Тема 16. Эксперимент в маркетинговом исследовании

Эксперимент – это целенаправленное изменение отдельных параметров товара: цены, упаковки или отдельных ее элементов, расположения на полках, комплектации, уровня обслуживания и т.п., осуществляемое без уведомления потребителя, с целью количественного измерения произведенного эффекта.

Эксперимент используется в каузальных проектах исследований.

С помощью эксперимента можно:

• моделировать физические параметры товара (услуги);

• получить представление о возможной реакции потенциальных потребителей на рекламу;

• выбрать из нескольких вариантов рекламного сообщения лучший;

• выбрать из нескольких вариантов упаковки лучший;

• смоделировать внештатные ситуации и отработать действия сотрудников в них;

• определить уровень эластичности спроса по цене.

С помощью эксперимента нельзя:

• определить емкость рынка;

• определить тенденции рынка;

• определить состояние конкуренции на рынке;

• определить уровень знания марок;

• определить уровень лояльности к бренду;

• выявить проблемы торговой марки;

• получить информацию относительно «обычного» поведения потребителей.

Различают следующие формы эксперимента по степени материализации объекта исследования.

Реальные эксперименты проводятся на реально существующих объектах. Преимуществом этой формы является естественная обстановка, к которой привыкли участники, следовательно, на их поведении не отражается повышенное внимание исследователей к их реакциям на экспериментальное воздействие. Недостатки реальных экспериментов – дороговизна и длительность, а также сильная зависимость от стабильности внешних условий.

Имитационные эксперименты проводятся на основе компьютерного моделирования объекта. В результате имитационного эксперимента рассчитывается наиболее вероятный объем продаж изучаемого товара. Имитационные эксперименты требуют гораздо меньше времени и средств, чем реальные; они конфиденциальны – и это их несомненное достоинство. Недостатки же кроются в ограниченности модели (результаты зависят от заложенных в нее исходных данных) и сферы применения (эксперимент возможен лишь при хорошо изученном процессе для построения модели; природа процесса допускает формализацию и количественное выражение).

Мысленные (умозрительные) эксперименты проводятся на основе мысленной манипуляции информацией о свершившихся или возможных событиях. При этом предполагается детальный анализ факторов, воздействующих на объект. В умозрительном эксперименте отсутствует важнейший признак этого метода – целенаправленное вмешательство исследователя в реальный процесс изменения объекта под воздействием изучаемого фактора. Эти эксперименты остаются гипотезами, хотя и более обоснованными, поэтому требуют дальнейших доказательств с помощью реального эксперимента. По этой причине многие исследователи не рассматривают мысленный эксперимент в числе возможных форм.

По характеру окружающей обстановки эксперименты делятся на лабораторные и полевые.

В лабораторных условиях окружающая среда, а часто и сами экспериментальные группы формируются искусственно, чтобы имелась возможность фиксировать одни переменные и манипулировать другими. Однако преимущества лабораторного эксперимента оборачиваются недостатками, поскольку искусственно созданная ситуация может значительно отличаться от реальных условий, а потому и результаты могут быть искаженными. Один из источников ошибок – осведомленность участников о том, что они присутствуют на эксперименте. В этом случае может проявляться «эффект наблюдения», т.е. модификация поведения под воздействием фактора наблюдения за его действиями.

Полевые эксперименты проводятся в естественных условиях, например на территории магазина или дома у потребителя. Воздействие изучаемого фактора обусловлено естественным ходом событий. При этом люди могут знать или не знать о том, что они участвуют в эксперименте. Решение о степени осведомленности участников принимается с учетом ее возможного негативного влияния на результаты эксперимента. Важно учитывать также, что открытость полевого эксперимента способствует снижению его конфиденциальности и, напротив, повышению внимания конкурентов. Полевые эксперименты сопряжены с большими затратами времени и средств; при их проведении трудно контролировать влияние посторонних факторов. Зачастую полевые эксперименты называют пробным маркетингом или тестированием рынка. Основная особенность тестирования рынка заключается в том, что оно представляет собой управляемый эксперимент на ограниченном, но тщательно подобранном рыночном пространстве, и его цель – предсказать будущие продажи или прибыли (в абсолютных или относительных единицах) в зависимости от одного или нескольких предполагаемых маркетинговых действий. Нередко рассматриваемые действия представляют собой вывод на рынок принципиально новых или усовершенствованных товаров и услуг либо отдельные элементы комплекса маркетинга или маркетинговую программу в целом.

Рыночные тесты используются для измерения многих параметров:

• сбытовой эффективности демонстраций новых товаров;

• реакции продаж на изменение площадей полок в магазине;

• влияния изменения розничных цен на рыночную долю;

• ценовой эластичности спроса;

• влияния различных рекламных роликов на сбыт продукции;

• различных эффектов воздействия цены и рекламы на величину спроса.

В зависимости от масштаба деятельности фирма выбирает регион или город (группу магазинов) и организует пробные продажи через намеченные каналы сбыта. Поэтому полевые эксперименты могут быть, в свою очередь, классифицированы по виду используемых каналов распределения на стандартные и контролируемые (в том числе электронные) тесты.

Стандартные эксперименты реализуются через обычные для фирмы каналы сбыта. В этом случае конкуренты могут достаточно быстро отследить суть эксперимента и активно вмешаться в его проведение, например, параллельно осуществляя акции по стимулированию сбыта. Затраты времени и средств на проведение тестирования высоки, однако это лучший вариант, если фирма стремится действительно оценить собственные возможности по реализации товара, нуждается в более точных данных для снижения риска крупных инвестиций.

Стандартный пробный рынок обеспечивает более естественную среду для проведения эксперимента, чем другие виды, и может играть важную роль в следующих случаях:

• когда фирме надо проверить свою действительную способность продавать товар предприятиям торговли и обеспечивать распространение товара;

• когда капиталовложения велики и фирме необходимо продлить исследования на пробном рынке для более точной оценки потребностей в инвестициях или своей технической готовности производить новый товар;

• когда фирма осваивает новую территорию сбыта и нуждается в создании своей экспериментальной базы для решения реальных задач в ограниченном масштабе.

Контролируемые эксперименты предполагают, что пробный маркетинг происходит при содействии специализированных исследовательских фирм, использующих свои каналы распределения и контролирующих все условия проведения эксперимента. Исследовательская организация обеспечивает доступ в торговую сеть, размещает товар в магазине на требуемом количестве полок; отслеживает пополнение запасов товара в торговом зале и координирует любые программы стимулирования сбыта. Затраты на контролируемые эксперименты, как правило, меньше, чем при стандартном тестировании. Одна из причин их сравнительно низкой стоимости заключается в том, что производителю не надо содержать штат торговых агентов, для того чтобы убеждать торговлю в выгодности создания запасов нового товара и контролировать размещение товара в магазине, так как исследовательская организация обеспечивает распространение товара.

Недостаток этого варианта кроется в возможном несоответствии используемых для эксперимента каналов распределения сбытовым каналам фирмы. Контролируемый рынок создает излишне благоприятные условия для реализации товара, поэтому он меньше подходит, если ставится цель вывода на рынок нового продукта. Одобрение или неодобрение со стороны участников канала распределения обычно имеет решающее значение для успеха любого нового продукта, а в ходе контролируемого эксперимента не тестируется способность производителя взаимодействовать с торговыми посредниками.. Если производителю не надо беспокоиться об этой проблеме, поскольку его новая продукция отлично подходит к уже реализуемой линии товаров, то контролируемый пробный рынок действует достаточно эффективно.

Тем не менее, и в этом случае необходимо обращать внимание на контроль маркетинговых усилий. Вполне типичной является ситуация, когда тестируемого товара не хватает, места его выкладки невыгодны, демонстрации малоэффективны, а помощь торговли в ценообразовании и стимулировании сбыта, далека от совершенства. Если у производителя достаточно опыта, чтобы исправить эти недостатки, контролируемый пробный рынок будет полезен для определения реакции покупателей на товар и для корректировки маркетинговой программы. Когда же товар является принципиально новым или просто нетипичным для данного производителя, то проблема поддержки со стороны предприятий торговли становится еще более острой, и в этих условиях пользы от контролируемого пробного рынка намного меньше.

В последнее время все более распространенной разновидностью контролируемого эксперимента становится электронный пробный рынок. Электронные пробные рынки существенно отличаются от традиционных контролируемых пробных рынков, так как используют принцип предоставления данных из одного источника. Подобная форма эксперимента возможна в случае готовности к сотрудничеству розничных посредников и доступности для них электронных методов регистрации покупок. Обслуживающая производителей фирма создает панель из домашних хозяйств тестируемого рынка, от которой получает разнообразную демографическую информацию. Участникам эксперимента раздают специальные идентификационные карточки, которые они предъявляют при покупке товара. Информация с карточки и совершенные покупки фиксируются в базе данных, ее сведения сопоставляются с информацией о распределении экспериментального воздействия (например, о распространении рекламного обращения и его просмотрах покупателем, что фиксируется аудиометром). Подобная форма эксперимента довольно удобна, позволяет быстро и с меньшими затратами получить предварительные результаты, однако тестируемый рынок может не соответствовать реальному рынку товара.

Еще один способ – моделирование пробного рынка. Данный метод исследования не является чисто эмпирическим и предполагает несколько этапов: сбор предварительной информации о реакции потребителей на тестируемые элементы комплекса маркетинга, построение модели с помощью системы уравнений, позволяющих предсказать количество повторных покупок и величину рыночной доли. Манипуляция переменными, учитываемыми в модели, позволяет определить оптимальный по этим критериям вариант.

Исходная информация о реакции потребителей на тестируемые элементы комплекса маркетинга собирается, например, посредством опроса людей в торговых центрах или на дому. Во время интервью им демонстрируют новый товар и просят оценить его особенности. Затем им показывают рекламу данного товара и товаров конкурентов. Еще один вариант - имитация обстановки магазина, где посетителям предлагается купить товар, используя для этого деньги и специальные льготные купоны. Те, кто не покупает тестируемый товар, обычно получают пробный образец бесплатно. Через некоторое время проводится телефонное интервью участников исследования для оценки их реакции на товар и выяснения намерений относительно повторных покупок. Вся получаемая при этом информация вводится в компьютерную модель.

Основным достоинством моделирования является защита от конкурентов. Кроме того, модели хорошо подходят для оценки поведения, связанного с пробными или повторными покупками. Наконец, они требуют меньших затрат времени и средств по сравнению с полномасштабными тестами на стандартных или контролируемых пробных рынках и особенно незаменимы для выявления бесперспективных товаров. Недостатком моделей является их неспособность предоставить какую-либо информацию о возможностях фирмы гарантировать торговую поддержку товару или о вероятной реакции конкурентов. Таким образом, модели больше подходят для оценки возможностей расширения товарного ассортимента, чем для определения вероятности успеха принципиально новых товаров.

По степени осведомленности участников эксперименты делятся на открытые, неопределенные, мнимые и скрытые.

Открытые эксперименты проводятся в условиях полной осведомленности участников об их целях, задачах и условиях проведения. При этом, к сожалению, у людей велико искушение отреагировать на экспериментальное воздействие «правильно» с точки зрения исследователей. Поэтому важно, чтобы позиция экспериментатора оставалась нейтральной, а поведение не выдавало его отношения к реакции участников эксперимента. Чтобы преодолеть недостаток открытого эксперимента, можно завуалировать природу опыта, независимую переменную и основную гипотезу, т. е. воспользоваться либо неопределенной, либо мнимой, либо скрытой формой эксперимента.

Эксперименты в условиях неполной прозрачности целей опираются на частичную осведомленность их участников о цели эксперимента; людей посвящают лишь в задачи и условия проведения.

Эксперименты в условиях неполной прозрачности ситуации проводятся при полной осведомленности участников о цели и задачах, при этом подробности ситуации им неизвестны.

Скрытые эксперименты проводятся при неосведомленности участников о цели, задачах и условиях эксперимента.

В зависимости от логической структуры доказательства гипотезы, выдвинутой в ходе исследования, эксперименты делятся на линейные (последовательные) и параллельные.

В линейных экспериментах участвует только одна группа людей, в которой до начала эксперимента измеряют все рассматриваемые характеристики. Группу подвергают экспериментальному воздействию, а затем измеряют значение зависимой переменной.

В параллельных экспериментах работают как минимум две группы: контрольная и экспериментальная; их состав должен быть идентичен. Экспериментальная группа, в отличие от контрольной, подвергается запланированному воздействию. По итогам эксперимента характеристики двух групп сравниваются. Гипотеза считается подтвержденной, если в экспериментальной группе произошли ожидаемые изменения, а в контрольной группе – нет.

Добиться идентичности экспериментальной и контрольной групп сложно, для этого используются специальные процедуры, обеспечивающие отбор участников исследования таким образом, чтобы их состав не оказал влияния на результаты эксперимента.

Рандомизация – это процедура, при которой отнесение субъектов или экспериментальных воздействий к группам производится случайным образом (на основе вероятностных методов отбора). Рандомизация позволяет контролировать внешние переменные и повышает надежность эксперимента.

Выравнивание – это отнесение субъектов к группам таким образом, чтобы группы респондентов соответствовали друг другу по основным характеристикам. Выравнивание позволяет уменьшить ошибку эксперимента, которая является следствием искажения отбора.

Блокировка – это способ, при котором в эксперимент вводится некая переменная, и участники группы выравниваются по признаку этой переменной. Блокируемая (контролируемая) переменная является посторонним для целей эксперимента фактором, поэтому ею не манипулируют, но она может оказать влияние на результаты исследования за счет вероятных систематических различий групп по этому признаку. Поэтому деление участников эксперимента на группы, различающиеся, значением блокируемой переменной, позволяет контролировать воздействие этого постороннего фактора. Недостаток такого подхода заключается в необходимости предварительной оценки влияния блокируемой переменной: если она не оказывает воздействия на зависимую переменную, то метод бесполезен. Кроме того, блокировка может осуществляться по ограниченному числу переменных и предполагает дополнительные процедуры по отбору участников. Например, чаще всего блокировка сочетается с рандомизацией.

Эксперименты различаются по типу используемой модели.

Модель эксперимента – это схема, включающая набор процедур, которые направляют экспериментальное исследование и определяют:

• последовательность измерения переменных (только после экспериментального воздействия, до и после воздействия);

• оцениваемые уровни экспериментальных воздействий (один уровень в классических экспериментах и несколько в статистических);

• правила отбора участников и их распределения по различным группам (выравнивание, случайный отбор, комбинация с блокировкой);

• способы контроля влияния внешних переменных на результаты эксперимента.

Модели экспериментов можно классифицировать на две большие группы - классические и статистические. Основное различие между ними состоит в том, что в рамках классических экспериментов каждый раз исследуют воздействие только одного уровня независимой переменной. Статистические модели позволяют изучить влияние различных уровней воздействия независимой переменной, а также двух и более независимых переменных.

Модели предварительного эксперимента

Предварительные эксперименты не могут быть квалифицированы как эксперименты: они практически не имеют ценности с точки зрения выявления причинно-следственной связи, так как контроль над влиянием внешних факторов на результаты эксперимента почти отсутствует. Однако они просты в применении и могут быть использованы для предварительных тестов продукта.

Среди наиболее широко используемых моделей этой группы можно перечислить следующие:

1. Модель «одна группа, только после» наиболее простая: экспериментальная группа подвергается экспериментальному воздействию и после этого проводится измерение.

Подобная схема подкупает простотой и возможна на целевой выборке (например, для читателей журнала), однако применять ее следует очень осторожно, поскольку полученный результат может быть связан с действием других факторов. Существенными проблемами являются исторические факторы, факторы зрелости и отбора.

2. Модель «контрольная группа, не прошедшая выравнивания». Один из способов нивелировать влияние факторов истории и зрелости, помимо экспериментальной группы, использовать контрольную группу, которая, не получает никакого экспериментального воздействия. Измерения проводятся в каждой группе один раз, после воздействия.

Существенной проблемой остается искажение вследствие отбора, которое особенно существенно в случае, если имеет место самостоятельный отбор, т.е. экспериментальная группа состоит из людей, добровольно вызвавшихся принять участие в программе или исследовании. Предположим, к примеру, что группа студентов согласилась участвовать в программе физического оздоровления. Для того чтобы оценить программу, проводится сопоставление количества отжиманий, которые могут сделать представители группы, с числом отжиманий, которые могут сделать те, кто не изъявил желания присоединиться к экспериментальной группе. Однако вероятно, что те, кто такое желание продемонстрировал, и до начала эксперимента были в более хорошей физической форме, так что результаты вполне могут отражать всего лишь искажение вследствие отбора.

3. Модель «контрольная группа, прошедшая выравнивание». Один из способов уменьшить искажение вследствие отбора — произвести выравнивание экспериментальной и контрольной групп по некоторой интересующей нас переменной.

Использование контрольной группы, прошедшей выравнивание, особенно привлекательно в случае, если бюджет исследования или процедура формирования выборки ограничивают ее размеры. Очень дорого проводить тестовую маркетинговую кампанию с последующим измерением в группе городов, поэтому исследователям часто приходится довольствоваться одним либо максимум двумя или тремя городами. В подобных случаях выравнивание контрольного города или городов, как правило, невозможно.

4. Модель «одна группа, до и после». Еще один подход к совершенствованию контроля - добавить измерение до экспериментального воздействия. Эксперимент «до - после» без контрольной группы принадлежит к категории последовательных экспериментов, базирующихся на сравнении значений зависимой переменной до и после воздействия экспериментального фактора. При такой схеме эксперимента трудно достичь внутренней достоверности, т.е. доказать, что именно экспериментальный фактор вызвал зафиксированные изменения в зависимой переменной, а не какие-нибудь другие факторы, оказавшие воздействие между двумя замерами. На результат эксперимента может оказать влияние и предварительное измерение экспериментальных переменных (эффект обучения).

Модели истинного эксперимента

Модели истинного эксперимента — это схемы исследования, предусматривающие наличие одной или более контрольных групп и, что более важно, случайное распределение участников между экспериментальными и контрольными группами; это позволяет исследователям контролировать влияние посторонних факторов. Рандомизация предполагает, что каждый член выборки имеет одинаковую вероятность оказаться под экспериментальным воздействием. Основная цель случайного распределения — «разбросать» индивидуумов между воздействиями таким образом, чтобы субъекты с различающимися характеристиками были равномерно поделены между ними. Таким образом, удается минимизировать вероятность проявления систематических различий между группами в начале эксперимента и устранить влияние посторонних переменных. Чем больше размер выборки, тем более успешной будет процедура случайного распределения в плане обеспечения эквивалентности групп.

Однако в большинстве случаев, связанных с маркетингом, полностью случайное распределение нерационально, даже если доступна достаточно большая выборка.

Среди наиболее часто используемых моделей этой группы можно перечислить следующие:

1. Модель «две группы, до и после» принадлежит к категории параллельных экспериментов. Подбираются две равные по характеристикам группы - экспериментальная и контрольная. Схема основана на измерении значений зависимой переменной в обеих группах до и после воздействия экспериментального фактора на экспериментальную группу. Этим приумножается вероятность достижения внутренней достоверности, поскольку на основании различий в значениях зависимой характеристики, измеряемой в контрольной группе, имеется возможность оценить влияние посторонних, неэкспериментальных факторов (т.е. тот результат, который может быть достигнут и без экспериментального воздействия). Гипотеза считается доказанной, если в экспериментальной группе значение зависимой характеристики изменилось сильнее, чем в контрольной. Достигнутым результатом эксперимента можно считать разность между приращениями значения зависимой переменной в экспериментальной и контрольной группах.

Недостатком этого варианта является наличие эффекта обучения.

Подобная схема часто применяется в исследовании торговли для определения влияния различных стимулирующих мероприятий на потребительское поведение.

2. Модель «две группы, только после» также относится к параллельным экспериментам. Подбираются две равные по характеристикам группы, одна из них является экспериментальной, другая контрольной. Схема эксперимента основана на сравнении значений зависимой переменной в контрольной и экспериментальной группах, измерение которых осуществляется после воздействия экспериментального фактора на экспериментальную группу. Такая ситуация удобна, если не определены начальные условия эксперимента. Наличие контрольной группы позволяет отследить влияние посторонних факторов и скорректировать, таким образом, результаты экспериментального воздействия в экспериментальной группе. Отсутствие предварительного измерения не заостряет внимание участников на проводимом исследовании. Уязвимость схемы проявляется в том, что довольно сложно добиться идентичности экспериментальной и контрольной групп, особенно в отсутствие данных о состоянии этих групп до начала эксперимента. Различия в характеристиках групп могут повлиять на результаты эксперимента. Вероятное решение этой проблемы кроется в формировании групп по случайному принципу, что, правда, не всегда возможно.

Модели квазиэксперимента

Модели квазиэксперимента – это схемы исследования в условиях, когда исследователь не имеет возможности контролировать, кто и когда подвергается воздействию, а также не может обеспечить случайное распределение субъектов между контрольной и экспериментальной группами. Модели квазиэксперимента предполагают некоторую степень контроля исследователя над посторонними факторами (большую, чем предварительные эксперименты), поэтому используются в случаях, когда на модели истинного эксперимента нет времени и средств или они не подходят по другим причинам. Наиболее популярными и часто используемыми квазиэкспериментальными моделями являются модели временных рядов.

Модель временных рядов похожа на модель «одна группа, до и после» за тем исключением, что используется несколько измерений до и после экспериментального воздействия. Модификацией этой модели является модель множественных временных рядов, когда помимо экспериментальной, создается и контрольная группа. Существует также два варианта модели в зависимости от того, проводятся ли все измерения по одной выборке (панели) или по разным.

Модели статистических экспериментов

Статистические модели отличаются от классических тем, что позволяют изучать влияние различных уровней воздействия двух или более независимых экспериментальных переменных и требуют сравнительно сложных процедур анализа данных, для того чтобы выделить эффекты различных независимых переменных и/или уровней воздействия.

Среди наиболее часто используемых статистических планов можно перечислить следующие:

1. Полностью случайная модель самая простая. При ее использовании любое число участников эксперимента распределяется между любым числом экспериментальных воздействий по случайному принципу. Формируется случайная выборка, которая, также по случайному принципу, делится на несколько групп, и каждая получает свой уровень экспериментального воздействия. Отдельной контрольной группы не предусмотрено. Каждое из трех воздействий является контрольным по отношению к остальным. Цель эксперимента заключается в сопоставлении трех экспериментальных воздействий.

2. Модель рандомизированных блоков предполагает выявление дополнительной переменной и ее контроль посредством введения блоков. Это означает, что контролируемая переменная используется для выделения блоков, после чего внутри каждого блока проводится эксперимент с рандомизацией. Проверка статистических гипотез позволяет точно ответить, какое воздействие оказалось наилучшим. Однако если есть необходимость контролировать более чем один посторонний фактор, то применяется модель латинского квадрата.

3. Модель латинского квадрата – это схема исследования, которая позволяет уменьшить число групп, когда взаимовлияние уровней воздействия и контролируемых переменных можно считать незначительными.

Комбинация контролируемых переменных, или переменных, по которым производится блокировка, и уровней воздействия экспериментальной переменной позволяет сформировать матрицу, каждое значение которой указывает на определенный уровень воздействия в той или иной группе.

Модель латинского квадрата позволяет исследователю контролировать две переменные без необходимости увеличения выборки. Тем не менее, она требует, чтобы количества строк, столбцов и уровней воздействия были равны, что накладывает некоторые ограничения. Кроме того, ее невозможно использовать для оценки эффектов взаимодействий.

Факторная модель одновременно рассматривает две и более экспериментальные переменные. Каждое сочетание уровней экспериментальных воздействий применяется к случайно выбранным группам.

4. Факторный эксперимент может быть расширен таким образом, чтобы включить три и более переменных. Тогда каждая переменная будет обеспечивать свой основной эффект, а каждая пара – возможный эффект взаимодействия. Конечно, для каждого сочетания уровней экспериментальных воздействий потребуется экспериментальная группа. То есть если испытывать три уровня интенсивности рекламы, два уровня цены и два варианта мероприятий по стимулированию сбыта, придется протестировать в общей сложности 12 условий. Это требует, чтобы выборка включала как минимум 12 участников. Если выборка состоит из городов, то она может оказаться очень дорогой.

Если же выборка формируется не из городов, а из отдельных лиц, то их может потребоваться несколько сот на каждую экспериментальную группу. Таким образом, одной из проблем факторных планов является то, что число экспериментальных групп может быстро стать очень большим. Естественно, можно использовать модель латинского квадрата, если есть возможность пренебречь взаимодействиями.

Факторные модели могут использовать блокировку. Например, эксперимент может быть проведен дважды: один раз в небольших городах, второй раз в крупных. Далее, факторные планы могут быть разработаны с использованием процедуры выравнивания вместо рандомизации в качестве способа формирования экспериментальных групп.

Формы эксперимента по месту его проведения

1. Холл-тест (Hall-test) – это устоявшееся название эксперимента (встречается также название «студийный тест»), который проводится в специальном помещении, оборудованном для дегустации или просмотра рекламы. Метод применяется для оценки характеристик нового товара (вкуса, запаха, упаковки и т. д.), для тестирования элементов торговой марки и рекламных обращений. Эксперимент проводится на относительно небольшой выборке (100-400 человек).

2. Хоум-тест (Home-test) – это принятое название эксперимента (встречается также формулировка «домашний тест»), проводимого на дому; участникам предлагается в течение нескольких дней в домашней обстановке опробовать тестируемый товар или группу продуктов. Преимущество такого подхода проявляется в том, что товар оценивается в привычных для потребителя условиях. Результат тестирования - сформировавшееся в процессе исследования отношение участника эксперимента к предложенному образцу, что фиксируется в анкете (дневнике). Чтобы избежать влияния посторонних факторов на отношение к продукту, тестируемые образцы, как правило, обезличиваются. Метод применим для определения рыночных перспектив нового товара, для оценки его преимуществ и недостатков в сравнении с товарами конкурентов, для обоснования названия, уровня цены и других характеристик.

Местом проведения эксперимента также может быть избран магазин, офис, торговый павильон или другое заведение, а также различные населенные пункты и географические регионы.

Достоинства эксперимента как метода сбора маркетинговой информации:

• возможность изучить причинно-следственные связи между событиями;

• высокая объективность, поскольку результаты эксперимента - это фактически произошедшие события;

• возможность проверить эффективность принятых маркетинговых решений, особенно касающихся новых товаров (пробный маркетинг);

• возможность контролировать окружающую обстановку.

Недостатки:

• вероятностное утверждение насчет силы и характера влияния той или иной независимой переменной на зависимую переменную;

• неуверенность в применимости результатов эксперимента для других условий среды;

• наличие временного лага (интервала) между завершением эксперимента и принятием маркетинговых решений;

• трудность снижения влияния посторонних факторов;

• большие временные и финансовые затраты

• высокий уровень риска.

Организация и стоимость эксперимента

Полевые эксперименты в маркетинге, как правило, весьма дороги. Очень сложно добиться того, чтобы «прочие условия» оставались равными. Так что позволить это себе могут лишь крупные компании, с солидными рекламными и исследовательскими бюджетами. К тому же с сильными юридической и PR-службой, которые должны следить за тем, чтобы в ходе эксперимента не нарушались основные права потребителей и не страдал имидж фирмы.

Проводить полевой эксперимент лучше силами сотрудников самой компании. Привлечение специалистов со стороны желательно, но только в качестве консультантов, следящих за чистотой проведения эксперимента.

Проведение эксперимента в лабораторных условиях лучше поручить компании, специализирующейся на проведении подобного рода исследований, имеющей опыт и необходимое оборудование.

Стоимость проведения эксперимента в лабораторных условиях, как правило, невысока. Исключение составляют эксперименты, проводящиеся с применением сложных фиксирующих приборов и больших команд модераторов.

Контрольные вопросы и вопросы для самостоятельного изучения

1. Каковы условия существования причинно-следственной связи между двумя переменными?

2. Что такое внешняя и внутренняя достоверность эксперимента?

3. Какие задачи исследования можно решить с помощью эксперимента?

4. Проведите сравнительный анализ эксперимента в полевых и лабораторных условиях.

5. Что представляет собой модель эксперимента?

6. В чем преимущества статистических моделей по сравнению с другими экспериментальными методиками?