Исследование предпочтений потребителей стирального порошка

Выбор метода исследования и его описание

В качестве метода исследования был выбран совместный анализ. Также его называют конджойт-анализ, объединенный анализ, анализ потребительских предпочтений, анализ компромиссного выбора. Изначально в качестве метода исследования был рассмотрен метод анкетирования. Однако в последствии был изменен на конджойт-анализ ввиду того, что в отличие от анкетирования, позволяет приблизить исследование к реальной ситуации в жизни, когда покупателю необходимо выбирать из нескольких альтернатив, а также определить оптимальную комбинацию свойств товара.

Конджойт-анализ базируется на следующих предположениях [10]:

• 1. Покупатель воспринимает товар как совокупность характеристик, уровень каждого из которых имеет одно или несколько выгод.
• 2. Когда покупатель оценивает товар, то присваивает определенную ценность (также её называют частичная полезность), которая отражает систему ценностей для самого покупателя.
• 3. Покупатель мысленно складывает имеющиеся полезности при выборе товара и в результате формируется совокупность полезностей.
• 4. Покупатель мысленно компенсирует характеристики продукта с низким уровнем с помощью свойств с повышенным уровнем. Это называется компенсаторное правило.

Таким образом, покупатель мысленно взвешивает все преимущества и недостатки имеющихся у товара характеристик, определяя какими именно он готов пожертвовать, а какими нет.

Впрочем, у данного метода исследования, как и у любого другого, имеются свои ограничения [13]:

• 1. Сложность применения при большом количестве атрибутов.
• 2. В ситуациях, когда потребитель лоялен к товарной марке, то не может оценивать её через характеристики.
• 3. Стоимость исследования значительно увеличивается, если проводится один на один с респондентом.
• 4. Для реализации необходимо специальное программное обеспечение.

Совместный анализ (conjoint analysis) — метод анализа данных, с помощью которого пытаются определить относительную важность, которую придают потребители ясно выраженным характеристикам, а также полезность, которую они связывают с уровнями характеристик (Малхотра, 2002).

Базовая модель совместного анализа представлена следующей формулой (Green и Srinivasan, 1978):

(1).

где: — полная полезность альтернативного варианта;

— вклад частной ценности или полезности, соответствующей j-му уровню (j, j = 1, 2, …,) i-го варианта (i, i = 1, 2, …,);

— число уровней атрибута i;

m — число атрибутов;

xy = 1, для j-го уровня i-й атрибута;

xy = 0 в противном случае.

Важность атрибута Ii определяют через диапазон полезностей по всем уровням этого атрибута:

Ii = {max () — min ()} для каждого i.(2).

Важность атрибута нормируют для уточнения его важности относительно других Wi:

так что = 1.(3).

Данным метод достаточно популярен и широко используется у западных исследователей, которые в свою очередь был реализован для следующих целей: разработка новых продуктов, ценовая политика, реклама, дистрибьюция. Также он используется в качестве инструмента управления и для принятия основных стратегических решений таких как сегментация рынка, моделирования решения о покупке (A.Gustafsson, A. Herrmann, F. Huber, 1978).

В 1978 году был представлен пошаговый план реализации совместного анализа. Несмотря на то, что на протяжении последующих 35 лет метод развивался и усложнялся, стали доступны персональные компьютеры и появились специальные программы, этапы совместного анализа остались неизменными.

Этапы совместного анализа (Green и Srinivasan, 1978):

• 1. Выбор модели предпочтения
• 2. Выбор метода сбора данных
• 3. Построение профилей
• 4. Выбор формы представления данных
• 5. Выбор измерения для зависимой переменной
• 6. Выбор метода оценки полученных данных

Прежде чем рассмотреть каждый из этапов, обратимся к терминологии совместного анализа (Черенков, 1999):

Атрибут (attribute) — одна из рассматриваемых характеристик продукта. Например, это может быть цвет или форма упаковки.

Уровень атрибута (level или feature) — значение, которое может принимать атрибут. Например, атрибут «цвет» может принимать такие уровни как «красный», «желтый» или «белый» .

Профиль (profile) — полное описание продукта с определенным уровнем атрибутов. Также называют стимулом или карточкой.

План исследования (design или stimulus construction) — количество и набор профилей.

Полный план (full design) — участвуют все возможные наборы профилей, количество профилей равно произведению количества всех уровней атрибутов.

Полезность (utility) — числовое значение, которое присваивается уровням в процедуре совместного анализа. На основании полезностей вычисляется важность атрибутов.

Рассмотрим подробнее этапы проведения конджойт-анализа:

1. Выбор модели предпочтения Первым шагом является выбор функции полезности в основе которой лежит влияние атрибутов товара на предпочтения респондента. Чаще всего применяются модель частных полезностей, векторная модель и модель идеальной точки (Gustafsson et al., 2007).

Векторная модель В данном случае отношение между частными полезностями и характеристиками товара прямопропорциональное, то есть полезность увеличивается или уменьшается при увеличении или уменьшении атрибута, соответственно.

Модель идеальной точки При использовании данной модели, строится предположение, что существует идеальное сочетание атрибутов. Следовательно, при отклонении от этого идеала в большую или меньшую сторону, полезность снижается.

Модель частных полезностей Является самой гибкой из трех представленных моделей, поскольку сочетает в себе модель идеальной точки и векторную модель. Данная модель не принимает специфический функциональный процесс и проявление атрибутов может быть только интерполировано, если используется метрическая шкала.

Главным образом, модель частных полезностей является наиболее предпочтительной в совместном анализе (Green и Srinivasan, 1978; Wittink и Cattin, 1989).

2. Выбор метода сбора данных После того как модель предпочтений выбрана, необходимо понять как будут представлены атрибуты для респондентов. В основном процедура сбора данных включает два основных метода: двухфакторный и полнопрофильный (Green и Srinivasan, 1978).

При использовании двухфакторного метода, который также называют «метод компромисса» (англ. «trade-off-analysis» или «two factor evaluation»), респондента просят оценить различные комбинации из каждой пары уровней атрибута от самого предпочтительного до наименее предпочтительного (Green и Srinivasan, 1978). Как правило, оценку проводят с помощью «матрицы компромисса». При этом предпочтения должны быть проставлены в ячейку, которая находится на пересечении двух матричных элементов — один расположен в матрице горизонтально, другой вертикально (Gustafsson et al., 1999).

Данная процедура проста в применении — не требует специальных программ, а также сокращает избыток информации для респондента. Также его легко представить в виде анкетного опроса и не требует специальной программы. Однако двухфакторный метод имеет ряд ограничений (Green и Srinivasan, 1978):

метод не приближен к реальной ситуации выбора;

не ясно как респонденту оценить коррелирующие между собой атрибуты продукта или услуги;

в случае, когда увеличивается количество атрибутов и их уровней, респонденту придется заполнять множество матриц;

респондент может запутаться в таблице, забыть на какой ячейке он находится и перейти к другому фактору, не закончив оценивать предыдущий;

подходит для словесного описания, а не для графического представления (исследование дизайна упаковки, логотипа, цвета и прочее).

Полнопрофильный метод (англ. «full profile approach» or «multiple factor evaluation») остается наиболее распространенной формой, поскольку приближает респондента к реальной ситуации выбора. Профили содержат все исследуемые атрибуты и их уровни, но в разной комбинации (Green and Srinivasan 1978). Преимущество его заключается в том, что респондент оценивает атрибуты комплексно. Существенный недостаток — чем больше профилей, тем сложнее респонденту их оценивать (Hauser и Rao, 2004).

С середины 1980;х используются два улучшения традиционных методов сбора данных. Улучшение полнопрофильного метода называют гибридным объединенным анализом (HCA). Он объединяет в себе прямую (композиционную) часть исследования, в котором респонденты должны дать прямые суждения о важности отдельных признаков и косвенной (декомпозиционную) части исследования, которое представляет выбор комбинации атрибутов. Современная форма двухфакторного метода — это адаптивный объединенный анализ (АСА). Он позволяет предоставить подробный анализ индивидуальных предпочтений каждого респондента (Gustafsson et al., 1999).

3. Построение профилей Число брендов в категориях продуктов, с которыми респондент может быть знаком, обычно небольшое. На самом деле, реально существующие бренды и услуги не имеют достаточно отличительных характеристик, чтобы можно было обеспечить надежную оценку параметров. По этим причинам, в совместном анализе обычно используется гипотетическое описание профиля. В свою очередь, мы получаем дополнительное преимущество — возможность сравнить предполагаемое поведение респондента с фактическим в отношении реально существующих брендов и услуг.

Тем не менее при построении полного профиля необходимо ответить на несколько вопросов (Green и Srinivasan, 1978):

• 1. Какое количество профилей необходимо использовать?
• 2. Сколько следует использовать атрибутов и подуровней?
• 3. Как профили должны быть построены?

Количество профилей зависит от количества атрибутов и их уровней. Чем больше атрибутов и их уровней мы хотим исследовать, тем быстрее растет число возможных комбинаций. Чтобы понять сколько профилей мы получим, необходимо перемножить уровни атрибутов (Черенков, 1999). Например, имеется 7 атрибутов, три из которых имеют два уровня, остальные — три. В результате, мы получаем: 2*2*2*3*3*3*3=648 (возможных комбинаций).

Вряд ли респондент согласиться оценить такое количество профилей. Ввиду этого, предпочитают использовать сокращенный план исследования (design). Есть в основном два пути в объединенном анализе, чтобы сократить количество профилей. Самый простой путь называется «случайная выборка», то есть случайно выбирают несколько профилей. Однако, такой подход не используется на практике в маркетинговых исследованиях. Наиболее распространенный метод — сократить профили согласно определенному плану, способом который называется «ортогональность», т. е. сохранить независимость атрибутов (Gustafsson et al., 1999). Также его называют «balanced orthogonal design», т. е. «сбалансированный (уравновешенный) ортогональный план» (Hauser и Rao, 2004). В российском переводе можно встретить «ортогонально сбалансированный сокращенный план». При этом учитывается два условия: наличие комбинации каждого уровня каждого атрибута и сбалансированное совместное участие значений переменных должно быть (Черенков, 1999). Ортогональный план можно реализовать с помощью специальных программ, таких, например, как «Statistical Package for the Social Sciences» (SPSS) или надстройки «Marketing Engineering for Excel» .

4. Выбор формы представления профилей При использовании полнопрофильного подхода представление профилей осуществлялась одним из следующих подходов или их комбинацией: словесное описание, описание параграфа (подобно тестированию понятия при разработке нового продукта), иллюстрированное представление. В двухфакторной модели, главным образом, используется словесное описание атрибутов (Green и Srinivasan, 1978).

Таким образом, есть два варианта представления профилей. В первом варианте, информация предоставляется респонденту на информационных листах, используя ключевые слова, описательные предложения или комбинацию ключевых слов и объяснительных предложений. Во втором варианте, используется представление визуальное, графическое, с помощью фотографий, рисунков и т. п. (Gustafsson et al., 1999) Могут также использоваться реальные прототипы исследуемой продукции (Aust and Gaul 1995; Vriens et al., 1998; Page and Rosenbaum; 1989).

В каком виде представить респонденту профили зависит от цели исследования, от категории продукта, выбранных атрибутов и их уровней. Также это зависит от самого респондента — руководствуется ли он разумом или эмоциями, когда совершает покупку.

Тем не менее, преимущество визуального представления профилей очевидны: респондент не перегружен информацией, высокая однородность восприятия, процесс оценки проходит интересно и не утомительно, а атрибуты более реалистичны (Green и Srinivasan, 1978).

Одни исследователи утверждают, что в зависимости от того в каком виде будут представлены профили, респонденты по-разному будут воспринимать задание. В случае с исследованием пуловеров в 1981 году, авторов Holbrook and Moore, словесное описание заставило респондентов задуматься над взаимодействием атрибутов, при другом варианте — визуальный эффект стал доминирующим (Gustafsson et al., 1999). Однако, существует мнение, что нет принципиальной разницы между этими двумя способами предоставления профилей (Louviere, 1984).

5. Выбор измерения для зависимой переменной Можно использовать метрические (парное сравнение, ранжирование, метод рангов) и неметрические шкалы (интервальные шкалы, рейтинги). В зависимости от цели исследования, измерить можно либо намерение купить, либо предпочтение при выборе (Green и Srinivasan, 1978).

При использовании рейтинговой шкалы респонденты оценивают субъективно восприятие преимуществ с помощью пронумерованной шкалы. Предполагается, что респонденты лучше чувствую интервалы, потому что шкала выражает интенсивность предпочтения и в этом его преимущество по сравнению с методом рангов. В случае ранжирования, респонденты оценивают субъективно восприятие преимуществ, но в результате присваивают порядковые номера профилям. В парном сравнении профилей интервьюер приводит два профиля продукта одновременно и респондент должен решить какой из двух он предпочитает. При этом, используются, так называемые долларовые метрики — когда выбор в пользу одного профиля сделан, респондента спрашивают «сколько ещё вы готовы заплатить за этот продукт по сравнению с тем, который не выбирали?» до тех пор, пока оба профиля для респондента не станут равнозначными (Gustafsson et al., 1999). Однако, парное сравнение наименее эффективный метод с точки зрения информации, полученной за единицу времени, потому что такая процедура может длиться долго. Соответственно, затраты на проведение такого метода также увеличиваются. Единственное преимущество данного метода, что в результате надежность полученных данных увеличивается (Green и Srinivasan, 1978).

6. Выбор метода оценки полученных данных Методы оценки атрибутов в совместном анализе могут быть классифицированы в три категории (Green и Srinivasan, 1978):

• 1. Методы, в которых зависимая переменная измерена порядковой шкалой (неметрическими методами). К ним относятся MONANOVA, PREFMAP, неметрическая процедура компромисса Джонсона и LINMAP.
• 2. Методы, которые предполагают измерение интервальной шкалой: метод наименьших квадратов (OLS) и минимизация суммы абсолютных ошибок (MSAE).
• 3. Методы, которые имеют отношение к парному сравнению — это методы LOGIT и PROBIT.

Соответственно, применение метрического или неметрического метода для анализа полученных данных зависит от того, какой выбор осуществлялся на каждом из шагов, описанных выше. Самыми важными методами оценки являются MONANOVA, LINMAP и OLS — в Европе, при проведении совместного анализа, данные методы используют более чем в 80% исследований (Gustafsson et al., 1999).

Помимо выбора метода, исследователь должен принять решение на каком уровне будет проведен анализ: индивидуальном или агрегатном. При этом, на индивидуальном уровне данные от каждого респондента анализируются отдельно, на агрегатном — необходимо провести определенную процедуру. Сначала определяются функции полезности на индивидуальном уровне. Затем, исходя из сходства полезностей, респондентов объединяют в кластеры. После этого, для каждого кластера, выполняют агрегатный анализ (Малхотра, 2002).

Кроме классических шагов, хотелось бы остановиться на процедуре сбора данных. Респонденты, которые принимают участие в исследовании предоставляют свои ответы в зависимости от того как представлены профили продуктов: интервью (один на один), в письменной форме, почтой или с использованием компьютера (Vriens, 1995). Исследование по телефону или почте обычно используются для того, чтобы охватить большую географическую территорию. Телефон может быть полезен, чтобы улучшить низкие показатели по сбору ответов респондентов, собранными с помощью письменного опроса (Wittink и Cattin, 1989).

Другие авторы объединили оба метода. Исследователи сначала связывались с респондентами по телефону. После получения согласия в участии, им отправлялись документы почтой. В результате, сбор данных снова был выполнен по телефону. Тем не менее, процесс не должен быть слишком долгим, чтобы не утомлять респондента (Levy et al., 1983; Stahl, 1988).

Использование компьютерных технологий в совместном анализе возрастает вместе с ростом популярности Интернета. Также этому способствуют низкие финансовые затраты и новые способы проектирования самого исследования. Вследствие этого, область применения метода расширится (Gustafsson et al., 1999).

Таким образом, в зависимости от целей и задач исследования, финансовых и других возможностей, процедура проведения конджойт-анализа будет выстраиваться индивидуально.