2. Надежность и достоверность измерения маркетинговой информации

Способы построения шкал не дают полного представления о свойствах полученных оценок. Необходимы дополнительные процедуры для выявления присущих этим оценкам ошибок. Назовем это проблемой надежности измерения. Эта проблема решается путем выявления правильности измерения, устойчивости и обоснованности.

При изучении правильности устанавливается общая приемлемость данного способа измерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону.

Устойчивость характеризует степень совпадения результатов измерения при повторных применениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки. Она определяется постоянством подхода респондента к ответам на одинаковые или подобные вопросы. Наиболее сложный вопрос надежности измерения – его обоснованность. Обоснованность связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее. При установлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измерения участвуют три составляющие: объект измерения, измеряющие средства, с помощью которых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект (интервьюер), производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей.

Прежде всего, когда в качестве объекта измерения выступает человек, то он в отношении измеряемого свойства может обладать значительной степенью неопределенности. Так, зачастую у респондента нет четкой иерархии жизненных ценностей, а следовательно, нельзя получить и абсолютно точные данные, характеризующие важность для него тех или иных явлений. Он может быть плохо мотивирован, вследствие чего невнимательно отвечает на вопросы. Однако только в последнюю очередь следует искать причину ненадежности оценок в самом респонденте. С другой стороны, может быть, что способ получения оценки не в состоянии дать максимально точных значений измеряемого свойства. Например, у респондента существует развернутая иерархия ценностей, а для получения информации используется шкала с вариациями ответов только «очень важно» и «совсем неважно». Как правило, из приведенного набора все ценности помечаются ответами «очень важно», хотя реально у респондента имеется большее число уровней значимости. Наконец, при наличии высокой точности первых двух составляющих измерения субъект, производящий измерение, допускает грубые ошибки; нечетко составлены инструкции к анкете; интервьюер каждый раз по-разному формулирует один и тот же вопрос, использую различную терминологию. Например, в процессе интервью, в ходе которого должна быть выявлена система ценностей опрашиваемого, интервьюер не смог довести до респондента суть опроса, не смог добиться доброжелательного отношения к исследованию и пр. Каждая составляющая процесса измерения может быть источником ошибки, связанной либо с устойчивостью, либо с правильностью, либо с обоснованностью. Однако, как правило, исследователь не в состоянии разделить эти ошибки по источникам их происхождения и поэтому изучает ошибки устойчивости, правильности и обоснованности всего измерительного комплекса в совокупности. При этом правильность (как отсутствие систематических ошибок) и устойчивость информации – элементарные предпосылки надежности. Наличие существенной ошибки в этом отношении уже сводит на нет проверку данных измерения на обоснованность. В отличие от правильности и устойчивости, которые могут быть измерены достаточно строго и выражены в форме числового показателя, критерии обоснованности определяются либо на основе логических рассуждений, либо на основе косвенных показателей. Обычно применяется сравнение данных одной методики с данными других методик или исследований. Прежде чем приступать к изучению таких компонентов надежности, как устойчивость и обоснованность, необходимо убедиться в правильности выбранного инструмента измерения. Возможно, что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полная неспособность данного инструмента на требуемом уровне дифференцировать изучаемую совокупность, иначе говоря, если окажется, что систематически не используется какая-то часть шкалы либо та или иная градация шкалы или вопроса. И, наконец, возможно, что исходный признак не обладает дифференцирующей способностью в отношении объекта измерения. Прежде всего, нужно ликвидировать или уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее в исследовании.

К числу недостатков используемой шкалы прежде всего следует отнести отсутствие разброса ответов по значениям шкалы. Попадание ответов в один пункт свидетельствует о полной непригодности измерительного инструмента – шкалы. Такая ситуация может возникнуть или из-за «нормативного» давления в сторону общепринятого мнения, или из-за того, что градации (значения) шкалы не имеют отношения к распределению данного свойства у рассматриваемых объектов (нерелевантны).

Например, если все опрашиваемые респонденты согласны с утверждением «хорошо, когда строительный инструмент является универсальным», нет ни одного ответа «не согласен», то подобная шкала не поможет дифференцировать отношение респондентов к разным типам строительных инструментов.

Использование части шкалы. Довольно часто обнаруживается, что практически работает лишь какая-то часть шкалы, какой-то один из ее полюсов с прилегающей более или менее обширной зоной. Так, если респондентам для оценки предлагается шкала, имеющая положительный и отрицательный полюса, в частности от +3 до – 3, то при оценивании какой-то заведомо положительной ситуации респонденты не используют отрицательные оценки, а дифференцируют свое мнение лишь с помощью положительных. Для того чтобы вычислить значение относительной ошибки измерения, исследователь должен знать определенно, какой же метрикой пользуется респондент – всеми семью градациями шкалы или только четырьмя положительными. Так, ошибка измерения в 1 балл мало, о чем говорит, если мы не знаем, какова действительная вариация мнений.

Для вопросов, имеющих качественные градации ответов, можно применять подобное требование в отношении каждого пункта шкалы: каждый из них должен набирать не менее 5% ответов, в противном случае считаем этот пункт шкалы неработающим. Требование 5%-ного уровня наполнения каждой градации шкалы не следует рассматривать как строго обязательное; в зависимости от задач исследования могут быть выдвинуты большие или меньшие значения этих уровней.

Неравномерное использование отдельных пунктов шкалы. Случается, что некоторое значение признака систематически выпадает из поля зрения респондентов, хотя соседние градации, характеризующие более низкую и более высокую степень выраженности признака, имеют существенное наполнение.

Аналогичная картина наблюдается и в том случае, когда респонденту предлагают шкалу, имеющую слишком большую дробность: будучи не в состоянии оперировать всеми градациями шкалы, респондент выбирает лишь несколько базовых. Например, зачастую десятибалльную шкалу респонденты расценивают как некоторую модификацию пятибалльной, предполагая, что «десять» соответствует «пяти», «восемь” – «четырем», «пять» – «трем” и т. д. При этом базовые оценки используются значительно чаще, чем другие.

Определение грубых ошибок. В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифицированное использование измерительных средств и т. п. Это обнаруживается в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения признать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу, так чтобы вероятность того, что крайние значения превысят ее, была бы достаточно малой и соответствовала бы некоторому уровню значимости а. Это правило основано на том, что появление в выборке чрезмерно больших значений хотя и возможно как следствие естественной вариабельности значений, но маловероятно.

Если окажется, что какие-то крайние значения совокупности принадлежат ей с очень малой вероятностью, то такие значения признаются грубыми ошибками и исключаются из дальнейшего рассмотрения, Выявление грубых ошибок особенно важно проводить для выборок малых объемов: не будучи исключенными из анализа, они существенно искажают параметры выборки. Для этого используются специальные статистические критерии определения грубых ошибок [4].

Итак, дифференцирующая способность шкалы как первая существенная характеристика ее надежности предполагает: обеспечение достаточного разброса данных; выявление фактического использования респондентом предложенной протяженности шкалы; анализ отдельных «выпадающих» значений; исключение грубых ошибок. После того как установлена относительная приемлемость используемых шкал в указанных аспектах, следует переходить к выявлению устойчивости измерения по этой шкале.

Устойчивость измерения. Существует несколько методов оценки устойчивости измерений: повторное тестирование; включение в анкету эквивалентных вопросов и разделение выборки на две части. Часто интервьюеры в конце опроса частично его повторяют, говоря при этом: “Заканчивая нашу работу, вновь коротко пройдемся по вопросам анкеты, чтобы я мог проверить, все ли я правильно записал из ваших ответов”. Конечно, речь идет не о повторении всех вопросов, а только критических из их числа. При этом надо помнить, что если интервал времени между тестированием и повторным тестированием слишком короткий, то респондент просто может помнить первоначальные ответы. Если интервал – слишком велик, то могут иметь место некоторые реальные изменения.

Включение в анкету эквивалентных вопросов предполагает использование в одной анкете вопросов по той же проблеме, но сформулированных по-другому. Их респондент должен воспринимать как разные вопросы. Главная опасность данного метода заключается в степени эквивалентности вопросов; если это не достигается, то респондент отвечает на разные вопросы.

Разделение выборки на две части основано на сравнении ответов на вопросы двух групп респондентов. Предполагается, что эти две группы являются идентичными по своей композиции и что средние оценки ответов для этих двух групп являются очень близкими. Все сравнения делаются только на групповой основе, поэтому сравнение внутри группы проводить невозможно. Вследствие данного недостатка этот метод оценки устойчивости измерений является наименее популярным.

О высокой надежности шкалы можно говорить лишь в том случае, если повторные измерения при ее помощи одних и тех же объектов дают сходные результаты. Если устойчивость проверяют на одной и той же выборке, то часто оказывается достаточным сделать два последовательных замера с определенным временным интервалом – таким, чтобы этот промежуток не был слишком велик, чтобы сказалось изменение самого объекта, но и не слишком мал, чтобы респондент мог по памяти «подтягивать» данные второго замера к предыдущему (т. е. его протяженность зависит от объекта изучения и колеблется от двух до трех недель).

Существуют различные показатели оценки устойчивости измерений. Среди них чаще всего используется средняя квадратическая ошибка. До сих пор речь шла об абсолютных ошибках, размер которых выражался в тех же единицах, что и сама измеряемая величина. Это не позволяет сравнивать ошибки измерения разных признаков по разным шкалам. Следовательно, помимо абсолютных, нужны относительные показатели ошибок измерения.

Для повышения устойчивости измерения необходимо выяснить различительные возможности пунктов используемой шкалы, что предполагает четкую фиксацию респондентами отдельных значений: каждая оценка должна быть строго отделена от соседней. На практике это означает, что в последовательных пробах респонденты четко повторяют свои оценки. Следовательно, высокой различимости делений шкалы должна соответствовать малая ошибка.

Но и при малом числе градаций может быть низкая устойчивость, и тогда следует увеличить дробность шкалы. Так бывает, когда респонденту навязывают категорические ответы «да», «нет», а он предпочел бы менее жесткие оценки. И потому он выбирает в повторных испытаниях иногда «да», иногда «нет»,

В том случае, если обнаружено смешение градаций, применяют один из двух способов укрупнения шкалы.

Первый способ. В итоговом варианте уменьшают дробность шкалы (например, из шкалы в 7 интервалов переходят на шкалу в 3 интервала). Второй способ. Для предъявления респонденту сохраняют прежнюю дробность шкалы и только при обработке укрупняют соответствующие ее пункты. Второй способ кажется предпочтительнее, поскольку, как правило, большая дробность шкалы побуждает респондента и к более активной реакции. При обработке данных информацию следует перекодировать в соответствии с проведенным анализом различительной способности исходной шкалы. Анализ устойчивости отдельных вопросов шкалы позволяет: а) выявить плохо сформулированные вопросы, их неадекватное понимание разными респондентами; б) уточнить интерпретацию шкалы, предложенной для оценки того или иного явления, и выявить более оптимальный вариант дробности значения шкалы.

Обоснованность измерения. Проверка обоснованности шкалы предпринимается лишь после того, как установлены достаточные правильность и устойчивость измерения исходных данных. Обоснованность данных измерения – это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено. Некоторые исследователи предпочитают исходить из так называемой наличной обоснованности, т. е. обоснованности в понятиях использованной процедуры. Например, считают, что удовлетворенность товаром– это то свойство, которое содержится в ответах на вопрос: «Удовлетворены ли Вы товаром?». В серьезном маркетинговом исследовании такой сугубо эмпирический подход может оказаться неприемлемым. Остановимся на возможных формальных подходах к выяснению уровня обоснованности методики. Их можно разделить на три группы: 1) конструирование типологии в соответствии с целями исследования на базе нескольких признаков; 2) использование параллельных данных; 3) судейские процедуры. Первый вариант нельзя считать полностью формальным методом – это всего лишь некоторая схематизация логических рассуждений, начало процедуры обоснования, которая может быть на этом и закончена, а может быть подкреплена более мощными средствами.

Второй вариант требует использования по крайней мере двух источников для выявления одного и того же свойства. Обоснованность определяется степенью согласованности соответствующих данных. В последнем случае мы полагаемся на компетентность судей, которым предлагается определить, измеряем ли мы нужное нам свойство или что-то иное. Конструированная типология заключается в использовании контрольных вопросов, которые в совокупности с основными дают большее приближение к содержанию изучаемого свойства, раскрывая различные его стороны. Например, можно определять удовлетворенность используемой моделью автомобиля лобовым вопросом: «Устраивает ли вас ваша нынешняя модель автомобиля?” Комбинация его с двумя другими косвенными: «Хотите ли вы перейти на другую модель?» и «Рекомендуете ли вы своему другу купить данную модель автомобиля?» позволяет произвести более надежную дифференциацию респондентов. Далее проводится типология по пяти упорядоченным группам от наиболее удовлетворенных автомобилем до наименее удовлетворенных. Использование параллельных данных заключается в разработке двух равноправных приемов измерения заданного признака. Это позволяет установить обоснованность методов относительно друг друга, т. е. повысить общую обоснованность путем сопоставления двух независимых результатов. Рассмотрим различные способы использования этого подхода и, прежде всего – эквивалентные шкалы. Возможны равнозначные выборки признаков для описания измерения поведения, отношения, ценностной ориентации, т.е. какой-то установки. Эти выборки и образуют параллельные шкалы, обеспечивая параллельную надежность. Каждую шкалу рассматриваем как способ измерения некоторого свойства и в зависимости от числа параллельных шкал имеем ряд способов измерении. Респондент дает ответы одновременно по всем параллельным шкалам.

При обработке такого рода данных следует выяснить два момента: 1) непротиворечивость пунктов отдельной шкалы; 2) согласованность оценок по разным шкалам.

Первая проблема возникает в связи с тем, что модели ответов не представляют идеальной картины; ответы нередко противоречат друг другу. Поэтому встает вопрос, что принимать за истинное значение оценки респондента на данной шкале. Вторая проблема непосредственно касается сопоставления параллельных данных.

Данный подход повышения надежности шкалы является весьма сложным. Поэтому его можно рекомендовать лишь при разработке ответственных тестов или методик, предназначенных для массового употребления или панельных исследований.

Возможна проверка одного метода на нескольких респондентах. Если метод надежен, то разные респонденты дадут совпадающую информацию, но если их результаты плохо согласуются, то либо измерения ненадежны, либо результаты отдельных респондентов нельзя считать равноценными. В последнем случае надо установить, нельзя ли рассматривать какую-либо группу результатов заслуживающей больщего доверия. Решение этой задачи тем более важно, если предполагается, что одинаково допустимо получение информации любым из рассматриваемых методов.

Использование параллельных методов измерения одного и того же свойства сталкивается с целым рядом трудностей.

Во-первых, неясно, в какой мере оба метода измеряют одно и то же качество объекта, причем, как правило, формальных критериев для проверки такой гипотезы не существует. Следовательно, необходимо прибегнуть к содержательному (логико-теоретическому) обоснованию того или иного метода.

Во-вторых, если обнаруживается, что параллельные процедуры измеряют общее свойство (данные существенно не различаются), остается вопрос о теоретическом обосновании применения этих процедур.

Нельзя не признать, что сам принцип использования параллельных процедур оказывается не формальным, а скорее содержательным принципом, применение которого теоретически обосновать весьма трудно.

Один из широко распространенных подходов к установлению обоснованности – это использование так называемых судей, экспертов. Исследователи обращаются к определенной группе людей с просьбой выступить в качестве компетентных лиц. Им предлагают набор признаков, предназначенный для измерения изучаемого объекта, и просят оценить правильность отнесения каждого из признаков к этому объекту. Совместная обработка мнений судей позволит присвоить признакам веса или, что то же самое, шкальные оценки в измерении изучаемого объекта. В качестве набора признаков может выступить список отдельных суждений, характеристики объекта и т. д. Процедуры судейства многообразны. В основе их могут лежать методы парных сравнений, ранжирования, последовательных интервалов и т. д.

Вопрос о том, кого следует считать судьями, достаточно дискуссионен. Судьи, выбираемые в качестве представителей изучаемой совокупности, так или иначе должны представлять ее микромодель: по оценкам судей исследователь определяет, насколько адекватно будут истолкованы респондентами те или иные пункты опросной процедуры.

Однако при отборе судей возникает трудноразрешимый вопрос, каково влияние собственных установок судей на их оценки, ведь эти установки могут существенно отличаться от установок обследуемых в отношении того же самого объекта.

В общем виде решение проблемы состоит в том, чтобы: а) внимательно проанализировать состав судей с точки зрения адекватности их жизненного опыта и признаков социального статуса соответствующим показателям обследуемой генеральной совокупности; б) выявить эффект индивидуальных отклонений в оценках судей относительно общего распределения оценок. Наконец, следует оценить не только качество, но и объем выборочной совокупности судей.

С одной стороны, это количество определяется согласованностью: если согласованность мнений судей достаточно высокая и, соответственно, ошибка измерения мала, численность судей может быть небольшой. Нужно задать значение допустимой ошибки и на основании ее рассчитать требуемый объем выборки.

При обнаружении полной неопределенности объекта, т. е. в случае, когда мнения судей распределятся равномерно по всем категориям оценки, никакое увеличение объема выборки судей не спасет ситуацию и не выведет объект из состояния неопределенности.

Если объект достаточно неопределенен, то большое число градаций только внесет дополнительные помехи в работу судей и не принесет более точной информации. Нужно выявить устойчивость судейских мнений с помощью повторной пробы и, соответственно, сузить число градаций.

Выбор того или иного конкретного способа, метода или техники проверки на обоснованность зависит от многих обстоятельств.

Прежде всего следует четко установить, возможны ли какие-то существенные отклонения от запланированной программы измерения. Если программа исследования ставит жесткие рамки, следует использовать не один, а несколько приемов проверки данных на обоснованность.

Во-вторых, нужно иметь в виду, что уровни устойчивости и обоснованности данных тесно взаимосвязаны. Неустойчивая информация уже в силу недостаточной надежности по этому критерию не требует слишком строгой проверки на обоснованность. Следует обеспечить достаточную устойчивость и уже затем принять соответствующие меры для уточнения границ интерпретации данных (т. е. выявить уровень обоснованности).

Многочисленные эксперименты по выявлению уровня надежности позволяют заключить, что в процессе отработки инструментов измерений со стороны их надежности целесообразна следующая последовательность основных этапов работы:

Предварительный контроль обоснованности методов измерения первичных данных на стадии отработки методики. Здесь проверяется, насколько информация отвечает своему назначению по существу и каковы пределы последующей интерпретации данных. Для этой цели достаточны небольшие выборки в 10 – 20 наблюдений с последующей корректировкой структуры методики.

Второй этап – пилотаж методики и тщательная проверка устойчивости исходных данных, в особенности выбранных показателей и шкал. На этом этапе нужна выборка, представляющая микромодель реальной совокупности обследуемых.

В период этого же общего пилотажа осуществляются все необходимые операции, относящиеся к проверке уровня обоснованности. Результаты анализа данных пилотажа приводят к усовершенствованию методики, к доработке всех ее деталей и в итоге – к получению окончательного варианта методики для основного исследования.

В начале основного исследования желательно провести проверку используемого варианта методики на устойчивость с тем, чтобы рассчитать точные показатели ее устойчивости. Последующее уточнение границ обоснованности проходит через весь анализ результатов самого исследования.

Вне зависимости от использованного метода оценки надежности у исследователя имеется четыре последовательных шага по повышению надежности результатов измерений.

Во-первых, в случае чрезвычайно низкой надежности измерений некоторые вопросы просто выбрасываются из анкеты, особенно когда степень надежности можно определить в процессе разработки анкеты.

Во-вторых, исследователь может “свернуть” шкалы и использовать меньше градаций. Скажем, шкала Лайкерта в этом случае может включать только следующие градации: “согласен”, “не согласен”, “не имею мнения”. Обычно так поступают, когда пройден первый шаг, и когда обследование уже было проведено. В-третьих, как альтернатива второму шагу или как подход, осуществляемый после второго шага, оценка надежности проводится на индивидуальной основе. Скажем проводится прямое сравнение ответов респондентов в ходе их первоначального и повторного тестирований или с каким-то эквивалентным ответом. Ответы ненадежных респондентов просто не учитываются при проведении заключительного анализа. Очевидно, что если использовать данный подход без объективной оценки надежности респондентов, то, выбрасывая «неугодные» ответы, результаты исследования можно подогнать под желаемые.

Наконец, после того как первые три шага были использованы, можно оценить уровень надежности измерений. Обычно надежность измерений характеризуется коэффициентом, изменяющемся от нуля до единицы, где единица характеризует максимальную надежность.

Обычно считается, что минимально приемлемый уровень надежности характеризуют цифры 0,65–0,70, особенно если измерения проводились впервые.

Очевидно, что в процессе проведения разными фирмами разнообразных и многочисленных маркетинговых исследований имела место последовательная адаптация шкал измерений и методик их проведения под цели и задачи конкретных маркетинговых исследований. Это облегчает решение задач, рассмотренных в данном разделе, и делает это скорее необходимым при проведении оригинальных маркетинговых исследований.

Достоверность (validity) измерений характеризует совершенно другие аспекты, чем надежность измерений. Измерение может быть надежным, но не достоверным. Последнее характеризует точность измерений по отношению к тому, что существует в реальности. Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляет менее 25000 долларов. Не желая интервьюеру называть истинную цифру, респондент указал доход “более 100000 долларов”. При повторном тестировании он снова назвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Ложь не является единственной причиной низкого уровня достоверности измерений. Можно также назвать плохую память, плохое знание респондентом действительности и т.п.

Рассмотрим другой пример, характеризующий различие между надежностью и достоверностью измерений. Даже часы с неточным ходом будут показывать время в один час два раза в сутки, демонстрируя высокую надежность. Однако идти они могут очень неточно, т.е. показ времени будет недостоверным.

Главное направление проверки достоверности измерений заключается в получении информации из различных источников. Это может быть осуществлено по-разному. Здесь прежде всего следует отметить следующее. Надо стремиться составлять вопросы таким образом, чтобы их формулировки способствовали получению достоверных ответов. Далее в анкету могут включаться вопросы, связанные друг с другом. Например, в анкету помещается вопрос о том, в какой степени респонденту нравиться какой-то продукт питания определенной марки. И далее спрашивается, какое количество данного товара было куплено респондентом за последний месяц. Данный вопрос направлен на проверку достоверности ответа на первый вопрос.

Часто для оценки достоверности измерений используется два различных метода или источников получения информации. Например, после письменного заполнения анкет ряду респондентов из первоначальной выборки дополнительно задаются те же вопросы по телефону. По схожести ответов судят о степени их достоверности. Иногда образуют на основе одних и тех же требований две выборки респондентов и для оценки степени достоверности сравнивают их ответы.

Билет № 19.Статистические методы обработки маркетинговой информации

Статистические методики обработки в большинстве случаев используются для работы с информацией, полученной в результате применения различного рода опросных методик.

Применение методов статистической обработки и анализа информации требует, чтобы необработанные данные должны сначала прошли предварительную подготовку, прежде чем для их анализа можно будет использовать статистические методы. Она является важным элементом статистической обработки. Качество результатов, полученных посредством использования статистических методов, и их последующая интерпретация в значитель­ной степени будут зависеть от того, насколько хорошо данные были подготовле­ны и конвертированы в форму, пригодную для анализа. Среди основных процедур подготовки данных можно перечислить следующие:

редактирование данных;

кодирование;

статистическая корректировка данных (если требуется).

Задача редактирования данных – выявление пропусков, неоднозначностей и не­точностей в ответах. Редактирование должно осуществляться как самим интервьюером и его руководителем в ходе сбора данных, так и аналитиком непосред­ственно перед их анализом. Среди проблем, которые должны выявляться, можно перечислить следующие.

Ошибки интервьюера – интервьюер не предоставил респонденту необходимые инструкции;

Пропуски – респондент не ответил на какой-либо вопрос — преднамеренно или из-за неспособности ответить;

Неоднозначности – ответ оказался неприемлемым или нечетким (например, непонятно, в каком из квадратиков поставлен значок при выборе из нескольких вариантов);

Непоследовательность – иногда нарушена логика в последовательности ответов (например, респондент, который является адвокатом, может отметить квадратик, показывающий, что он не окончил среднюю школу);

Недостаток сотрудниче­ства – если анкета длинная и содержит сотни вопросов, респондент может «взбунтоваться» и отметить один и тот же вариант (например, на шкале «согласен — не согласен») в длинной серии вопросов

Не соответствующий требованиям респондент – в выборку мог попасть не соответствующий требованиям респондент (например, если выборка состоит только из женщин старше 18 лет, все остальные должны быть исключены)

Для решения подобных проблем существует несколько вариантов действий. Лучше всего попытаться еще раз связаться с респондентом, особенно если вопро­сы, о которых идет речь, очень важны. Следующий вариант – просто не учиты­вать данную анкету. Такие действия будут оправданны, если очевидно, что рес­пондент либо не понял, как отвечать на анкету, либо не пожелал сотрудничать.

Менее экстремальный вариант – отбросить лишь проблемные вопросы, сохра­нив баланс остальных: некоторые респонденты могут пропускать вопросы, свя­занные, например, с возрастом или доходом, при этом нормально отвечая на ос­тальные. В той части анализа, которая связана с доходом или возрастом, будут учитываться лишь те респонденты, которые на эти вопросы ответили, однако для остального анализа можно использовать данные, полученные от всех участников. Еще один подход – кодировать все не соответствующие требованиям или пропу­щенные ответы как «не знаю» или «нет мнения». Такая методика может упрос­тить анализ данных, не внося существенных искажений в их интерпретацию.

Побочным продуктом процесса редактирования является то, что он позволяет оценить работу интервьюера и дать ему соответствующие наставления. Если ин­тервьюер постоянно допускает одну и ту же ошибку, то это выявляется в процес­се редактирования.

Кодирование – это технический прием, с помощью которого данные распределяются по категориям; он связан со спецификацией альтернативных категорий или классов, в которые должны омещаться ответы, а самим классам должны назначаться кодовые номера.

Посредством кодирования сырые данные превращаются в символы – обычно цифровые, которые можно табулировать и подсчитывать. Однако это преобразо­вание не должно осуществляться автоматически; оно требует здравого суждения кодировщика.

Первый этап кодирования заключается в уточнении категорий или классов, к которым будут относиться ответы. Не существует какого-то магического числа категорий. Скорее, это число будет зависеть от исследуемой проблемы и специальных позиций анкеты, используемых для генерирования информа­ции. Выбор ответов должен быть взаимоисключающим и исчерпывающим, чтобы каждый ответ логически по­падал в одну, и только одну, категорию. По ряду воп­росов правомерны и множественные ответы

Кодирование закрытых вопросов и большинства средств балльной оценки не представляет трудностей, потому что оно устанавливается при конструировании носителя собираемых данных. Затем респонденты ко­дируют себя своими ответами, или их кодирует тот, кто берет интервью, регистрируя ответы в предусмот­ренной для этого контрольной ведомости.

Кодирование открытых вопросов может оказаться весьма затруднительным и зачастую много более доро­гим, чем кодирование закрытых вопросов. Кодировщи­ку приходится определять подходящие категории на базе ответов, которые не всегда предсказуемы. Меж­дународные исследования могут создавать особые про­блемы кодирования, поскольку разные понятия могут означать разные вещи.

Если анкет так много, что необходимо использовать нескольких кодировщиков, дополнительной пробле­мой может стать возникновение несоответствия в са­мом кодировании. Чтобы удостовериться в логической последовательности обработки данных, эту работу не­обходимо разделять по задачам, а не в равных долях делить анкеты между кодировщиками. Позволяя коди­ровщикам сосредоточивать энергию на одном или не­скольких вопросах, исследователи могут добиться уве­ренности в том, что для каждого вопроса будет применяться состоятельный набор стандартов. Такой подход более эффективен еще и по той причине, что кодировщики могут легко запоминать всего несколько кодов, и поэтому им не придется сверяться с книгой кодов, приступая к очередному носителю собранных данных. По существу, когда несколько лиц кодируют один и тот же вопрос в различных пачках анкет, важ­но, чтобы они же кодировали выборку работы других, что даст гарантию использования согласованного на­бора критериев кодирования.

Второй этап кодирования касается назначения ко­довых номеров классов. Например, мужской пол мо­жет обозначаться буквой М, а женский — буквой Р. Как альтернативный вариант, эти классы могут обо­значаться 1 — мужчина и 2 — женщина. Вообще гово­ря, для обозначения классов лучше использовать цифры, а не буквы. На этой стадии также лучше использо­вать цифры в том виде, как они зафиксировались в фор­ме сбора данных, а не раскладывать их на более мелкие категории. Например, если имеются данные о факти­ческом возрасте людей, не рекомендуется кодировать возраст как 1 = до 20 лет, 2 = 20-29 лет, 3 = 30-39 лет и т. д. Это привело бы к ненужной потере информации в ее исходном измерении, а если возникнет необходи­мость градации, это можно будет сделать с той же лег­костью на более поздней стадии анализа.

Когда для анализа данных предполагается использо­вать компьютер, кодирование необходимо выполнять таким образом, чтобы данные оказывались готовыми для ввода в машину. Вне зависимости от того, как бу­дет обрабатываться ввод, либо с помощью чувстви­тельных к меткам форм, либо непосредственно через клавиатуру терминала, полезно обеспечить нагляд­ность ввода посредством многоколонной записи. Кро­ме того, рекомендуется следовать установившимся традициям кодирования данных.

Располагать только один символ в каждой колонке. Когда вопрос допускает множество ответов, разрешать отдельные колонки для кодирования каждого вариан­та ответа.

Использовать только числовые коды, а не буквы алфавита или специальные символы вроде @ или пробел. Для большинства компьютерных программ при обработке статистических данных манипулирование чем иным, чем цифры, сопряжено с трудностями.

Использовать ровно столько колонок поля, назначаемого для переменной, сколько необходимо для полного охвата всех ее возможных значений. Так, если переменная такова, что десяти кодов от 0 до 9 для охвата категории недостаточно, необходимо использовать две колонки, обеспечивающие 100 кодов от 00 до 99. Кроме того, любому полю должна назначаться не более чем одна переменная.

Использовать стандартные коды для «отсутствия информации». Так, все ответы «не знаю» должны кодироваться цифрой 8, «нет ответов» — цифрой 9, а «не применялось» обозначаться как 0. Лучше, если во всем исследовании для каждого из этих типов «нет информации» используется один и тот же код.

Кодировать в каждой записи идентификационный номер респондента. Как правило, нет и не будет необходимости идентифицировать в этом номере имя респондента. Этот код просто связывает анкету с кодирующими данными. Такая информация часто полезна на тапе очистки данных (обсуждается позднее). Если анкета координируется не с одной записью, то в каж­дой записи кодируются идентификационный номер респондента и порядковый номер. Колонка 10 первой записи может указывать, как респондент ответил на вопрос 2, а в колонке 10 второй записи могут содержаться данные о том, мужского или женского пола эта {персона.7

Завершающий этап процесса кодирования состоит в подготовке книги кодов, которая содержит общие инструкции, указывающие, каким образом была закоди­рована каждая позиция данных. В ней перечисляются коды каждой переменной и категории, включенные в каждый код. Далее в ней указывается, где в компью­терной записи располагается переменная и каким об­разом эта переменная читается – например, с десятич­ной точкой или как целое число. Последняя информация обеспечивается установлением формата.

Таким образом, книга кодов – это книга, в которой описывается каждая переменная, дается ее кодовое имя и идентифицируется ее местоположение в записи.После того как значения ответов введены в компьютерный файл, для получе­ния необходимой информации можно использовать компьютерную статистическую программу. Однако перед тем как проводить анализ данных, их необходимо проверить на предмет выявления ошибок, которые могли произойти в процесс ввода. После того как ошибки устранены, можно проводить статистическую корректировку данных.Существует много способов статистической корректировки данных, повышающих пригодность данных для анализа. Наиболее часто используемые процедуры статистической корректи­ровки данных приведены ниже.

Присвоение весов. Присвоение весов – это процедура, при которой каждому ответу в базе данных приписывается число в соответствии с некоторым заранее определенным правилом. Наиболее часто присвоение весов проводится для того, чтобы сделать данные по выборке более репрезентативными по некоторым характеристикам по отношению к целевой совокупности. Категориям респонден­тов, недостаточно представленным в выборке, присваивают больший вес, а тем, кого оказалось слишком много, – меньший. Присвоение весов производится так­же для того, чтобы увеличить или уменьшить в выборке число случаев, соответствующих определенным характеристикам.Присвоение весов также может использоваться для придания большей важности ответам респондентов с определенными характеристиками. Например, если исследование проводится с целью определения емкости рынка нового напитка для спортсменов, исследователь может присвоить больший вес мнениям молодых респондентов. Присвоение весов нужно использовать с осторожностью, вести за­писи о его проведении и включать информацию о нем в отчет об исследователь­ском проекте.

Переопределение переменных. Переопределение переменных — процедура, при которой существующие данные модифицируются таким образом, чтобы со­здать новые переменные, или несколько переменных объединяются с целью умень­шения их общего числа. Например, предположим, что первоначально переменная определяется как причина покупки машины с 10 категориями ответов. Эти кате­гории можно объединить в четыре группы: качество функционирования, внеш­ность, цена и обслуживание. Переопределение также может предполагать исполь­зование отношения двух переменных с целью создания новой, взятие квадратного корня и логарифмов, использование фиктивных переменных.Фиктивные переменные широко используются для переопределения перемен­ных, имеющих категории ответов. Их также называют двоичными, дихотомиче­скими или качественными переменными. Общее правило их использования вы­глядит так: если существуют определенное число уровней качественной переменной, для их определения используются число фиктивных переменных на одну меньше. Причина, по которой используются такое количество фиктивных переменных, состоит в том, что лишь такое число уровней (или категорий) являются независимыми, а информация по исключенному уровню может быть получена по оставшимся фиктивным переменным. Продукт можно ку­пить либо в течение первой, либо в течение второй половины года (качественная переменная с двумя уровнями). Поэтому время покупки может быть представле­но в виде всего одной фиктивной переменной. Эта переменная будет принимать значение «1» в случае, если продукт был приобретен в течение первой половины года, и «0» — если в течение второй.

Преобразование шкалы. Еще одна широко используемая процедура статисти­ческой корректировки данных — преобразование шкалы. Преобразование шкалы предполагает манипулирование значениями шкалы для того, чтобы обеспечить совместимость с другими шкалами. В одном и том же исследовании для измерен;: различных переменных могут использоваться различные шкалы. Таким образе сопоставление полученных по разным шкалам значений было бы бессмысленно. Даже если для всех переменных используется одна и та же шкала, разные респонденты могут использовать ее по-разному. Некоторые участники исследования могут постоянно использовать нижнюю часть порядковой шкалы, другие – верхнюю. Эти различия можно исправить, преобразовав данные соответствующим образом.Одной из наиболее часто используемых процедур преобразования шкалы является стандартизация. Стандартизация (нормирование) позволяет исследователю сравнивать переменные, для измерения которых были использованы шкалы различных типов. Например, если объем продаж измеряется в долларах, а цена – в центах, дисперсия объема продаж будет больше по сравнению с дисперсией цены – из-за различий единиц измерения. Для того чтобы сравнить дисперсии, обе переменные необходимо привести к одинаковым единицам измерения. Этого можно достичь посредством стандартизации: после нее среднее каждой переме­ной должно равняться нулю, а стандартное отклонение — единице. Математически это выглядит следующим образом: сначала производится вычитание среднего из каждой переменной, после чего она делится на стандартное отклонение. Стандартизацию можно проводить лишь с данными, которым соответствуют интервальная или относительная шкала. Дальнейшая обработка информации, полученной в ходе маркетингового исследования, предполагает осуществление табулирования данных, которое представляется собой первичный этап их анализа.Табулирование заключается просто в подсчете ко­личества событий, которые попадают в различные ка­тегории. Табулирование может принимать форму про­стой табуляции или перекрестной табуляции.Простая (или одномерная) табуляция – подсчет количества событий, которые попадают в каждую категорию, когда категории базируются на одной пере­менной.Простая табуляция связана с подсчетом для един­ственной переменной. Она может повторяться для каждой из переменных исследования, но табуляция для каждой переменной не зависит от табуляции для других переменных.

Перекрестная табуляция – подсчет количества событий, которые попадают в каждую из нескольких категорий, когда категории базируются на двух и более переменных, рассматриваемых одновременно.

Перекрестная табуляция позволяет проверить наблюдается ли какая-либо взаимосвязь между рассматриваемыми переменными.

Табуляция может выполняться целиком от руки, целиком машиной или частично машиной и частично от руки. Какой из подходов более эффективен, зависит и от числа необходимых табуляций, и от количества событий в каждой табуляции. Число табуляций явля­ется прямой функцией количества переменных, тогда как количество событий — это прямая функция размера выборки. Чем меньшее число табуляций тре­буется и чем меньше выборка, тем более привлека­тельными становятся ручные методы. Однако привле­кательность любого подхода также в значительной степени зависит от сложности табуляций. Сложность возрастает по мере увеличения числа переменных, по­лучаемых для одновременной обработки в перекрест­ной табуляции. Сложность также возрастает с увели­чением числа категорий на одну переменную.

Хотя в очень простых исследованиях ручная табу­ляция может оказаться полезной, особенно если во­просов немного и число возможных ответов ограниче­но, большинство исследований полагается на компьютерную табуляцию, использующую пакеты программ. Существует громадное количество таких программ. Некоторые из них, в дополнение к отчет­ности о количестве событий в каждой категории, мо­гут рассчитывать итоговые статистики и графически представлять гистограммы значений. Базисный ввод для такого рода статистических анализов называется массивом данных, в котором перечисляются значе­ния каждой переменной для каждого блока статисти­ческой выборки. Каждая переменная занимает особое место в записи для блока выборки, что упрощает до­ступ к ее значениям для всех событий. Местоположе­ние каждой переменной определяется в книге кодов.Для дальнейшего статистического анализа и обработки маркетинговых данных могут применяться более сложные статистические аналитические методики, которые можно классифицировать следующим образом:

Вариационный (дисперсионный) анализ (ряд, распределение частот значений переменной) – математическое распределение, цель которого – подсчет ответов, связанных с различными значениями одной переменной (частот), и дальнейшее выражение их в процентном виде (частность).

Данный вид анализа используется при получении данных по таким вопросам как: влияет ли выбор канала сбыта на объем продаж? Влияет ли вид упаковки на объем продаж? Влияет ли цвет рекламного объявления на его запоминаемость? И др.

Регрессионный анализ – статистический метод установления формы и изучения связей между зависимой переменной и одной или несколькими влияющими переменными.

Данный вид анализа используется при получении данных по таким вопросам как: какова будет цена на товар в следующем году? Как влияет объем инвестиций в авиастроении на спрос на сталь и цветные металлы? Как изменится объем продаж, если расходы на рекламу увеличатся на 50%?Дискриминантный анализ – метод для анализа данных в том случае, когда зависимая переменная категориальная, влияющие переменные интервальные.Данный вид анализа используется при получении данных по таким вопросам как: можно ли считать достаточным основанием для выдачи кредита доход, возраст, образование человека? По каким наиболее существенным признакам можно определить эффективных продавцов и неэффективных? По каким признакам можно определить курящих и некурящих людей? И др.Факторный анализ – метод для сокращения числа переменных и их обобщения.

Данный вид анализа используется при получении данных по таким вопросам как: как можно охарактеризовать различные модели сотовых телефонов с учетом этих факторов? Можно ли сократить множество факторов, которые по мнению покупателей телефонов являются важными, до небольшого числа? И др.

Кластерный (классификационный) анализ – классификации объектов на относительно гомогенные (однородные) группы, исходя из рассматриваемого набора переменных.Данный вид анализа используется при получении данных по таким вопросам как: можно ли классифицировать избирателей с точки зрения их интереса к политике? Существуют ли различные категории читателей глянцевых журналов? Можно ли разделить покупателей на группы в зависимости от их потребностей? И др.

Совместный (сопряженный) анализ – это один из методов анализа зависимости, при котором выделяется одна зависимая переменная и ряд независимых и устанавливается влияние изменения независимых характеристик на зависимую величину.

Данный вид анализа используется при получении данных по таким вопросам различные уровни как: как характеристики продукта повлияют на степень его предпочтительности? др.

Многомерное шкалирование (ММШ, позиционирование) - ме­тоды для представления восприятий и предпочтений респондентов с помощью наглядного изображения на плоскости по четырем шкалам (линейкам).

Данный вид анализа используется при получении данных по таким вопросам как: каков имидж покупателя? Изменилось ли отношение покупателей к товару за последние 3 года? Насколько товар соответствует представлению покупателей об идеальном продукте? И др.

Анализ и обработка данных – не самоцель; они предназначены для получения информации, которая поможет решить имеющуюся проблему. На выбор соответствующего метода оказывают влияние несколько факторов, среди которых можно перечислить следующие:

цели исследования;тип данных;процедура проведения исследования;допущения, на которых основана статистическая проверка, и связанные с этим проблемы.При проведении комплексного исследования маркетологи исполь­зуют в большей или меньшей степени практически все перечисленные методы анализа. После проведения всестороннего анализа качествен­ной и количественной информации маркетологи должны сформулиро­вать выводы, дать рекомендации, разработать стратегию и др.

Билет № 20. Изучение потребителей: оценка уровня удовлетворения запросов, изучение отношений, изучение поведения, оценка намерений

Для разработки маркетинговой стратегии и конкретных мар­кетинговых операций, в частности товаров, сегментации рынка и т.д., огромное значение имеет характеристика и моделирование покупательского поведения, выявление мнений и предпочтений потребителей, мотивации покупок. Это необходимая предпосылка формирования системы стимулирова­ния спроса и управления качеством товаров и торгового сервиса. Информационной базой этого анализа служат опросы потреби­телей и предпринимателей, информация торговых корреспонден­тов, материалы, полученные в процессе пробного маркетинга, и т.п.

Изучение покупателей включает оценки их действий и намерений, направленных на выбор наиболее привлекательной марки товара, характеристику времени принятия решения на по­купку, а также выявление их удовлетворенности/неудовлетво­ренности покупкой или обслуживанием.Можно выдвинуть следующие задачи изучения покупателей:характеристика удовлетворенности покупкой и торговым обслуживанием;определение отношения покупателей к товару и сервису (рей­тинг нового товара);выделение групп покупателей по времени признания нового товара;анализ частоты и повторяемости покупок;исследование намерений покупателей;

психографическое моделирование потребителей;оценка прибыльности покупателя.

Главная идея изучения потребителей – установить, отдаст ли предпочтение потребитель товару данной фирмы, ког­да и сколько он его купит.Производственная или торговая фирма, заинтересованная в изучении реакции покупателей на товарное предложение и оп­ределенные маркетинговые мероприятия, устанавливает побу­дительные причины покупки, степень удовлетворенности поку­пателей свойствами товара, в том числе его ценой, проводит ана­лиз психологического отождествления качества товара и его цены.

В анализе поведения потребителей используются, как прави­ло, три статистических метода: ряды распределения потребите­лей по одному из признаков (например, по времени признания товара); структурные и аналитические группировки, в том чис­ле комбинированные, позволяющие охарактеризовать состав по­купателей и зависимость выбора товара от каких-либо причин, например от социального статуса семьи и ее типа, психологи­ческих факторов и т.п.; многофакторные регрессионные моде­ли, которые выявляют обусловленность покупки набором каких-либо факторов, например демографических, экономических и т.д.

Измерение удовлетворения потреби­телей и его зависимости от характеристик товара/услуги – это путь к формиро­ванию рыночного, ориентированного на качество, подхода к работе.

Исследования удовлетворения, как и исследования, отслеживающие эффектив­ность рекламы, следует проводить через определенные периоды, что дает возмож­ность наблюдать изменения с течением времени. Таким образом, исследования удовлетворения соответствуют квазиэксперименту в форме временного ряда. Менеджмент предпринимает различные меры с целью повышения степени удовлетворения потребителей, производит измерения после принятия этих мер, оценивает результаты, чтобы посмотреть, оказали ли они положительное воздей­ствие на степень удовлетворения потребителей.

Такой подход требует последовательного плана исследования, в котором ре­зультаты каждого этапа будут использоваться для разработки и совершенствова­ния последующих мер.

Полезно создать условия, в которых менеджмент фирмы будет понимать, оценивать и анализировать состояние степени удовлетворения ее клиентов. Последовательный план исследования позволит обеспечить некоторый комфорт, поскольку даст возможность принимать критически важные решения на основе релевантной информации. Это уменьшает риск ошибки, который неизбежен при формировании системы удовлетворения потребителей.

Процесс измерения удовлетворенности потребителей предполагает следующее.

Определение цели и того, как информация будет использована. Общий не­достаток исследований степени удовлетворения клиентов – отсутствие четко сформулированных, подробных и измеримых целей. Учитывая стратегический характер процесса повышения качества, в мероприятия по измерению и управле­нию уровнем удовлетворенности клиентов должны быть вовлечены все ключе­вые подразделения компании. Это помогает прояснить потребности различных пользователей информации, создает ощущение участия в процессе и показывает, каким образом различным уровням компании, возможно, придется сотрудничать, чтобы спланировать действия.

Не менее важно определить, как полученная информация будет использована. Тщательный анализ стратегических и тактических направлений использования информации в рамках организации позволит гарантировать, что вопросы формиро­вания плана исследования, выборки, анализа, подготовки отчета и использования результатов проработаны таким образом, что полученные сведения будут реле­вантными по отношению к проблеме обслуживания клиентов, а также позволят предпринять наиболее эффективные действия.

Выявление, что, по мнению клиентов и сотрудников, является важным. Эта поисковая стадия процесса сбора данных предназначена для того, чтобы опреде­лить (на языке самих клиентов и сотрудников), какие атрибуты, по их мнению, составляют понятия «качество» и «удовлетворение». Для сбора этой информации используются различные методы качественных исследований, среди которых осо­бенно следует отметить глубинные интервью с руководителями высшего звена, а также фокус-группы или «интервью на месте» с клиентами и персоналом, кото­рый находится с ними в непосредственном контакте.

Измерение критических потребностей. Измерение сравнительной важности характеристик, выявленных на предыдущей поисковой стадии, как и конкуренто­способности компании по этим атрибутам, осуществляется посредством оценки критических потребностей. На этом этапе используют подробные телефонные, почтовые или личные интервью с репрезентативной выборкой клиентов, потерян­ных клиентов и клиентов конкурентов с целью сбора количественной информации. Если вместо традиционных оценок важности использовать метод компромиссов, можно получить более четкую оценку различий важности разных атрибутов.

На этом этапе должен быть получен большой объем информации, на основе которой можно предпринимать конкретные действия. Должны быть получены данные об относительной важности различных факторов удовлетворения; об успехах конкурентов по этим ключевым атрибутам; если это позволяет размер выборки, то и об успехах отдельных подразделений компании; о сегментах, кото­рым требуется особое обслуживание; о соотношении того, что клиенты ожидали получить и того, что они получили на самом деле; о конкретных случаях несоот­ветствия между важностью атрибута и качеством его исполнения.

Действия на основе полученной информации. При планировании мероприятий производится формирование действий, направленных на повышение степени удовлетворения клиентов посредством создания рабочих определений требова­ний клиентов и выполнения этих требований. Здесь возможна организация со­вместных штабов по повышению качества, формируемых из представителей раз­личных подразделений организации. Используя такие методы, как раскрытие функции качества, формирование перечня требований клиентов, графики Парето, диаграммы причинно-следственных взаимосвязей, команды могут совершен­ствовать процессы в организации, опираясь на потребности внешних потребите­лей, внутренних потребителей, анализ технологических процессов.

Измерение успехов с течением времени. Периодические измерения того, как компания и ее конкуренты преуспевают по ключевым факторам удовлетворения клиентов, покажут темпы, с которыми степень удовлетворения клиентов повыша­ется или снижается. Используя те же критерии выборки и методы опроса, кото­рые применялись при оценке критических потребностей, процедура измерения должна состоять из краткого интервью по текущим оценкам и давать потребителям возможность предоставить комментарий – включать открытые вопросы. Частоту таких измерений следует определить на основе динамики рынка; эта частота долж­на также давать достаточно времени для того, чтобы можно было измерить ре­зультаты произведенных изменений.

Следует уделить внимание и периодическому мониторингу, который сможет предоставлять информацию по изменениям внешней среды. Использование опи­санной выше модели измерения и повышения степени удовлетворения потреби­телей может существенно повысить эффективность используемых в компании программ повышения качества, включая программу всеобщего управления каче­ством. Эта модель может использоваться и отдельно как первый шаг ориентации организации на повышение степени удовлетворения клиентов, которое является ключом к росту доли рынка и финансовому процветанию.

Вопросы разработки анкеты и выбора шкалы при исследовании степени удов­летворения. В каждом исследовании степени удовлетворения потребителей ис­пользуются вопросы, являющиеся уникальными. Однако существуют и общие для всех исследований моменты.Отборочные вопросы. Анкета начинается с вопросов-фильтров, которые по­зволяют убедиться в том, что лицо, с которым установлен контакт, попадает в целевую группу.

Общая оценка. Некоторые специалисты утверждают, что на ранних этапах интервью необходимо получить от респондента общую оценку его удовлетворения. Эта оценка может выступать в каче­стве зависимой переменной при проведении регрессионного анализа.

Оценки качества работы. Исследователям будет интересно измерить восприятие клиентами качества работы фирмы по ряду конкретных аспектов, используя порядковую шкалу. В качестве таких аспектов будут выступать ключевые факторы удовлетворения, о которых говорилось выше.

Намерение использовать или приобретать товар или услугу в будущем. Ис­следования степени удовлетворения обычно предполагают измерения веро­ятности желания клиента и в будущем иметь дело с компанией: исследователь сможет предположить, что чем больше степень удовлетворения, тем больше вероятность того, что потребитель и далее будет обращаться к фирме.

Информация по использованию продуктов данной категории или данного бренда. Эти сведения будут использованы для целей классификации при пере­крестном табулировании.

Информация по демографическим характеристикам и стилю жизни. Эта информация используется для целей классификации. Часто исследователю нужно определить, можно ли утверждать, что группа с определенными де­мографическими характеристиками или характеристиками стиля жизни удовлетворена в большей степени.

Для того чтобы определить степень удовлетворения клиента предоставленной услугой, можно использовать инструменты типа «SERVQUAL». Исследование в форме «SERVQUAL» состоит из вопросов пяти категорий: характеристики осязаемого продукта (четыре вопроса по таким характеристикам, как внешний вид помещения и оборудования или персонала), надежность (пять вопросов), опе­ративность (четыре вопроса), уверенность (четыре вопроса по таким измерени­ям, как компетентность, вежливость, доверие, гарантированность), эмпатия (пять вопросов по таким измерениям, как легкость установления контакта, коммуника­ция, понимание потребителя). Каждый из опрашиваемых клиентов заполняет одну анкету, которая измеряет его ожидания по всем 22 вопросам, после чего – еще по одной такой анкете на каждую компанию или продукт с целью измерения конку­рентоспособности. Оценка продукта по «SERVQUAL» является разностью между восприятием и ожиданием по измерению. Далее компания может определить ка­чество своих услуг по каждому из пяти измерений, взяв среднее по вопросам дан­ного измерения и вычислив общую оценку. Также может быть вычислена взве­шенная оценка, для чего респондентов просят присвоить веса важности (сумма которых составляет 1) каждому из пяти измерений. Все эти шкалы являются попыткой количественно оценить чувства и отношение потребителя к продукту и/или услуге компании.При выборе шкалы для исследования степени удовлетворения клиентов обыч­но руководствуются соображениями, аналогичными тем, которые используют при тестировании продуктов и выявлении отношения. Более конкретно на выбор вли­яют свойства, присущие каждому из четырех различных уровней измерения: но­минальному, порядковому, интервальному и относительному.Для большинства маркетинговых исследований, связанных с поведением, наи­более предпочтительными обычно являются интервальные шкалы. С точки зрения исследователя рынка, широко используемые показатели описательной статисти­ки (среднее арифметическое, стандартное отклонение) и проверки значимости требуют, чтобы данные по удовлетворенно­сти потребителей были по крайне» мере интервальными.

Можно выделить еще четыре аспекта, которые определяют преимущества и не­достатки шкал: (1) их легкость для респондента с точки зрения понимания и ин­терпретации; (2) применимость и простота использования; (3) возможность проведе­ния статистического анализа и описания; (4) легкость и разумность интерпретации результатов.

Удовлетворенность запросов покупателя тесна связано с уровнем покупательских ожиданий, т.е. покупатель как бы рассчитывает, что новый товар, о выпуске которого фирма объявила заранее, соответствует его требованиям. В ходе тестиро­вания товара проводятся блиц-опросы потребителей или специа­листов с целью оценить процесс признания товара, рассчитыва­ются темпы признания (показатели нарастания числа покупок), уровень диффузии целевого рынка (изменения в распределении покупателей, признавших и не признавших товар). В процессе продвижения товара при организации пробных продаж, выставок и покупательских конференций устанавливается, в какой мере он соответствует ожиданиям потребителей, для чего, как правило, организуются опросы.

Важнейшей составной частью изучения потребителей яв­ляется определение их отношения к товару/фирме.

Одно из самих распространенных мнений, связанных с маркетингом, состоит в том, что главную роль в потребительском поведении играет отношение потенциального покупателя к товару, фирме пли торговой марке. Маркетологи склонны подчеркивать важность этого отношения, поскольку оно определяет не только единичный выбор потребителя, но и его общую лояльность к фирме. Отношение потребителя можно рассматривать как промежуточное состояние между стимулирующей информацией, с одной стороны, и потребительским поведением в процессе рыночного выбора – с другой. Отношение оказывает непосредственное воздействие на принятие решения о покупке, а эти решения, в свою очередь, сами влияют на формировать и изменение отношения потребителя. Поэтому отношение потребители не является, видимо, неким врожденным чувством, а возникает в процессе обучения (включая привычки, опыт, познавательное и оперативное обучение. Это говорит о том, что анализ отношения потребителя может служить исходной информацией как для диагностики потребительском поведения, так и для построения его прогноза, что является методической основой разработки стратегии управления решениями потребителей о покупке товара.Концепция отношения требует, прежде всего, анализа сущности этого понятия, его свойств, компонентов, методов, которые используются для измерения отношений потребителей к товарам, услугам предприятиям. Классическое определение отношения было дано и 1930-е гг. Г. Оллпортом: «Умственный процесс, посредством которой' человек — на основе предыдущего опыта и сохраненной информации организует свои восприятия, предположения и чувства относительно определенного объекта и направляет свое будущее поведение». По это­му определению отношение состоит из трех компонентов: познава­тельного (мнения), эмоционального (чувства), волевого (намерения), что соответствует определениям отношения западных (Ж. Ламбен, Г. Ассэль, Ф. Котлер, Г. Черчилль и др.) и отечественных (И. Алеши­на, Е. Голубков и др.) исследователей.Правда, необходимо отметить, что авторы известного учебника Д. Энджел, Р. Блэкуэлл и П. Миниард имеют особый взгляд на отно­шение; согласно им, отношение существует независимо от своих со­ставляющих, в то время как каждая составляющая связана с отноше­нием.Такой подход позволяет глубже понять и процесс формирования отношения, и механизм его влияния на поведение покупателя, что важ­но для принятия управления последним. Отношение определенным образом зависит от предшествующих мыслительных и эмоциональ­ных актов. Иными словами, волевые действия определяются отноше­нием потребителей, само же это отношение формируется благодаря мнениям и чувствам. Это объясняет, почему трудно изменить отноше­ние, а также непосредственно воздействовать на поведенческие намерения. Самый эффективный для этого путь – использовать такие компоненты отношения, как знания и оценка. Поэтому исследование отношения потребителей к товару, услуге, предприятию обусловлено прежде всего определением их мнений и чувств.В аналитических целях авторы многих исследований потребительского поведения рассматривают отношение с точки зрения определенных свойств: направленности, интенсивности, сопротивляемости изменениям, устойчивости к разрушению, уверенности потребителя и правильности своего отношения. Эти свойства дают представление о видах отношения и направлениях сто изучения. Таким образом, компоненты и свойства отношения определяют состав информации, не обходимой для управления поведением потребителей в процессе ры­ночного выбора.

Концепция отношений – одна из самых распространенных в западных странах. Однако многие специалисты по-разному интерпретируя ее. В то же время, по мнению Г. Черчилля, наблюдается существенное совпадение позиций по следующим вопросам.

Отношение показывает предрасположенность к действию, но не гарантирует, что подобное поведение и на самом деле будет иметь место. Оно просто демонстрирует, что существует готовность ре­агировать на объект определенным образом. Необходимо пред­принять какие-либо меры, чтобы вызвать этот ответ.Отношения являются постоянными и устойчивыми во времени. Они могут, разумеется, меняться, но серьезные изменения в от­ношении требуют существенного вмешательства.

Существует соответствие между отношением и поведением, и люди действуют таким образом, чтобы это соответствие сохранить.

Отношения имеют следствием предпочтение и оценку идеи или объекта. Они проявляются в позитивном, нейтральном или негатив­ном ощущении по отношению к идее или объекту». Все это свиде­тельствует о том, что отношение потребителей может детерминировать как успех, так и провал предприятия, что, в свою очередь, определяет необходимость в поисках эффективных средств его измерения.

Рассмотрим некоторые методы, используемые для измерения отно­шения покупателя к товарам, услугам, предприятиям. Поскольку «от­ношение является центральным понятием социальной психологии, в ней и были разработаны методы измерения отношений различного типа. В литературе предлагаются различные методы, направленные в конечном счете на сбор и анализ информации о мнениях, чувствах, значимости объекта оценки, а также о намерениях покупателя.

Самоотчет – метод, когда людей просто спрашивают об их чувствах по отношению к объекту. Наиболее простой подход, но он малообъективен.Наблюдение за поведением. Основан на предположении, что поведение субъекта определяется его отношением и что по наблюдаемому поведению можно сделать вывод о его отношении к объекту. Поведение, за которым исследова­тель хочет понаблю­дать, часто вызвано искусственно создан­ной ситуацией.

Косвенные методы – методы, использующие нестандартизированные стимулы: словесно-ассоциатив­ные тесты, тесты на завершение предложений, составление рассказов и г. д. Вопросы не ставятся прямо.

Решение реальных задач – метод, опирающийся на предположение о том, что выполнение субъектом исследования отдельной конкретной задачи (например, запоминание ряда фактов) будет зависеть от его личного отношения. Используется в дополнение к самоотчету.Психологическая реакция – метод, когда исследователь наблюдает за ответами респондентов при помощи электрических или механических средств. Показывает лишь интенсивность индивидуальных ощущений, а не их негативный или позитивный характер.

Метод самоотчета, вероятно, шире всего используется в маркетин­говых исследованиях отношения, поскольку он проще других. Однако этот метод, предполагая сбор информации о субъективных мнениях, чувствах, намерениях, требует использования разнообразных шкал.

Для построения шкал отношений используются три методики

1. Метод простого рейтинга. Потребитель называет ассортимен­тные виды товара в порядке от наиболее до наименее предпочти­тельного:А>В>С.

Обычно больше 3-5 вариантов не рассматривается, и в этом один из недостатков этого метода; другой недостаток в том, что остается неизвестной степень предпочтения.

2. Метод парного сравнения. Составляются пары товарных ва­риантов: АВ, АС, ВС. Покупателю предлагается выбрать из каж­дой пары наиболее привлекательный товар. Этот метод, кроме того, что он облегчает выбор наиболее предпочтительного товара, позволяет выяснить, в чем сходство, а в чем различие вариантов.

3. Метод иерархического рейтинга. Потребитель должен, пользу­ясь шкалой оценок, выразить свое отношение к товару. Тем са­мым четко выявляется и количественно измеряется его отноше­ние к товару. Выстраивается иерархия предпочтений.

Самыми эффективные из существующих шкал считаются шкала суммарных оценок и шкала се­мантического дифференциала. Первая, применяемая для выявления степени согласия или несогласия с каждым из ряда предложенных за­явлений, была разработана Р. Лайкертом. Семантическая дифферен­циальная шкала, предложенная Ч. Осгудом, считается сегодня едва ли не наиболее популярной техникой для измерения отношения в марке­тинговых исследованиях. Популярность обеих названных шкал можно, вероятно, объяснить простотой, с которой они создаются, четкостью, с которой они выдают результаты, а также тем, что позволяют ре­спондентам однозначно выразить интенсивность своих мнений и чувств.

Здесь перечислены, разумеется, далеко не все методы. Характеристики товара, услуги или предприятия различаются по степени важности для потребителя, поэтому получение более объективной информации об от­ношении требует использования рейтинговых шкал. В маркетинговом исследовании чаще всего применяются графическая, пунктирная и срав­нительная шкалы, позволяющие ранжировать характеристики объекта отношения по степени их важности для потребителя и присваивать им определенный вес (коэффициент значимости). Различаются эти шкалы но тонкости отличий, которые позволяют измерить.

Поскольку любой объект отношения может быть описан как сово­купность различных свойств (атрибутов), наибольший интерес для маркетолога представляют многофакторные модели отношения. Ва­риант такой модели, используемый чаще других, предполагает, что отношение к данному объекту есть сумма произведений мнений о его характеристиках на оценочное значение этих характеристик. Инфор­мацию собирают с помощью рассмотренных выше методов. Однако для измерения некоторых атрибутов использование таких характе­ристик, как «больше-меньше», может считаться пригодным лишь до определенной степени, и дальнейшее расширение их применения сни­жает качество анализа. В такой ситуации в многофакторную модель плодится некая «идеальная точка». Уникальная и очень важная осо­бенность модели заключается в том, что она позволяет получить ин­формацию как об «идеальной марке», так и о взглядах потребителей на реально существующие марки. Многофакторные модели позволяют со­ставлять карты восприятия, дающие менеджерам осмысленные пред­ставления о том, как их предприятия, товары, услуги выглядят по сравне­нию с другими конкурирующими предприятиями, товарами, услугами. Достоинство мультиатрибутивных моделей и карт восприятия со­стоит в том, что они позволяют лучше понять, на чем основано то пли иное отношение потребителя, что, в свою очередь, облегчает оценку текущей и потенциальной маркетинговой деятельности предприятия. Таким образом, ни один из упомянутых методов исследования отно­шения потребителей к товарам, услугам, предприятиям не является предпочтительным во всех отношениях. Выбор метода зависит от при­роды проблемы, характеристик респондентов, их отношения к постав­ленной задаче, их опыта и способности отвечать на вопросы, а также от уровня квалификации персонала.

Формой изучения отношений покупателей являются некоторые виды рыночного тестирования, которые нельзя считать чистой формой маркетингового исследования. К ним можно отнести следующие.

Волновое исследование продаж – потребителям предлагается бесплатно опробовать товар, а затем приобрести или его, или ана­логичный товар конкурента (по слегка сниженной цене), причем предложение повторяется от трех до пяти раз (волны продаж). Отмечается, сколько потребителей вновь выбрали нашу продук­цию и в какой мере они ею удовлетворены.

Другой формой рыночных испытаний товара является имита­ционное рыночное тестирование. Отбирают 30-40 покупателей (лучше из числа постоянных клиентов), которых спрашивают о марках товаров, им известных. Им выдают определенную сумму денег и предлагают купить любой товар по их выбору. Соотно­шение в покупке собственного товара и конкурирующего фикси­руется. У потребителей выясняют причины и побуждения, заставившие их купить наш товар или отказаться от него. Тем, кто не купил новый товар нашей фирмы, вручается бесплатный обра­зец. Несколько недель спустя проводится телефонный опрос об отношении потребителей к этому товару, о его свойствах и каче­стве, степени удовлетворенности пользователя. Обязательно за­дается вопрос о намерении совершить повторную покупку.

В процессе пробного маркетинга осуществляется масштаб­ное тестирование, которое носит название пробного рынка. Оп­ределяется несколько представительных городов, где организу­ется продажа и реклама товара с использованием различных ва­риантов и сочетаний маркетинговых действий. Иногда анализ результатов совмещают с опросом покупателей. Результат – оцен­ка спроса, реакция потребителей на маркетинговые мероприя­тия и прогноз прибыли.

Хорошие результаты дает метод определения нужд и проблем потребителей. Организуется опрос потребителей, в котором они должны были перечислить достоинства и недостатки товаров, а также условия их продажи. Анкеты группируются по доходам, полу и возрасту покупателей. Обнаруженные недостатки ранжи­руются по степени их серьезности, распространенности и стоимо­сти устранения.

Выявить недовольство покупателей и вовремя «погасить» его – задача первостепенной важности, если фирма не хочет по­лучить мощной антирекламы. Подсчитано, что 13% покупателей, недовольных фирмой, сообщает о своем неудачном контакте с фирмой более чем 20 людям.

Одним из направлений исследований отношений покупателей является выявление оценки покупателями качества и выбор определенной марки товара. В жизни анализ свойств то­вара и сравнение преимуществ и недостатков различных марок происходят чаще всего неосознанно, на уровне подсознания – покупатель просто принимает решение. Задача исследователя – заставить его мотивировать выбор марки товара, разумно оце­нить все его качества, а затем, по возможности, формализовать результаты опроса. Широко применяется балльная система оце­нок. Безусловно, при этом сказываются психологические особен­ности самого покупателя, степень его заинтересованности в това­ре.

Изучение поведения покупателей, как правило, находится в зависимости от каких-либо присущих им характеристик, например, размеров затрат на приобретение определенного рода продуктов, посещения того или иного магазина, демографических и, в частности, возрастных.

Анализ возрастного состава покупателей играет заметную роль в исследованиях покупательского поведения. У каждого воз­раста – свои приоритеты покупок и степень влияния на общие се­мейные расходы.

Изучение покупательского поведения в большинстве случаев осуществляется на базе наблюдения или эксперимента. Особую значимость исследования поведения покупателей имеют для крупных розничных сетей, а также, например, при разработке или усовершенствование упаковки продукта, исследования влияний содержания рекламных сообщений на потребителя, при решении других тому подобных вопросов.

В процессе сегментирования рынка имеет смысл обратить вни­мание на такое понятие, как прибыльность покупателя. Необхо­димо подсчитать доходы от продажи товаров одному покупате­лю; лучше дифференцировать этот расчет по представительным группам покупателей.

Доход, получаемый от одного покупателя, следует сравнить со средними затратами на обслуживание покупателей и реализа­цию товара:

Ф. Котлер предлагает использовать матричный метод анали­за прибыльности клиентов. Предположим, что имеется три за­казчика продукции:С₁, который закупает рентабельные продукты и тем самым при­носит нашей фирме высокую прибыль;С₂ закупает один рентабельный, другой убыточный продукт. Его рентабельность неоднородна;С₃ – невыгодный заказчик: ему нужны один прибыльный и два убыточных продукта.

Фирма может использовать два варианта действий:

Поднять цену на убыточные товары или вообще прекратить их производство.

Предпринять усилия по продаже невыгодным заказчикам рентабельных продуктов; если они откажутся от такой покупки, целесообразно отказаться от таких клиентов. Мы только выиг­раем, если они уйдут к конкурентам, считает Ф. Котлер. Прибыль тем выше, чем выше конкурентные преимущества, которые во многом зависят от способности фирмы снижать удельные затраты, не жертвуя при этом качеством продукции. Прибыль фирмы зависит от трех элементов, приведенных в матрице.

В определении намерений потребителей используется индекс уверенности покупателей в возможности совершить покупку. Он базируется на изучении покупательских настроений и уверенно­сти покупателей в стабильности/нестабильности экономики. Та­кие расчеты, например, ежеквартально проводятся в странах Ев­ропейского сообщества (ЕС). Периодически оценки покупатель­ских намерений проводятся и в России. Ряд зарубежных фирм регулярно организует опросы покупателей, в ходе которых вы­является вероятность совершения той или иной покупки, особен­но нового товара. На основе данных подобного обследования можно строить прогнозы покупок, делать расчеты емкости рынка.