Размещено на http://www.allbest.ru/

Анализ потребительских предпочтений в случае большого количества атрибутов и их уровней. Метод расщепленного анализа

Кочергина Алла Борисовна

Аннотация

В данной статье автор предлагает метод расщепленного анализа для оценки конкурентоспособности продуктов с большим количеством атрибутов, позволяющий получить высокую достоверность.

На конкурентных рынках компаниям крайне важно понимать, насколько конкурентоспособным является их продукт - какие его качества в какой степени влияют на выбор потребителей, в какой мере их реализация удовлетворяет требования рынка.

Мнение потребителей выясняется путем проведения опросов, в которых достоверность ответов зависит от простоты вопросов и длительности анкеты в целом. Одним из методов, позволяющим повысить достоверность, является конджойнт-анализ (conjoint, сокращение от англ. consider jointly) потребительских предпочтений, предполагающий не оценку отдельных характеристик продукта, а выбор продуктов, имеющих определенные наборы реалистичных характеристик.

Но в случае высокотехнологичных продуктов, таких как компьютерные программы, информационные системы и т. п., большое количество разнородных характеристик не позволяет получить достоверный результат и с применением конджойнт-анализа - осознание различий между предлагаемыми для выбора вариантами становится трудоемким, а самих вариантов - слишком много. Это приводит к проблемам как с достоверностью, так и с набором репрезентативных выборок ввиду большого количества отказов от участия в трудоемком исследовании.

Предлагаемый автором метод, основанный на бенчмаркинге и конджойнт-анализе, решает эту проблему. Суть метода заключается в расщеплении атрибутов на независимые группы, выявление наиболее важных атрибутов внутри групп, с последующим объединенным анализом потребительских предпочтений по наиболее важным атрибутам всех групп.

Теоретическая ценность данной разработки заключается в новом подходе к применению конджойнт-анализа для продуктов с большим количеством атрибутов, позволяющем повысить достоверность оценки. Практическая ценность метода расщепленного анализа особенно ощутима на информационных b2b рынках, где велико количество факторов, влияющих на выбор информационных продуктов потребителями.

Ключевые слова: конкурентоспособность; потребительские предпочтения; конджойнт анализ; совместный анализ; сегментирование; информационные рынки; полиатрибутивность; сложный продукт; сложная услуга конкурентоспособность рынок потребитель

Оценка конкурентоспособности продукта или услуги, как правило, сводится к тому, чтобы оценить, насколько продукт удовлетворяет ожиданиям потребителей в сравнении с другими аналогичными продуктами. То есть, задача сводится к оценке разных предложений в единой системе координат. Одним из методов, позволяющих провести такую оценку, является совместный (conjoint, сокращение от англ. consider jointly) анализ потребительских предпочтений, с помощью которого можно выявить качества продукта или услуги, наиболее важные для потребителя, а также сравнить различные способы реализации того или иного качества в конкурирующих предложениях [3]. Метод предполагает ранжирование респондентами вариантов реализации продукта или услуги с различными наборами характеристик, и является чувствительным к количеству оцениваемых атрибутов - чем больше атрибутов, тем менее достоверной является оценка ввиду человеческого фактора, не позволяющего осознанно проранжировать большое количество вариантов.

Один из возможных подходов, как обойти это ограничение, рассмотрен ниже на примере анализа конкурентоспособности службы поддержки информационной системы - программного продукта, предназначенного для обеспечения пользователей определенного рода информацией.

Служба поддержки является сложным продуктом, описываемым большим количеством атрибутов, что затрудняет использование опросных методик для получения достоверной оценки вклада того или иного атрибута в восприятие службы поддержки в целом. Применение совместного (conjoint) анализа потребительских предпочтений оказалось невозможным по той же причине - атрибутов, важность которых предположительно велика, достаточно много (10 двухуровневых атрибутов), и полученное количество карточек (20) слишком велико для осознанной оценки или ранжирования респондентами.

Для решения задачи автором на базе бенчмаркинга и conjoint анализа был разработан метод расщепленного анализа предпочтений, который заключается в следующем:

1. Провести бенчмаркинг производителей схожих информационных систем, по его результатам:

• выявить различия между эталонной и изучаемой службой поддержки;

• сформулировать атрибуты;

• определить уровни атрибутов.

Эталоном может выступать как реально существующая служба поддержки одного из конкурентов, так и гипотетическая, учитывающая сильные стороны разных конкурентов при условии их совместимости.

2. Разделить атрибуты на группы принципу максимальной независимости.

3. Параллельно провести не связанные между собой исследования на независимых, но одинаковых по структуре выборках - conjoint анализ для каждой группы атрибутов. В результате в каждой группе будут выделены наиболее важные и полезные атрибуты.

4. Внутри каждой группы атрибутов провести симуляционный анализ с целью оценки целесообразности реализации тех или иных характеристик эталонной службы поддержки, отсутствующих у изучаемой.

5. Провести объединенный conjoint анализ по наиболее важным атрибутам всех групп. Этот этап не является обязательным, и проводится только в том случае, когда результатов расщепленного анализа недостаточно для выбора приоритетных направлений развития.

Следует отметить, что данный метод можно применять не только к службе поддержки, но и к самой информационной системе. Применение метода проиллюстрировано ниже на примере.

В результате экспертных обсуждений были сформулированы основные атрибуты службы поддержки, по которым изучаемая служба поддержки отличается от эталонной, сформированной по результатам бенчмаркинга Бенчмаркинг включал в себя изучение описаний и регламентов служб поддержки различных производителей информационных продуктов, а также контрольные обращения в службы поддержки конкурентов. производителей информационных систем как в России, так и за рубежом, и вклад которых в конкурентоспособность Под конкурентоспособностью в данном исследовании следует понимать совокупную оценку полезности службы поддержки с тем или иным набором уровней атрибутов в баллах, которая и характеризует предпочтения пользователей. представляется целесообразным оценить - 5 "технических" (как организована поддержка) и 5 "экспертных" (по характеристикам консультирующих экспертов). Каждый атрибут мог принимать два значения - как у изучаемой службы поддержки или как у эталонной (таблицы 1.1 и 1.2).

Таблица 1.1 "Технические" атрибуты службы поддержки

Составлено автором

Таблица 1.2 "Экспертные" атрибуты службы поддержки

Составлено автором

К техническим относятся атрибуты, описывающие техническую сторону организации службы поддержки - как принимаются обращения, как и в какие сроки передается ответ и т. п.

К экспертным относятся атрибуты, формирующие восприятие содержательной стороны поддержки, такие как опыт работы консультирующих сотрудников, бренд, под которым оказываются консультации и т. п. Они формируют воспринимаемый уровень ответа - насколько он профессионален, насколько вызывает доверие.

Техническая организация службы поддержки не влияет на ее экспертный уровень и наоборот. Это делает возможным раздельный анализ.

Влияние "технических" и "экспертных" атрибутов исследовалось на отдельных независимых выборках, с целью повышения репрезентативности оценок. Анализ проводился с помощью программного обеспечения IBM SPSS Statistics [4].

Полевая часть исследования проводилась в формате онлайн-опроса с использованием онлайн-панели, состоящей из пользователей разных возрастов и позиций в компании, как использующих изучаемую информационную систему или системы конкурентов, так и пользующихся продуктами - субститутами.

Были сформированы 2 независимых случайных выборки пользователей (122 для "технических" и 117 для "экспертных" атрибутов службы поддержки). Для каждой группы атрибутов был сформирован ортогональный план - набор из 8 карточек услуг с различными сочетаниями уровней атрибутов. В полученном наборе все уровни атрибутов встречаются одинаковое количество раз, что позволяет сократить количество оцениваемых вариантов до приемлемого для осознанного выбора.

Респондентам предлагалось проранжировать 8 вариантов по степени предпочтения - на 1 место поставить самый привлекательный вариант, на 2-е следующий по привлекательности и т. д. Ранжирование проводилось в 2 этапа - сначала респонденты делили все варианты на 2 группы (привлекательные, не привлекательные), и затем присваивали ранги уже внутри групп. Сводные ранги вариантов получены расчетным путем, исходя из группы и ранга внутри группы.

В ходе опроса карточки показывались респондентам в случайном порядке.

На основании рангов и последовательности выбора была подсчитана важность Важность отражает роль атрибута в выборе (например, насколько опыт эксперта влияет на выбор?). Сумма важностей всех атрибутов равна 100%. каждого атрибута и полезность Полезность отражает вклад каждого конкретного уровня атрибута (например, сколько добавляет к вероятности выбора, если опыт эксперта более 3-х лет?). Полезность может быть и положительной, и отрицательной. Сумма полезностей всех уровней каждого атрибута равна 0. каждого его уровня. Расчет проводился поэтапно - сначала индивидуальный (для каждого респондента), затем групповой (для проверки гипотезы о влиянии на восприятие принадлежности к тому или иному поколению).

Для каждой группы описаны ее характеристики и особенности восприятия службы поддержки.

Проведен симуляционный анализ "что если?", в результате которого подсчитана конкурентоспособность следующих вариантов организации службы поддержки:

• как в исследуемой службе поддержки сейчас;

• как в эталонной службе поддержки;

• смешанный вариант - с интеграцией в исследуемую службу поддержки наиболее полезных решений эталонной службы поддержки, которые представляется возможным реализовать.

Индивидуальный conjoint анализ позволил выявить уровни атрибутов с однополярной полезностью. Это значит, что все или подавляющее большинство респондентов считают полезным один и тот же вариант реализации. Это:

• для "экспертных" атрибутов - возможность получить консультацию от автора информационной системы имеет максимальную важность (e4), и все респонденты считают это полезным.

• для "технических" атрибутов - возможность ознакомиться с ответами на наиболее популярные вопросы (t1) и отсутствие необходимости представляться (t4) также важны и полезны практически для всех.

По остальным характеристикам выделяются группы с разнополярной полезностью.

Дальнейший анализ заключался в проверке гипотез о причинах различий. В качестве причин рассмотрены:

• принадлежность к клиентскому рынку информационной системы, служба поддержки которой исследуется;

• опыт обращений в исследуемую службу поддержки;

• возраст пользователей. Гипотеза основывается на различиях между поколениями, которые сказываются на всех сферах жизни - коммуникативной, потребительской и т. п. [5, 6].

Исследование показало, что статистически значимое влияние имеет только возраст. Для проверки гипотезы респонденты были сгруппированы по годам рождения: старшее поколение (до 1975, включает "беби-бумеров" и старшую часть поколения X-X1), поколение X2 (1976-1983, включает младшую часть поколения Х-X2), поколение Y (1984 и младше). Структура выборки позволяет провести корректный анализ в таком разрезе - представители всех поколений представлены в достаточном объеме.

Значения важностей атрибутов в разрезе поколений приведены в таблицах 2.1 и 2.2, а разница между поколениями по наиболее важным атрибутам проиллюстрирована на рисунках 1.1 и 1.2.

Таблица 2.1

Значение важностей "экспертных" атрибутов

Составлено автором

Таблица 2.2

Значение важностей "технических" атрибутов

Составлено автором

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 1.2. Важность "технических" атрибутов в разрезе поколений (составлено автором)

Исследование показало, что между поколениями есть существенные различия:

• для донесения качества консультации старшему поколению достаточно возможности получать ответ от авторов системы, для поколения X2 растет важность опыта отвечающего и бренда разработчика, а у представителей молодого поколения имеет больше шансов завоевать доверие служба поддержки с ответами под брендом разработчика.

• меняется и требования к технической организации - молодые негативно воспринимают привязку службы поддержки к системе (задание вопросов из системы, получение ответов в систему). Это коррелирует с другими исследованиями потребительского поведения молодого поколения - им удобнее использовать привычные для них средства общения в интернете (социальные медиа). Система, не интегрированная в привычный интернет и формат общения, воспринимается чуждой средой.

Но есть и сходства - независимо от поколения, более всего респонденты ценят возможность избежать обращения куда-либо, найдя ответ на похожий вопрос самостоятельно.

Симуляционный анализ также иллюстрирует различия между поколениями. Расчетные значения предпочтений различных вариантов реализации службы поддержки приведены в таблице 3.

Таблица 3

Конкурентоспособность исследуемой службы поддержки в сравнении с эталонной и модифицированными вариантами в разрезе поколений

Размещено на http://www.allbest.ru/

Составлено автором

Если в "технической" части добавление возможности ознакомиться с ответами на популярные вопросы и автоматической идентификации полностью решает проблему отставания от эталонной службы поддержки для всех поколений, то ситуация с "экспертными" атрибутами частичной модификацией выправлению не поддается, и по мере смены поколений потребителей, при отсутствии радикальных изменений, ее восприятие будет ухудшаться - соотношение оценок конкурентоспособности эталонной и дополненной службы поддержки составляет для старшего поколения 1,3, поколения Х 2 - 1,5, поколения Y - 2.

В данном примере объединенный conjoint анализ не является необходимым, так как анализ внутри групп дает достаточно четкое понимание о необходимых мерах. При большем количестве групп и/или более размытой оценке следовало бы объединить наиболее значимые атрибуты всех групп, и провести conjoint анализ по объединенному набору атрибутов.

Таким образом, предложенный в данной статье метод позволяет анализировать конкурентоспособность сложных, полиатрибутивных продуктов и услуг, обходя ограничения существующих методов анализа по количеству атрибутов и уровней, и может применяться в том числе в современном информационном секторе экономики.

Литература

1. Котлер Ф., Келлер К.Л. Маркетинг менеджмент. 14-е изд. - СПб.: Питер, 2015. - 800 с.

2. Ламбен Ж.-Ж., Менеджмент, ориентированный на рынок. Стратегический и операционный маркетинг. Пер. с англ. - СПб: Питер, 2007 - 800 с.

3. Орме Б. Conjoint analysis: совместный анализ как эффективный инструмент маркетинговых исследований. Глава из книги "Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for Product Design and Pricing Research". Издание второе, Madison, Wis.: Research Publishers LLC., 2010г. Статья является адаптацией статьи, опубликованной в Quirk's Market Research Review, март 1996г, дата публикации 22.03.2016. http://www.marketing.spb.ru/libresearch/interact/Conjoint_Analysis.htm.

4. Мхитарян С.В. Применение SPSS в маркетинговых проектах. Учебное пособие. - М.; Евразийский открытый институт, 2011 - 272 с.

5. Шевченко Д.А. Исследование потребительского поведения крупных сегментов рынка в России: поколенческий подход. http://shevchenko.rggu.ru/?p=442.

6. Асташова Ю.В. Теория поколений в маркетинге / Вестник ЮУрГУ. Серия "Экономика и менеджмент", 2014, том 8, №1, стр. 108-114. https://cyberleninka.ru/article/v/teoriya-pokoleniy-v-marketinge.

Размещено на Allbest.ru