- •Глава 5 Поведенческая реакция покупателя
- •5.1. Уровни реакции рынка
- •5.1.1. Иерархическая модель реакции
- •5.1.2. Матрица вовлеченности Фута, Коуна и Белдинга (фкб)
- •5.2. Измерение познавательной реакции
- •5.2.1. Измерение известности
- •5.2.2. Способность припомнить рекламу
- •5.2.3. Запоминание и забывание рекламного сообщения
- •5.2.4. Анализ воспринимаемого сходства
- •5.3. Отношение и измерение эмоциональной реакции
- •5.3.1. Рассматриваемое множество
- •5.3.2. Определение отношения
- •5.3.3. Измерение отношения на основе композиционного подхода
- •5.3.4. Измерение отношения на основе декомпозиционного подхода
- •5.3.5. Измерение восприятия цены посредством совместного анализа
- •Врезка 5.5. Анализ функций полезности двух респондентов.
- •5.4. Измерение поведенческой реакции
- •5.4.1. Анализ привычных приемов при покупке
- •5.4.2. Анализ доли рынка
- •5.4.3. Анализ динамики доли рынка
- •5.4.4. Функции поведенческой реакции
- •5.4.5. Поведение после покупки
- •5.4.6. Анализ приверженности марке
- •5.5. Меры удовлетворенности/ неудовлетворенности
- •5.5.1. Поведение неудовлетворенных покупателей
- •5.5.2. Методы измерения удовлетворенности/неудовлетворенности
- •Врезка 5.6. Вопросы для исследования удовлетворенности.
- •5.5.3. Анализ удовлетворенности клиентов
- •5.5.4. Анализ соотношений удовлетворенность/важность
5.4.4. Функции поведенческой реакции
Функция реакции рынка - это соотношение, которое связывает реакцию покупателей, выраженную в терминах объема или доли рынка, с одной или более маркетинговыми переменными и/или переменными среды. Функции реакции обычно получают методом эконометрического анализа ретроспективных данных. Количественное оценивание функций реакции приводит к коэффициентам эластичности, измеряющим чувствительность спроса или доли рынка к изменению одной из исследуемых переменных, таких как цена, реклама или доход на семью. Понятие эластичности более подробно определяется в Приложении.
Построение этих функций реакции, основанное на наблюдении различных рынков, различных сегментов или различных товарных категорий, улучшает понимание механизмов реакции покупателей. Таким образом, постепенно строится более строгая база для будущих маркетинговых программ.
В качестве иллюстрации в табл. 5.5 дан синтез результатов основных работ, выполненных в Европе по тематике измерения эластичности по основным переменным маркетинга (рекламе, цене и сбыту).
Таблица 5.5. Чувствительность спроса к марочной политике.
Источник: Lambin J.J. (1976 et 1989).
Классы товаров |
Количество марок |
Эластичность по рекламе |
Эластичность по цене |
Эластичность1) по сбыту2) |
Безалкогольные |
5 |
0, 070 |
-1, 419 |
-1,181 |
напитки |
|
|
|
|
Йогурт |
2 |
0, 031 |
-1, 100 |
— |
Одежда |
2 |
0, 034 |
-1, 982 |
2, 319 |
Телевизоры |
4 |
0, 122 |
— |
— |
Сигареты |
1 |
0, 154 |
-1, 224 |
— |
Банки |
5 |
0, 003 |
— |
0, 251 |
Автофургоны |
1 |
0, 184 |
-1, 533 |
— |
Кофе |
1 |
0, 036 |
-2, 933 |
1, 868 |
Фрукты |
1 |
0, 095 |
-1, 229 |
— |
Электробритвы |
18 |
0, 219 |
-2, 460 |
0, 909 |
Бензин |
19 |
0, 024 |
-0, 600 |
0, 923 |
Шампуни |
11 |
0, 036 |
-1, 762 |
— |
Инсектициды |
9 |
0, 058 |
— |
— |
Дезодоранты |
11 |
0, 054 |
— |
— |
Моющие сред-ва |
6 |
0, 084 |
— |
— |
Крем для загара |
11 |
0, 300 |
— |
— |
Среднее: анализ 1976 г. 3) |
N=107 |
0, 094 |
-1, 624 |
1, 243 |
Женская гигиена |
6 |
0, 010 |
-1, 405 |
0, 958 |
Посудомоечные |
2 |
0, 029 |
-1, 692 |
— |
Машины |
|
|
|
|
Моющие сред-ва |
1 |
0, 049 |
-2, 009 |
— |
Джемы |
3 |
0, 022 |
-2, 672 |
2, 757 |
Автомобили |
8 |
0, 093 |
-2, 004 |
— |
Среднее: анализ 1988 г.4) |
N=20 |
0, 041 |
-1, 956 |
— |
Среднее: анализ 1976-1988 гг. |
N=127 |
0, 081 |
-1, 735 |
1, 395 |
1)Приведены средние значения эластичности, рассчитанные с использованием только статистически значимых значений эластичности | ||||
2)Использованы индексы сбыта типа применяемых Нильсеном 3) База наблюдения - это марка/страна; использованы данные по странам: Бельгия, Франция, Голландия, ФРГ, Дания, Италия, Норвегия, Швеция | ||||
4) База наблюдения: Бельгия. |
Помимо этого научного интереса, функции реакции непосредственно полезны для фирм с точки зрения прогнозирования и управления. Параметры функций реакции позволяют оценить эффективность прошлых маркетинговых усилий; они образуют удобные исходные точки для имитационных упражнений, разрабатываемых для анализа следствий различных маркетинговых программ Lambin, 1972).
Использование функций реакции для потребительских товаров в настоящее время существенно облегчается в результате постоянного улучшения баз данных. Этот прогресс достигнут благодаря технологическим нововведениям: постепенному, но необратимому освоению систем сканирования товарных кодов в небольших магазинах и растущей степени компьютеризации фирменных систем маркетинговой информации (Nielsen, 1981). Теперь аналитик имеет в своем распоряжении более надежную информацию о долях рынка, ценах продажи, рекламных мероприятиях, отсутствии товара на складе и т.д. Наиболее важное изменение в этой области произошло в отношении частоты поступления данных, которые теперь доступны с недельной периодичностью, а не раз в два месяца или ежемесячно. Это позволяет непосредственно исследовать причинно-следственные связи и устранить некоторые из проблем оценки, например проблемы коллинеарности и одновременности, обусловленные агрегированием данных.
На рис. 5.7 представлена кривая проникновения для новой марки, построенная последовательно по наблюдениям с периодичностью раз в два месяца, ежемесячно и еженедельно. Причинные факторы, т.е. маркетинговые переменные, действующие в период внедрения марки, показаны в нижней части графика, под временной шкалой. Ясно, что данные с периодичностью раз в два месяца и раз в месяц полностью маскируют реакцию рынка. С другой стороны, еженедельные наблюдения демонстрируют причинную связь вполне отчетливо.
Рис. 5.7. Кривая проникновения нового товара. Источник: Nielsen Researcher (1981).