Определение позиций конкурентов

Другая полезная задача — определить, как позиционированы конкуренты (включая наш продукт). Первичный центр интереса — то, как они позиционированы относи­тельно относящихся к делу атрибутов марки. Каково потребительское мнение о раз­личных конкурентах? Нас также интересует, как они позиционированы относительно друг друга. Какие конкуренты воспринимаются как похожие, а какие — как различ­ные? Такие суждения можно делать субъективно. Однако можно также использовать результаты исследования, чтобы ответить на эти вопросы эмпирически. Такое иссле­дование названо многомерным шкалированием, потому что его цель — дать оценку объ­ектам по нескольким параметрам (или атрибутам). Основой многомерного шкалиро­вания могут служить данные об атрибутах или данные, не основанные на атрибутах. Сначала мы рассмотрим подходы, основанные на данных об атрибутах.

Многомерное шкалирование, основанное на данных об атрибутах

Наиболее прямой способ определить образы марок — просто попросить группу из це-певого сегмента оценить различные объекты по важности атрибутов. Один из подходов со­стоит в использовании семибальной шкалы "согласен — не согласен". Например, респон­дента можно попросить выразить согласие или несогласие с формулировками относитель­но автомобиля Ford Escort: Я поместил бы Ford Escort в следующую категорию:

Спортивный

Просторный

Экономичный

Легкий в управлении

В качестве альтернативы для определения образа торговой марки могут использо­ваться восприятия пользователей торговой марки или ситуации использования: Наде­юсь, что типичным владельцем автомобиля Ford Escort будет человек:

Зрелого возраста

Богатый

Независимый

Интеллигентный

Ford Escort больше подходит для:

Коротких поездок

Поездки на работу и обратно

Поездок на дальние расстояния

Другой подход — семантический дифференциал — был использован У.А. Миндаком (W.A. Mindak) для получения образа трех торговых марок пива [29]. Полученные диаграммы показаны на рис. 6.9.

Заметьте, образ получен не только по девяти атрибутам продукта, но и по десяти характеристикам потребителя. Результаты наблюдений таковы: торговая марка X осо­бенно сильна в категории освежающих свойств пива, торговая марка Z слабая по всем параметрам. Потребительские диаграммы в данном случае подобны, что расценива­лось как хорошая новость для производителей торговой марки X, которые осторожно пробовали обращаться к обширному сегменту.

Многомерное шкалирование, не основанное на атрибутах

Подходы, основанные на атрибутах, имеют несколько концептуальных недостатков. Полный, обоснованный и уместный список атрибутов составить нелегко, Кроме того, объект могут воспринять или оценить как единое целое, которое нелегко разложить на составляющие его атрибуты. Это привело к использованию сходства объектов.

Измерения сходства просто отражают воспринятое сходство двух объектов в глазах рес­пондентов. Например, каждого респондента можно попросить оценить степень сходства ка­ждой пары объектов. Таким образом, респондент не имеет списка атрибутов, который неявнс предлагает критерии, которые должны быть включены или исключены. Результат приведе­ния данных всех респондентов к среднему арифметическому является оценкой сходства ДЛ* каждой пары объектов. Потом многомерная программа шкалирования пытается расположит: объекты в двух-трехмерном пространстве (при необходимости и больше). Такое пространств! названо перцептусньной картой. Программа пытается построить перцептуальную карту так чтобы два объекта с самым высоким сходством были отделены самым коротким расстоянием, пара объектов со вторым самым высоким сходством была отделена вторым самым корот­ким расстоянием и т.д. Конечно, программы редко способны выполнить эту задачу, но многие различные перцептуальные карты пытаются добиться самых точных результатов.

Источник: W. A. Mindak, "Fitting the Semantic Differential to the Marketing Problem ", Journal of Marketing, 25 April 1961, pp. 31-32. Published by American Marketing Association.

Ппи исследовании образов автомобиля несколько лет назад [30] были получены бъекные сходства для шести автомобилей и "идеального автомобиля" (рис. 6.10). М£ Недостаток подхода, основанного на сходстве, в том, что руководящим принципом "лпретации измерений не являются атрибуты. Таким образом, на рис. 6.10 одну нтонтальную ось можно определить как "престиж", а другую - как "размер", но ушествует никаких атрибутов, на которых можно обосновать эти формулировки. Т иные об'атрибутах можно собрать отдельно и соотнести с измерениями, показан­ии на рис 6 10 но это будет отдельный анализ. Основная перцептуальная карта, НЬнечно по-прежнему основывается на данных сходства. Недавно, в дополнение к "^пользованию данных сходства были разработаны методы, которые могут создавать •тты позиционирования по данным панелей членов, покупающих в различные мо-Тнты времени основанных на схемах смены торговых марок в отдельных семьях. В нашей книге такие методы не обсуждаются, а заинтересованные читатели могут обра­титься к текстам и журналам по маркетинговым исследованиям [31].