10.3.7. Привлечение совместного анализа
К оглавлению1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101
102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118
119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135
136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152
153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169
170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186
187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203
204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220
221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237
238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254
255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271
272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305
306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321
Среди более развитых подходов к проверке концепции можно назвать «совместный анализ», успешно применяемый в последние годы (Green and Srinivasan, 1978). Этот метод позволяет оценить, какое влияние оказывают на предпочтение нового товара его основные характеристики. Такую задачу трудно решить, располагая лишь общими оценками принятия/непринятия. Основные принципы метода описаны в главе 4, а пример применения приведен в главе 5.
При проверке концепций совместный анализ позволяет получить ответы на следующие вопросы.
Какова полезность, или ценность, которую целевая группа приписывает различным характеристикам концепции товара?
Какова относительная важность каждой характеристики товара?
На какой компромисс между характеристиками товара готовы пойти потенциальные покупатели?
Как распределяются предпочтения покупателей между несколькими наборами характеристик?
Исходные данные - это просто ранжирование предпочтений для разных комбинаций концепций, различающихся по характеристикам. Программа обработки этих данных на базе одного из алгоритмов совместного анализа дает на выходе количественные оценки частных полезностей, присвоенных каждым респондентом каждому компоненту товара.
Совместный анализ дает аналитику четыре полезных результата.
Выявление лучшей концепции товара, т. е. такой комбинации характеристик, которая обладает наивысшей полезностью из всех возможных.
Информацию о полезности или вредности любых изменений в лучшей концепции, что важно для выбора оптимального компромисса между компонентами концепции.
Информацию об относительной важности каждой характеристики.
Возможность определять сегменты, основываясь на сходстве наблюдаемых реакций на проверяемые концепции.
С помощью этих данных можно разрабатывать различные сценарии и прогнозировать долю предпочтений в каждом конкретном случае.
Проблемы, связанные с проверкой концепции нового товара, обычно не столь сложны для рынков промышленных товаров, поскольку потребности здесь определены более четко, а респонденты - это профессионалы, более привыкшие к логике компромиссов между достоинствами и ценой. Поэтому совместный анализ широко используется применительно к этим рынкам.
Пример использования совместного анализа для проверки концепции
Пример результатов совместного анализа дан на рис. 10.5. Изучаемый товар - это аэрозольный лак для волос («спрэй»), предназначенный для бельгийского рынка и описываемый посредством пяти характеристик:
дизайн: рассматриваются два варианта - старый и новый;
образ товара: «стильный спрэй», «особо сильный спрэй для волос» и «фиксирующий спрэй»;
цена: рассматриваются три варианта - 109, 129 и 149 бельгийских франков;
товар может предлагаться отдельно или в наборе, включающем гель, мусс и макияжный крем;
марка: три возможные марки, условно обозначенные А, В, С.
Общее число возможных комбинаций уровней равно 108 (2x3x3x2x3). Принимая неполный сбалансированный факториальный план, мы можем сократить число проверяемых концепций до 18, сохраняя информацию по каждой характеристике, но теряя данные по взаимодействиям с порядком выше второго. Чтобы оценить частные полезности, был проведен регрессионный анализ с использованием двоичных переменных (0, 1), как это было описано в главе 5.
Кривые полезности, усредненные по опрошенной выборке, приведены на рис. 10.5. Видно, что потребители очень чувствительны к марке и явно предпочитают марку В. Ценовая эластичность составляет -0, 81. Новый дизайн явно предпочтительнее старого; что же касается образа товара, то чувствительность респондентов здесь низка: возможно, им трудно в нем разобраться (Rochet, 1987).
Среди более развитых подходов к проверке концепции можно назвать «совместный анализ», успешно применяемый в последние годы (Green and Srinivasan, 1978). Этот метод позволяет оценить, какое влияние оказывают на предпочтение нового товара его основные характеристики. Такую задачу трудно решить, располагая лишь общими оценками принятия/непринятия. Основные принципы метода описаны в главе 4, а пример применения приведен в главе 5.
При проверке концепций совместный анализ позволяет получить ответы на следующие вопросы.
Какова полезность, или ценность, которую целевая группа приписывает различным характеристикам концепции товара?
Какова относительная важность каждой характеристики товара?
На какой компромисс между характеристиками товара готовы пойти потенциальные покупатели?
Как распределяются предпочтения покупателей между несколькими наборами характеристик?
Исходные данные - это просто ранжирование предпочтений для разных комбинаций концепций, различающихся по характеристикам. Программа обработки этих данных на базе одного из алгоритмов совместного анализа дает на выходе количественные оценки частных полезностей, присвоенных каждым респондентом каждому компоненту товара.
Совместный анализ дает аналитику четыре полезных результата.
Выявление лучшей концепции товара, т. е. такой комбинации характеристик, которая обладает наивысшей полезностью из всех возможных.
Информацию о полезности или вредности любых изменений в лучшей концепции, что важно для выбора оптимального компромисса между компонентами концепции.
Информацию об относительной важности каждой характеристики.
Возможность определять сегменты, основываясь на сходстве наблюдаемых реакций на проверяемые концепции.
С помощью этих данных можно разрабатывать различные сценарии и прогнозировать долю предпочтений в каждом конкретном случае.
Проблемы, связанные с проверкой концепции нового товара, обычно не столь сложны для рынков промышленных товаров, поскольку потребности здесь определены более четко, а респонденты - это профессионалы, более привыкшие к логике компромиссов между достоинствами и ценой. Поэтому совместный анализ широко используется применительно к этим рынкам.
Пример использования совместного анализа для проверки концепции
Пример результатов совместного анализа дан на рис. 10.5. Изучаемый товар - это аэрозольный лак для волос («спрэй»), предназначенный для бельгийского рынка и описываемый посредством пяти характеристик:
дизайн: рассматриваются два варианта - старый и новый;
образ товара: «стильный спрэй», «особо сильный спрэй для волос» и «фиксирующий спрэй»;
цена: рассматриваются три варианта - 109, 129 и 149 бельгийских франков;
товар может предлагаться отдельно или в наборе, включающем гель, мусс и макияжный крем;
марка: три возможные марки, условно обозначенные А, В, С.
Общее число возможных комбинаций уровней равно 108 (2x3x3x2x3). Принимая неполный сбалансированный факториальный план, мы можем сократить число проверяемых концепций до 18, сохраняя информацию по каждой характеристике, но теряя данные по взаимодействиям с порядком выше второго. Чтобы оценить частные полезности, был проведен регрессионный анализ с использованием двоичных переменных (0, 1), как это было описано в главе 5.
Кривые полезности, усредненные по опрошенной выборке, приведены на рис. 10.5. Видно, что потребители очень чувствительны к марке и явно предпочитают марку В. Ценовая эластичность составляет -0, 81. Новый дизайн явно предпочтительнее старого; что же касается образа товара, то чувствительность респондентов здесь низка: возможно, им трудно в нем разобраться (Rochet, 1987).