Методические указания к выполнению лабораторного практикума «Применение метода многомерного шкалирования в маркетинговых исследованиях»

Цель работы

Учебная цель лабораторного практикума состоит в освоении студентами метода многомерного шкалирования для позиционирования информационного товара или услуги при анализе рынка с использованием соответствующих математических моделей и программных средств.

Теоретические основы.

С точки зрения маркетинга потенциальный рынок состоит из совокупности потребителей со схожими потребностями в отношении конкретного товара или услуги, достаточными ресурсами, а также готовностью и возможностью покупать. К комплексу проблем анализа рынка относятся: сегментирование рынка; отбор целевых сегментов рынка; позиционирование товара на рынке.

Перечисленные задачи имеют общую конечную цель, однако информационно они не жестко связаны друг с другом. Поэтому для одного товара задачи могут решаться многократно, причем в разной последовательности.

Позиционирование товара состоит в обеспечении ему четко отличного от других, желательного места на рынке и в сознании потребителей. Т.е. посредством позиционирования своих продуктов на рынке фирма может определить наилучший способ проникновения в избранный целевой сегмент с последующей разработкой комплекса маркетинга для каждого субсегмента.

Кроме того путем позиционирования товара могут быть решены задачи сравнительной оценки конкурентоспособности товара, разработки сводной схемы позиционирования товара и потребительских предпочтений.

Постановка задачи

Рассмотрим в качестве примера следующую проблемную ситуацию.

Фирма «НОВТЕХ» довольно успешно в течение ряда лет работает на рынке информационных технологий и производит видеокарты для персональных компьютеров. За последние два года доля рынка, принадлежащая нашей компании, уменьшилась с 18 до 12%. В то же время общий объем продаж видеокарт в абсолютном выражении постоянно увеличивается. Поэтому, несмотря на снижение доли рынка, объем продаж у компании не уменьшается.

Руководство компании было, однако, уверено в том, что если не остановить падение доли рынка и не добиться ее повышения, компания не сможет оставаться прибыльной. Агентство маркетинговых исследований (АМИ) получило в связи с этим заказ на проведение обследования рынка для выяснения, почему потребители предпочитают одни марки видеокарт другим и каковы обобщенные модели их поведения

АМИ выделило для проведения обследования репрезентативную группу из 500 покупателей видеокарт, которым были предложены для анализа шесть основных марок видеокарт, продающиеся в регионе:

Сводная таблица характеристик конкурирующих видеокарт представлена в табл. 1.

Таблица 1.

Сравнительные характеристики конкурирующих видеокарт

№	Марка изделия	Фирма Производитель	Чипсет	Объем ОП, Mb	Тип памяти	TV выход	Видео выход	Цена (у.е)
1	ATI 3D RAGE 128 PRO «Fury Pro»	ATI	Rage 128 Pro	32	SDRAM	+	+	73
2	ATI 3D RadeoN DDR	ATI	RageOn	64	DDR	+	+	177
3	ASUS AGP-V7100	ASUS	GeForce2MX	16	SDRAM	+	-	98
4	ASUS AGP-V7100 Pro	ASUS	GeForce2MX-400	32	SDRAM	-	-	93
5	ASUS AGP V7700 DELUXE	ASUS	GeForce2MX-400	32	DDR	+	+	171
6	«Наша марка»	Новтех	GeForce2MX-400	32	SDRAM	-	-	75

Для проведения маркетинговых исследований АМИ решило воспользоваться весьма распространенным методом – методом многомерного шкалирования. В соответствии с этим респондентам было предложено оценить степень различия («непохожести» отдельных марок видеокарт, продающихся в регионе в шкале 0-10 (0-практически неразличимы, 10- абсолютная противоположность). В результате была получена усредненная матрица различий между марками видеокарт, представленная в табл. 2.

Таблица 2

Матрица различий

	1	2	3	4	5	6
1	-
2	6	-
3	5	9	-
4	6	8	5	-
5	6	4	7	5	-
6	7	8	7	6	7	-

Специалисту АМИ необходимо проанализировать имеющуюся информацию и результаты применения метода многомерного шкалирования, дать их интерпретацию, объяснить происходящие на рынке процессы и дать соответствующие рекомендации компании «Новтех».

Анализ полученных результатов.

Компьютерная обработка данных производилась с помощью ППП Statistica 5.5.

Итоговая диаграмма

Тип памяти,

цена

ТV --вsход

Полученная итоговая конфигурация подвергается анализу

Во-первых, необходимо интерпретировать оси координат. В принципе, их ориентация в методе многомерного шкалирования (МНШ) может быть произвольной, и систему координат можно повернуть в любом направлении. Главное условие анализа – обоснованность предложенного решения.

Для нашей конфигурации с точки зрения потребителей наиболее важными характеристиками отдельных марок видеокарт, делающих их отличными друг от друга, являются тип памяти, цена и наличие TV-вsхода. Это позволяет выделить 3 потенциальных секторов рынка.

В первый сектор вошли марки №5 и №2. Они характеризуются высокой стоимостью (171 – 177 у.е.), соответствующим типом памяти (DDR) и наличием TV – выхода.

Второй сектор характеризуется типом памяти – SDRAM, нижней границей цены и наличием TV – выхода.

Третий сектор составили марка №4 и продукция фирмы «Новтех». При нижней границе цены и памяти SDRAM у этих товаров отсутствует TV – выход. Однако фирма, продающая товар марки №4; имеет существенное преимущество перед фирмой «Новтех» – зарекомендоваавшую себя у потребителея торговую марку. Следовательно, для сохранения прибыльности фирмы возможны следующие альтернативы:

«А» – переход в сектор (2): модернизация видеокарты путем установки на ней TV – выхода и видео – входа.

«В» – переход в сектор (1): более серьезная модернизация, связанная со сменой типа оперативной памяти, добавлением и установкой TV – выхода и видео – входа.

Дальнейший выбор между двумя альтернативами связан с наличием дополнительной информации (в частности, о возможности и размерах финансирования).

Порядок выполнения расчетов методом многомерного шкалирования в ППП Statisticaa .

Прим. Все действия описаны применительно к версии 5.XX программы.

1. В Диспечере задач (Module Switcher) выбрать режим Дata Management/MFM.

2. В режиме Дata Management/MFM выбрать опцию "Построение нового файла данных" (Create new data file)

3. 3.Заполнить окно.

В текущем окне следует заполнить следующие позиции:

• Имя нового файла;

• Количество переменных (их число равно числу сравниваемых объектов);

• Количество строк (их число равно числу сравниваемых объектов + 4)

• Длина имени строки;

• Формат значений;

• Имя переменной;

• Порядок нумерации переменных.

После заполнения окна, нажмите OK.

4. Создайте матрицу установленного вида (по терминологии StatSoft это Matrix File Format). Пример такой матрицы приведен ниже:

Данная матрица должна удовлетворять свойствам:

• Наименования строк должны быть тождественны наименованиям столбцов.

• Число строк (rows) = Числу колонок (columns) + 4

• Последние четыре строки обязаны называться точно так, как указано в примере.

• В случае многомерного шкалирования нет необходимости заполнять строки MEANS, ST.DEV.

• NO.CASES – число примеров, на основе которых была получена данная матрица. Можно установить равное числу опрошенных экспертов (число матриц парных сравнений).

• MATRIX – тип матрицы. Параметр должен принимать значения из множества {1,2,3,4}, где 1 – Матрица корреляций, 2 – матрица подобия (ij – й элемент характеризует схожесть объекта I с J), 3 – матрица различий, 4 – матрица ковариаций. В нашем случае можно взять как 2 так и 3, никаких изменений в финальной конфигурации не произойдет.

5.Сохраните построенную матрицу в файле.

6.После этого в Диспетчере задач укажите режим Multidimensional Scaling (Многомерное шкалирование).

7.В следующем диалоговом окне Multidimensional Scaling:

• укажите количество измерений (Number of Dimensions), которое по умолчанию имеет значение 2;

• тип стартовой конфигурации по выбранному количеству измерений (доступна либо стандартная Guttman-Lingoes либо пользовательская, тогда Statistica запросит соответствующий *.sta файл с координатами начальной конфигурации)

• Задайте погрешность в окне Epsilon. Все элементы матрицы дистанций D = ||d_ij|| меньшие Epsilon будут установлены в ноль (по умолчанию Epsilon = 0, значит принудительного обнуления не производится).

8.После заполнения окна нажмите опцию OK.

9.После работы алгоритма в диалоговом окне появится результирующий отчет, который содержит все интересующие нас таблицы и графики.