dubrovin_ia_povedenie_potrebitelei

блюдения требования объективности необходимо проводить параллельные эксперименты, когда группы делятся на опытные, где здесь проводится эксперимент и меняется исследуемый фактор, и контрольные, где факторы остаются неизменными, с равноценными условиями проведения.

Результаты эксперимента фиксируются количественно (по объему продаж) и качественно (по наличию или отсутствию изменений).

Наблюдение — это метод маркетингового исследования, который позволяет определить реакцию потребителей в реальных или моделируемых условиях процесса воздействия маркетинговых коммуникаций. Наблюдение включает прямую, пассивную, подчиненную целям исследования, заранее спланированную фиксацию данных с контролем на обоснованность и устойчивость. Это возможность установить фактическое и дать ему прямую или косвенную оценку. Для этого устанавливаются нормы поведения (какое поведение представляет предмет исследования), реагирования на происходящее (например, на стимулы), либо проверки имеющихся представлений, который декларированы респондентами ранее.

В практике нередко наблюдается рассогласованность поведения и установок, которые нередко можно разрешить только с помощью наблюдения. В гостиницы и рестораны США были отправлены письма, в которых спрашивалось о том, согласны ли хозяева принять в качестве гостей группу китайцев. 92% ответили отказом, но в реальной действительности китайская пара получила идеальное обслуживание1.

Моделируемое наблюдение за поведением является разновидностью эксперимента и подразумевает его проведение в сконструированной ситуации. Экспериментальное исследование проводится с учетом и продолжением уже проделанной кем-то работы и оценивается по значительности вклада в кумулятивное развитие ситуации.

1 См.: Социальная психология / Ш. Тейлор, Л. Пипло, Д. Сирс. — СПб.: Питер, 2004. С. 251.

41

Например, любой наблюдатель в центе крупных городов может увидеть большое число людей, отметить высокую плотность населения и его неоднородность. Эти факторы являются отправной точкой теории социально-психологической жизни города, и обусловливают основные аспекты особенностей поведения потребителей в так называемой атмосфере крупных городов. Поэтому важно определить, что означает понятие атмосфера, какие факторы питают и показатели характеризуют ее: масштаб, темп жизни, разнородность населения, вариантность досуга, резкая сегментация.

У наблюдения, как метода маркетинговых исследований, есть ряд весьма важных преимуществ. Оно дает возможность прямой фиксации поведения человека в конкретной ситуации. Проведя наблюдение, мы можем определить частоту и продолжительность интересуемых событий (характер внимания, реакцию на стимулы). Появляется возможность определить количественные показатели (число людей в определенный период времени, половозрастной состав), внешнее и внутреннее состояние исследуемого объекта, интересные взаимосвязи (например, зафиксирован факт: владельцы кошек читают больше, чем владельцы собак).

Аналоговые исследования прецедентов представляет собой конкретизацию явления во всестороннем проявлении их свойств на базе имевших место схожих событий и процессов, т. е. прецедентов. Аналоговые исследования в значительной мере опираются на работу с источниками вторичной информации.

В практической деятельности простота аналогового метода часто приводит к выводам, затрудняющим его использование. Например, расходы на рекламу определяют во многом количественных сторону маркетинговых мер. Реклама может быть выполнена неудачно, подана не в то время, не в том месте, неправильно выбрана последовательность воздействия. В результате изменения действий ситуация может складываться в другом направлении. Для объективности результатов при аналоговом методе связи и тенденции должны сохранять свое проявление длительное время, что сегодня на всегда обеспечивается.

42

1.4. Анализ результатов исследований поведения потребителей

Висследовании причинности поведения потребителей важную роль играет процесс анализа и интерпретации полученных результатов. Большие возможности для этого открывает регрессионный и дисперсионный анализы, которые открывают возможности проследить причинно-следственные связи. Их преимущество в том, что можно количественно оценить влияние исследуемых факторов на результирующий признак, например насколько и отчего зависит желание приобрести товар.

Вопросы для этого должны содержать специальные характеристики в виде шкалы ответов. Надо предлагать респонденту в вопросе количественно оценить исследуемое явление, например, по шкале от 1 до 10.

Анализ результатов включает оценку вероятностей событий, функции распределения вероятностей (плотности вероятностей), оценку параметров распределения данных и связей между случайными величинами.

Для маркетинговых исследований поведения потребителей важно получить информацию о параметрах генеральной совокупности. Генеральной совокупностью называется полное поле наблюдаемых событий. Информацию о ее параметрах можно получить после проведения сплошного исследования (переписи) или выборки.

Впроцессе анализа исследователь имеет дело, как правило,

свыборочной совокупностью, с определенными параметрами, по которым производится отбор. Перепись — полное перечисление элементов генеральной совокупности или объектов исследования, целесообразна для анализа организаций.

Для обследования потребителей результаты измерений осуществляют на основе выборки, и на ее основе получают обобщенные характеристики, с помощью которых оцениваются данные генеральной совокупности. Выборка — подмножество элементов генеральной совокупности, избранное для использования в исследованиях.

43

Объемом совокупности (выборочной или генеральной) называют число ее объектов. Результаты совокупности зависят от объема и способа отбора объектов, если выборка правильно отражает соотношения генеральной совокупности, то она является репрезентативной (представительной). Объем выборки часто является компромиссом между теоретическими положениями о точности результатов обследования и возможностями практической реализации.

Различают несколько моделей регрессионного анализа:

–линейная — при равномерном изменении зависимости;

–парабола или кубическая парабола — при росте изменения зависимости с ускорением;

–показательная (при постоянных темпах роста) и гиперболическая функция (при снижении изменения зависимости с замедлением).

Линейные модели используются для описания процессов с монотоннымхарактеромтенденцииразвитияиотсутствиемпределов роста. Если процесс характеризуется монотонной тенденцией изменения, то его целесообразно описать линейной моделью.

При описании процесса, имеющего предел роста, применяются параболические модели, описывающие процесс, который имеет предел роста в проведенном исследовании.

Когда процесс характеризуется “насыщением”, то его следует описывать при помощи кривой, имеющей отличную от нуля асимптоту. Примером такой кривой может служить модифицированная экспонента. С таким процессом часто сталкиваются в демографии, при изучении спроса (в расчете на душу населения), исследовании эффективности использования ресурсов. Они получили определение — кривые насыщения.

Пример. В процессе опроса респондентам предлагалось оценить в баллах от 1 до 10 уровень известности товара определенной марки и желания его приобрести. Учитывая, что рассматриваемое явление не имеет предела роста, регрессионный анализ можно провести с использованием линейной и показательной моделей. Формулы расчета параметров регрессии линейной и показательной моделей приведены в табл. 1.3 и 1.4.

44

* y — значения параметров зависимых переменных характеризующих поведение потребителей, баллы и проч.; x — характеристики параметров независимых факторов, которые по оценке исследователей определяют значения зависимых переменных поведения потребителей, баллы и проч.; a0 , a1 , a2 , ɚ, b — постоянные коэффициенты регрессии, ед.

Таблица 1.4

Расчет параметров регрессии

45

В соответствии с линейной моделью с ростом имиджа марки накаждуюединицужеланиеееприбрестиповышаетсяна0,95ед., а для показательной функции — 0,25%.

Для оценки значимости результатов исследований с использованием регрессионного анализа применяют коэффициент корреляции R и детерминации R2. Коэффициент корреляции показывает своим знаком прямая или обратная зависимость характеризует исследуемые процессы и роль влияния независимой переменной на изменение исследуемого явления. Коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов изменение независимой переменной определяется влиянием рассматриваемого фактора.

В рассмотренном примере для линейной модели коэффициент корреляции R равен 0,895 и детерминации R2 — 0,8. Это характеризует исследуемую зависимость как прямо пропорциональную и достаточно существенную. Чем ближе значение коэффициента корреляции к единице, тем надежнее выявленная зависимость. Согласно величине коэффициента детерминации изменение имиджа марки определяет 80% желания потребителя приобрести товар.

Однако важна не только оценка количественной зависимости, но и логическая интерпретация ее. Обе рассмотренные переменные, хотя и взаимосвязаны, но могут зависеть от третьего фактора. Например, если выявлена зависимость, что люди

46

с большим размером ноги имеют более высокий показатель IQ, то в действительности в рассмотренную генеральную совокупность вероятно попали дети. Они имеют меньший размер ноги, чем взрослые и их IQ ниже (Р. Бэрон, Д. Бирн, Б. Джонсон). Такие результаты получили название — ложной зависимости.

Более сложным инструментом исследования поведения потребителей являются модели, раскрывающие с помощью регрессионного анализа причинно-следственную связь изменения анализируемого показателя поведения потребителей от значений не одной, а двух и более переменных.

Последовательность разработки регрессионной модели для прогнозирования включает следующие этапы:

1.Предварительный отбор независимых факторов, которые по убеждению исследователя определяют результативный показатель, например частоту приобретения товара. При ее анализе в качестве факторного признака могут выступать методы стимулирования продаж и цена товара.

2.Сбор данных по независимым переменным. С помощью опроса или иных методов разведочных маркетинговых следований строится ряд по каждому фактору (табл. 1.5).

47

3.Определение связи между каждой независимой переменной и результативным признаком. Когда связь между признаками не линейна, то производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака.

4.Проведение регрессионного анализа. Рассчитываются уравнения и коэффициенты регрессии, проводится проверка их значимости.

5.Повтор этапов 1–4 ведется до получения удовлетворительной модели. В качестве критерия модели может служить

ееспособность воспроизводить фактические данные с заданной степенью точности, например коэффициентов корреляции и детерминации.

6.Сравнение роли различных факторов в формировании моделируемого показателя. Для сравнения можно рассчитать частные коэффициенты эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится объем продаж при изменении фактора на один процент при фиксированном положении других факторов.

Расчет параметров линейной регрессионной модели целесо-

образно проводить, применяя пакет Exel с помощью надстройки

Пакет анализа, по схеме Сервис Анализ данных Регрессия ОК. Появляется диалоговое окно, которое заполняется.

В графе Входной интервал Х: указывается ссылка на

ячейки, содержащие характеристики хi, ... , хm. В графе Входной интервал Y: указывается ссылка на ячейки, содержащие

характеристики уi, ... , уm. Уровень надежности (доверительная вероятность) по умолчанию — 95%.

Для оценки значений остатков ставится знак “V” в ячейке Остатки. Для вывода итогов проставляются параметры ячейки вывода: Выходной интервал. После команды ОК появляется итоговое окно (табл. 1.6).

По результатам расчета статистических параметров уравнений регрессии получено следующее уравнение зависимости частоты приобретения товара от исследуемых факторов:

y = 4,63 + 0,94 x1 – 0,16 x2 .

48

Наибольшеевлияниезатемоказываетспроснапродукцию — 22,5%.

Оба из рассмотренных факторов оказывают примерно равное влияние на частоту приобретения товара цена — (более 51–52%), методы стимулирования — 48–49%.

Анализ уравнения регрессии показывает следующее. При совершенствовании методов стимулирования (рост средней оценки эффективности на 1 балл) частота приобретения товара может возрасти на 0,94 ед. Если увеличится средняя цена за единицу товара на 1 руб., то можно ожидать снижения частоты приобретения товара на 0,16 ед.

Полученное уравнение характеризуется достаточной степенью достоверности. Об этом свидетельствуют величина коэффициентов множественной корреляции (R — 0,85), детерминации (R2 — 0,723), размер стандартной ошибки.

Впроцессе исследования причинно-следственных связей

вповедении потребителей нередко необходима проверка наличия самой зависимости, прежде чем производить необходимые расчеты с определенной доверительной вероятностью и соответствующей граничной точкой. Для этого из генеральной совокупности проводят выборку, вычисляют нужные характеристики и формулируют две гипотезы: основную, которая под-

лежит проверке Н0 (например, между результатами оценок нет связи и они не согласованы друг с другом) и альтернативную Н1 (между результатами оценок имеется определенная связь).

Если важны не сами оценки, а их порядок (утром, в полдень, после обеда), то проводятся порядковые испытания. Для этого определяются параметры последовательных оценок, рассчи-

тывается ранговый коэффициент корреляции Спирмена rs при количестве показателей — n:

Затем определяется показатель статистики z и сравнивается по таблице с его граничной точкой (например, для доверительной вероятности 0,05):

50