12.08.05
D:\Work\Books\Lamben full.doc
5.2.4. Анализ воспринимаемого сходства
Многомерный анализ воспринимаемого интегрального сходства особенно эффективен для описания из-
вестных наборов марок Green and Rao, 1972). Он используется для понимания того, как торговая марка
позиционирована в сознании потенциальных покупателей по отношению к конкурирующим маркам.
Метод осуществляется путем построения карт восприятия, которые дают визуальное представление о
воспринимаемом сходстве торговых марок без каких-либо предварительных гипотез относительно
причин воспринимаемого сходства или различия. Именно по этой причине он может рассматривать-
ся как форма познавательной реакции, несмотря на то что информация, получаемая от респондента, не-
избежно подразумевает вынесение оценок.
Метод многомерного анализа сходства, более подробно описанный во врезке 5.2, базируется на сле-
дующих гипотезах.
— Любой товар или марка (любой объект) воспринимается как комбинация свойств, или атрибутов,
соответствующих выгодам, которых ищет покупатель.
— Эти свойства служат мысленными критериями сравнения марок, входящих в рассматриваемый
набор.
— Если каждую из К характеристик геометрически представить осью, т.е. измерением в К-мерном про-
странстве, каждую марку или объект можно представить точкой в этом пространстве с координата-
ми, соответствующими оценкам объекта по каждой характеристике.
• Репрезентативную выборку респондентов просят проранжировать все возможные пары исследуемых
марок по степени их сходства. Таким образом мы получаем треугольную матрицу, элементами кото-
рой являются просто порядковые номера, или отношения, используя которые можно упорядочить
марки по степени их различия. Для N сравниваемых марок мы будем иметь N(N-1)/2 различных эле-
ментов.
• Задачей аналитика является определить конфигурацию точек минимальной размерности, которая
наиболее точно соответствует исходному порядку воспринимаемых расстояний между марками. Это
геометрическая конфигурация, в которой физические расстояния между точками монотонны (т.е.
изменяются в том же порядке) с исходными суждениями о сходстве. Обычно начинают с произволь-
ной конфигурации в N-1 измерениях, для которой измеряют «нарушения» монотонности, т.е. разли-
чие между наблюдаемыми и расчетными рангами. Это различие оценивается коэффициентом «на-
пряженности».
• Чтобы улучшить это приближение, применяют эвристический подход. Методом проб и ошибок пы-
таются перестроить классификацию, чтобы получить лучшее соответствие. Размерность проблемы
постепенно сокращают, используя для этого на каждом этапе эвристическую процедуру. В конце
концов оставляют конфигурацию желаемой размерности, обеспечивающую наилучшее соответствие
исходным данным.
• Когда наилучшая конфигурация идентифицирована, остается интерпретировать оставшиеся размер-
ности, т.е. обнаружить лежащие в их основе макрохарактеристики, используемые респондентами
для сравнения марок.
Врезка 5.2. Многомерный анализ сходства. Принципиальные основы метода.
Хорошее описание метода дано в работе: Hair et al. 1992. Замечено, что восприятие товаров и торговых
марок потенциальными покупателями практически основывается на небольшом числе измерений (два-
три). Эти привилегированные размерности называют «макрохарактеристиками».
Анализ многоразмерного сходства в конечном итоге приводит к картам восприятия, где каждая марка