочтений

Распределите 100 баллов между следующими торговыми марками в соответ-

ствии с вашими предпочтениями.

Бренд А ...

Бренд Б ...

Бренд В ...

10. Парное

сравнение: предпочтения

Какой

из

следующих

«пар»

марок вы

отдаете предпочтение?

... или

Б ...

... или

В ...

... или

В ...

11. Триады

предпочтений

Вам на выбор предлагаются три журнала: А, Б и В.

Какой вы предпочтете купить?

Если предпочтительный для вас журнал отсутствует в продаже, какой вы вы-

берите следующим?

Если и этого журнала нет в наличии, какой вы купите?