2.Основная часть
Итак, наша цель – комплексный анализ рынка сотовой связи Республики Беларусь, оценка ее эффективности, генерирование идеи создания идеального оператора.
Наше исследование относится к разведочным (поисковым), т.к. на его основе разрабатывается программа маркетинга. Данное исследование проводится для сбора вторичной и первичной информации, освещающей проблему.
В условиях быстро развивающегося мирового рынка сотовой связи потребители желают получать не просто услугу качественной связи, а широкий спектр функциональных, высокотехнологичных, передовых сервисов. В свете вышеизложенного особенно актуальным становится исследование предпочтений потребителей и степени удовлетворенности ими предоставляемыми услугами сотовой связи.
Чтобы получить необходимую подробную информацию проведем качественное исследование (фокус-группу с использованием проекционных методов).
Фокус – группа
Фокус-группа как качественное исследование удовлетворенности потребителей связано с интенсивным наблюдением за небольшим числом людей или интервьюированием их с целью получения детального углубленного представления об их установках, мнениях, мотивации и образе жизни. Следовательно, для получения данных качественного характера для исследования степени удовлетворенности абонентов сотовых операторов были разработаны цель, рабочие гипотезы и задачи фокус-группы, топик-гайд).
Цель фокус-группы:
Оценить степень удовлетворенности экспертов услугами сотовых операторов в Республике Беларусь по всем значимым параметрам.
Рабочие гипотезы:
Наличие недостатков в работе операторов, дисбаланс между постоянно растущим спросом на различные виды услуг и их предложением абонентам, отсутствие активной конкурентной борьбы между операторами.
Задачи фокус-группы:
Показать, какой оператор на данном этапе является наиболее конкурентоспособным;
Выяснить, качество услуг какого оператора вызывает наибольшее доверие и привязанность потребителей;
Определить, какие параметры сотовой связи нуждаются в корректировке;
В ходе проведения фокус-группы была достигнута поставленная цель, проверены рабочие гипотезы и решены поставленные задачи. Все это позволило получить у экспертов необходимые качественные данные, на основе которых и была проведена оценка степени их удовлетворенности оказываемыми им услугами сотовой связи операторами мобильной связи.
В среднем все эксперты пользуются мобильной связью 4 года 1 месяц и 8 дней (рекорд 6 лет, минимум 2,5 года).
Для выявления глубинных предпочтений абонентов было проведено тестирование названий операторов, впоследствии все ассоциации были преобразованы в группы.
Для того чтобы оценить степень доверия абонентов-экспертов тому или иному оператору применена методика «Персонификация», которая помогает определить истинные предпочтения потребителей. Результаты персонификации позволили заключить, что:
VELCOM у большинства опрашиваемых ассоциируется с деловым, постоянно занятым человеком, у которого свое дело, что можно объяснить высокой надежностью данного оператора, солидностью, но также и сравнительно высокими ценами обслуживания (по сравнению с другими операторами).
МТС в большинстве случаев – это молодой человек (девушка) не старше 19-20 лет, живой, активный, веселый. Данные ассоциации можно объяснить высокой динамикой развития данного оператора, сравнимой только с динамичностью молодого человека.
Life – либо старый, «сморщенный» дед, либо маленький ребенок. Эти ассоциации объясняются как сравнительно недавним появлением данного оператора, так и неясным, невнятным позиционированием данного оператора, складывается впечатление, что это связь для родственников, живущих в деревне.
Также было выявлено, что большинство участников фокус-группы считают VELCOM весьма дружелюбным; полностью компетентным, знающим и надежным; современным, динамичным и активным.
Все это говорит о том, что оператор давно на рынке, знает его, уверенно, качественно и грамотно проводит свою политику, стремится меняться вместе со своими абонентами, разрабатывать для них что-то новое, постоянно сообщая им о том, что они могут быть уверены в качестве предоставляемых услуг, в надежности самого оператора и гарантиях, которые он предоставляет.
МТС отметили дружелюбным, компетентным и знающим, некоторые отмечают, что МТС не надежный, а также, что он современный, динамичный и активный, также можно заметить, что он хочет казаться лучше, чем он есть на самом деле, что, к сожалению отталкивает абонентов и, как следствие, говорит о низком уровне удовлетворенности в отношении данного сотового оператора.
Все перечисленные экспертами характеристики позволяют заключить, что данный оператор сотовой связи имеет следующую репутацию: относительно компетентного, относительно знающего свой рынок, не надежного, однако стремящегося измениться, что является несомненным плюсом для него. Однако все остальные характеристики и особенности восприятия его экспертами говорят о том, что он недостаточно компетентен и не готов полностью удовлетворять потребности в уверенности, надежности, главное, в качестве связи своих абонентов. А доминирование «относительности» позволяет заключить, что абоненты не уверены в своем операторе и не готовы полностью ему доверять. Но та активность и стремительность, с которой сейчас развивается оператор, говорит о его намерении в самом скором времени измениться в лучшую сторону, проводя определенные маркетинговые акции в том числе.
С Life все обстоит следующим образом: никто не отмечет у него компетентность и знание, только некоторые считают его надежным и современным, динамичным, активным, для многих опрошенных Life представляется в образе «темной лошадки». Все это говорит, что оператор слишком закрыт от потенциальных абонентов и, не предпринимая никаких активных действий в этой области, только еще больше отталкивает от себя потенциальных абонентов, заочно внушая им недоверие к себе.
Специальные методы проведения фокус-группы (в частности, примененные в исследовании мэппинг и коллаж) в полной мере отразят именно существующее мнение потребителей о компании, позволят узнать глубинные предпочтения и мотивы потребителей.
По результатам мэппинга было выявлено, что связь, предоставляемая компанией VELCOM, является очень качественной, внушает доверие его абонентам, чем, по сути, объясняется его относительная дороговизна, которую и отметили многие эксперты. В то же время при всех положительных характеристиках данного оператора, он является несколько традиционным, но имеет большой потенциал, который и будет реализован в будущем.
Компания МТС зарекомендовала себя среди экспертов как дешевая, среднего качества, при этом достаточно инновационная, однако не внушающая доверия связь.
Что касается компании Life, эксперты отметили среднее и низкое значения почти всех указанных характеристик. Это говорит о том, что этот оператор пока не внушает доверия и по своей сути является на данном этапе «темной лошадкой».
На основе ассоциаций, полученных в ходе проведения коллажа, можно составить образ идеального оператора: «Это оператор, который дарит нам радость общения с самыми родными и близкими людьми, с друзьями, заботится о нашем благополучии, осведомленности, идет в ногу со временем, следуя нашим потребностям, мы доверяем ему безгранично сейчас и в будущем. Этот оператор предоставляет нам связь высокого качества по разумным ценам и с помощью разнообразных тарифов, мы (абоненты) хорошо информированы обо всех нововведениях, изменениях в тарифных планах, о возможности получения своеобразных бонусов и скидок – в целом, не испытываем недостатка в информации. Быть всегда на связи, слышать и быть услышанным – вот то, что дает нам наш идеальный оператор».
Отрицательный оператор предстал таким: «Дорогой, нечестный, неграмотный, непрофессиональный, ведет двойную игру, отсталый, непродуманный, не учитывает наши потребности, не предоставляет нам достаточно информации – мы чувствуем себя ограниченными и стесненными в своих возможностях; его основная цель – получить деньги любыми способами, выдает желаемое за действительное с претензией на качество, непоследовательный и непонятный в своих действиях, его репутация сомнительна».
В таблице А приведена полученная комплексная оценка исследуемых сотовых операторов.
Таблица А – Оценка исследуемых операторов сотовой связи экспертами
Исследуемые операторы сотовой связи |
||
VELCOM |
МТС |
LIFE |
Достоинства каждого |
||
Высокое качество связи |
«Относительная дешевизна» |
Потенциальные возможности |
Прозрачность расходов |
Сильный, узнаваемый брэнд |
Чисто белорусский продукт – играют на патриотизме |
Возможность иметь «-» баланс лицевого счета |
Грамотная марке-тинговая политика |
- |
Гибкая система скидок для абонентов, которые дли-тельный срок сотрудничают с оператором |
- |
- |
Недостатки каждого |
||
Относительная дороговизна |
Не полная зона покрытия |
Очевидное подражание существующим операторам |
Маркетинговая политика («приелся» логотип) |
Агрессивная рекламная кампания |
«Ничего существенно нового» - статичный |
Примечание. Источник: собственная разработка на основе проанализированных данных.
По результатам проведения фокус-группы можно сделать вывод, что лучшим оператором на данном этапе и самым близким к идеалу, по мнению экспертов, оператором, степень удовлетворенности от услуг которого фактически максимальна, признан VELCOM.
Всеми экспертами было отмечено, что более целесообразным в современной сложившейся ситуации является улучшение существующих операторов сотовой связи и повышение конкурентной борьбы между ними, что, несомненно, приведет к стремлению улучшить качество связи, поддерживая грамотный баланс между ценой и качеством. Таким образом, улучшить существующих операторов можно по следующим параметрам:
По возможности снижать стоимость абонентской платы, тарификации разговоров внутри сети и в сети других операторов;
Доводить до потребителя информацию о новых технических возможностях (видеосвязь, GPS-навигация, 3G-связь) и акциях их тестирования;
Реализовывать мобильные телефоны под логотипом сотовых операторов, например, motorola – VELCOM, на льготных условиях, но только по официальным соглашениям с компанией-поставщиком;
Ввести возможность оплачивать проезд в пассажирском транспорте с помощью SMS-сообщений (по примеру Латвии);
Ввести возможность получать фрагмент карты города по запросу;
Ввести бонусы в виде бесплатных минут для абонентов, которые всегда в «+»;
В целом, внедрение разнообразных гибких систем тарификации и другое.
По результатам проведения фокус-группы были выявлены определенные недостатки в работе каждого из операторов, что находит свое отражение в отсутствии активной конкурентной борьбы между операторами и, как следствие, приводит к возникновению дисбаланса между постоянно растущим спросом на различные виды услуг и их предложением абонентам.
Однако эксперты также отметили наметившийся прогресс в отношении политики снижения цен, предоставления определенных бонусов абонентам того или иного оператора, что в целом уже сейчас положительно сказывается на повышении удовлетворенности абонентов. Тем не менее, все это – лишь попытка операторов частично повлиять на один из уровней комплекса «удовлетворенность» своих абонентов и им необходимо срочно активизироваться в этом направлении, чтобы даже достигнув желаемого уровня удовлетворенности своих абонентов в 100%, внимательно отслеживать все возможные изменения в этих 100%, чтобы фактически мгновенно меняться вместе с ними. Обоснование размера выборки для проведения опроса
Для подтверждения результатов, полученных с помощью качественных методов исследования, нами было проведено количественное исследование (анкетный опрос). Чтобы обеспечить статистически достоверные результаты была рассчитана репрезентативная выборка.
В данном исследовании целесообразным было применить простую случайную выборку, для чего были проведены необходимы расчеты.
Итак, исследование будет проводиться с 95%-ным уровнем надежности и 5%-ным уровнем точности, из чего следует:
t = 2,
Δ = 0,05.
В качестве генеральной совокупности принимаем все население города Минска, по состоянию на 1.03.2007 – 1799300 человек.
Следовательно,
N = 1799300.
Следующий шаг – определение дисперсии признаков совокупности:
,
где
ω – доля единиц, обладающих признаком, в исследуемом случае – доля абонентов сотовой связи в общей численности жителей г. Минска.
ω = 0,75 или 75% (Источник: данные предоставлены onliner.by по состоянию на 1.03.2007).
Исходя из этого,
= 0,1875.
Таким образом, необходимый объем выборки при бесповторном отборе и вероятностном методе выборки, применяемый в данном исследовании, будет равен:
= = 299,9 ≈ 300 чел.
3. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Первым этапом при проведении анализа такого типа является нахождение зависимости между определенными количественными переменными. В нашем случае таковыми переменными стали «качество связи», «работа персонала», «опыт работы оператора», «спектр услуг», «бонусы и скидки», «удовлетворенность»
Следующим этапом является регрессионный анализ переменных, которые коррелируют между собой по результатам проведения корреляционного анализа. Этот анализ в конечном итоге позволит построить уравнение множественной регрессии, которое и отразит взаимосвязь зависимой переменной с совокупностью независимых переменных.
1.1 Качество связи
Таблица 1.1 - Model Summary
Model |
R |
R Square |
Adjusted R Square |
Std. Error of the Estimate |
1 |
,573(a) |
,328 |
,321 |
1,442 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «качество связи» с совокупностью независимых переменных (расположением дилера, спектром услуг, удовлетворенностью от услуг) и равен
57, 3%. R2 показывает, что 32,8% дисперсии переменной «качество связи» обусловлено влиянием предикторов (расположением дилера, спектром услуг, удовлетворенностью от услуг).
1.2 Работа персонала
Таблица 1.3 - Model Summary
Model |
R |
R Square |
Adjusted R Square |
Std. Error of the Estimate |
1 |
,663(a) |
,440 |
,438 |
1,498 |
2 |
,736(b) |
,542 |
,539 |
1,357 |
3 |
,767(c) |
,588 |
,584 |
1,289 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «работа персонала» с совокупностью независимых переменных (опыт работы оператора, спектр услуг, удовлетворенность) и равен 76,7%. R2 показывает, что 58,8% дисперсии переменной «работа персонала» обусловлено влиянием предикторов (опыт работы оператора, спектр услуг, удовлетворенность).
Таблица 1.4 - Coefficients(a)
Model |
|
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
|
|
|
B |
Std. Error |
Beta |
|
|
3 |
(Constant) |
,481 |
,235 |
|
2,046 |
,042 |
|
Насколько важен для вас спектр услуг оператора (1-7) |
,316 |
,050 |
,316 |
6,278 |
,000 |
|
Насколько важен для вас опыт работы оператора (1-7) |
,323 |
,042 |
,357 |
7,620 |
,000 |
|
Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) |
,253 |
,044 |
,257 |
5,790 |
,000 |
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «работа персонала»:
Работа персонала = 0,481 + 0,316 * спектр услуг + 0,323 * опыт работы оператора + 0,253 * удовлетворенность
1.3 Опыт работы оператора
Таблица 1.5 - Model Summary
Model |
R |
R Square |
Adjusted R Square |
Std. Error of the Estimate |
1 |
,650(a) |
,423 |
,421 |
1,681 |
2 |
,686(b) |
,470 |
,466 |
1,614 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «опыт работы оператора» с совокупностью независимых переменных (работа персонала, спектр услуг) и равен 68,6%. R2 показывает, что 47% дисперсии переменной «опыт работы оператора» обусловлено влиянием предикторов (работа персонала, спектр услуг).
Таблица 1.6 - Coefficients(a)
Model |
|
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
|
|
|
|
|
|
B |
Std. Error |
Beta |
|
||||
2 |
(Constant) |
,421 |
,274 |
|
1,535 |
,126 |
|
|
|
|
|
Насколько важна для вас работа персонала (1-7) |
,507 |
,062 |
,458 |
8,116 |
,000 |
|
|
|
|
Насколько важен для вас спектр услуг оператора (1-7) |
,321 |
,063 |
,290 |
5,132 |
,000 |
|
|
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «опыт работы»:
Опыт работы = 0,421 + 0,507 * работа персонала + 0,321 * спектр услуг
1.4 Спектр услуг
Таблица 1.7 - Model Summary
Model |
R |
R Square |
Adjusted R Square |
Std. Error of the Estimate |
1 |
,663(a) |
,440 |
,438 |
1,495 |
2 |
,708(b) |
,502 |
,498 |
1,413 |
3 |
,731(c) |
,535 |
,530 |
1,367 |
4 |
,739(d) |
,546 |
,540 |
1,353 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «спектр услуг» с совокупностью независимых переменных (работа персонала, качество связи, опыт работы оператора, удовлетворенность) и равен 73,9%.
R2 показывает, что 54,6% дисперсии переменной «спектр услуг» обусловлено влиянием предикторов (работа персонала, качество связи, опыт работы оператора, удовлетворенность).
Таблица 1.8 - Coefficients(a)
Model |
|
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
|
|
|
|
|
|
B |
Std. Error |
Beta |
|
||||
4 |
(Constant) |
,403 |
,290 |
|
1,392 |
,165 |
|
|
|
|
|
Насколько важна для вас работа персонала (1-7) |
,320 |
,058 |
,321 |
5,485 |
,000 |
|
|
|
|
Насколько важно для Вас качество услуг оператора (1-7) |
,250 |
,055 |
,220 |
4,592 |
,000 |
|
|
|
|
Насколько важен для вас опыт работы оператора (1-7) |
,215 |
,047 |
,238 |
4,574 |
,000 |
|
|
|
|
Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) |
,135 |
,049 |
,137 |
2,724 |
,007 |
|
|
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «спектр услуг»:
Спектр услуг = 0,403 + 0,32 * работа персонала + 0,25 * качество связи + 0,215 * опыт работы оператора + 0,135 * удовлетворенность
1.5 Бонусы и скидки
Таблица 1.9 - Model Summary
Model |
R |
R Square |
Adjusted R Square |
Std. Error of the Estimate |
1 |
,516(a) |
,266 |
,263 |
1,826 |
2 |
,629(b) |
,395 |
,391 |
1,660 |
3 |
,689(c) |
,475 |
,469 |
1,550 |
Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «бонусы и скидки» с совокупностью независимых переменных (цена на услуги, расположение дилера, удовлетворенность) и равен 68,9%.
R2 показывает, что 47,5% дисперсии переменной «бонусы и скидки» обусловлено влиянием предикторов (цена на услуги, расположение дилера, удовлетворенность).
Таблица 1.10 - Coefficients(a)
Model |
|
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
|
|
|
|
|
|
B |
Std. Error |
Beta |
|
||||
3 |
(Constant) |
-,374 |
,366 |
|
-1,023 |
,307 |
|
|
|
|
|
Насколько важна для вас цена на услуги оператора (1-7) |
,432 |
,057 |
,342 |
7,601 |
,000 |
|
|
|
|
Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) |
,325 |
,047 |
,309 |
6,851 |
,000 |
|
|
|
|
Насколько важно для вас расположение дилера (1-7) |
,327 |
,049 |
,300 |
6,684 |
,000 |
|
|
Из полученных данных выводим уравнение множественной регрессии для параметра «бонусы и скидки»:
Бонусы и скидки = -0,374 + 0,432 * цена + 0,325 * удовлетворенность + 0,327 * расположение дилера
1.6 Удовлетворенность от услуг
Таблица 1.11 - Model Summary
Model |
R |
R Square |
Adjusted R Square |
Std. Error of the Estimate |
1 |
,529(a) |
,279 |
,277 |
1,724 |
2 |
,599(b) |
,359 |
,355 |
1,629 |
3 |
,636(c) |
,405 |
,399 |
1,572 |
Таблица 1.12 - Coefficients(a)
Model |
|
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
|
|
|
B |
Std. Error |
Beta |
|
|
3 |
(Constant) |
,782 |
,342 |
|
2,284 |
,023 |
|
Насколько важен для вас спектр услуг оператора (1-7) |
,262 |
,058 |
,258 |
4,538 |
,000 |
|
Насколько важны для вас бонусы/скидки на услуги оператора (1-7) |
,268 |
,049 |
,281 |
5,495 |
,000 |
|
Насколько важно для Вас качество услуг оператора (1-7) |
,299 |
,063 |
,258 |
4,771 |
,000 |
Таким образом, основной показатель отношения потребителей к операторам мобильной связи стандарта GSM удовлетворенность представлен следующим уравнением:
Удовлетворенность = 0,782 + 0,262 * спектр услуг + 0,268 * бонусы + 0,299 * качество связи.
Важно отметить, что в нашем случае строить диаграммы рассеяния нецелесообразно, что связано со следующими причинами:
Полученные в результате опроса респондентов данные имеют большую значимость с аналитической точки зрения, нежели с наглядно-образной;
Варианты диаграммы рассеяния, которые были нами построены для анализа, показали лишь случайное облако, причем не было выявлено никакой определенной тенденции.
Все это говорит о том, что наиболее достоверные результаты в нашем случае нам может дать только множественный регрессионный анализ, т. к. именно этот вариант анализа является оптимальным для анализа совокупности комплексных показателей.