Малхорта, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство

Подождите немного. Документ загружается.

Критерий изогнутости (elbow criterion)

Используемый в многомерном

шкалировании

график зависимости стресса от размерности

пространства.

Точка,

которой наблюдается поворот или резкий изгиб, указывает на соот-

ветствующее число

размерностей.

12345

Число размерностей

Рис. 21.3. График зависимости стресса

от

размерности

Исходя из графика зависимости стресса от размерности пространства, интерпретируемости

пространственной карты и критерия легкости в использовании данной размерности,

маркето-

логи в рассматриваемом нами примере приняли решение о двумерном пространстве. Это по-

казано на рис. 21.4.

Обозначение

размерности и интерпретация

конфигурации точек на карте

Как только пространственная карта создана,

необходимо

дать название соответствующим

размерностям (осям координат на пространственной карте) и интерпретировать

конфигурацию

точек на карте.

Исследователь

самостоятельно принимает решение об обозначении размерно-

сти,

руководствуясь своим опытом. В этом помогут

следующие

указания.

• Даже если прямым метолом

получены

суждения респондентов о сходстве объектов, то

все

равно

можно собрать рейтинги торговых марок по характеристикам объекта. С по-

мощью регрессионного анализа эти атрибутивные векторы можно расположить на про-

странственной карте (рис.

21.5).

Затем осям координат дается

обозначение,

исходя из то-

го, насколько близко векторы совмещаются с

соответствующими

осями.

784

Часть

lit.

Сбор»

подготовка

и анализ данных

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

-1,5

-2,0

Uftrabrite

•

Pepsodent

Macleans

Gieem

Dose-Up

Dentagard

I I I I I

Aim

•

Crest

• Colgate

•

Aqua-Fresh

-2,0

-1.5

-1,0

-0,5

0,5 1,0

l.b

Рис. 21.4. Пространственная карта торговых марок зубной

пасты

• После сбора прямым методом респондентами

оценок

сходства или восприятия их мож-

но попросить указать критерий, используемый в их

оценках.

Затем эти критерии при-

вязываются к осям

пространственной

карты.

• По возможности респондентам

следует

показывать пространственные карты, получив-

шиеся на основе их

оценок

и попросить обозначить оси, анализируя получившуюся

конфигурацию точек.

• Если

существуют

объективные характеристики товаров

(например,

лошадиная сила или

количество пройденных километров на литр бензина для автомобилей), то их можно

использовать как средство интерпретации субъективных размерностей пространствен-

ной карты.

Часто ось представляет несколько характеристик объекта. Пространственную карту можно

интерпретировать, изучив координаты и

относительное

расположение торговых марок. На-

пример, торговые марки расположенные рядом, конкурируют более жестко. Изолированно

расположенные торговые марки имеют свой уникальный имидж. Торговые марки, удаленные

от начала осей координат, сильнее по данной

характеристике.

Таким образом, можно истолко-

вать силу и слабость каждого товара. Пробелы на пространственной карте могут указывать на

потенциальные возможности для внедрения на рынок новых товаров.

На

рис. 21.5 один отрезок горизонтальной оси можно обозначить как "защита от

кариеса",

другой — "отбеливание

зубов".

Торговые марки с высокими положительными значениями на

этой оси включают зубные пасты Aqua-Fresh, Crest, Colgate и Aim (сильная защита от кариеса).

Торговые марки с высокими отрицательными значениями на этой оси включают зубные пасты

Ultra

Brite,

Close-Up

и Pepsodent (обладают хорошим

отбеливающим

эффектом, обеспечивают

белизну

зубов).

Вертикальные оси можно интерпретировать:

''плохо

удаляет зубной налет

по

сравнению с "хорошо удаляет зубной налет". Обратите внимание, что зубная паста Dentagard,

известная способностью удалять зубной

налет,

имеет отрицательное значение по вертикальной

оси. Пробелы на пространственной карте показывают потенциальные возможности для пред-

ложения зубной пасты со свойствами высокой защиты от

кариеса

и хорошей способностью

удалять зубной налет.

Глава 21. Многомерное шкалирование и совместный анализ

785

-0,fi

-1,0

-1,5

Oose-Up

.-"•

Отбеливает

зубы

Dentagard

• Colgate

•

Aqua-Fresh

-2,0 -1,5 -1,0

-0,5

0,5 1,0 1,5 2,0

Рис, 21.5. Использование атрибутивных векторов для обозна-

чения осей координат

Оценка надежности и достоверности

Маркетологу необходимо оценить надежность и достоверность решений многомерного

шкалирования.

Для

этого предлагаются следующие действия.

• Рассчитать коэффициент соответствия или

— квадрат коэффициента корреляции,

указывающий на долю дисперсии оптимально шкалированных данных, которая может

быть учтена методом многомерного шкалирования. Таким образом, этот коэффициент

показывает, насколько хорошо модель многомерного шкалирования соответствует ис-

ходным данным. Несмотря на то, что желательно иметь высокие значения

R2,

допусти-

мыми считаются значения

0,60

и выше.

• Значения

стресса—

также показатели качества решений ММШ.

представляет собой

меру

соответствия

модели исходным данным, а стресс — меру несоответствия модели

или долю дисперсии оптимально шкалированных данных, которую не учитывает мо-

дель ММШ. Значения стресса варьируют в зависимости от метода ММШ и анализи-

руемых данных. Для значений стресса, вычисляемых по стресс-формуле

Краскела,

да-

ются следующие рекомендации [8].

Стресс

(%)

Критерий

соответствия

модели

20 Плохое

Удовлетворигельное

5 Хорошее

2,5

Отличное

О Превосходное

(полное)

• Если анализ проводят на агрегатном уровне, то исходные данные можно разбить на две

или

больше

частей. Процедуру ММШ следует выполнить отдельно для каждой части, а

затем результаты сравнить.

786

Часть III. Сбор, подготовка и анализ данных

• Некоторые из объектов можно выборочно исключить из исходных данных и решения

принимать по оставшимся объектам.

• К исходным данным можно добавить случайный ошибочный член. Полученные в ре-

зультате данные подвергают ММШ и решения сравнивают.

• Исходные данные можно собрать в разное время и сравнить проверочные тесты между

собой.

Для оценки достоверности ММШ существует ряд формальных

процедур

[9]. В нашем при-

мере значение стресса, равное 0,095, указывает на удовлетворительное соответствие модели ис-

ходным данным. Одна торговая марка, Dentagard, отличается от других. Существенно ли изме-

нит исключение Dentagard из набора стимулов относительную

конфигурацию

других торговых

марок на пространственной карте? Пространственная карта, полученная после удаления из ис-

ходных данных Dentgard, показана на рис. 21.6.

1.0

0,5

-05

1,0

Close-Up

Macleans

••

Uitrabrtte

Pepsodent

Aqua-Fresh

Colgate

Crest

-го

Рис. 21.6. Оценка

стабильности

расположения

торговых марок

за счет

удаления

одной торговой марки

Наблюдается некоторое изменение относительного расположения торговых марок, особен-

но Gleem и Macleans. Поскольку изменения небольшие, это свидетельствует об удовлетвори-

тельной стабильности расположения торговых марок на пространственной карте [10].

ДОПУЩЕНИЯ И ОГРАНИЧЕНИЯ ММШ

Укажем на некоторые допущения и ограничения многомерного шкалирования. При

проведении ММШ предполагается, что объект А похож на объект В так же, как объект В —

на объект А. Существует несколько примеров, в которых это допущение нарушается. На-

пример, Мексику воспринимают как более похожую на США, чем

США—

на Мексику.

Многомерное шкалирование допускает, что расстояние (сходство) между двумя объектами

представляет собой некоторую функцию от их частичных сходств по каждой из несколь-

ких воспринимаемых

характеристик.

После получения пространственной карты принимают, что расстояния между точками из-

мерены в относительной шкале, а многомерные оси координат на карте выражены в

интер-

Глава

21.

Многомерное шкалирование и совместный анализ

787

вальной

шкапе. Ограничение

ММШ

состоит в том, что интерпретировать размерность, связан-

ную с физическими изменениями в торговых марках, к изменениям на пространственной кар-

те достаточно сложно. Эти ограничения

справедливы

и для данных о восприятиях.

ШКАЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ О ПРЕДПОЧТЕНИЯХ

Анализ данных о предпочтениях может быть внешним или внутренним. При проведении

внутреннего

анализа

предпочтений (internal analysis of

preferences)

пространственную карту, на

которой представлены точки или векторы, соответствующие как торговым маркам (объектам),

так

и респондентам, строят

исключительно

на основе данных о предпочтениях. Таким образом,

собрав данные о предпочтениях респондентов, как марки, так и респондентов можно предста-

вить на одной и той же пространственной карте.

Внутренний анализ предпочтений (internal

analysis

preferences}

Метод такой

компоновки

пространственной карты, что она представляет точки или векторы,

соответствующие и торговым маркам, и респондентам. Пространственную карту получают

исключительно

из

данных о предпочтениях.

При внешнем анализе

предпочтений

(external analysis of preferences) идеальные точки или

векторы, в основе которых

лежат

данные о предпочтениях, наносят на пространственную карту,

полученную

из данных о восприятии (т.е. сходства). Чтобы выполнить внешний анализ, необ-

ходимо получить данные и восприятий, и предпочтений. Представление и марок, и респон-

дентов в одном и том же пространстве с использованием внутреннего и внешнего анализа на-

зывается разверткой.

Внешний анализ предпочтений (external analysis of

preferences)

Метод такой компоновки пространственной карты, что в результате она представляет

идеальные точки или векторы, нанесенные на карту, полученную на основе данных о

восприятии.

Для

большинства

ситуаций лучше выполнять внешний анализ

[11].

Во внутреннем анализе

различия в восприятиях переплетены с различиями в предпочтениях. Может быть такая ситуа-

ция, что характер и относительная важность измерений варьируют между пространством дан-

ных о восприятии и пространством данных о предпочтениях.

Респонденты

могут одинаково

воспринимать две марки (на пространственной карте восприятий они расположены близко од-

на от другого), но четко

предпочитать

одну марку другим (в пространстве предпочтений эти

марки далеко отстоят одна от другой). Эти ситуации не учитывает внутренний анализ. Кроме

того, методы

внутреннего

анализа сложны для вычислений

[12].

Проиллюстрируем внешний анализ на основе шкалирования предпочтений нашего рес-

пондента в рамках его собственной пространственной карты. Респондет ранжировал торговые

марки зубной пасты в такой

поеледонательности

(в порядке убывания):

Colgate,

Crest, Aim,

Aqua-Fresh,

Gleem,

Pepsodent,

Ultra

Brite,

Macleans,

Close-Up и Dentagard. Эти ранги предпоч-

тений наряду с данными пространственной карты (рис. 21.5) использовали в качестве исход-

ной информации для программы шкалирования

предпочтений,

по результатам работы которой

получили рис.

21.7.

Обратите

внимание

на расположение идеальной точки. Она находится вблизи

Colgate,

Crest, Aim и Aqua-Fresh, четырех наиболее предпочитаемых марок зубной пасты, и вдали от

Close-Up

и Dentagard. наименее предпочитаемых марок зубной пасты. Если в этом пространст-

ве расположить новую марку, то се

расстояние

от

идельной

точки

относительно

расстояний

других марок от

идеальной

точки определяет степень предпочтения для этой торговой марки.

Приведем еще один пример многомерного шкалирования.

788 Часть III. Сбор, подготовка и анализ

данных

0,5

0.0

Macleans

Ultrabrite

Gieem

Pepsodent

•

Ctose-Up

Dentagard

Aim

Crest

•

Идеальная точка

Colgate

•

Aqua-Fresh

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

Рис.

21,7.

Внешний

ана/гиз

данных

о предпочтениях

ПРИМЕР. Автомобили: на карте места много — располагайся, где пожелаешь

Ниже показана пространственная карта отдельных торговых марок

автомобилей,

полу-

ченная на основе М

Ш из данных о сходстве.

Спортивность

автомобиля

(Высокая)

Porsche «

• Jaguar

Высокая

престижность/

Дорогие

автомобили

Continental

Buick

Mercedes

Toyota

Honda

Экономичные

модели

Chevrolet

Dodge

•

Hyundai

(Низкая)

Соместная

пространственная конфигурация марок

автомобилей

и предпочтений

потребителей

(данные

иллюстративные)

На ней каждая марка автомобиля определяется расстоянием от других марок. Чем ближе

между собой расположены две марки автомобилей (например, Volkswagen и Dodge), тем

больше, по мнению респондентов, они похожи одна на другую. Чем дальше находятся они

Глава 21.

Многомерное

шкалирование и совместный анализ

789

одна от другой (например, Volkswagen и Mercedes), тем меньше, с точки зрения респонден-

тов, они похожи. Малое расстояние может также указывать на конкуренцию. Например,

Honda сильно

конкурирует

с Toyota и не конкурирует с Continental или Porsche. Размерность

пространства интерпретируем так:

"экономичная/престижная

модель" — одна ось коорди-

нат и "спортивная/неспортивная модель" — другая ось координат. Теперь определим поло-

жение каждого автомобиля.

Данные о

предпочтениях

состояли из обычных рангов торговых марок в соответствии с

предпочтениями потребителей. Идеальные точки респондентов расположены в том же про-

странстве. Каждая идеальная точка представляет местоположение предпочтения конкретно-

го респондента. Таким

образом,

респондент 1 (обозначенный

И)

предпочитает спортивные

автомобили: Porsche, Jaguar и Audi. Респондент 2 (обозначенный

12)

предпочитает дорогие

автомобили: Continental, Mercedes, Lexus и Cadillac,

Такой анализ можно выполнить на

идивидуальном

респондентском

уровне, и это позво-

лит исследователю разделить рынок на сегменты с похожими идеальными точками, вы-

бранными респондентами. Альтернативно, респондентов можно разделить на кластеры на

основании сходства объектов, с учетом исходных рангов предпочтений и идеальных точек,

установленных для каждого сегмента [13].

До сих пор мы рассматривали только количественные данные, хотя качественные данные

также можно представить на пространственной карте, используя анализ соответствий,

АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ

Анализ соответствий (correspondence analysis) — это метод ММШ для шкалирования качест-

венных данных в маркетинговых исследованиях. Исходные данные представляют в форме таб-

лицы сопряженности,

показывающей

качественную связь между колонками и рядками.

Анализ соответствий (correspondence

analysis)

Метод ММШ

для

шкалирования качественных данных на основе

шкалирования

рядков и

колонок в исходной таблице сопряженности в соответствующие единицы так, чтобы их

представить графически в том же

пространстве

с возможно более низкой размерностью.

С помощью анализа соответствий маркетологи представляют числа в рядках и колонках в

таких единицах измерения, чтобы представить объекты графически в пространстве с возможно

более низкой размерностью. Эти пространственные карты позволяют понять

следующее:

сход-

ства и различия внутри рядков относительно задаваемой колонкой категории; сходства и раз-

личия внутри колонок относительно задаваемой рядком категории; взаимосвязь между рядка-

ми и колонками [14].

Интерпретация результатов анализа соответствий аналогична интерпретации результатов в

анализе главных компонентов (глава 19). Анализ соответствий группирует категории (виды

деятельности, торговые марки или другие объекты), выявленные в таблице сопряженности, так

же как анализ главных компонентов состоит в групировании независимых переменных. Ре-

зультаты интерпретируют с точки зрения близости между рядками и колонками в таблице со-

пряженности. Категории, ближе расположенные одна к другой, считаются более схожи между

собой

в структуре подлежащих факторов [15].

Преимущество анализа соответствий по сравнению с другими методами многомерного

шкалирования состоит в том, что он снижает требования к набору данных, налагаемые на

респондентов, потому что достаточно иметь только бинарные или категориальные дан-

ные. Респондентов просто просят проверить, какие из характеристик относятся к каждой

из нескольких торговых марок, Исходные данные представляют собой число

ответов

"Да"

для каждой марки по каждой

из

характеристик товара. Затем торговые марки и характери-

стики товара показывают в одном и том же многомерном пространстве. Недостаток ана-

лиза соответствий заключается в том, что расстояние между колонкой и рядком не подда-

790

Часть III.

Сбор,

подготовка и анализ данных

ется интерпретации. Анализ соответствий является методом анализа экспериментальных

данных, который не подходит для проверки гипотез

[16].

Многомерное шкалирование, включая анализ соответствий, — не единственная

процедура

для получения карт восприятий. Ранее мы уже обсудили два других метода —

дискриминант

ный

анализ (глава 18) и факторный анализ (глава 19), которые также можно использовать для

получения карт восприятий.

ВЗАИМОСВЯЗЬ МЕЖДУ МНОГОМЕРНЫМ

ШКАЛИРОВАНИЕМ,

ФАКТОРНЫМ

ДИСКРИМИНАНТНЫМ

АНАЛИЗОМ

Пространственные карты можно также получить с

помощью

факторного или дискрими-

нантного анализа. При таком подходе каждый респондент оценивает

торговых марок по т ха-

рактеристикам. Выполнив факторный анализ данных, можно вывести для каждого респонден-

та оценку каждого фактора, по одному для каждой торговой марки. Построив график зависи-

мости значения торговой марки от фактора, получим пространственную карту для каждого

респондента.

Если требуется построить карту на агрегатном уровне, то можно усреднить (по

всем респондентам) значения фактора для каждой торговой марки для каждого фактора. Оси

координат обозначают, изучив факторные нагрузки, т.е. оценки корреляций между атрибутив-

ными рейтингами и основными факторами [17].

Цель

дискриминантного

анализа — выбор линейных комбинаций характеристик, которые

наилучшим образом различают торговые марки (объекты). Для создания пространственных

карт с

помощью

дискриминантного анализа зависимая переменная должна быть оцененной

торговой маркой, а независимые переменные (предикторы) представляют собой рейтинги ха-

рактеристик. Пространственную карту можно получить построением диаграммы

дискрими-

нантных

показателей для торговых марок. Оси координат можно обозначить, изучив

дискри-

минантные веса или взвешенные характеристики, которые образуют дискриминантную функ-

цию или размерность [18].

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ СОВМЕСТНОГО АНАЛИЗА

помощью

совместного анализа (conjoint analysis) маркетологи пытаются определить отно-

сительную важность, которую придают потребители ясно выраженным характеристикам, а

также полезность, которую они связывают с уровнями характеристик

[19].

Совместный анализ (conjoint

analysis)

Метод, с помощью которого маркетологи

пытаются

определить относительную важность,

которую придают потребители ясно выраженным

характеристикам,

а также полезность, ко-

торую они связывают с уровнями характеристик.

Эту информацию маркетологи получают из оценок потребителями торговых марок или

профилей торговых марок, составленных из характеристик товаров и их уровней. Респондентов

знакомят с объектами, которым присущи определенные характеристики и уровни этих харак-

теристик, и просят оценить эти объекты с точки зрения желательности тех или иных характе-

ристик. Маркетологи, используя метод совместного анализа, пытаются присвоить уровням ка-

ждой характеристики определенную ценность. В итоге ценности или полезности, которыми

обладает каждый объект, тесно согласуются с исходными оценками респондентов. Основное

допущение состоит в том, что любой набор объектов, таких как изделия, торговые марки или

магазины, оценивают как пучок характеристик [20].

Глава 21. Многомерное шкалирование и

совместный

анализ 791

Подобно многомерному шкалированию, совместный анализ опирается на субъективные

оценки респондентов.

Однако,

если в

ММШ

объекты представляют собой изделия или торго-

вые марки, в

совместном

анализе—

комбинации уровней характеристик объекта, определяе-

мые

исследователем.

Цель ММШ — разработать пространственную карту,

изображающую

объ-

екты в многомерном пространстве восприятий или предпочтений. С

помощью

совместного

анализа маркетологи стремятся определить функции частной

ценности

или полезности, опи-

сывающие полезность, которую потребители

присваивают

уровням каждой характеристики.

Два метода взаимно дополняют один другого [21].

Совместный анализ используют в маркетинге для различных целей.

•

Определение

относительной важности характеристик в процессе выбора товара потреби-

телем. Типичный результат совместного анализа представляет собой

веса

относительной

важности для всех характеристик, используемых для описания объектов. Веса относи-

тельной важности показывают, какие из характеристик больше всего влияют на выбор

потребителя.

• Определение рыночной доли торговых марок, которые различаются уровнями своих

характеристик. Значения полезностей, полученные в результате совместного анализа,

можно использовать как исходные данные в

модели

выбора, чтобы определить долю,

выпадающую на те или иные марки, и, следовательно, долю рынка различных торго-

вых марок.

•

Определение

структуры свойств наиболее предпочитаемой торговой марки. Свойства

торговой марки могут

варьировать

с точки зрения уровней характеристик и соответст-

вующих полезностей. Свойства торговой марки, которые приводят к

наивысшей

полез-

ности, указывают структуру характеристик наиболее предпочитаемой торговой марки.

•

Сегментирование

рынка, исходя из сходства предпочтений для уровней характери-

стик. Функции частной ценности,

полученные

для характеристик, можно использо-

вать как основу для кластеризации респондентов в однородные по своим предпочте-

ниям сегменты

[22].

Совместный анализ находит применение при изучении потребительских и промышленных

товаров, финансовых и

других

услуг. Более того, эти применения совместного анализа прости-

раются на всю

сферу

маркетинга. Б недавнем

обзоре

совместного анализа сообщается о приме-

нении совместного анализа для определения идеи нового товара, конкурентного анализа, це-

нообразования, сегментации рынка, рекламы [23].

СТАТИСТИКИ И ТЕРМИНЫ, СВЯЗАННЫЕ

С СОВМЕСТНЫМ АНАЛИЗОМ

С совместным анализом связаны следующие основные статистики и термины.

Функции

частной

ценности

(part-worth functions), или функции полезности. Эти функции

описывают полезность, которую потребители присваивают

уровням

каждой характеристики.

Веса относительной важности

(relative

importance

weights).

Показывают, какие характеристи-

ки больше всего влияют на выбор потребителя.

Атрибутивные уровни, уровни характеристик (attribute levels). Показывают значения харак-

теристик.

Полные

профили

(full profiles). Полные профили или конкурентные профили торговых ма-

рок, построенные на базе всех характеристик с

использованием

их уровней,

Парные таблицы

(pairwisc

tables).

Таблицы,

в которых респонденты одновременно оценива-

ют по две

характеристики

до тех пор, пока не оценят все пары характеристик.

Циклические планы

(cyclical

designs).

Планы,

используемые для снижения числа попар-

ных сравнений.

792 Часть III. Сбор, подготовка и анализ данных

Планы дробных факторных экспериментов (fractional

factorial

designs).

Планы,

используемые

для

снижения

числа профилей объектов, определяемых в полнопрофильном методе.

Ортогональные таблицы

{orthogonal

arrays). Специальный класс планов дробных факторных

экспериментов,

который позволяет эффективно оценивать все главные эффекты.

Внутренняя достоверность (internal validity). Определяется на основе корреляции предска-

занных оценок проверочных объектов с оценками объектов, данными респондентами.

ВЫПОЛНЕНИЕ СОВМЕСТНОГО АНАЛИЗА

На рис.

21.8

перечислены этапы совместного анализа.

Формулирование проблемы

Конструирование объектов

Прин

Выбор метода совместного

анализа

•

Интерпретация результатов

Оценивание надежности и достоверности

Рис. 21.8. Совместный

ана/шз

Формулирование

проблемы включает

идентификацию

основных характеристик объекта

и их уровней. Эти характеристики и их уровни используют для конструирования объектов в

задаче совместного оценивания. Респонденты оценивают или ранжируют

объекты,

исполь-

зуя подходящую шкалу, и полученные данные анализируют. Результаты интерпретируют и

оценивают их надежность и достоверность. Теперь опишем каждый из этапов совместного

анализа детально.

Формулирование проблемы

При формулировании

проблемы

совместного анализа

исследователь

должен определить ха-

рактеристики и уровни характеристик

(атрибутивные

уровни),

используемые

в конструирова-

нии объектов. Атрибутивный уровень

указывает

на значение данной характеристики. С теоре-

тической точки зрения выбранные характеристики должны быть явно выраженными, вносить

основной вклад в предпочтения и выбор потребителей. Например, при

выборе

марки автомо-

биля в характеристики следует включить цену

автомобиля,

расход бензина на

определенное

количество

километров пути, объем салона автомобиля и т.п. С точки зрения

менеджмента,

ха-

рактеристики и их уровни должны быть

такими,

чтобы их можно было контролировать и ими

управлять. Доклад менеджеру о том, что потребители предпочитают спортивные автомобили

обычным, выглядит бесполезно до тех пор. пока спортивный и обычный стиль автомобилей не

выразят через характеристики, которыми менеджер может управлять. Маркетологи могут опре-

делить

интересующие

их характеристики в ходе встреч с

менеджментом

и отраслевыми экспер-

Глава 21, Многомерное шкалирование и совместный анализ 793