Маркетинговые исследования

Если предположить, что в описанном выше эксперименте респонденты отбирались по усмотрению исследователя, то о применении какой модели эксперимента можно говорить в этом случае?

Ниже приведена таблица классификации 500 респондентов по уровню потребления товара и дохода.

Можно ли на основе данных таблицы сделать вывод о наличии сопутствующей вариации между факторами дохода и потребления товара?

Охарактеризуйте связь между уровнем потребления продукта и доходом на основе данных таблицы.

4. Определите тип эксперимента, проведенного в каждой из описанных ниже ситуаций. В каждом случае определите потенциальные факторы, снижающие внутреннюю и внешнюю достоверность эксперимента.

Ведущий дистрибьютор офисного оборудования рассматривает варианты новой программы презентации продукции для своих агентов. В качестве выборки взят торговый персонал в крупнейшем регионе распространения продукции фирмы, которому продемонстрировали новую программу, а затем провели измерение влияния демонстрации на объем продаж.

Procter & Gamble желает выяснить, будет ли новая упаковка для стирального порошка Tide более эффективной, чем старая. Проведен случайный отбор 12-ти супермаркетов в Чикаго. В шести случайно отобранных из этих 12-ти Tide продается в новой упаковке, в-остальных шести -- в старой. В обеих группах проводилась регистрации объемов продаж порошка в течение трех месяцев.

5. Опишите конкретные ситуации, для которых подходят перечисленные ниже модели экспериментов:

предварительное и итоговое исследование в рамках одной экспериментальной группы;

предварительное и итоговое исследование с использованием контрольной группы;

итоговое исследование с использованием контрольной группы; а) факторная модель;

е) модель множественных временных рядов.

УПРАЖНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА

Ознакомившись с соответствующей литературой, подготовьте доклад о возможностях использования компьютеров в контролируемых экспериментах при проведении маркетинговых исследований.

Разработайте план проведения эксперимента для определения эффективности купонов, предлагаемых через Internet, на основании информации Web-сайта www. coupons-online, com.

Компания Coca-Cola разработала три варианта упаковки для своего ведущего напитка Соке. Разработайте план эксперимента с использованием Internet для того, чтобы определить лучший из них.

4. Компания Microsoft разработала новую версию своей программы электронных таблиц Excell и хотела бы увидеть возможную реакцию ее пользователей. Разработайте план проведения Internet-эксперимента для определения реакции пользователей на новую и старую версии программы.

5. Объясните, как бы вы провели итоговое исследование с использованием контрольной группы в Internet для измерения эффективности новой печатной рекламы автомобиля Toyota Camry.

КОММЕНТАРИИ

"LeSportsac Announces Latest International Expansion", Showcase, December 1995, p. 67; "Surveys Help Settle Trade Dress Infringement Case", Quirk's Marketing Research Review, October 1987 ,p. 16, 17.33.

Robert Dwefc, "Prediction of Success", Marketing (POP & Field Marketing Supplement), April 17, 1997, p. ХП-ХШ; "POP Radio Test Airs the Ads In-store", Marketing News, October 24, 1997, p. 16.

R Barker Bausell, Conducting MeaningptExperiments (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.,. 1994).

Robert F. Boruch, Randomized Experiments/or Planning and Evaluation (Thousand Oaks, CA Sage Publications, Inc., 1994),

Michele Witthaus, "POP Stars", Marketing Week, July 17, 1997, p. 37-41.

Gordon A. WyneT, "Experimental Design", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications, Fall 1997, p, 39--41; Steven R Brown, Lawrence E. Melamed, Experimental Design and Analysis (Newbury Park, CA Sage Publications, 1990).

См. статью Mark Т. Spencc, Merrie Brucks, "The Moderating Effect of Problem Characteristics on Experts' and Novices' Judgments", Journalof Marketing Research, May є997,с. 233--247.

Alice Ann Love, "Companies Want to Cut Coupons, But Consumers Demand Bargains", Marketing News, May 12, 1997, p. 15; Robert W. Shoemaker, Vikas Tibrewala, "Relating Coupon Redemption Rates to Past Purchasing t1'the BrandJournal ofAdvertising Research, November 19S5, p. 40-47.

Понятия внутренней и внешней достоверности дополняют еще понятия конструктивной и статистической достоверности. Конструктивная достоверность связана с проблемой точного' определения того, какая характеристика или значение какого фактора в действительности измеряется (обсуждается в главе 9, посвященной проблемам измерения и шкалирований). Статистическая достоверность связана с вопросом о степени и значимости ковариации, существующей между параметрами; рассматривается в главах, посвященньг.анализу данных.

Prashant Bordia, ''Face-to-Face Computer-Mediated Communication: A Synthesis of the Experimental Literature", Journal of Busines-Communication, January 1997, p. 99--120; David M. Bowen, "Work Group Research: Past Strategies and Future Opportunities", IEEE Transactions on Engineering Management, February 1995, p. 30--3P:JohnG. Lynch, Jr., "Onthe External Validity of Experiments in Consumer Research", Journal ofConsumer Research, December 1982, p. 225--244.

Chris Argyris, "Actionable Knowledge: Design Causality in the Service of Consequential Theory", Journal of Applied Behavioral Science, December 1966, p. 390--406; John G Lynch. Jr., "The Role of External Validity in Theoretical Research", B.J. Calder, L.W. Phillips, Alice Tybout, "Beyond Externa] Validity"; J.E. McGrath, D. Brinberg, "External Validity and the Research Process", Journal ofConsumer Research, June 1983, p. 109--124.

Alan R Hirsch, "Effects of Ambient Odors on Slot-Machine Usage in a Las Vegas Casino Psychology & Marketing, October 1995. p. 585-594.

C. Durier, H. Monod, A. Bruetschy. "Design and Analysis of Factorial Sensory Expenments with Carry-over Effects", Food Quality and Preference, March 1997, p. 141--149; Lloyd S. Nelson, "Notes on the Use of Randomization in Experimentation", Journal of Quality Technology, January 1996, p. 123-126.

Marcus Selart. "Structure Compatability and Restructuring in Judgment and Choice", Organizational Behavior & Human Decision Processes, February 1996, p. 106--1 [6; R Barker Bausell, Conducting Meaningfi Experiments (Thousand Oaks, CA Sage Publications, Inc., 1994).

Betsy Spethmann, "Choosing a Test Market", Brandweek, May 8, 1995, p. 42--3; Andrew M. Tarsiiis, "Natural Sell-in Avoids Pitfal'-of Controlled Tests", MarketingNews, October 24, 1986, p. 14.

Иные варианты экспериментального исследования см. в статье Bert Gunter, "Fundamental Issues in Experimental Design", Quality Progress, June 1996, p. 105--113: R.S, Winer, "Analysis of Advertising Experiments", Journal ofAdvertising Research, June 1980, p. 25--31.

Об использовании четы рехгру р повой модели Соломона см. работы Richard W. Mizerski, Neil KAllison, Stephen Calvert, "A Controlled Field Study of Corrective Advertising Using Multiple Exposures and a Commercial Medium", Journal of Marketing Research, August 1980, p. 341-418.

C. Moorman, "A Quasi-Experiment to Assess the Consumer and Infonnational Determinants of Nutrition Information-Processing Activities -- The Case ofthe Nutrition Labeling and Education Act", Journal 'Public Policy and Marketing, Spring 1996, p. 24-44.

Leonard M. Lodish, Magid M. Abraham, Jeanne Livels-Berger, Beth Lubetkinet a!., "A Summary of Fifty-Five In-Market Experimental Estimates ofthe Long-Term Effects of TV Advertising", Marketing Science, Summer 1995, p. GI33-G140; Lakshman Krtshnarnurthi, Jack Narayan, S.P. Raj, "Intervention Analysis of a Field Experiment to Assess the Buildup Effect ofAdvertising", Journalof Marketing Research, Novemberl986, p, 337--345.

См., например, статью M.G. Weinberger, З. Spotts, L. Campbell, A.L. Parsons, "The Use and Effect of Humor in Different Advertising Media", Journalof Advertising Research, May--June 1995, p. 44-56.

Об использовании факторной модели см. статью Wendy J. Bryce, Rachel Day, Thomas J. Oiney, "Commitment Approach to Motivating Community Recycling: New Zealand Curbside Trial", Journal ofConsumer Affairs, Summer 1997, p. 27--52.

Gwen E. Jones, Mchael J. Kavanagh, "An Experimental Examination of the Effects of Individual and Situariona! Factors on Unethical Behavioral Intentions in the Workplace", Journal of Business Ethics, May 1996, p. 511-523.

John R. Dickson, Carolyn P. Wilby, "Concept Testing with and without Product Trial", Journalof Product Innovation Management, March 1997, p- 117--125; James B. Miller, Norman T. Bruvold, Jerome B. Keman, "Does Competitive-Set Information Affect the Results of Concept Tests?", Journal ofAdvertising Research, May 1987, p. 16--23.

Paula F. Bone, "Word-of-Mouth Effects on Short-Term and Long-Term Product Judgments", Journal of Business Research, March 1995, p. 213--223; J.H. Barnes, Jr., D.T. Seymour, "Experimenter Bias: Task, Tools, and Time", Journal ofthe Academy of Marketing Science. Winter 1980, p. 1-11.

J. Perrien, "РфОвШопкщ Demand Artifacts in Consumer Research", Advances in Consumer Research 24 (1997), p. 267-271; ТА Shimp, E.M.Hyatt, D.J.Snyder, "A Critical Appraisal of Demand Artifacts in Consumer Research", Journal ofConsumer Research, December 1991,p. 272--283.

Yasuhiro Monden, Mahmuda Akter, Naoto Kubo, "Target Costing Performance Based on Alternative Participation and Evaluation Method: A Laboratory Experiment", Manageric,i& Decision Economics, March 1997, p. 113-129.

Richard M. Alston, Clifford Nowell, "Implementing the Voluntary Contribution Game: A Field Experiment", Journal of Economic Behavior & Organization, December--February 1996, p. 357--368.

Aris Spanos, "On Theory Testing in Econometrics: Modeling with Nonexperimental Data", Journal of Econometrics, May 1995, p. 189--226: Hurbert M. Blalock, Jr., Causal Inferences in Nonexperimentr Research (Chapel Hill, NC: University of North Carolina Press, 1964).

В некоторых случаях опросы и эксперименты могут взаимно дополняться и использоваться одновременно. Например, результаты, полученные в лабораторных экспериментах, можно в дальнейшем проверить в ходе эксперимента в естественных условиях. См. статью Wesley J.Johnston, Keysuk Kim, "Performance, Attribution, and Expectancy Linkages in Personal Selling", Journal of Marketing, October 1994, p. 68-81.

Peter Romeo, "Testing, Testing", Restaurant Business, January 15, 1998, p. 12. Перепечатано с разрешения издания Marketing News Американской ассоциации маркетинга (Chicago, IL), March 1985, p. 15.

31. Stephanie Thompson, "Tetlcy Tests Higher-Value Pitches", Bmndweek, December 15, 1997, p. 8; Ed Rubinstein, "7-Eleven Tests Internet Kiosks in Seattle Market", Nation's Restaurant News, October 20 1997, p. 24.

32 Тага Parker-Pope, "Frito-Layto Begin Selling Wow! Chips Made with Olestra Later This Month",. Wall Street Journal, February 10, 1998, p. B2.

Sean Mehegan, "Vaseline Ups Ante Via Anti-Bacterial", Brandweek, May26, 1997, p. 1.6.

"Why New Products are Bypassing the Market Test", Management Today, October 1995, p. 12.

Jack Neff, "IvoryExtension Targets Families", Advertising Age, March 3, 1997, p. 39.

Dermot J. Hayes, Jason F. Shogren, John A. Fox, James B. Kliebenstein. "Test Marketing New Food Products Using a Multitrial Nonhypothetical Experimental Auction", Psychology & Marketing, July 1996, p. 365-379.

"Simulated Test Marketing", Sloan Management Review, Winter 1995, p. \ 12.

David Woodruff, Karen Nickel, "When You Think Deluxe Think East Germany", Business Week, May 26,1997, p. 124-132.

Bernard H. Schmitt, "Contextual Priming ofVisual Information in Advertisements", Psychology & Marketing, January 1994, p. 1-14.

Betsy Peterson, "Ethics, Revisited", Marketing Research-A Magazine of Management & Applications, Winter 19%, p. 47-48.

Isabelle Sender, "Internet Coupons Driving Store Traffic", Chain Store Age, September, 1997, p. 127-128.

Глава 8. Измерение и шкалирование: основы и сравнительное шкалирование

После изучения материала этой главы вы должны уметь...

Понимать принципы проведения измерений и шкалирования, а также связь между ними.

Различать номинальную, порядковую, интервальную и относительную шкалы.

Классифицировать и характеризовать такие методики шкалирования, как сравнительную и несравнительную, а также давать характеристику сравнительных методов шкалирования: попарного сравнения, упорядочения, постоянной суммы и шкалирования Q-сортировки.

Объяснить суть вербальных протоколов и показать, как их использовать для измерения реакции потребителей на рекламу.

Учитывать факторы, влияющие на применение основных методов шкалирования на международном уровне.

Понимать этические аспекты выбора той или иной шкалы измерения.

Дать характеристику использования Internet и компьютеров при применении основных типов шкал.

КРАТКИЙ ОБЗОР

Разработав план проведения исследования (см. главы 3--7) и определив, какую именно информацию необходимо собрать, исследователь вплотную сталкивается с проблемой выбора методов измерения и шкалирования. В данной главе рассматривается суть шкалирования и измерения, изучаются четыре основные шкалы: номинальная, порядковая, интервальная и относительная. Далее рассматриваются методы сравнительного и несравнительного шкалирования с детальным рассмотрением первого из них. Метод несравнительного шкалирования описывается в главе 9. Также рассматриваются основные факторы, учитываемые при исследовании международных рынков. Определяются некоторые этические аспекты измерения и шкалирования. Завершается глава обсуждением использования Internet и компьютеров при применении основных шкал измерения.

ПРИМЕР. Бразилия впереди

Согласно рейтингам международной футбольной федерации (FIFA) на конец 1997 года, мировой лидер Бразилия сохранила свое первенство с 73,45 баллами, оставив на втором месте Германиюс 65,41 баллами. В десятку футбольных лидеров планеты вошли следующие страны.

Номера, присвоенные странам, представляют номинальную шкалу, место по ранжиру -- порядковую, а количество набранных баллов (из 100) -- интервальную. Таким образом под I номером шесть расположена Колумбия, находяшаяся на 10-м месте с 59,44 баллами. Следует j отметить, что номера стран не отображают их футбольные возможности, а используются для I их идентификации. То, что Мексика обозначена более высоким номером (7), чем Колумбия I (6), не означает, что футбольная команда Мексики играет лучше или хуже команды Колум-I бии. Подобный вывод можно сделать только, исходя из ранга (места по ранжиру). Следова-I тельно, Мексика (ранг 5) выступила лучше, чем Колумбия (ранг 10). Более низкий ранг со-| ответствует лучшим результатам игры. Однако ранг не дает представления о значительности j разницы между отдельными странами. Из оценки по балльной шкале видно, что Мексика I (60,80 баллов) ненамного опередила Колумбию (59,44 балла). Некоторые страны в данной I выборке имеют близкие, отличающиеся менее чем на один балл результаты, при этом их j ранги различны. В такие группы входят Германия и Республика Чехия; Англия, Мексика, I Франция и Румыния, а также Дания, Италия и Колумбия. Заметьте, что разница между I Францией и Румынией составляет только 0,01 балл. Бразилия лидирует с большим отрывом (73,45 баллов) [1],

ПРИМЕР. Торговые центры Америки

По результатам последнего исследования Martiz Ameri-Poll, посещение местных торговым центров стало частью американского образа жизни. Опрос показал, что в среднем 40% взрослого населения осуществляют покупки в подобных центрах один или два раза в месяц. 1 Еще 20% посещают их три или четыре раза в месяц, в то время как 10% бывают там от пяти I до восьми раз. В категорию "прирожденных покупателей" входят 7%, посещающих торговые центры больше восьми раз в месяц. Информация, представленная в виде процентных соотношений, является примером шкалирования с постоянной суммой. Информация такого рода может использоваться сетями магазинов для планирования количества точек в одном торговом центре [2].

Определение футбольных рангов для различных стран и процентных соотношений для различных категорий респондентов подтверждает важность роли, которую играют измерение и шкалирование в маркетинговых исследованиях.

ИЗМЕРЕНИЕ И ШКАЛИРОВАНИЕ

Измерение (measurement)

Присвоение чисел или других символов характеристикам объектов по заранее определенным правилам.

Измерение (measurement) означает присвоение чисел или других символов характеристикам объектов по заранее определенным правилам [3]. Обратите внимание, что измеряется не сам по себе объект, а лишь его отдельные характеристики, параметры. Таким образом, мы измеряем не потребителей, а их восприятия, отношения, предпочтения или другие релевантные характеристики. В маркетинговых исследованиях, как правило, числа присваиваются, во-первых, для статистического анализа полученных данных; во-вторых, они помогаю определить связи между правилами измерения и полученными результатами.

Наиболее важный аспект измерения -- определение правил присвоения чисел отдельным параметрам. Процесс присвоения должен быть изоморфным, т.е. должно существовать абсолютное соответствие между числами и измеряемыми параметрами. Например, одинаковые значения в долларах присваиваются до хозяйствам с идентичными годовыми доходами. Только в этом случае числа можно связывать со специфическими характеристиками измеряемого объекта, и наоборот. Кроме того, правила присвоения чисел должны применяться постоянно и быть стандартизированными и не зависеть от объекта или времени.

Шкалирование (scaling)

Создание континуума (последовательного ряда), на котором размещаются измеряемые объекты.

Шкалирование может рассматриваться как продолжение измерения. Шкалирование (scaling) включает в себя процесс создания определенного континуума (последовательного ряда), на котором располагаются измеряемые объекты. Для иллюстрации рассмотрим шкалу размещения потребителей согласно характеристике "отношение к универмагам". Каждому респонденту присваивается число, указывающее на положительное (равное 1), нейтральное (равное 2) и отрицательное отношение (равное 3). Измерение является процессом присвоения 1, 2 или 3 согласно определенному правилу. Шкалирование заключается в процессе размещения респондентов вдоль этого ряда в зависимости от их отношения к магазинам. В нашем примере шкалирование -- это процесс, с помощью которого респонденты классифицируются в соответствии с их положительным, нейтральным или отрицательным отношением к магазинам. При этом отобранные для анализа респонденты могут рассматриваться индивидуально или попарно

ОСНОВНЫЕ ТИПЫ ШКАЛ

Существует четыре основных типа шкал, применяющихся для измерения характеристик объектов: номинальная, порядковая, интервальная и относительная [4]. Они приведены на рис. 8.1. их свойства обобщены в табл. 8.1 и рассматриваются в последующих разделах.

Номинальная шкала

Номинальная шкала (nominal scale)

Шкала, числа которой служат только как ярлыки или метки для определения и классификации объектов со строгим, один к одному, соответствием между числами и объектами.

Номинальная шкала (nominal scale) -- это условная схема маркировки, где числа служат исключительно как ярлыки или метки для определения и классификации объектов. Например, номера, присваиваемые респондентам в процессе исследования, составляют номинальную шкалу. При использовании номинальной шкалы для определения объектов существует строгое соответствие, -- один к одному, между номерами и объектами. Каждый номер соответствует одному объекту, и каждый объект имеет только один номер, как, например, номера полисов социального страхования или номера игроков футбольной команды. В маркетинговых исследованиях номинальные шкалы используются для идентификации респондентов, торговых марок, характерных признаков, магазинов и других объектов.

Числа в номинальной шкале используются для классификации как ярлыки для классов и категорий. Например, контрольную группу можно классифицировать как группу 1, а экспериментальную -- как группу 2. Классы взаимно исключающие и вместе полностью охватывают выборку. Объекты каждого класса рассматриваются как эквиваленты в соответствии с характеристикой, которую представляет присвоенное им номинальное число. Всем объектам внутри одного класса присвоено одно и то же число, и никаким двум классам нельзя присвоить одно и то же число.

Числа в номинальной шкале не показывают количественную определенность характеристик данного объекта. Например, большой номер полиса социального страхования не означает, что его владелец имеет какое-то превосходство над тем, у кого он меньше. Это же касается и чисел, присваиваемых классам. Единственной допустимой операцией с числами в номинальной шкале является счет. Допустимо только ограниченное количество статистических расчетов, базирующихся на подсчете частот. К ним относятся процентные соотношения, мода, хи-квадрати биномиальные критерии (подробности -- в главе 15). Не имеет смысла подсчет среднего номера социальном страхования, среднего пола респондентов в исследовании или номера, присвоенного среднему магазину, как это показано в следующем примере

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Номинальная шкала

В проекте "Выбор универмага" числа от 1 до 10 присвоены 10 универмагам (табл. 8.2). Таким образом Sears оказался под номером 9. Это не значит, что Sears оказался чем-то лучше I или хуже Neiman Marcus, которому присвоен номер 6. Любая замена чисел, например перемена местами номеров Sears и Neiman Marcus, не повлияет на систему нумерации, так как номера не отражают характеристик магазинов. Имеют смысл утверждения вроде: "75% респондентов на протяжении последнего месяца были постоянными покупателями Sears". В то же время, хотя среднее арифметическое присвоенных номеров равно 5,5, не имеет смысла утверждение, что номер среднего магазина равен 5,5.

Порядковая шкала

Порядковая шкала (ordinal scale) -- это ранговая шкала, в которой числа присваиваются объектам для обозначения относительной степени, в которой определенные характеристики присущи тому или иному объекту. Она позволяет узнать, в какой мере выражена конкретная характеристика данного объекта, но не дает представления о степени ее выраженности. Таким образом, порядковая шкала отображает относительную позицию, но не значительность разницы между объектами. Объект, находящийся по рангу на первом месте, имеет более сильно выраженную характеристику по сравнению с тем, что находится на втором месте, но при этом неизвестно, насколько значительно различие меисду ними. Примерами порядковых шкал являются качественные ранги, ранги команд в турнирах, социально-экономические классы и профессиональный статус. В маркетинговых исследованиях порядковые шкалы используются для измерения отношения, мнения, восприятия и предпочтения. Измерительные инструменты подобного типа включают такие суждения респондентов, как "более чем" или "менее чем".

Порядковая шкала (ordinal scale)

Ранговая шкала, в которой числа присваиваются объектам для отражения относительной степени выраженности некоторых характеристик у тех или иных объектов. Таким образом можно определить, в какой степени данная характеристика присуща объекту.

В порядковой шкале, как и в номинальной, эквивалентные объекты имеют одинаковый ранг. Объектам могут присваиваться значения любого ряда чисел, при условии сохранения характера взаимосвязей между ними. Например, порядковые шкалы можно трансформировать любым способом, если при этом сохраняется первоначальный порядок расположения [5].

Другими словами, допустимо любое монотонное положительное (сохраняющее порядок) преобразование шкал, так как, кроме порядка расположения, другие свойства чисел полученного ряда значения не имеют (ниже приведен пример).

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Порядковая шкала

В табл. 8.2 представлены подробные данные по рангам предпочтений респондентов. Респонденты расположили 10 универмагов в зависимости от своих предпочтении, присваивая 1 наиболее предпочтительному, 2 -- второму по предпочтению и т.д. Примечательно, что J.C. Penny (ранг 1) пользуется большим предпочтением, чем универмаг Л/асу н (ранг 2). но насколько больше это предпочтение, определить нельзя. Не обязательно использовать числа именно от 1 до 10 для определения рангов предпочтения. Вторая порядковая шкала, по которой J.C. Penny присвоен ранг 10, Macy's -- ранг 25, a Rich's-- 30, эквивалентна, так как получена монотонным положительным преобразованием первой. В результате обе шкалы отражают одинаковый порядок расположения магазинов ь зависимости от предпочтений.

По этим причинам, кроме использования операций подсчета, допустимых для данных номинальной шкалы, для порядковых шкал можно использовать статистические методы, базирующиеся на процентилях. В данном случае имеют смысл расчеты процента лей, квартилей, медианы (главу 15), ранговой корреляции (глава 17) или других сводных показателей порядковыхданных.

Далее в качестве иллюстрации журнал Fortune рассматривает пример порядкового шкалирования наиболее успешных компаний мира (врезка 8.1. "Практика маркетинговых ис-елсдоианий") [6].

Интервальная шкала

Интервальная шкала (interval scale)

Числовая шкала, количественно равные промежутки которой отображают равные промежутки между значения измеряемых характеристик.

При использовании интервальной шкалы (interval scale) количественно равные промежутки шкалы отображают равные значения измеряемых характеристик. Интервальная шкала не только содержит всю информацию, заложенную в порядковую, но также позволяет сравнивать разлнчия между объектами. Разница между двумя значениями шкалы идентична разнице между двумя любыми другими смежными значениями интервальной шкалы. Между значениями интервальной шкалы существует постоянный или равный интервал. Разница между 1 и 2 та же, что и между 2 и 3. что соответствует также разнице между 5 и 6. Общеизвестным примером из повседневной жизни является шкала температуры. В маркетинговых исследованиях данные об отношениях покупателей, полученные по рейтинговым шкалам, часто обрабатываются как интервальные [7].

В интервальной шкале расположение точки начала отсчета не фиксируется. Точка начала отсчета и единицы измерения выбираются произвольно. Следовательно, любое позитивное линейное преобразование формы у = а + bv сохранит свойства шкалы. Здесь ч -- первоначальное значение шкалы, у -- преобразованное значение шкалы, b -- положительная константа. Таким образом, две интервальные шкалы, оценивающие объекты А, В, С числами 1.2, 3 и 4 или 22, 24, 26 и 28, эквивалентны. Заметьте, что вторую шкалу можно получить из первой при преобразовании с а = 20 и b = 2. Поскольку точка начала отсчета не фиксирована, отношение значений шкалы не имеет смысла. Из приведенного выше примера видно, что при преобразовании соотношение значений В и D изменяется от 2:1 до 7:6. Тем не менее допускается использование отношений разниц между двумя значениями. При этом константы а и b в расчет не принимаются. Отношение разницы между D и В к разнице между С и В равно 2:1 и одинаково для обеих шкал.

В основе табели о рангах самых преуспевающих компаний мира (World's Most Admired Companies), как и списка наиболее успешных компаний Америки журнала Fortune, находятся ранги, присвоенные компетентными экспертами: топ-менеджерами в каждой сфере бизнеса и финансовыми аналитиками, занимающимися изучением и сравнением конкурентов, в каждой отрасли. По просьбе Fortune эксперты оценивали международные компании по восьми критериям, используемым для ранжирования самых преуспевающих компаний Америки: инновационность, общее качество менеджмента, стоимость компании с точки зрения долгосрочных инвестиций, ответственность перед обществом и за окружающую среду, способность привлекать и удерживать талантливых людей, качество продукции и услуг, финансовая устойчивость, эффективное управление корпоративными активами. Fortune добавил девятую категорию для отражения интернационального характера нового листинга: эффективность компании в ведении глобального бизнеса. Общий рейтинг компании базируется на среднем количестве очков по всем девяти параметрам, Ниже приводится почетный список лидеров некоторых отраслей

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Интервальная шкала

В табл. 8.2 предпочтения респондентов относительно 10 магазинов выражены по семибалльной шкале. Хотя Sears получил рейтинг предпочтения 6, a Wal-Mart -- 2, это не означает, что Sears оценивается в три раза выше Wal-Mart. Когда рейтинги преобразуются в эквивалентную шкалу с И до 17, рейтинги данных магазинов становятся равными 16 и 12, при этом коэффициент соотношения уже не равен 3 к 1. В то же время соотношение разницы предпочтений между/.С Penney и Wal-Marm между Neiman Marcus и Wat-Мб равно 5 к 3 для обеих шкал

Статистические методы для обработки интервальных шкал включают все методы, используемые для номинальных и порядковых данных, в том числе арифметическое среднее, среднеквадратическое отклонение (глава 15), коэффициент корреляции (глава 17) и другие методы, обычно применяемые в маркетинговых исследованиях. Однако некоторые специальные статистические показатели, такие как среднее геометрическое, среднее гармоническое и коэффициент вариации для интервальных данных, нельзя применять.

Относительная шкала

Относительная шкала (ratio scale)

Наиболее информативная ш<ала. Позволяет исследователю идентифицировать и классифицировать объекты, ранжировать их, а также сравнивать интервалы и разницы. Также имеет смысл расчет коэффициентов различных значений шкалы.

Относительная шкала (ratio scale) обладает всеми свойствами номинальной, порядковой и интервальной шкал и, кроме того, имеет точку начала отсчета. Таким образом, с помощью относительных шкал мы можем определять и классифицировать объекты, ранжировать их, сравнивать интервалы и разницы. Также имеет смысл расчет коэффициентов значений шкал и не только равенство разности между 2 и 5 и разности между 14 и 17, но и то, что 14 больше 2 в семь раз. Общеизвестные примеры относительной шкалы: рост, вес, возраст и деньги. В маркетинге с помощью относительной шкалы измеряются объемы продаж, затраты, доля рынка и число покупателей.

Относительные шкалы допускают только пропорциональные преобразования формы у = Ьх, где b -- положительная константа. Нельзя добавить еще одну константу, как это делалось для интервальных величин. Примером трансформации может быть преобразование ярдов в футы (Ь= 3). Результаты сравнения объекта как в ярдах, так и в футах идентичны.

Относительная шкала

С помощью относительной шкалы в табл. 8.2 респондентов просят подсчитать сумму денег, | потраченную в каждом из магазинов за последние три месяца. Примечательно, что благода-| ря тому, что данный респондент потратил S200 в Macy's к только $10 в Wal-Mart, фактиче-I ски он потратил в Macy's в 20 раз больше, чем в Wai-Marl. Точка начала отсчета фиксирова-I на; 0 означает, что респондент ничего не потратил в данном магазине. Умножение данных на 100, чтобы перевести их в центы, приводит к получению эквивалентной шкалы. При анализе относительных данных могут использоваться все статистические методы ана- ; з лиза. В этот список входят и специальные статистические показатели, такие как геометрическая средняя, гармоническая средняя и коэффициент вариации. Относительная шкала I иллюстрируется на примере "Выбор универмага",

Рассмотренные выше четыре основных вида шкал не исчерпывают всех существующих вариантов методов измерения. Возможно построение номинальной шкалы, которая давала бы частичную информацию о порядке (частично порядковая шкала). Более того, порядковая шкала может отображать частичную информацию о расстоянии, как в случае упорядоченной метрической шкалы. Но рассмотрение этих шкал выходит за рамки данной книги [8].

СОПОСТАВЛЕНИЕ МЕТОДОВ ШКАЛИРОВАНИЯ

Используемые в маркетинговых исследованиях методы шкалирования условно можно разделить на сравнительные и несравнительньте (рис. 8.2). Сравнительные шкалы (comparative scales) предполагают прямое сравнение рассматриваемых объектов. Например, респондентов спрашивают, предпочитают они Соке или Pepsi. Данные сравнительных шкал являются относительными и имеют свойства только порядковых и ранговых величин. Поэтому сравнительное шкалирование также называют неметрическим. Как показано на рис. 8.2, сравнительные шкалы включают парное сравнение, порядковое ранжирование, шкалы постоянной суммы,. Q-сортировку и другие операции.

Сравнительные шкалы (comparative scales)

Один из двух методов шкалирования, заключающийся в прямом сравнении рассматриваемых объектов.

Основное преимущество сравнительного шкалирования заключается в возможности распознавания незначительных различий между рассматриваемыми объектами. При сравнении двух объектов респондентам приходится выбирать между ними. Кроме того, респонденты выполняют задание, исходя из заданных баллов предпочтения. Благодаря этому сравнительные шкалы легко воспринимать и применять. Другое преимущество этих шкал -- сравнительно меньшее количество используемых теоретических допущений, а также устранение влияния гало-эффекта или эффекта переноса, когда из-за сильного предпочтения одного товара искажается сравнительная оценка других. Основной недостаток сравнительных шкал -- их порядковая природа и ограничение анализа рамками определенного количества рассматриваемых объектов. Например, для сравнения RC Cola с Соке и Pepsi следует проводить новое исследование,. Эти недостатки в значительной степени устарняются при использовании несравнительных методов шкалирования,

Несравнительные шкалы (noncomparatiVL scales)

Один из двух методов шкалирования, заключающийся в самостоятельной оценке каждого объекта.

При использовании несравнительных шкал (noncomparative scales), также называемых мо-надическими или метрическими, каждый объект исходной рассматриваемой совокупности оценивается независимо от других. Полученные данные считаются интервальноили рейтинго-во ©шкалированными [9].

Например, респондентов могут попросить оценить Соке по шкале предпочтений от 1 до 6 (1 -- абсолютно не нравится, 6 -- очень нравится). Таким же образом оцениваются Pepsi и RC Cola. Из рис. 8.2 видно, что несравнительные рейтинговые шкалы могут быть непрерывными или детализированными. Детализированные рейтинговые шкалы в свою очередь разделяются на шкалы: Лайкерта (Likert), семантического дифференциала и Стэпеля (Stapel). В маркетинговых исследованиях чаще всего используется несравнительное шкалирование. Глава 9 полностью посвящена данному предмету. В этой главе рассматриваются сравнительные методики шкалирования.

МЕТОДЫ СРАВНИТЕЛЬНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ

Шкалирование методом попарного сравнения

Шкалирование методом попарного сравнения (paired comparison scaling)

Метод сравнительного шкалирования, при котором респонденту дается два объекта для выбора по определенному критерию. Данные по своей природе порядковые.

Как видно из названия самого понятия, в шкалировании методом попарного сравнения (paired comparison scaling) предполагается, что респонденту предлагаются два объекта для выбора по определенному критерию [10].

Данные по своей природе порядковые. Респондент может утверждать, что он делает покупки в J.C. Penny чаше, чем в Sears; ему нравится каша Total больше, чем Kellogg Product 19; или нравится паста Crest больше, чем Colgate. Шкалы попарного сравнения часто используются, когда рассматриваемые объекты являются физическими продуктами. По информации Coca-Cola, данная компания провела свыше 190тысяч попарных сравнений, прежде чем выпустить New Coke [11]. Шкалирование метолом попарного сравнения -- наиболее распространенная методика сравнительного шкалирования.

сделать десять сравнений. С количеством видов, равным о, fn(n-- I )/2] парных сравнений включают все возможные пары объектов [12].

Данные попарного сравнения анализируются несколькими способами [13]. Исследователь может подсчитать процент респондентов, предпочитающих один объект другому, суммируя матрицы всех респондентов (рис. 8.3), поделив полученную сумму на количество опрашиваемых и умножив на 100. Возможна также одновременная оценка всех рассматриваемых объектов. Данные попарного сравнения упорядочиваются на основе свойства транзитивности. Транзитивность предпочтений (transitivit; of preferences) означает, что если торговой марке А отдается предпочтение перед торговой маркой С а торговой марке Б отдается предпочтение перед торговой маркой С, то торговой марке А будет отдано предпочтение перед торговой маркой С. Для получения упорядоченности исследователь определяет количество раз, когда предпочтение было отдано отдельной торговой марке, суммируя данные по колонкам в рис. 8.3. Порядок предпочтений респондента в этом случае выглядит следующим образом (от наиболее к наименее предпочтительному): Head and Shoulders, Jhirmack, Finesse, Pert и Vidal Sassoon. Возможно также преобразование парных сравнений в интервальную шкалу с помощью метода Thurstone case V. Для его детального рассмотрения можно обратиться к соответствующей литературе [14].

Транзитивность предпочтений (transitivity of preference)

Допущение, сделанное для преобразования данных парного сравнения в упорядоченные данные. Допущение предполагает, что если торговой чарке А отдается предпочтение перед В, а торговой марке В отдается предпочтение перед С, то торговой марке А будет отдано предпочтение перед торговой маркой С.

Инструкция

Вам будет представлено десять различных парных комбинацей шампуней. Из каждой пары, пожалуйста, выберите одну марку, которую Вы предпочтете для личного пользования.

Таблица записи результатов

Jhirmmack Finesse Vidal Sassoon Head and Shoulders Pert

Xhirmmack		0	0	1 0
Finesse	1*		0	1 0
Vidal Sassoon	1	1		1 1
Head and Shoulders	0	0	0	0
Pert	1	1	0	]
Предпочтение**	3	2	0	4 1

* означает, что марке шампуня в соответствующей колонке было отдано предпочтение по сравнению с маркой шампуня в соответствующей строке. О означает, что марка в строке была предпочтена Марке шампуня в соответствующей колонке.

** Количество раз, когда было отдано предпочтение отдельной марке, рассчитывается суммированием единиц по каждой колонке.

Предлагалось несколько модификаций методик попарного сравнения. Одна из них предполагает включение ответов нейтральных (безразличных, с отсутствием мнений). Другой вариант развития метола -- использование попарных сравнений с градацией. При его применении респондента просят не просто выбрать предпочтительную торговую марку, но и указать, насколько она предпочтительнее. Степень предпочтения может быть выражена суммой, которую опрашиваемый готов заплатить за понравившуюся торговую марку. В результате получают денежную метрическую шкалу. Еше одна модификация шкалы попарного сравнения широко используется для получения суждений о сходствах при многомерном шкалировании.

Шкалирование методом попарного сравнения полезно, когда количество торговых марок ограничено, поскольку оно требует прямого сравнения и очевидного выбора. Однако при большом количестве торговых марок проведение попарных сравнении становится весьма громоздким. Среди прочих недостатков есть возможность нарушения допущения транзитивности, что приведет к смещению результатов в случае изменения порядка представления объектов. Попарные сравнения имеют мало общего с рыночной ситуацией, в рамках каждой выбирают из множества вариантов. Возможно также, что респонденты предпочитают один объект некоторым другим, но он не нравится им абсолютно. Во врезке 8.2 показаны некоторые новые аспекты применения шкал попарного сравнения [15].

Упорядоченное шкалирование

Упорядоченное шкалирование (rank-order scaling)

Метод сравнительного шкалирования, при котором респондентам предлагается одновременно несколько объекте а с тем, чтобы они проранжировали их по определенному критерию.

Инструкция

Расположите следующие марки зубных паст в зависимости от ваших предпочтений. Сначала выберите наиболее понравившуюся марку и присвойте ей номер 1. Далее выберите вторую по предпочтительности марку и присвойте ей номер 2. Продолжайте ранжирование для оставшихся марок паст, Наименее понравившаяся должна иметь ранг 10.

Марки не должны иметь одинаковых оценок.

Критерий предпочтения вы выбираете индивидуально. Нет правильных и неправильных ответов. Просто пытайтесь быть последовательными.

Торговая марка Ранг

Crest

Colgate

Aim .

Glccm _ _____

Macleans

- 6. Ultra Brite ¦

Close Up

Pcpsodent

Plus White

Stripe

Вслед за попарными сравнениями в сравнительном шкалировании по популярности следует упорядоченное шкалирование. При упорядоченном шкалировании (rank-order scaling) респондентам предлагается одновременно несколько объектов для ранжирования по некоторому критерию. Например, респондентов могут попросить проранжировать губные пасты по общей шкале предпочтений. Как видно из рис. 8.4, эти ранги обычно получаются присвоением опрашиваемыми оценки 1 -- самой предпочтительной торговой марке; 2 -- марке, находящейся на втором месте, и т.д. до тех пор пока ранг р не будет присвоен наименее предпочтительной торговок марке. Как и парное сравнение, этот подход также является сравнительным по своей природе, и, возможно, респонденту не нравится торговая марка, которую он поместил на первое место. Кроме того, упорядоченное шкалирование также дает порядковые данные. Напомним, в табл. 8.2 используется именно упорядоченное шкалирование для порядковой шкалы

Упорядоченное шкалирование широко используется для измерения предпочтений торговых марок и их атрибутов. Упорядоченные данные от респондентов часто получаются с помощью сравнительного анализа (см. главу 21), поскольку упорядоченное шкалирование заставляет респондента находить различия между отдельными рассматриваемыми объектами. Более того, по сравнению с попарным сравнением этот вид шкалирования точнее отображает покупательскую среду. Это также требует меньше времени и устраняет возможность нетранзитивных ответов. При наличии р рассматриваемых объектов, необходимо сделать лишь (п--1> решений при упорядоченном шкалировании. В то же время при парном сравнении необходимо [р (п--1)/2| решений. Другое преимущество данной методики --простота ее восприятия респондентами, которые с легкостью разбираются в инструкциях по ранжированию. Основной недостаток объясняется получением в результате только порядковых данных.

Врезка 8.2. Практика маркетинговых исследований

Шкалирование методом попарных сравнений

Наиболее распространенный метод вкусового тестирования -- попарное сравнение. Потребителя просят попробовать два различных продукта и выбрать один с самым приятным вкусом. Тестирование проводится в неофициальной обстановке: дома или в специально подготовленном месте. Для адекватности результатов сравнения необходимо не меньше тысячи проб.

Тестирование вслепую безалкогольных напитков, при значительном влиянии на потребительское решение таких факторов, как сложившийся образ, самовосприятие и торговая марка, может оказаться плохим индикатором потенциального успеха на рынке. Выпуск New Coke служит примером такой ситуации. При тестировании вслепую методом попарного сравнения New Coke имела явное преимущество, но вывод новой марки на рынок оказался менее успешным, в основном из-за того, что имидж играет большую роль при покупке безалкогольных напитков.

Наконец, благодаря допущению транзитивности, упорядоченные данные можно преобразовать в эквивалентные данные попарного сравнения, и наоборот. Эту возможность иллюстрирует рис. 8.3, Следовательно, можно получить интервальную шкалу из упорядоченных данных с помошью процедуры Thurstonecase V. Имеются также и другие подходы к получению интервальных шкал из упорядоченных данных [16].

Шкалирование с постоянной суммой

Шкалирование с постоянной суммой (constant sum scaling)

Метод сравнительного шкалирования, при котором респондентов просят распределить постоянную сумму баллов, долларов или фишек между объектами сравнения по определенному критерию.

При шкалировании с постоянной суммой (constant sum scaling) респонденты распределяют постоянную сумму баллов, долларов или фишек между объектами сравнения по определенному критерию. Как показано на рис. 8.5, опрашиваемых могут попросить разделить 100 очков между свойствами туалетного мыла в зависимости от важности каждого из них. Если свойство несущественное, то респондент ставит нуль баллов. Если какое-то свойство в два раза важнее какого-либо другого, оно получает в два раза больше баллов. Общая сумма баллов всегда равна 100, Отсюда происходит название метода шкалирования

Свойства объекта шкалируются делением суммы баллов, присвоенных каждому из них всеми опрашиваемыми, на общее количество респондентов. На рис. 8.5 эти данные представлены в разбивке по трем группам или сегментам опрашиваемых. Сегмент 1 включает группу, ключевым фактором для которой служит цена. Для сегмента 11 наиболее важна моющая способность. Представители сегмента 111 уделяют особое внимание пене, запаху, увлажнению и моюшей способности. Подобную информацию нельзя получить из упорядоченных данных без трансформации их в интервальные данные. Необходимо отметить, что метод постоянной суммы имеет фиксированную точку начала отсчета -- ЯП баллов в два раза больше 5 баллов, а разница между 5 и 2 такая же, как между 57 и 54. Поэтому шкала с постоянной суммой иногда рассматривается как метрическая. Однако данное утверждение может быть верным только для набора рассматриваемых объектов, результаты опроса нельзя обобщать для сравнения с объектами, не включенными в исследование. Значит, имея сравнительную природу и ограниченные возможности для обобщения, метод постоянной суммы -- это разновидность порядкового шкалирования. Из рис. 8.5 видно, что расположение баллов зависит от специфических свойств, оцениваемых в исследовании.

Инструкция

Ниже представлены восемь свойств туалетного мыла. Распределите 100 баллов между свойствами в соответствии с их важностью для вас. Чем больше баллов вы отдаете конкретному свойству, тем более важным оно для вас является. Если свойство не имеет значения,

I ставьте нуль баллов. Если оно в два раза важнее какого-либо другого свойства, отдайте ему в

I два раза больше баллов.

Формы

Средние ответы по трем сегментам

Свойство	Сегмент 1	Сегмент II	Сегмент III
1 . Мягкость	8	2	4
2. Пена	2	4	17
3 . Уменьшение в размерах 3	9	7
4. Цена	53	17	9
5. Аромат	9	0	19
6 . Упаковка	7	5	9
7. Увлажнение	5	3	20
8. Моющая сила	13	60	15
Сумма	100	100	100

Основное преимущество шкалы с постоянной суммой -- быстрое установление различии между рассматриваемыми объектами. В то же время шкала имеет два недостатка. Опрашиваемые при оценке могут использовать меньше или больше баллов, чем это предусмотрено постоянной суммой. Например, респондент разделит между объектами 94 или 10S баллов. В этом случае исследователю приходится модифицировать данные или удалить эту оценку из анализа. Еще одна проблема -- ошибка округления, когда присваивается очень небольшое количество баллов. С другой стороны, использование большого максимального числа баллов может негативно повлиять на респондента, делая процедуру распределения слишком утомительной и вводя респондента в замешательство.

Q-сортировка и другие процедуры

Шкалирование методом Q-сортировки (Q-sort scaling) разработано для быстрого установления различий между большим количеством объектов. Этот метод заключается в процессе упорядочения, при котором объекты разбиваются на группы в зависимости от схожести по определенному критерию. Например, опрашиваемым на отдельных карточках выдается 100 утверждений, выражающих определенные мнения. Их нужно разделить на 11 групп, в зависимости от того, насколько они с ними согласны. Количество рассматриваемых утверждений должно находиться в предела\.от 60 до 140; количество от 60 до 90 является оптимальным.

Шкалирование методом Q-сортировки (Q-sortscalirig)

Метод сравнительного анализа, использующий процедуру упорядочения, при которой объекты разбиваются на группы в зависимости от схожести по определенному критерию.

Еще один метод сравнительного шкалирования -- это оценка значимости [17]. При использовании данной методики числа присваиваются объектам таким образом, что соотношения между присвоенными числами отражают соотношения между объектами по определенному признаку. Например, респондентов просят выразить свое согласие или несогласие с утверждениями, выражающими отношение к универмагам. Для этого они могут использовать числа от нуля до ста. Наконец, следует отметить шкалирование Гутмана (Guttman) или анализ шкальных диаграмм, включающий процедуру решения вопроса о том, можно ли набор объектов разместить на внутренне последовательной, одномерной шкале.

ВЕРБАЛЬНЫЕ ПРОТОКОЛЫ

Вербальный протокол (verbal protocol)

Метод, используемый для исследования познавательных реакций или мыслительных процессов через высказывание их вслух при выполнении задания или осуществлении покупки.

Особенно полезен при измерении познавательных реакций или мыслительных процессов метод вербальных протоколов (verbal protocols). Респондентов просят "рассуждать вслух" и озвучивать все мысли, приходящие в голову в процессе принятия решения или выполнения задания. Исследователь говорит: "Говорите вслух все, что приходит на ум, независимо оттого, насколько это тривиально". Но даже при такой ясной постановке задачи респондент может молчать. В этом случае исследователь скажет: "Помните, вы говорите все, о чем думаете". Все сказанное опрашиваемым записывается на магнитофон. Эта запись высказанных мыслей респондента называется протоколом (18].

Протоколы используются для измерения потребительских познавательных реакций при реальных покупках и в моделируемой среде. Интервьюер сопровождает респондента с микрофоном, записывая все его высказывания. Собранные таким образом протоколы применялись для определения характеристик и мотивов покупательских решений, потребительского поведения при использовании продукта и влияния покупательской среды на решения потребителей. Протокольный анализ также применялся для измерения потребительской реакции на рекламу. Сразу после показа рекламы респондента просят перечислить все мысли, пришедшие в голову во время просмотра. Опрашиваемому дается ограниченный промежуток времени для перечисления мыслей, чтобы минимизировать вероятность включения мыслей, возникших после просмотра сообщения. После составления протокола высказывания индивида или познавательные реакции распределяются натри категории [19].

Протоколы, как правило, все же неполны. У респондента есть множество мыслей, которые он или она не может высказать вслух. Исследователю необходимо проанализировать неполную запись для того, чтобы сделать вывод о познавательной реакции, заложенной в ней.

МЕЖДУНАРОДНЫЕ МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

...