<<

стр. 3
(всего 4)

СОДЕРЖАНИЕ

>>







Часть 4. Оценка нового холодильника


Вниманию проводящего опрос!
Дайте детальное описание холодильника «Super Snow», покажите рисунок, объясните технические характеристики. Ответьте на все возникшие вопросы.
При описании холодильника «Super Snow» будьте абсолютно беспристрастны.






Продолжение




Вниманию проводящего опрос!
После детального описания холодильника «Super Snow» попросите респондента оценить его по каждому из следующих утверждений. Переходите к этой части после того, как определите степень готовности купить «Super Snow» (вопросы 4-А — 4-Е).














Продолжение




Часть 5. Данные о респонденте

(пункты 5-1 и 5-2 заполняет проводящий опрос)




4.11. Разработка выборочного плана и определение объема выборки

4.11.1. Основные понятия

Рассмотрим основные понятия, используемые при проведении вы­борочных исследований.
На данном этапе маркетинговых решений возникает необходи­мость получить информацию о параметрах «группы», среди членов кото­рой будет проводиться маркетинговое исследование. Например, управ­ляющий маркетингом желает иметь данные об объеме сбыта продуктов его компании через различные типы розничных магазинов («группа»). Такая «группа» в статистике называется генеральной совокупностью или просто совокупностью. Иногда совокупность является достаточно малой по своей численности, и менеджер может изучить всех ее членов. Обыч­но же это сделать невозможно: изучить, например, мнение всех детей возраста от 3-х до 5 лет относительно игрушек определенного типа. Сле­довательно, проводится изучение только части совокупности, называемой выборкой.
Выборка является базовым уровнем проводимых исследований.
Необходимо отметить, что, поскольку выборка является частью изучаемой совокупности, полученные от выборки данные скорее всего не будут в точности соответствовать данным, которые можно было бы полу­чить от всех единиц совокупности. Различие между данными, получен­ными от выборки, и истинными данными называется ошибкой выборки. Ошибка выборки обусловливается двумя факторами: методом формиро­вания выборки и размером выборки. Эти вопросы будут рассмотрены ниже.
Формирование выборки прежде всего основывается на знании контура выборки (sampling frame), под которым понимается список всех единиц совокупности, из которого выбираются единицы выборки. На­пример, если в качестве совокупности рассматривать все автосервисные мастерские города Москвы, то надо иметь список таких мастерских, рас­сматриваемый как контур, в пределах которого формируется выборка.
Контур выборки неизбежно содержит ошибку, называемую ошиб­кой контура выборки и характеризующую степень отклонения от истин­ных размеров совокупности. Очевидно, что не существует полного офи­циального списка всех автосервисных мастерских города Москвы, вклю­чая полулегальный и нелегальный бизнес в данной области. Исследова­тель должен информировать заказчика работы о размерах ошибки конту­ра выборки.
Существуют три главные проблемы формирования выборки.
Прежде всего, исходя из сути рассматриваемой задачи, необходимо определить, кто является единицей выборки. Например, фирма — произ­водитель сотовых телефонов решила изучить потенциальный рынок на свою продукцию. Было принято решение изучить мнение по данному вопросу как лиц, принимающих решения по выбору коммуникационного оборудования в различных организациях, так и глав семейств, опреде­ляющих данную политику в семье.
Далее необходимо четко определить, кто рассматривается в качест­ве единицы выборки. В нашем примере единицами выборки являются начальники коммуникационных отделов и главы семейств.
Очень важным является также определение контура выборки. На­пример, список всех домовладельцев определенного региона. В целях выполнения правила репрезентативности проводимого исследования не­обходимо обратить внимание на метод, с помощью которого выбираются единицы выборки из контура выборки. Здесь разговор идет о планирова­нии выборки.
И наконец, необходимо решить вопрос об объеме выборки, кото­рый определяет число изучаемых единиц выборки. Объем выборки очень редко зависит от размера совокупности. Поэтому объем выборки для од­ного региона необязательно существенно меньше объема выборки для государства в целом.
При формировании выборки используются вероятностные (случай­ные) и не вероятностные (неслучайные) методы.
Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, то выборка называется вероятностной (случайной). Если этот шанс (вероятность) неизвестен, то выборка назы­вается невероятностной (неслучайной). К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований из-за невозможности точного определения размера совокупности не представляется возможным точно рассчитать вероятности. Поэтому термин «известная вероятность» скорее основан на использовании определенных методов формирования выборки, чем на знании точных размеров совокупности.
Вероятностные методы включают в свой состав: простой случай­ный отбор, систематический отбор, кластерный отбор и стратифициро­ванный отбор.
Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть из­бранным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. Вероятность быть включенным в выборку определяется отношением объема выборки к размеру совокупности.
Простой случайный отбор может осуществляться с помощью сле­дующих методов: формирование выборки вслепую и с помощью таблицы случайных чисел.
При использовании метода формирования выборки вслепую еди­ницы совокупности в соответствии с их фамилиями, названиями или другими признаками вносятся в карточки, которые в перемешанном виде помещаются в какую-то непрозрачную емкость (ящик, коробку и т.п.). Из данной емкости кто-то случайным образом вытягивает число карто­чек, определяемое объемом выборки.
В таблицах случайных чисел содержатся числа, порядок включения которых в таблицу осуществлен случайным образом. Единицам совокуп­ности присваивают порядковые номера. В таблице случайных чисел вы­бирают любую начальную точку и, двигаясь в произвольном направлении и произвольно меняя направление движения, выбирают необходимое количество номеров из числа присвоенных, равное заранее установлен­ному объему выборки.
Использование простого случайного отбора гарантирует, что каж­дая единица совокупности известна и имеет равные шансы быть вклю­ченной в выборку.
Однако, чтобы можно было эти методы использовать, необходимо предварительно определить каждую единицу совокупности, что при больших размерах совокупности сделать достаточно сложно, а порой и невозможно.
Данный недостаток существенно снижается при использовании компьютера для присвоения единицам совокупности номеров и форми­рования выборки. При телефонном интервью компьютер может генери­ровать случайным образом телефонные номера: он имеет генератор слу­чайных чисел.
Начальная часть метода систематического отбора соответствует на­чальной части метода простого случайного отбора: необходимо получить полный список единиц генеральной совокупности.
Однако далее вместо присвоения порядковых номеров использует­ся показатель «интервал скачка», рассчитанный как отношение размера совокупности к объему выборки. Например, если используется телефон­ный справочник и интервал скачка был определен равным 250, то это означает, что каждый 250-й телефонный номер включается в выборку. Для определения же начальных страницы и колонки справочника ис­пользуются случайные числа.
Очевидно, что данный метод является более экономичным и быст­рым по сравнению с методом простого случайного отбора. Случайные числа используются только на начальной стадии его реализации. Вместе с тем такой метод дает менее репрезентативные результаты по сравнению с методом простого случайного отбора.
Особенно широко метод систематического отбора используется, когда для различных видов совокупностей имеются различные справоч­ники, списки, спецификации и т.п. материалы.
Другим методом вероятностного отбора является кластерный от­бор, основанный на делении совокупности на подгруппы, каждая из ко­торых представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода очень похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, что исследуется мнение населения какого-то региона от­носительно марки какого-то товара.
Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), на­пример области. Исследователь может считать, что выделенные кластеры являются идентичными и мнение населения этих областей характерно для региона в целом. Далее одна из областей (один кластер) выбирается случайным образом, определяется совокупность для этой области, в ней проводится соответствующее исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего региона (одноступенчатый подход).
Формирование выборки можно осуществить и на основе двухсту­пенчатого подхода. В этом случае после первоначального случайного формирования выборки кластеров (в нашем примере случайным образом выбирается несколько областей) используется один из вероятностных методов для проведения исследований среди единиц выборки. Очевидно, что репрезентативность результатов, полученных на основе исследований для группы кластеров, является более высокой, чем для одного кластера. Однако этот подход является более дорогим по сравнению с одноступен­чатым подходом.
Иногда при проведении исследований, когда общую исследуемую территорию можно разбить на отдельные зоны, при формировании вы­борки используется выборочная решетка, накладываемая на карту обсле­дуемой территории. Каждая ячейка решетки определяет конкретный кла­стер. Далее используется один из описанных методов формирования вы­борки. К сожалению, метод выборочной решетки не учитывает админи­стративные, естественные (реки, улицы и т.п.) и другие границы.
В основе всех описанных методов лежит предположение, что лю­бая совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых характеристик. Другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Но такая ситуация на практике встречается крайне редко. Скажем, исследуется рыночный потенциал определенного региона для какого-то товара. Население больших, средних и малых го­родов, сельской местности данного региона отличается по уровню обра­зования, дохода, образу жизни и т.п.
В случае несимметричного распределения совокупности последняя разделяется на различные подгруппы (страты), например по уровню до­ходов, и выборки формируются из этих подгрупп, по сути дела являю­щихся сегментами рынка. Такой метод носит название стратифициро­ванного отбора.
При использовании данного метода прежде всего следует выбрать некоторую наблюдаемую характеристику (признак), характеризующую каждую единицу совокупности, например уровень дохода.
Далее для каждой страты с помощью случайного отбора формиру­ется выборка.
Если размер выборки для определенной страты пропорционален размеру страты по отношению ко всей совокупности, то выборка называ­ется пропорционально стратифицированной. В случае непропорциональ­но стратифицированной выборки необходимо использовать весовые ко­эффициенты, уравновешивающие размеры страт.
При применении невероятностных методов отбора формирование выборки осуществляется без использования понятий теории вероятно­стей, вследствие чего невозможно рассчитать вероятность включения в выборку единицы совокупности.
Кратко охарактеризуем следующие невероятностные методы отбо­ра: отбор на основе принципа удобства, отбор на основе суждений, фор­мирование выборки в процессе обследования и формирование выборки на основе квот.
Смысл метода отбора на основе принципа удобства заключается в том, что формирование выборки осуществляется самым удобным с пози­ций исследователя образом, например, с позиций минимальных затрат времени и усилий, с позиции доступности респондентов. Выбор места исследования и состава выборки производится субъективным образом, например, опрос покупателей осуществляется в магазине, ближайшем к месту жительства исследователя. Очевидно, что многие представители совокупности не принимают участия в опросе.
Данный метод скорее применяется для поиска респондентов с за­данными характеристиками. Например, в универсаме путем первоначаль­ного задания вопросов выявляется, что из себя представляют опрашивае­мые и только некоторые из их числа подвергаются дальнейшему обследо­ванию. Данный метод является дешевым и простым, и существуют мето­ды оценки ошибки формирования выборки при его использовании, кото­рые будут рассмотрены ниже.
Формирование выборки на основе суждения основано на исполь­зовании мнения квалифицированных специалистов, экспертов относи­тельно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы. Например, изучается потребность в издании кули­нарной книги для приготовления в микроволновой печи низкокалорий­ной пищи. На основе мнения исследователей в состав фокус-группы бы­ло включено 12 домохозяек; шестеро из них владело микроволновыми печами более трех лет, трое — менее трех лет и трое только собирались их купить. По мнению исследователей, такой состав группы достаточно полно соответствует целям проводимого исследования. Результаты рабо­ты фокус-группы были признаны удовлетворительными; они послужили основой для крупномасштабных региональных опросов, проведенных на основе вероятностных методов.
Формирование выборки в процессе опроса основано на расшире­нии числа опрашиваемых на основе предложений респондентов, которые уже приняли участие в обследовании. Первоначально исследователь фор­мирует выборку намного меньшую, чем требуется в проводимом исследо­вании, затем она по мере проведения обследования расширяется. Дан­ный метод применяется там, где контуры выборки являются очень огра­ниченными, например, при проведении маркетинговых исследований продукции производственно-технического назначения.
Формирование выборки на основе квот (квотный отбор) предпо­лагает предварительное, исходя из целей исследования, определение чис­ленности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам). Например, в целях исследования было принято решение, что в универсаме должно быть опрошено пятьдесят мужчин и пятьдесят женщин. Интервьюер проводит опрос, пока не выберет установленную квоту. Такой метод обычно применяется в случае, когда имеется четкое суждение о характеристиках респондентов, мнение которых целесообраз­но изучить в проводимом исследовании. Он дает возможность контроли­ровать деятельность интервьюеров, ограничивая выбор респондентов оп­ределенными требованиями.
На практике имеет место параллельное использование нескольких методов формирования выборки. Так, формирование выборки для оцен­ки мнения населения России относительно различных марок какого-либо товара, например холодильника, может осуществляться по следующей схеме [11]:
1. Россия, согласно ее административно - территориальному деле­нию, делится на 89 субъектов Федерации.
2. Осуществляется случайным образом выбор девяти субъектов (исключая Москву и С.-Петербург).
3. Все населенные пункты (исключая Москву и С.-Петербург) в за­висимости от численности населения делятся на шесть групп: до 1000 жителей, от 1000 до 10 000 (поселки), от 10 000 до 100 000, от 100 000 до 500 000, свыше 500 000 (города). Москва и С.-Петербург исследуются от­дельно.
4. На основе квотного метода устанавливается, что для каждого из девяти выбранных субъектов Федерации исследуются три города и два поселка (по крайней мере, по одному населенному пункту из этих двух типов поселков и трех типов городов должно принадлежать каждой ка­тегории). Для этого берется каждый пятый населенный пункт из спра­вочника Госкомстата «Численность населения Российской Федерации по городам, рабочим поселкам и районам на 1 января 1993 г.» и определяет­ся, в какую из категорий он попадет (систематический отбор). Так посту­пают до тех пор, пока не наберется нужное количество населенных пунк­тов.
Если, дойдя до конца списка, не будет найдено квотное число на­селенных пунктов, процесс выбора населенных пунктов начинается сна­чала, но берется каждый четвертый населенный пункт, и т.д.
5. Выбирается случайным образом в каждом выбранном городе и поселке по меньшей мере 20 респондентов.
Таким образом, кроме Москвы и С.-Петербурга должно быть про­интервьюировано 900 респондентов. В Москве и С.-Петербурге опраши­вается по 50 респондентов. В итоге должно быть проинтервьюировано 1000 респондентов.

4.11.2. Этапы разработки выборочного плана

Рассмотренные выше понятия выстраиваются в определенную ло­гическую последовательность отдельных шагов (этапов) по разработке выборочного плана, целью которого является получение конечного вари­анта выборки. Можно выделить следующие этапы разработки выбороч­ного плана:
1. Определение соответствующей совокупности.
2. Получение «списка» совокупности.
3. Проектирование выборочного плана.
4. Определение методов доступа к совокупности.
5. Достижение нужной численности выборки.
6. Проверка выборки на соответствие требованиям.
7. В случае необходимости формирование новой выборки.
Кратко охарактеризуем отдельные этапы разработки выборочного плана.
На первом этапе определяется целевая совокупность, определяемая целями исследования. Четко устанавливаются характеристики, которым должны удовлетворять единицы совокупности и которые дают возмож­ность отличить целевую совокупность от других возможных совокупностей.
На втором этапе устанавливается, откуда может быть получен пе­речень единиц совокупности. Это нужно для установления контура вы­борки. Здесь используются соответствующие справочники, данные пере­писи населения и местных органов власти, материалы различных кон­сультационных организаций.
На данном этапе также необходимо оценить ошибку контура вы­борки. Для этого необходимо: 1. Определить, насколько список людей (юридических лиц), включенных в контур выборки, отличается от сово­купности в целом. 2. Установить, какой контингент людей не вошел в состав контура выборки.
Обычно ответы на начальные вопросы вопросника дают возмож­ность идентифицировать опрашиваемых и установить, входят ли они в состав изучаемой совокупности. Далее, если исследователь не может ус­тановить причины, по которым невключение в контур выборки опреде­ленных единиц совокупности негативно влияет на состав окончательной выборки, то ошибка контура выборки считается допустимой.
Например, в городе автосервисная компания изучает мнение води­телей относительно содержания определенного ремонтного набора для автомобиля. Было принято, что наиболее полным списком совокупности является список автовладельцев, имеющийся в городской ГАИ. Однако не все новые жильцы—автовладельцы зарегистрировали автомобили в по­ложенные сроки. Кроме того, услугами автосервисной компании могут пользоваться проезжие автовладельцы. Но число незарегистрированных автовладельцев скорее всего будет незначительным на фоне общего числа автовладельцев города, а вкусы и потребности проезжих автовладельцев вряд ли кардинальным образом отличаются от потребностей автовладель­цев-резидентов. Поэтому в данном случае ошибку контура выборки мож­но считать допустимой. (Мы не рассматривали вопрос: а возможно ли в ГАИ получить данный список.)
На третьем этапе с учетом ранее выполненных работ осуществля­ется проектирование самой выборки. Здесь необходимо найти баланс между структурой выборки, затратами на сбор данных и объемом выбор­ки; в деталях обсудить выборочные методы. Выборочный план должен соответствовать целям проводимого обследования и существующим огра­ничениям.
Определение методов доступа к совокупности обусловливается тем, кто осуществляет сбор данных. Многие маркетинговые исследования основаны на привлечении фирм, специализирующихся на сборе инфор­мации. Такие фирмы обычно имеют свои отработанные методы выхода на изучаемую совокупность. Например, фирмы, проводящие телефонное интервьюирование, имеют свои подходы к осуществлению повторных звонков в случае, если телефон был занят или на звонок никто не отве­тил. Это касается также числа повторных звонков по занятому номеру.
Достижение нужной численности выборки осуществляется в два этапа. Прежде всего устанавливается единица выборки, затем от этой единицы должна быть получена требуемая информация. Однако очевид­но, что на ряд выбранных респондентов в силу тех или иных причин не­возможно выйти и что не каждый выбранный респондент выразит жела­ние отвечать на вопросы. Возникает проблема замены респондентов, ко­торая может быть решена с помощью трех методов: выбор следующего по списку респондента, использование выборки больших размеров и форми­рование повторной выборки.
Первый метод чаще всего применяется в случае систематической выборки. Скажем, в качестве контура выборки используется телефонный справочник и необходимо опросить каждого сотого абонента. Если не удается получить ответ от первого респондента, то звонят абоненту, сле­дующему по справочнику, и так поступают, пока не удастся получить ответы на задаваемые вопросы; только после этого осуществляется «скачок» в сто номеров.
Использование выборки больших размеров осуществляется в слу­чае, когда заранее известен процент респондентов, не принимающих участие в опросе. Например, известно, что на письма при почтовом оп­росе отвечает только 20% респондентов (в ряде случаев этот процент бы­вает существенно меньше). Поэтому, чтобы получить окончальную вы­борку численностью в 200 человек, письма следует направить тысяче по­тенциальных респондентов.
Если процент ответов намного ниже, чем ожидалось, то контуры исходной выборки расширяются за счет дополнительных имен, найден­ных, скажем, случайным образом. В этом заключается смысл метода формирования повторной выборки.
Проверка выборки на соответствие требованиям может осуществ­ляться по-разному, например, путем сравнения профиля данной выборки с профилем выборки, использованной ранее при проведении аналогич­ных исследований. Цель данной проверки заключается в том, чтобы убе­дить клиента в репрезентативности выборки.
Такая проверка может быть осуществлена только в случае, когда возможно провести сравнение данной выборки с аналогичными выбор­ками, использованными ранее.
Формирование новой выборки осуществляется тогда, когда про­верка показала, что выборка не представляет совокупность в целом. В этом случае выбираются новые респонденты, и они добавляются к ранее использованной выборке, пока не достигается удовлетворительный уро­вень репрезентативности.

4.11.3. Определение объема выборки

В реальности решение об объеме выборки является компромиссом между теоретическими предположениями о точности результатов обсле­дования и возможностями их практической реализации, прежде всего имеются в виду затраты на проведение опроса.
Следует отметить, что объем выборки никак не влияет на репре­зентативность полученных результатов. Предположим, например, что в целях изучения степени использования в России персональных компью­теров в научной работе проводился опрос на основе принципа удобства на одном из московских перекрестков. И хотя было опрошено 5000 рес­пондентов, полученные результаты не являются репрезентативными даже для Москвы. Это обусловлено тем, что был использован невероятност­ный метод формирования выборки, который в данном случае применять было нельзя.
На практике используется несколько подходов к определению объ­ема выборки. Прежде всего опишем наиболее простые.
Произвольный подход основан на применении «правила большого пальца». Например, бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от совокупности. Данный подход является простым и легким в исполнении, однако не представляется возможным установить точность полученных результатов. При достаточно большой совокупности он к тому же может быть и весь­ма дорогим.
Объем выборки может быть установлен исходя их неких заранее оговоренных условий. Скажем, заказчик маркетингового исследования знает, что при изучении общественного мнения выборка обычно состав­ляет 1000—1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придер­живаться данной цифры. В случае, если на каком-то рынке проводятся ежегодные исследования, то в каждом году используется выборка одного и того же объема. В отличие от первого подхода здесь при определении объема выборки используется известная логика, которая, однако, являет­ся весьма уязвимой. Например, при проведении определенных исследо­ваний может потребоваться точность меньше, чем при изучении общест­венного мнения, да и объем совокупности может быть во много раз меньше, нежели при изучении общественного мнения. Таким образом, данный подход не принимает в расчет текущие обстоятельства и может быть достаточно дорогим.
В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так, в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать. Очевидно, что ценность получаемой информации не принимается в рас­чет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать достаточно точ­ные результаты.
Представляется разумным учитывать затраты не абсолютным обра­зом, а по отношению к полезности информации, полученной в результа­те проведенных обследований. Заказчик и исследователь должны рас­смотреть различные объемы выборки и методы сбора данных, затраты, учесть другие факторы.
Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема вы­борки исходя из определенных требований к надежности и достоверно­сти получаемых результатов. Он также используется при анализе полу­ченных результатов для отдельных подгрупп, формируемых в составе вы­борки по полу, возрасту, уровню образования и т.п. Требования к надеж­ности и точности результатов для отдельных подгрупп диктуют опреде­ленные требования к объему выборки в целом.
Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к оп­ределению объема выборки основан на расчете доверительных интерва­лов. Рассмотрение данного подхода начнем с краткой характеристики ряда базовых понятий математической статистики (см. подробнее, на­пример, в [10]).
Понятие вариации характеризует величину несхожести (схожести) ответов респондентов на определенный вопрос. В более строгом плане вариацией значений какого-либо признака в совокупности называется различие его значений у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Результаты ответов на вопросы оп­роса обычно представляются в форме кривой распределения. При высо­кой схожести ответов говорят о малой вариации (узкая кривая распределения) и при низкой схожести ответов — о высокой вариации (широкая кривая распределения). На рис. 4.5 приводятся кривые распределения результатов ответа на вопрос: «Сколько миль за год проходит ваш авто­мобиль?» для низкой и высокой вариации ответов.


6 8 12 15 17 19 20
Оцененный пробег автомобиля (тыс. миль)

Рис. 4.5. Вариация и кривые распределения

В качестве меры вариации обычно принимается среднее квадратическое отклонение, которое характеризует среднее расстояние от средней оценки ответов каждого респондента на определенный вопрос. Можно сравнить среднее квадратическое отклонения для двух выборок и опреде­лить, для какой из них вариация является меньшей.
Поскольку все маркетинговые решения принимаются в условиях неопределенности, то это обстоятельство целесообразно учесть при опре­делении объема выборки. Так как определение исследуемых величин для совокупности в целом осуществляется на основе выборочной статистики, то следует установить диапазон (доверительный интервал), в который, как ожидается, попадут оценки для совокупности в целом, и ошибку их определения.
Понятие «доверительный интервал» — это диапазон, крайним точ­кам которого соответствует определенный процент определенных ответов на какой-то вопрос. Данное понятие тесно связано с понятием «среднее квадратическое отклонение изучаемого признака в генеральной совокуп­ности»: чем оно больше, тем шире должен быть доверительный интервал, чтобы включить в свой состав, например, 95% ответов.
Из свойств нормальной кривой распределения вытекает, что ко­нечные точки доверительного интервала, равного, скажем, 95%, опреде­ляются как произведение 1,96, называемого нормированным отклонени­ем, на среднее квадратическое отклонение. Числа 1,96 и 2,58 .(для 99%-ного доверительного интервала) обозначаются как Z. Имеются таблицы «Значение интеграла вероятностей», которые дают возможность опреде­лить величины Z для различных доверительных интервалов. Доверитель­ный интервал, равный или 95%, или 99%, является стандартным при проведении маркетинговых исследований.
Например, проведено исследование числа визитов автовладельцев в сервисные мастерские за год. Доверительный интервал для среднего чис­ла визитов был рассчитан равным 5—7 визитам при 99%-ном уровне до­верительности. Это означает, что если появится возможность провести независимо 100 раз выборочные исследования, то для 99 средних значе­ний числа визитов попадут в диапазон от 5 до 7 визитов — другими сло­вами, 99% автовладельцев попадут в доверительный интервал.
Предположим, было проведено исследование для пятидесяти неза­висимых выборок. Средние оценки для этих выборок образовали нор­мальную кривую распределения, которая в данном случае называется выборочным распределением. Средняя оценка для совокупности в целом равна средней оценке кривой распределения. Понятие «выборочное рас­пределение» также рассматривается в качестве одного из базовых поня­тий теоретической концепции, лежащей в основе определения объема выборки.
Очевидно, что ни одна компания не проводит маркетинговых ис­следований, формируя 50 независимых выборок. Обычно используется только одна выборка. И математическая статистика дает возможность получить некую информацию о выборочном распределении, владея толь­ко данными о вариации единственной выборки.
Индикатором степени отличия оценки, истинной для совокупности в целом, от оценки, которая ожидается для типичной выборки, является средняя квадратическая ошибка (см. ниже). Например, исследуется мне­ние потребителей о новом продукте и заказчик данного исследования указал, что его устроит точность полученных результатов, равная ±5%. Предположим, что 30% членов выборки высказалось за новый продукт. Это означает, что диапазон возможных оценок для всей совокупности составляет 25—35%. Причем чем больше объем выборки, тем меньше ошибка. Высокое значение вариации обусловливает высокое значение ошибки и наоборот.
Теперь, после знакомства с базовыми понятиями, определим объем выборки на основе расчета доверительного интервала. Исходной инфор­мацией, необходимой для реализации данного подхода, является: 1. Ве­личина вариации, которой, как считается, обладает совокупность. 2. Же­лаемая точность. 3. Уровень доверительности, которому должны удовле­творять результаты проводимого обследования.
Когда на заданный вопрос существует только два варианта ответа, выраженные в процентах (используется процентная мера), объем выбор­ки определяется по следующей формуле:







Таблица 4.15
Значение нормированного отклонения оценки (z) от среднего значения в зависимости от доверительной вероятности (б) полученного результата



Например, фирмой, выпускающей покрышки, проводится опрос автолюбителей. Целью обследования является определение процента ав­толюбителей, использующих радиальные покрышки, поэтому на вопрос: «Используете ли вы радиальные покрышки?» — возможно только два ответа: «Да» или «Нет» (шкала наименований). Если предположить, что совокупность автолюбителей обладает низким показателем вариации, то это означает, что почти каждый опрошенный использует радиальные покрышки. В этом случае может быть сформирована выборка достаточно малых размеров. В формуле (4.1) произведение pq выражает вариацию, свойственную совокупности.
Предположим, что 90% единиц совокупности используют радиаль­ные покрышки. Это означает, что рq = 900. Если принять, что показатель вариации выше (р = 70%), то рq = 2100.
Наибольшая вариация достигается в случае, когда половина сово­купности (50%) используют радиальные покрышки, а другая (50%) — не использует. В этом случае произведение рq достигает наибольшего значе­ния, равного 2500.
При проведении обследования следует указать точность получен­ных оценок. Скажем, было установлено, что 44% респондентов исполь­зуют радиальные покрышки. В этом случае результаты измерения жела­тельно представить в виде: «Процент автолюбителей, использующих ра­диальные покрышки, составляет 44% плюс-минус ...%». Величину допус­тимой ошибки заранее совместно определяют заказчик исследования и исследователь.
Что касается уровня доверительности, то при проведении марке­тинговых исследований, как отмечалось выше, обычно рассматриваются только два его значения: 95% или 99%. Первому значению соответствует значение z = 1,96, второму — z = 2,58. Если выбирается уровень довери­тельности, равный 99%, то это говорит о том, что мы уверены на 99% (другими словами, доверительная вероятность равна 0,99) в том, что про­цент членов совокупности, попавших в диапазон ± е%, равен проценту членов выборки, попавших в тот же диапазон ошибки.
Принимая вариацию, равную 50%, точность, равную ± 10%, при 95%-ном уровне доверительности, рассчитаем размер выборки:

При уровне доверительности, равном 99%, и е = ±3% n = 1067.
При определении показателя вариации для определенной совокуп­ности прежде всего целесообразно провести предварительный качествен­ный анализ исследуемой совокупности, в первую очередь установить схожесть единиц совокупности в демографическом, социальном и других отношениях, представляющих интерес для исследователя. Возможно про­ведение пилотного исследования, использование результатов подобных исследований, проведенных в прошлом. При использовании процентной меры изменчивости принимается в расчет то обстоятельство, что макси­мальная изменчивость достигается для р = 50%, что является наихудшим случаем. К тому же этот показатель радикальным образом не влияет на объем выборки. Учитывается также мнение заказчика исследования об объеме выборки.
Возможно определение объема выборки на основе использования средних значений, а не процентных величин, как это делалось выше. Предположим, что выбран уровень доверительности, равный 95% (z=1,96), среднее квадратическое отклонение (s) рассчитано равным 100 и желаемая точность (погрешность) составляет ±10. Определение объема выборки (n):


На практике, если выборка формируется заново и схожие опросы не проводились, то s не известно. В этом случае целесообразно задавать погрешность е в долях от среднеквадратического отклонения. Расчетная формула преобразуется и приобретает следующий вид:

Выше шел разговор о совокупностях очень больших размеров, ха­рактерных для рынков потребительских товаров. Однако в ряде случаев совокупности на являются столь большими — например, на рынках от­дельных видов продукции производственно-технического назначения.
Обычно, если выборка составляет менее пяти процентов от сово­купности, то совокупность считается большой и расчеты проводятся по вышеприведенным правилам.
Если же объем выборки превышает пять процентов от совокупно­сти, то последняя считается малой и в вышеприведенные формулы вво­дится поправочный коэффициент. Объем выборки в данном случае опре­деляется следующим образом:



где n' — объем выборки для малой совокупности;
n — объем выборки (или для процентных мер, или для средних), рас­считанный по приведенным выше формулам;
N — объем генеральной совокупности.

Например, изучается мнение членов совокупности, состоящей из 1000 компаний, относительно изменения местной налоговой политики органами власти определенного региона. Вследствие отсутствия инфор­мации о вариации принимается наихудший случай 50:50. Решено исполь­зовать уровень доверительности, равный 95%. Заказчик исследования заявил, что его устроит точность результатов ±5%. Тогда, используя фор­мулу для процентной меры, получим



Очевидно, что использование выборки меньших размеров приведет к экономии времени и средств.
Данный подход к определению объема выборки с известными ого­ворками может быть использован и при определении численности панели и экспертной группы (см. соответствующие разделы данной книги).
Приведенные формулы расчета объема выборки основаны на предположении, что все правила формирования выборки были соблюде­ны и единственной ошибкой выборки является ошибка, обусловленная ее объемом. Однако следует помнить, что объем выборки определяет точ­ность полученных результатов, но не их представительность. Последняя определяется методом формирования выборки. Все формулы для расчета объема выборки предполагают, что репрезентативность гарантируется использованием корректных вероятностных процедур формирования вы­борки.
Помимо четкого планирования репрезентативности выборки, нель­зя распространять полученные результаты за ее границы. Так, результаты исследования мнения массового потребителя города Москвы о товарах определенной фирмы нельзя распространять на всю Россию. Далее, можно быть поставленным в тупик разными результатами обследования степени лояльности потенциальных покупателей к определенной марке пылесоса (в одном исследовании была названа цифра 10%, в другом слу­чае — 25%). Дело в том, что в первом случае цифра была получена от общего числа опрошенных, а во втором случае — только от числа тех покупателей, которые твердо решили приобрести пылесос. Поэтому для вдумчивого маркетолога очень важными являются те пояснения, которые сопровождают социологические данные (как минимум, формулировки вопросов и описание выборки).


4.12. Сбор данных

4.12.1. Организация и проведение сбора данных

Существует по крайней три альтернативных подхода к сбору дан­ных: осуществлять это самим, осуществлять путем создания специальной группы или путем привлечения коммерческих компаний, специализи­рующихся на сборе данных.
В первом случае сотрудники маркетинговой службы организации своими силами осуществляют сбор данных, скажем, путем интервьюиро­вания. Очевидно, что такая организация должна обладать достаточно развернутым штатом сотрудников. Однако и в этом случае весьма про­блематично проведение сбора данных в широком, например националь­ном, масштабе.
Специальная группа обычно комплектуется за счет специалистов не очень высокой квалификации, например, студентов для проведения телефонного или персонального интервьюирования. В этом случае с ин­тервьюерами необходимо провести несколько тренировочных занятий. Необходимы контроль за качеством собираемой информации (не запол­няются ли анкеты самим интервьюером?), мотивация труда интервьюе­ров.
За последние годы как у нас в стране, так и за рубежом начинаю­щие дело небольшие компании и такие гиганты, как «Дженерал Моторз», все чаще прибегают к услугам специализированных компаний, осуществ­ляющих маркетинговые исследования на коммерческой основе. К их числу относятся и компании, занимающиеся только сбором маркетинго­вой информации.
К числу достоинств привлечения к проведению маркетинговых ис­следований таких компаний относится следующее:
1. Большой опыт проведения подобных исследований. Например, в определенном универсаме на протяжении многих лет компания проводит опрос покупателей или она регулярно осуществляет опрос общественного мнения. Такие компании обычно имеют высококвалифицированный пер­сонал. Сбор данных обычно осуществляется обученными интервьюерами, которых привлекают для работы компания.
2. Наличие классов, оборудованных современными техническими и электронными средствами, для тренировки интервьюеров практически в реальных условиях.
3. Быстрота проведения исследований даже в случае удаления мар­кетинговой компании от респондентов на тысячи километров.
4. Контроль качества как стандартная процедура процесса сбора данных. Существуют различные приемы проверки добросовестности ин­тервьюеров и качества собранной ими информации. Например, путем установления вторичных контактов с ранее привлеченными респонден­тами.
Однако стоимость услуг маркетинговых компаний в три—пять раз превышает стоимость других двух подходов к сбору данных. Поэтому ее необходимо сопоставлять с качеством и надежностью получаемой ин­формации.
Кроме того, поскольку заказчик исследования сам не участвует в его проведении, особенно в случае, когда такой заказ для него имеет ме­сто впервые, то для него может показаться странным, что можно провес­ти сбор данных в разных регионах, не покидая офиса компании. Пред­ставители компании должны развеять такие сомнения.
Большое значение имеет правильное проведение сбора данных. При личном интервьюировании необходимо представиться и сказать не­сколько слов о проводимом исследовании. Например: «Один из россий­ских производителей холодильников хочет лучше узнать покупателей сво­ей продукции. На основе результатов этого исследования будут изменены некоторые характеристики продукции и условия обслуживания для луч­шего удовлетворения желаний покупателей». При использовании анкет данная информации должна содержаться в ее вводной части.
Следует подчеркивать конфиденциальность ответов. Скажите, сколько времени займет опрос. Не начинайте с вопросов о доходах и других вопросов личного характера.
Помогайте респонденту разобраться в сложных вопросах. Напри­мер, при ранжировании характеристик холодильника объясните методику определения степени важности отдельных характеристик. Предложите дать разъяснения, если возникнут вопросы.

4.12.2. Ошибки сбора данных

При сборе данных могут иметь место многие погрешности — Дру­гие, нежели ошибки выборки, называемые поэтому невыборочными ошибками. Эти ошибки включают выбор неверных элементов выборки для взятия интервью, неучет мнения тех, кто отказался давать интервью или не оказался дома, ложные оценки, даваемые интервьюируемыми преднамеренно. Возможна фальсификация полученных данных со сторо­ны интервьюера. Ошибки могут совершать и добросовестные интервьюе­ры при переписывании собранной информации из анкет.
В отличие от ошибок выборки невыборочные ошибки не могут быть измерены. Поэтому важным является заранее выяснить возможные причины невыборочных ошибок и предпринять соответствующие меры по их предотвращению.
Одним из критериев выбора определенного подхода к сбору дан­ных является величина невыборочной ошибки. Невыборочная ошибка включает в свой состав: 1) все типы ошибок, обусловленные тем, что не все респонденты дали ответы; 2) ошибки сбора данных; 3) ошибки обра­щения с полученными данными; 4) ошибки анализа собранных данных; 5) ошибки интерпретации полученных результатов. Кроме того, сущест­вуют ошибки, обусловленные нечетким выявлением проблем, использо­ванием неоднозначных терминов и т.п.
Невыборочные ошибки можно классифицировать на ошибки: лиц, осуществляющих сбор данных, и респондентов. Кроме того, невыбороч­ные ошибки подразделяются на преднамеренные и на непреднамерен­ные.
Преднамеренные ошибки лица, собирающего информацию, имеют место, когда оно сознательно нарушает установленные исследователем требования к сбору данных.
Такое нарушение может носить характер обмана (например, сам заполнил анкеты) и стремления склонить респондента к определенному ответу путем использования особых слов, интонации, мимики, жестов, подсказки определенных ответов и т.п.
Непреднамеренная ошибка лица, собирающего информацию, глав­ным образом определяется неправильным пониманием со стороны ин­тервьюера отдельных аспектов сбора данных, изложенных в различных инструкциях, хотя ему и кажется, что он все делает правильно. Часто такая ошибка обусловлена существенным разрывом в уровне образования у исследователя и у интервьюера.
Кроме того, причиной непреднамеренной ошибки может быть ус­талость лица, собирающего информацию, особенно когда в течение рабочего дня было опрошено достаточно большое число респондентов. По этой причине может быть ослаблен контроль заполнения анкет; пригла­шение принять участие в опросе произносится усталым, раздражитель­ным голосом, в результате чего потенциальный респондент откажется принять участие в опросе, и т.п.
Существуют два вида преднамеренных ошибок респондентов.
Первый вид обусловлен стремлением респондента фальсифициро­вать свои ответы вследствие определенного замешательства, нежелания отвечать на персональные вопросы (об уровне дохода, о национальности, возрасте, семейном положении и т.п.), из-за подозрения, что интервьюер преследует какие-то свои цели.
Второй вид обусловлен отказом респондента отвечать на вопросы из-за своей занятости, нежелания открывать личные аспекты своей жиз­ни, предубежденности к опросам.
Непреднамеренная ошибка респондента возникает в случае, когда респондент, думая, что говорит правду, на самом деле дает ошибочный ответ. Это обусловлено плохим пониманием вопросов и/или инструкции по заполнению анкет, использованием предположений вместо точных знаний (вследствие плохого знания предмета исследования, недостаточно хорошей памяти и т.п.). Далее следует выделить недостаток внимания при ответах на вопросы из-за отсутствия мотивации, отвлечения от отве­тов на вопросы (телефонный звонок, крик ребенка и т.п.), усталости рес­пондента, желания скорее ответить на вопросы.

4.12.3. Контроль качества собираемых данных

Контроль за преднамеренными ошибками интервьюеров осуществляется двумя способами: путем надзора за их работой и путем проверки выполненной работы. Надзор осуществляется, например, путем незамет­ного подключения к телефонной линии, по которой берется интервью. При устном интервьюировании интервьюера может сопровождать прове­ряющее лицо.
Цель проверки проведенного опроса заключается в выявлении слу­чаев обмана и фальсификации со стороны интервьюеров.
Для этого можно установить повторный контакт с рядом ранее оп­рошенных респондентов и узнать, принимали ли они участие в опросе, и проверить выборочно их ответы на вопросы. Кроме того, опытный про­веряющий, просматривая заполненные ответы, может обнаружить какие-то несоответствия. Например, очень молодой человек оказался отцом многодетной семьи.
Уменьшение непреднамеренной ошибки интервьюеров осуществ­ляется путем проведения ориентационных сессий и путем разыгрывания ролей. В первом случае производится ознакомление интервьюеров с це­лями обследования, с вопросником, с инструкцией по его заполнению. Разыгрывание ролей предполагает пробное заполнение анкет, когда одни из участников сессии исполняют роли интервьюеров, а другие — респон­дентов.
Контроль за преднамеренными ошибками респондентов направлен на снижение числа случаев лжи и отказа участвовать в обследовании. Для этого прежде всего необходимо сохранять анонимность и конфиденци­альность (данные личного характера, останутся известными только рес­понденту). Далее, используются различные меры стимулирования участия респондентов в обследовании (денежная оплата, подарки, сувениры). Проверка достоверности ответов заключается в поиске ложных ответов путем их просмотра. Например, может быть обнаружено, что выглядящий немолодым респондент называет молодой возраст, потрепанно одетый — укажет высокий заработок. В ряде случаев для преодоления нежелания правдиво отвечать на вопросы последние задаются от третьего лица. На­пример, мужчине средних лет может быть задан вопрос: «Как вы думаете, будет ли использовать человек вроде вас данное средство от облысения?»
Контроль за непреднамеренными ошибками респондентов осуще­ствляется в различных формах. Необходимо тщательно составлять во­просники и инструкции к ним, использовать разнонаправленные шкалы измерений. Для уменьшения числа ответов-предположений в шкалы вво­дятся такие градации, как «не имею мнения», «не могу вспомнить», «не уверен». Нецелесообразно в шкалах для всех вопросов с одной стороны располагать негативные оценки, а с другой — только положительные. Надо менять полярность вопросов, что повышает внимательность рес­пондентов, заставляет их больше думать над ответами. Наконец, в во­просниках для поддержания внимания респондентов и доведения обсле­дования до конца могут использоваться такие фразы, как «Опрос близит­ся к концу», «Вы ответили на самые трудные вопросы».
Можно выделить три типа ошибок, обусловленных нежеланием респондента отвечать на вопросы: из-за отказа вообще принять участие в обследовании, из-за прекращения участия и из-за отказа отвечать на оп­ределенные вопросы.
Так, респондент может отказаться от участия в опросе из-за отсут­ствия интереса к данному обследованию или принципиальной отрица­тельной позиции по отношению к любому обследованию подобного рода, из-за своей занятости, ему может не понравится голос интервьюера, ма­нера задавания вопросов и т.п.
Причины прекращения ответов на вопросы также являются весьма различными. Возможно, что ответы потребовали больших затрат времени, чем ожидалось; некоторые вопросы носят чрезмерно личностный харак­тер; пояснения к ответу на ряд вопросов оказались непонятными; ответы прервал телефонный звонок, возвращение из школы ребенка и т.п.
Наконец, респондент просто может не ответить только на некото­рые вопросы — чрезмерно личностного характера или вызывающие не­приятие по тем или иным причинам. Поэтому в шкалу в ряде случаев специально вводят градацию «отказываюсь отвечать».
Для уменьшения ошибки, обусловленной отказом отвечать на во­просы, необходимо прежде всего ее измерить. Если величина ошибки является существенной, то надо предпринять меры для ее уменьшения. Для этого используются два метода: взвешенных средних и формирова­ния выборки больших размеров.
Первый метод предполагает использование весов для точного представления отдельных подгрупп изучаемой совокупности. Таким путем учитывается разное число «отказников» для разных подгрупп. Взве­шенная средняя рассчитывается по следующей формуле:


где х — взвешенная средняя оценка для выборки;
xa, xb... — средние оценки для разных подгрупп выборки;
Wa, Wb… — веса отдельных подгрупп, характеризующие долю каждой подгруппы в совокупности.
Например, изучается мнение потребителей относительно крема для загара определенной марки. Демографические данные говорят о том, что целевой рынок включает 50% мужчин и 50% женщин. Однако на вопро­сы почтового опроса ответило 25% мужчин и 75% женщин. В этом случае возможно уточнение полученных данных путем введения весов, характе­ризующих пропорцию 50:50. На вопрос анкеты: «Сколько бы вы запла­тили за флакон крема?» — мужчины в среднем ответили 2 доллара, а женщины — 3 доллара. В этом случае средняя оценка (пропорция 25:75) составит 2,75 доллара. Однако если использовать истинную пропорцию 50:50, то средняя цена составит 2,50 доллара.
Второй метод заключается в сознательном формировании выборки больших размеров, чем требуется для анализа. Из этой выборки выбира­ются подгруппы, по размерам соответствующие представлениям о струк­туре целевой выборки.
Скажем, в нашем примере относительно крема для загара вопросы были посланы 10 000 респондентам, из которых только 2000 дали ответы. При этом имела место некорректная пропорция 25:75. Возможно вместо использования весовых коэффициентов просто не принимать в расчет 1000 ответов женщин, приведя таким образом пропорцию к истинному значению 50:50, т.е. учитывая ответы 500 мужчин и 500 женщин. Хотя, конечно, лучше использовать другие методы уменьшения числа «отказни­ков», рассмотренные выше.
Перед тем как табулировать и анализировать данные проведенного обследования, целесообразно провести их предварительную проверку и выявить ошибки респондентов.
Для этого прежде всего следует проверить анкеты на полноту и точность их заполнения, выявить возможную ненадежность (разные под­ходы к ответам на подобные вопросы) и односторонность ответов (например, только «да», «нет», «нет мнения»). Осуществляется это на систематической и несистематической основе. В первом случае анкеты выбираются случайным образом, и осуществляется их проверка на основе выборочных процедур; во втором — анкеты для проверки отбираются произвольным образом.
Если такие ошибки являются весьма существенными, то анкеты изымаются из дальнейшего анализа. Если возможно, то производится уточнение ответов. Жестких правил в данной области не существует, и они основаны на традициях, опыте и т.п., т.е. на неформальных подходах к определению, какие анкеты пригодны для последующего анализа, а какие — нет. Поэтому лучше ужесточить контроль сбора данных, умень­шив таким образом проблемы предварительной оценки собранных дан­ных.


4.13. Анализ данных

Анализ данных начинается с перевода «сырых» данных в осмыс­ленную информацию и включает их введение в компьютер, проверку на предмет ошибок, кодирование, представление в матричной форме (табу­лирование). Все это называется преобразованием исходных данных.
Далее проводится статистический анализ, т.е. определяются сред­ние величины, частоты, корреляционные и регрессионные соотношения, осуществляется анализ трендов.
4.13.1. Преобразование данных

После сбора данных необходимо их преобразовать, т.е. привести к более сжатому виду, удобному для анализа и обладающему достаточной для заказчика информацией. Обычно закодированные исходные данные представляются в виде матрицы (осуществляется табулирование), столб­цы которой содержат ответы на различные вопросы анкеты, а ряды — респондентов или изучаемые ситуации. Преобразование данных заключа­ется в описании данных матрицы на языке ограниченного числа мер, характеризующих собранные данные. Табулирование помогает исследова­телю понять, что означают собранные данные. Одновременный анализ двух и более категорий опрашиваемых называется перекрестной табуля­цией.
Исследователь, осуществляя преобразование, старается найти зави­симости среди собранных данных и в то же время достигнуть наиболее высокого уровня обобщения.
Выделяют, по крайней мере, следующие четыре функции преобра­зования данных: обобщение, определение концепции (концептуализа­ция), перевод результатов статистического анализа на понятный для ме­неджера язык (коммуникация), определение степени соответствия полу­ченных результатов всей совокупности (экстраполяция).
Из-за неспособности человека анализировать большие массивы информации необходимо исходные собранные данные представить в удобном для осмысления виде, т.е. их необходимо обобщить, выразить через ограниченное число понятных параметров.
Большинство статистических мер основано на конкретных предпо­ложениях, которые определяют базу анализа собранньк данных. Концеп­туализация направлена на оценку результатов обобщения. Например, слабый разброс оценок определенной марки продукта вырабатывает у исследователя одно суждение (концепцию), сильный — другое (см. ниже про корреляцию).
Коммуникация предполагает при интерпретации полученных ре­зультатов использование понятных для заказчика категорий. Например, если для него понятна такая статистическая мера, как «мода», то она ис­пользуется при представлении полученных результатов, если нет, то ре­зультаты описываются на общепринятом языке.
Экстраполяция в данном случае предполагает определение, в какой степени данные выборки можно обобщить на всю совокупность (см. ни­же).
4.13.2. Виды статистического анализа

Выделяют пять основных видов статистического анализа, исполь­зуемых при проведении маркетинговых исследований: дескриптивный анализ, выводной анализ, анализ различий, анализ связей и предсказательный анализ. Иногда эти виды анализа используются по отдельности, иногда — совместно.
В основе дескриптивного анализа лежит использование таких ста­тистических мер, как средняя величина (средняя), мода, среднее квадратическое отклонение, размах или амплитуда вариации.
Анализ, в основе которого лежит использование статистических процедур (например, проверка гипотез) с целью обобщения полученных результатов на всю совокупность, называется выводным анализом.
Анализ различий используется для сравнения результатов исследо­вания двух групп (двух рыночных сегментов) для определения степени реального отличия в их поведении, в реакции на одну и ту же рекламу и т.п.
Анализ связей направлен на определение систематических связей (их направленности и силы) переменных. Например, определение, как увеличение затрат на рекламу влияет на увеличение сбыта.
Предсказательный анализ используется в целях прогнозирования развития событий в будущем, например путем анализа временных рядов. Статистические методы прогнозирования рассмотрены в разделе 7.

4.13.2.1. Инструменты дескриптивного анализа

Для описания информации, полученной на основе выборочных измерений, широко используется две группы мер. Первая включает меры «центральной тенденции», или меры, которые описывают типичного рес­пондента или типичный ответ. Вторая включает меры вариации, или ме­ры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с «типичными» респондентами или ответами.
Существуют и другие описательные меры, например меры асим­метрии (насколько найденные кривые распределения отличаются от нор­мальных кривых распределения). Однако они используются не столь час­то, как вышеупомянутые, и не представляют особого интереса для заказ­чика.
Ниже дается только краткая характеристика указанных мер. Более подробную информацию можно получить из книг по математической статистике, например [9], [10].
К числу мер центральной тенденции относятся мода, медиана и средняя.
Мода характеризует величину признака, появляющуюся наиболее часто по сравнению с другими величинами данного признака. Мода но­сит относительный характер, и необязательно, чтобы большинство рес­пондентов указало именно эту величину признака.
Медиана характеризует значение признака, занимающее срединное место в упорядоченном ряду значений данного признака.
Третьей мерой центральной тенденции является средняя величина, которая чаще всего рассчитывается как средняя арифметическая величина. При ее вычислении общий объем признака поровну распределяется между всеми единицами совокупности.
Видно, что степень информативности средней величины больше, чем медианы, а медианы — моды.
Однако рассмотренные меры не характеризуют вариацию ответов на какой-то вопрос или, говоря другими словами, несходство, различие респондентов или измеренных характеристик. Очевидно, что помимо знания величин мер центральной тенденции важно установить, насколь­ко близко к этим величинам расположены остальные полученные оцен­ки. Обычно используют три меры вариации: распределение частот, раз­мах вариации и среднее квадратическое отклонение.
Распределение частот представляет в табличной или графической форме число случаев появления каждого значения измеренной характе­ристики (признака) в каждом выбранном диапазоне ее значений. Распре­деление частот позволяет быстро сделать выводы о степени подробности результатов измерений.
Размах вариации определяет абсолютную разность между макси­мальным и минимальным значениями измеренного признака. Говоря другими словами, это разница между конечными точками в распределе­нии упорядоченных величин измеренного признака. Данная мера опре­деляет интервал распределения значений признака.
Среднее квадратическое отклонение является обобщающей статисти­ческой характеристикой вариации значений признака. Если эта мера ма­ла, то кривая распределения имеет узкую, сжатую форму (результаты из­мерений обладают высокой степенью схожести); если мера велика, то кривая распределения имеет широкий, растянутый вид (велика степень различия оценок).
Ранее было отмечено, что выбор шкалы измерений, а следователь­но, типа вопросов в опросном листе предопределяют количество полу­чаемой информации. Подобным образом, количество информации, полу­чаемой при использовании рассмотренных выше мер, является различ­ным. Общим правилом является то, что статистические меры дают воз­можность получить больше информации при применении наиболее ин­формативных шкал измерений. Выбор шкалы измерений предопределяет выбор статистических мер. Например, один из вопросов демографиче­ского исследования, при проведении которого использовалась шкала на­именований, касался национальности. Русским был присвоен код 1, ук­раинцам — 2, татарам — 3 и т.д. В данном случае, конечно, можно вы­числить среднее значение. Но как интерпретировать среднюю нацио­нальность, равную, скажем, 5,67? Для вычисления средних надо исполь­зовать интервальную шкалу или шкалу отношений. Однако в нашем примере можно использовать моду.
Что касается мер вариации, то при использовании номинальной шкалы применяется распределение частот, при использовании шкалы порядков — кумулятивное распределение частот, а при использовании интервальной шкалы и шкалы отношений — среднее квадратическое от­клонение.

4.13.2.2. Статистический вывод

Вывод является видом логического анализа, направленного на по­лучение общих заключений о всей совокупности на основе наблюдений за малой группой единиц данной совокупности.
Выводы делаются на основе анализа малого числа фактов. Напри­мер, если два ваших товарища, имеющих одну и ту же марку автомобиля, жалуются на его качество, то вы можете сделать вывод о низком качестве данной марки автомобиля в целом.
Статистический же вывод основан на статистическом анализе ре­зультатов выборочных исследований и направлен на оценку параметров совокупности в целом. В данном случае результаты выборочных исследо­ваний являются только отправной точкой для получения общих выводов.
Например, автомобилестроительная компания провела два незави­симых исследования с целью определения степени удовлетворенности потребителей своими автомобилями. Первая выборка включала 100 по­требителей, купивших данную модель в течение последних шести меся­цев. Вторая выборка включала 1000 потребителей. В ходе телефонного интервьюирования респонденты отвечали на вопрос: «Удовлетворены вы или не удовлетворены купленной вами моделью автомобиля?» Первый опрос выявил 30% неудовлетворенных, второй — 35%.
Поскольку существуют ошибки выборки и в первом и во втором случаях, то можно сделать следующий вывод. Для первого случая: около 30% опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля. Для второго случая около 35% опрошенных выразили не­удовлетворенность купленной моделью автомобиля. Какой же общий вывод можно сделать в данном случае? Как избавиться от термина «около»? Для этого введем показатель ошибки: 30% ± х% и 35% ± у% и сравним х и у. Используя логический анализ, можно сделать вывод, что большая выборка содержит меньшую ошибку и что на ее основе можно сделать более правильные выводы о мнении всей совокупности потреби­телей. Видно, что решающим фактором для получения правильных выво­дов является размер выборки. Данный показатель присутствует во всех формулах, определяющих содержание различных методов статистиче­ского вывода.
При проведении маркетинговых исследований чаще всего исполь­зуются следующие методы статистического вывода: оценка параметров и проверка гипотез.
Оценка параметров генеральной совокупности представляет из себя процесс определения, исходя из данных о выборке, интервала, в котором находится один из параметров генеральной совокупности, например среднее значение. Для этого используют следующие статистические пока­затели: средние величины, среднюю квадратическую ошибку и желаемый уровень доверительности (обычно 95% или 99%).
Ниже пойдет разговор об их роли при проведении оценки пара­метров.
Средняя квадратическая ошибка является, как отмечалось выше, мерой вариации выборочного распределения при теоретическом предпо­ложении, что исследовалось множество независимых выборок одной и той же генеральной совокупности.
Она определяется по следующей формуле:

где sx — средняя квадратическая ошибка выборочной средней;
s — среднее квадратическое отклонение от средней величины в вы­борке;
n — объем выборки.
Если используются процентные меры, выражающие альтернатив­ную изменчивость качественных признаков, то

где s — средняя квадратическая ошибка выборочной средней при использовании процентных мер;
р — процент респондентов в выборке, поддержавших первую альтернативу;
q = (100 — q) — процент респондентов в выборке, поддержавших
вторую альтернативу;
n — объем выборки.
Видно, что средняя ошибка выборки тем больше, чем больше ва­риация, и тем меньше, чем больше объем выборки.
Поскольку всегда существует выборочная ошибка, то необходимо оценить разброс значений изучаемого параметра генеральной совокупно­сти. Предположим, исследователь выбрал уровень доверительности, рав­ный 99%. Из свойств нормальной кривой распределения вытекает, что ему соответствует параметр Z = ± 2,58. Средняя для генеральной сово­купности в целом вычисляется по формуле

Если используются процентные меры, то

Это означает, что если вы хотите, чтобы при 99%-ном уровне до­верительности диапазон оценок включал истинную для генеральной со­вокупности оценку, то необходимо умножить среднюю квадратическую ошибку на 2,58 и добавить полученный результат к процентному значе­нию р (верхняя предельная оценка). Если же произвести вычитание дан­ного произведения, то найдем нижнюю предельную оценку.
Как эти формулы связаны со статистическим выводом?
Поскольку производится оценка параметра генеральной совокуп­ности, то здесь указывается диапазон, в который попадает истинное зна­чение параметра генеральной совокупности. С этой целью для выборки берутся статистическая мера центральной тенденции, величина диспер­сии и объем выборки. Далее делается предположение об уровне довери­тельности и рассчитывается диапазон разброса параметра для генераль­ной совокупности.
Например, для членов выборки (100 читателей какой-то газеты) было установлено, что среднее время чтения газеты составляет 45 минут при средней квадратической ошибке в 20 минут. При уровне доверитель­ности, равном 95%-ном, получим



При 99%-ном уровне доверительности получим



Видно, что доверительный интервал шире для 99% по сравнению с 95%-ным уровнем доверительности.
Если используются проценты и оказалось, что из выборки в 100 человек 50% опрошенных по утрам пьет кофе, то при уровне доверитель­ности в 99% получим следующий диапазон оценок:


Таким образом, логика статистического вывода направлена на по­лучение конечных заключений об изучаемом параметре генеральной со­вокупности на основе выборочного исследования, осуществленного по законам математической статистики. Если используется простое заклю­чение, не основанное на статистических измерениях, то конечные выво­ды носят субъективный характер и на основе одних и тех же фактов раз­ные специалисты могут сделать разные выводы.
При использовании статистического вывода используются форму­лы, носящие объективный характер, в основе которых лежат общепри­знанные статистические концепции. В результате конечные выводы но­сят намного более объективный характер.
В ряде случаев делаются суждения относительно какого-то пара­метра генеральной совокупности (величине средней, дисперсии, характе­ре распределения, форме и тесноте связи между переменными) исходя только из некоторых предположений, размышлений, интуиции, непол­ных знаний. Такие суждения называются гипотезами.
Статистической гипотезой называется предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на дан­ные выборки.
Под проверкой гипотезы понимается статистическая процедура, применяемая для подтверждения или отклонения гипотезы, основанной на результатах выборочных исследований. Проверка гипотезы осуществляется на основе выявления согласованности эмпирических данных с гипотетическими. Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о правильности самой гипотезы, речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных.
Проверка гипотезы проводится в пять этапов:
1. Делается некоторое предположение относительно какой-то ха­рактеристики генеральной совокупности, например о средней величине определенного параметра.
2. Формируется случайная выборка, проводится выборочное иссле­дование и определяются статистические показатели выборки.
3. Сравниваются гипотетическое и статистическое значения иссле­дуемой характеристики.
4. Определяется, соответствуют или нет результаты выборочного исследования принятой гипотезе.
5. Если результаты выборочного исследования не подтверждают ги­потезу, последняя пересматривается — она должна соответствовать дан­ным выборочного исследования.
Вследствие вариации результатов выборочных исследований не­возможно сделать абсолютно точный вывод о достоверности гипотезы, проводя простое арифметическое сравнение величин характеристик. По­этому статистическая проверка гипотезы включает использование: выбо­рочного значения характеристики, среднего квадратического отклонения, желательного уровня доверительности и гипотетитеского значения харак­теристики для генеральной совокупности в целом.
Для проверки гипотез о средних величинах применяется следую­щая формула:



Например, готовя рекламу учебной программы по подготовке тор­говых агентов в колледже, руководитель программы считал, что выпуск­ники программы получают в среднем 1750 долларов в месяц. Таким обра­зом, гипотетическая средняя для генеральной совокупности равна 1750 долларам. Для проверки данной гипотезы было проведено телефонное обследование торговых агентов разных фирм.
Выборка составила 100 человек, средняя для выборки равнялась 1800 долларам и среднее квадратическое отклонение составляло 350 дол­ларов. Возникает вопрос, является ли большой разница (50 долларов) между гипотетической зарплатой и ее средним значением для выборки. Проводим расчеты по формуле (4.2):



Видно, что средняя квадратическая ошибка средней величины бы­ла равна 35 долларам, а частное от деления 50 на 45 составляет 1,43 (нор­мированное отклонение), что меньше ±1,96 — величины, характеризую­щей уровень доверительности 95%. В данном случае выдвинутую гипотезу можно признать достоверной.
При использовании процентной меры испытание гипотезы осуще­ствляется следующим образом. Предположим, что, исходя из собствен­ного опыта, один из автолюбителей выдвинул гипотезу, согласно которой только 10% автолюбителей используют ремни безопасности. Однако на­циональные выборочные исследования 1000 автолюбителей показали, что 80% из них используют ремни безопасности. Расчеты в данном случае проводятся следующим образом:



где р — процент из выборочных исследований;
рH — процент из гипотезы;
sp — средняя квадратическая ошибка при расчетах в процентах.
Видно, что первоначальная гипотеза отличалась от найденных 80% на величину 55,3, умноженную на среднеквадратическую ошибку, т.е. не может быть признана достоверной.
В ряде случаев целесообразно использовать направленные гипоте­зы. Направленные гипотезы определяет направления возможных значе­ний какого-то параметра генеральной совокупности. Например, заработ­ная плата составляет больше 1750 долларов. В данном случае использует­ся только одна сторона кривой распределения, что находит отражение в применении знаков «+» и «-» в расчетных формулах.
Более детальную информацию по данной проблеме можно полу­чить из [25].
Здесь, правда, возникает вопрос. Если можно провести выбороч­ные исследования, то зачем выдвигать гипотезы? Обработка результатов выборочных исследований дает возможность получить средние величины и их статистические характеристики, не выдвигая никаких гипотез. По­этому проверка гипотез скорее применяется в случаях, когда невозможно или чрезвычайно трудоемко проводить полномасштабные исследования и когда требуется сравнивать результаты нескольких исследований (для разных групп респондентов или проведенных в разное время). Такого рода задачи, как правило, возникают в социальной статистике. Трудоем­кость статистико-социологических исследований приводит к тому, что почти все они строятся на несплошном учете. Поэтому проблема доказа­тельности выводов в социальной статистике стоит особенно остро.
Применяя процедуру проверки гипотез, следует помнить, что она может гарантировать результаты с определенной вероятностью лишь по «беспристрастным» выборкам, на основе объективных данных.

4.13.2.3. Анализ различий

Проверка существенности различий заключается в сопоставлении ответов на один и тот же вопрос, полученных для двух или более независимых групп респондентов. Кроме того, в ряде случаев представляет ин­терес сравнение ответов на два или более независимых вопросов для од­ной и той же выборки.
Примером первого случая может служить изучение вопроса: что предпочитают пить по утрам жители определенного региона: кофе или чай. Первоначально было опрошено на основе формирования случайной выборки 100 респондентов, 60% которых отдают предпочтение кофе; че­рез год исследование было повторено, и только 40% из 300 опрошенных человек высказалось за кофе. Как можно сопоставить результаты этих двух исследований? Прямым арифметическим путем сравнивать 40% и 60% нельзя из-за разных ошибок выборок. Хотя в случае больших разли­чий в цифрах, скажем, 20 и 80%, легче сделать вывод об изменении вку­сов в пользу кофе. Однако если есть уверенность, что эта большая разни­ца обусловлена прежде всего тем, что в первом случае использовалась очень малая выборка, то такой вывод может оказаться сомнительным. Таким образом, при проведении подобного сравнения в расчет необхо­димо принять два критических фактора: степень существенности разли­чий между величинами параметра для двух выборок и средние квадратические ошибки двух выборок, определяемые их объемами.
Для проверки, является ли существенной разница измеренных средних, используется нулевая гипотеза. Нулевая гипотеза предполагает, что две совокупности, сравниваемые по одному или нескольким призна­кам, не отличаются друг от друга. При этом предполагается, что действи­тельное различие сравниваемых величин равно нулю, а выявленное по данным отличие от нуля носит случайный характер [10], [25].
Для проверки существенности разницы между двумя измеренными средними (процентами) вначале проводится их сравнение, а затем полу­ченная разница переводится в значение среднеквадратических ошибок, и определяется, насколько далеко они отклоняются от гипотетического нулевого значения.
Как только определены среднеквадратические ошибки, становится из­вестной площадь под нормальной кривой распределения и появляется воз­можность сделать заключение о вероятности выполнения нулевой гипотезы.
Рассмотрим следующий пример. Попытаемся ответить на вопрос: «Есть ли разница в потреблении прохладительных напитков между де­вушками и юношами?». При опросе был задан вопрос относительно чис­ла банок прохладительных напитков, потребляемых в течение недели. Описательная статистика показала, что в среднем юноши потребляют 9, а девушки 7,5 банок прохладительных напитков. Средние квадратические отклонения, соответственно, составили 2 и 1,2. Объем выборок в обоих случаях составлял 100 человек. Проверка статистически значимой разни­цы в оценках осуществлялась следующим образом:



где x1 и x2 — средние для двух выборок;
s1 и s2 — средние квадратические отклонения для двух выборок;
n1 и n2 — объем соответственно первой и второй выборки.

Числитель данной формулы характеризует разницу средних. Кроме того, необходимо учесть различие формы двух кривых распределения. Это осуществляется в знаменателе формулы. Выборочное распределение теперь рассматривается как выборочное распределение разницы между средними (процентными мерами). Если нулевая гипотеза справедлива, то распределение разницы является нормальной кривой со средней, равной нулю, и средней квадратической ошибкой, равной 1.
Видно, что величина 6,43 существенно превышает значение ±1,96 (95%-ный уровень доверительности) и ±2,58 (99%-ный уровень довери­тельности). Это означает, что нулевая гипотеза не является истинной.
На рис. 4.6 приводятся кривые распределения для этих двух срав­ниваемых выборок и средняя квадратическая ошибка кривой разницы. Средняя квадратическая ошибка средней кривой разницы равна 0. Вслед­ствие большого значения среднеквадратических ошибок вероятность справедливости нулевой гипотезы об отсутствии разницы между двумя средними меньше 0,001.




Число банок прохладительных напитков, выпитых за неделю

Рис. 4.6. Проверка нулевой гипотезы

Результаты испытания интерпретируются следующим образом. Ес­ли бы гипотеза была истинной, то, образовав большое число выборок, проводя каждый раз аналогичные сравнения, пришли бы к выводу, что 99% разницы будет лежать в границах ± 2,58 среднеквадратической ошибки нулевой разницы. Безусловно может быть сделано только одно сравнение, и можно полагаться только на концепцию выборочного рас­пределения.
Вопросы анализа существенности различий для более чем двух групп приводятся в [25].

4.13.2.4. Определение и интерпретация связей между двумя переменными

Очень часто маркетолог ищет ответы на вопросы типа: «Увели­чится ли показатель рыночной доли при увеличении числа дилеров?», «Есть ли связь между объемом сбыта и рекламой?» Такие связи не всегда имеют причинно-следственный характер, а могут иметь просто статисти­ческую природу. В поставленных вопросах можно определенно говорить о влиянии одного фактора на другой. Однако степень влияния изучаемых факторов может быть различной; скорее всего, влияние могут оказывать также какие-то другие факторы. Выделяют четыре типа связей между двумя переменными: немонотонная, монотонная, линейная и криволи­нейная.
Немонотонная связь характеризуется тем, что присутствие (отсут­ствие) одной переменной систематически связано с присутствием (отсут­ствием) другой переменной, но ничего неизвестно о направлении этого взаимодействия (приводит ли, например, увеличение одной переменной к увеличению или уменьшению другой). Например, известно, что посети­тели закусочных в утренние часы предпочитают заказывать кофе, а в се­редине дня — чай.
Немонотонная связь просто показывает, что утренние посетители предпочитают также заказывать яйца, бутерброды и бисквиты, а в обе­денное время скорее заказывают мясные блюда с гарниром.
Монотонная связь характеризуется возможностью указать только общее направление связи между двумя переменными без использования каких-либо количественных характеристик. Нельзя сказать, насколько, например, определенное увеличение одной переменной приводит к уве­личению другой переменной. Существуют только два типа таких связей: увеличение и уменьшение. Например, владельцу обувного магазина из­вестно, что более взрослые дети обычно требуют обувь бoльших размеров. Однако невозможно четко установить связь между конкретным возрастом и точным размером обуви.
Линейная связь характеризует прямолинейную зависимость между двумя переменными. Знание количественной характеристики одной пе­ременной автоматически предопределяет знание величины другой пере­менной:

у=а+bх, (4.3)
где у — оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная (ре­зультативный признак);
а — свободный член уравнения;
b — коэффициент регрессии, измеряющий среднее отношение от­клонения результативного признака от его средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения — вариация у, приходящаяся на единицу вариации х;
х — независимая переменная (факторный признак), используемая для определения зависимой переменной.
Коэффициенты а и b рассчитываются на основе наблюдений вели­чин у и х с помощью метода наименьших квадратов [10].
Предположим, что торговый агент продает детские игрушки, по­сещая квартиры случайным образом. Отсутствие посещения какой-то квартиры означает отсутствие продажи, или а = 0. Если в среднем каж­дый десятый визит сопровождается продажей на 62 доллара, то стоимость продажи на один визит составит 6,2 доллара, или b = 6,2.
Тогда
у=0 + 6,2х.

Таким образом, можно ожидать, что при 100 визитах доход соста­вит 620 долларов. Надо помнить, что эта оценка не является обязатель­ной, а носит вероятностный характер.
Криволинейная связь характеризует связь между переменными, носящую более сложный характер по сравнению с прямой линией. На­пример, связь между переменными может описываться 5-образной кри­вой (см. раздел 7.3).
В зависимости от своего типа связь может быть охарактеризована путем определения: ее присутствия (отсутствия), направления и силы (тесноты) связи.
Присутствие характеризует наличие или отсутствие систематиче­ской связи между двумя изучаемыми переменными; оно имеет статисти­ческую природу. Проведя испытание статистической значимости, опреде­ляют, существует ли зависимость между данными. Если результаты ис­следования отвергают нулевую гипотезу, это говорит о том, что зависи­мость между данными существует.
В случае монотонных линейных связей последние могут быть опи­саны с точки зрения их направления — в сторону увеличения или уменьшения.
Связь между двумя переменными может быть сильной, умеренной, слабой или отсутствовать. Сильная зависимость характеризуется высокой вероятностью существования связи между двумя переменными, слабая — малой вероятностью.
Существуют специальные процедуры для определения указанных выше характеристик связей. Первоначально надо решить, какой тип свя­зей может существовать между двумя изучаемыми переменными. Ответ на этот вопрос зависит от выбранной шкалы измерений.
Шкала низкого уровня (наименований) может отразить только не­точные связи, в то время как шкала отношений, или интервальная, — очень точные связи. Определив тип связи (монотонная, немонотонная), надо установить, существует ли эта связь для генеральной совокупности в целом. Для этого проводятся статистические испытания.
После того как найдено, что для генеральной совокупности суще­ствует определенный тип связи, устанавливается ее направление. Нако­нец, необходимо установить силу (тесноту) связи.
Для определения, существует или нет немонотонная зависимость, используется таблица сопряженности двух переменных и критерий хи-квадрат. Как правило, критерий хи-квадрат применяется для анализа таб­лиц сопряженности номинальных признаков, однако он может использо­ваться и при анализе взаимосвязи порядковых, или интервальных, пере­менных. Если, скажем, было выяснено, что две переменные не связаны друг с другом, то их дальнейшим исследованием заниматься не стоит. Некоторые указания на связь скорее были обусловлены ошибкой выбор­ки. Если же тест на хи-квадрат указал на связь, то она существует в ре­альности для генеральной совокупности и ее, возможно, следует изучать. Однако этот анализ не указывает на характер связи.
Предположим, что изучалась лояльность к определенной марке пи­ва среди служащих и рабочих (двумя переменными, измеренными в шка­ле наименований). Результаты опроса затабулированы в следующем виде (табл. 4.16).


Таблица 4.16
Матрицы сопряженности частоты

Результаты первоначальной табуляции


Первоначальные процентные данные (деление на 200)

Проценты по колонкам

Проценты по рядам




Покупатели
Непокупатели
Сумма
Служащие
95% (152)
5% (8)
100%(160)
Рабочие
35% (14)
65%(26)
100%(40)
Сумма
83%(166)
17%(34)
100%(200)

Первая из приведенных матриц содержит наблюдаемые частоты, которые сравниваются с ожидаемыми частотами, определяемыми как теоретические частоты, вытекающие из принимаемой гипотезы об отсут­ствии связи между двумя переменными (выполняется нулевая гипотеза). Величина отличия наблюдаемых частот от ожидаемых выражается с по­мощью величины х-квадрата. Последняя сравнивается с ее табличным значением для выбранного уровня значимости. Когда величина хи-квадрата мала, то нулевая гипотеза принимается, а следовательно, счита­ется, что две переменные являются независимыми и исследователю не стоит тратить время на выяснение связи между ними, поскольку связь является результатом выборочной ошибки.
Вернемся к нашему примеру и рассчитаем ожидаемые частоты, пользуясь таблицей частот:


=





где fni — наблюдаемая частота в ячейке i;
fai — ожидаемая частота в ячейке i;
n — число ячеек матрицы.
Из таблицы критических значений х-квадрата вытекает, что для степени свободы, равной в нашем примере 1, и уровня значимости альфа =0,05 критическое значение х-квадрата равно 3,841 [25]. Видно, что рас­четное значение х-квадрата существенно больше его критического значе­ния. Это говорит о существовании статистически значимой связи между родом деятельности и лояльностью к исследованной марке пива, и не только для данной выборки, но и для совокупности в целом. Из таблицы следует, что главная связь заключается в том, что рабочие покупают пиво данной марки реже по сравнению со служащими.
Теснота связи и ее направление определяются путем расчета коэф­фициента корреляции, который изменяется от -1 до +1. Абсолютная ве­личина коэффициента корреляции характеризует тесноту связи, а знак указывает на ее направление [10].
Вначале определяется статистическая значимость коэффициента корреляции. Безотносительно к его абсолютной величине коэффициент корреляции, не обладающий статистической значимостью, бессмыслен. Статистическая значимость проверяется с помощью нулевой гипотезы, которая констатирует, что для совокупности коэффициент корреляции равен нулю. Если нулевая гипотеза отвергается, это означает, что коэф­фициент корреляции для выборки является значимым и его значение для совокупности не будет равно нулю. Существуют таблицы, с помощью которых, для выборки определенного объема, можно определить наи­меньшую величину значимости для коэффициента корреляции.
Далее, если коэффициент корреляции оказался статистически зна­чимым, с помощью некоторого общего правила «большого пальца» опре­деляется сила связи (табл. 4.17).

Таблица 4.17
Сила связи в зависимости от величины коэффициента корреляции

Коэффициент корреляции
Сила связи
От±0, 81 до±1,00
Сильная
От ±0,61 до ±0, 80
Умеренная
От±0,41 до±0,6
Слабая
От ±0,21 до ±0,4
Очень слабая
От±0,00до ±0,19
Отсутствует

Рассмотрим пример. Исследуется возможная взаимосвязь между суммарными продажами компании на отдельных двадцати территориях и числом сбытовиков, осуществляющих эти продажи. Были рассчитаны средние величины продаж и средние квадратические отклонения. Сред­няя величина продаж составила 200 миллионов долларов, а среднее квадратическое отклонение — 50 миллионов долларов. Среднее число сбыто­виков равнялось 12 при среднем квадратическом отклонении, равном 4. Для стандартизации полученных чисел в целях проведения унифици­рованных сравнений объемы продаж в каждом регионе переводятся в величины средних квадратических отклонений от средней величины для всех регионов (путем вычитания объема продаж для каждого региона из среднего для регионов объема продаж и деления полученных величин на среднее квадратическое отклонение). Такие же расчеты проводятся и для сбытовиков, обслуживающих разные регионы (рис. 4.7). Из рис. 4.7 вид­но, что две линии изменяются подобным образом. Это говорит о поло­жительной, очень тесной связи двух исследуемых переменных.


Рис. 4.7. Корреляция между числом сбытовиков и объемами продаж

Исходные данные в рассматриваемом примере также возможно представить по-другому (рис. 4.8). Из рис. 4.8 вытекают относительно слабый разброс точек (если бы все они легли на одну линию, коэффици­ент корреляции был бы равен +1) и достаточно большой угол наклона воображаемой кривой, проведенной через эти точки, что говорит о силь­ном влиянии численности сбытовиков на объем продаж.

Число сбытовиков
Рис. 4.8. Зависимость объема продаж от числа сбытовиков

Данные результаты можно получить также расчетным методом, ис­пользуя уравнение прямой линии, рассмотренное нами ранее, и исполь­зуя различные аналитические методы, в частности метод наименьших квадратов.
Для определения тесноты связи переменных, измеренных в шкале рангов, используются коэффициенты корреляции рангов. В разделе для определения степени согласованности экспертов используется коэффи­циент ранговой корреляции Кендэла.

4.14. Подготовка заключительного отчета о проведенном исследовании

Маркетолог хорошо представляет важность хорошей упаковки для продаваемого товара. Результаты маркетинговых исследований также яв­ляются товаром и поэтому должны быть хорошо «упакованы».
Прежде всего структура заключительного отчета должна соответст­вовать особым требованиям заказчика. Если их нет, то можно рекомен­довать при подготовке заключительного отчета разделить его на три час­ти: вводную, основную и заключительную.
Вводная часть включает начальный лист, титульный лист, договор на проведение исследования, меморандум, оглавление, перечень иллюст­раций и аннотацию.
Начальный лист, непосредственно предшествующий титульному листу и включающий только название отчета, не является обязательным и исполняется в случае существования специальных требований.
Титульный лист содержит: название документа, название организа­ции/имя лица-заказчика, название организации/имя лица-исполнителя. Из названия документа должны вытекать цель и направленность прове­денного исследования.
В договоре на проведение исследований указываются фамилии и титулы людей, заказавших данное исследование; даются краткое описа­ние исследования и особые требования к его проведению, указываются сроки проведения и условия оплаты.
Договор на проведение исследования не является обязательным. Основные позиции договора могут содержаться в меморандуме.
Основная цель меморандума заключается в ориентации читателя на изученную проблему и в создании положительного имиджа отчета. Ме­морандум имеет персональный и слегка неформальный стиль. В нем кратко говорится о характере исследования и об исполнителях, коммен­тируются результаты исследования, делаются предложения о дальнейших исследованиях. Адресован меморандум лицам как вне, так и внутри ва­шей организации. Объем меморандума — одна страница.
Оглавление составляется на основе обычных требований.
В списке иллюстраций указываются номера и названия рисунков и таблиц, а также страницы, на которых они приводятся.
Аннотация ориентирована прежде всего на руководителей, которых не интересуют детальные результаты проведенного исследования. Иногда ее называют «генеральским отчетом». Кроме того, аннотация должна на­строить читателя на восприятие основного содержания отчета. В ней должны быть охарактеризованы: предмет исследования, круг рассмотрен­ных вопросов, методология исследования, основные выводы и рекомен­дации. Объем аннотации — не более одной страницы.
Основная часть отчета состоит из введения, характеристики мето­дологии исследования, обсуждения полученных результатов, констатации ограничений, а также выводов и рекомендаций.
Введение ориентирует читателя на ознакомление с результатами отчета. Оно содержит общую цель отчета и цели исследования, актуаль­ность его проведения.
В методологическом разделе с необходимой степенью детальности описываются: кто или что явилось объектом исследования, используемые методы. Дополнительная информация помещается в приложении. При­водятся ссылки на авторов и источники использованных методов. Чита­тель должен понять, как были собраны и обработаны данные, почему был использован выбранный метод, а не другие методы. Подробность освещения данных вопросов зависит от требований заказчика.
Главным разделом отчета является раздел, в котором излагаются полученные результаты. Рекомендуется строить его содержание вокруг целей исследования. Зачастую логика данного раздела определяется структурой вопросника, поскольку вопросы в нем излагаются в опреде­ленной логической последовательности.
Поскольку не следует маскировать проблемы, которые возникли при проведении исследований, то в заключительный отчет обычно вклю­чается раздел «Ограничения исследования». В данном разделе определя­ется степень влияния ограничений (недостаток времени, денежных и технических средств, недостаточная квалификация персонала и т.д.) на полученные результаты. Например, эти ограничения могли оказать влия­ние на формирование выборки только для ограниченного числа регио­нов. Следовательно, обобщать полученные результаты на всю страну сле­дует с большой осторожностью или вообще этого делать нельзя.
Выводы и рекомендации могут быть изложены как в одном, так и в отдельных разделах.
Выводы основываются на результатах проведенного исследования. Рекомендации представляют из себя предположения относительно того, какие следует предпринять действия исходя из изложенных рекоменда­ций. Осуществление рекомендаций может предполагать использование знаний, выходящих за рамки полученных результатов. Например, необ­ходима информация о специфических условиях деятельности компании, для которой были проведены маркетинговые исследования.
В заключительной части приводятся приложения, содержащие до­бавочную информацию, необходимую для более глубокого осмысления полученных результатов.
Каждый исследователь должен точно знать требования клиента к заключительному отчету, причем не всем менеджерам для принятия ре­шений нужны все полученные результаты. Не все они должны посвя­щаться в тонкости проведенного исследования, но доверять им должны.
Интерпретация полученных результатов и их доведение до руково­дства предполагают представление найденных результатов и выводов руково­дству с учетом специфики области деятельности и характера принимаемых решений отдельных руководителей. Возможно несколько вариантов интер­претации полученных результатов, которые целесообразно обсудить.
Помимо написания отчета исследователи часто также делают для клиентов устную презентацию о методах исследования и полученных результатах. В данном случае имеется возможность ответить на возник­шие вопросы и обсудить полученные результаты.
При подготовке к устной презентации необходимо:
1. Идентифицировать и понять аудиторию.
2. Определить ключевые вопросы, представляющие интерес для ау­дитории.
3. Приготовить по ключевым вопросам раздаточный и демонстра­ционный материалы.
4. Прорепетировать ваше выступление.
5. Заранее ознакомиться с аудиторией и техническими средствами.
6. Памятуя о том, что вы знаете излагаемый материал лучше при­сутствующих, будьте по отношению к ним позитивно настроены.

4.15. Пример проведения маркетингового исследования

Определение потребности в проведении
маркетингового исследования*

* Данный Пример взят из [25].


«La Ruth Chemical » является химической компанией средних раз­меров, штаб-квартира которой находится в г. Атланта, штат Джорджия. В начале 90-х годов компания испытывала трудности с производством главного своего продукта — фреона. Это было обусловлено тем, что фр-он разрушает озоновый слой, вследствие чего увеличилось регулирование производства данного продукта со стороны государства, в частности пу­тем повышения налогов. Это должно было способствовать поиску аль­тернативных хладоагентов. Очевидно, что «La Ruth» была заинтересована в получении информации относительно тех продуктов, которые могли заменить фреон на продуктовой линии компании.

Определение проблемы

Перед учеными «La Ruth» была поставлена задача по разработке альтернативного продукта. Компания в промышленных масштабах вы­пускала десиканты, предназначенные для осушения воздуха, который при этом охлаждался. Предполагалось, что компания может разработать десикант, который одновременно будет и охлаждать и осушать воздух. Однако охлаждение на основе десиканта применялось только в больших про­мышленных установках, например, для поддержания в надлежащем со­стоянии воздуха в супермаркетах.
Было предположено, что может быть разработана подобная систе­ма охлаждения, применяемая в домашних кондиционерах.
Перед руководством «La Ruth» возникла маркетинговая проблема определения: воспримет ли рынок новую маломасштабную технологию охлаждения воздуха на основе десиканта? Очевидно, что не имело смыс­ла инвестировать крупные средства в разработку продукта, который не будет иметь спроса на рынке.

Определение целей исследования

Специалисты «La Ruth» считали, что исследовательские службы компании могут разработать домашние кондиционеры на основе деси­канта. Был заключен договор с местной организацией, занимающейся исследованием рынка, на проведение рыночных исследований. Были определены следующие цели данного исследования: 1) определить, суще­ствует ли рыночный спрос на данный продукт; 2) выявить ключевых иг­роков в отрасли кондиционеров США. Первая цель предполагала поиск ответа на вопрос: «Примет ли рынок новую технологию охлаждения?» Вторая цель была связана с разработкой маркетинговой программы «La Ruth» исходя из предположения, что рыночный спрос на данный продукт будет существовать. В этом случае следовало искать ответ на вопрос:
«Какая компания-производитель кондиционеров может рассматриваться в качестве партнера «La Ruth» ?»

Определение методов исследования

Из-за комплексной природы данной проблемы проводимые иссле­дования носили многоплановый характер (табл. 4.18).

Таблица 4.18

Характеристика методов исследования
Вторичные данные
Определение емкости рынка и динамики изменения данного показателя; выявление разрабатываемых технологий в данной области и ключевых производителей кондиционеров
Разведочное исследование на основе фокус-групп
Сбор мнений по новым кондиционерам, а также предложений по улучшению данной технологии, осуществленный среди производителей кондиционеров
Опрос владельцев домов
Определение реакции домовладельцев на новую технологию, включая выявление степени готовности и противодействия ее принять

Существовала необходимость в проведении разведочного исследо­вания с целью дальнейшего уточнения проблемы и выявления различных аспектов рыночного спроса, если обнаружится, что он существует. Вслед­ствие того, что «La Ruth» имела малый опыт в маркетинге кондиционе­ров, существовала реальная необходимость в проведении дескриптивного исследования. Разведочное исследование протекало в двух главных на­правлениях. Первоначально было определено отношение отрасли конди­ционеров к проблеме фреона. Затем надо было определить отношение предприятий данной отрасли к перспективам использования новой тех­нологии охлаждения. Дескриптивное исследование было осуществлено как путем использования фокус-группы, так и опроса домовладельцев.

Определение типа информации и источников ее получения

Вторичные данные нужны для анализа тенденций в отрасли кон­диционеров. Могут быть использованы публикации департамента торгов­ли США, а также различных торговых организаций («Воздушное конди­ционирование», «Нагревательные и рефрижераторные системы» и др.), отраслевая статистика различного типа. В то же время видно, что необ­ходима и первичная информация, представленная в табл. 4.18.

Определение методов сбора данных

Вторичная информация находится в отраслевых и правительствен­ных документах, поэтому легко может быть получена в библиотеке или, скажем, в торговой палате. Может быть также использована компьютер­ная система поиска информации. Установщики воздушных кондиционе­ров были приглашены для участия в работе фокус-группы. Наконец, был проведен телефонный опрос владельцев домов.

Разработка форм для сбора информации

Сбор вторичной информации заключался в копировании статей и таблиц. В состав фокус-группы входило 10—12 человек, работу с ними проводил профессиональный модератор. Работа группы была записана на видеопленку для последующего анализа. Название компании «La Ruth» никогда не использовалось. Таким образом, это был скрытый неструктуризованный сбор информации.
Опрос домовладельцев осуществлялся на основе формальных во­просников, которые предварительно были протестированы и скорректи­рованы. И опять название компании «La Ruth» не упоминалось.

Разработка выборочного плана и определение объема выборки

Для формирования фокус-групп было выбрано пять главных мегаполюсных регионов с жарким и влажным климатом. Было решено использовать по 12 человек в каждой фокус-группе. Опрос домовладельцев также был ограничен регионами с влажным, жарким климатом. Размер подвыборок определялся случайным образом на основе номеров телефо­нов пропорционально численности населения каждого региона. Было решено принять размер общей выборки, равный 1000 домовладельцев с ошибкой ±3%. Данная ошибка сравнима с ошибками выборок для боль­шинства национальных опросов общественного мнения.

Сбор данных

Вторичные данные были собраны в течение нескольких дней. Ра­бота фокус-групп заняла больше времени. Работу этих групп осуществля­ли сотрудники отдела разработок десиканта компании «La Ruth», которые рассказывали о системах кондиционирования воздуха на основе десикантов, иллюстрируя свои выступления путем показа слайдов и транспорантов. Телефонное обследование домовладельцев, которое заняло около двух недель, было проведено сотрудниками компании, специализирую­щейся в проведении полевых исследований.

Анализ данных и подготовка заключительного доклада

На достижение первой цели было направлено изучение отраслевой статистики. На рис. 4.9 приводятся данные, характеризующие динамику годовых продаж воздушных кондиционеров. Объем продаж увеличивался на 5% ежегодно. Ожидается, что этот показатель достигнет 5 миллионов кондиционеров в начале 2000-х годов.


Годы
Рис. 4.9. Динамика годовых продаж воздушных кондиционеров

Объем продаж тепловых насосов — новинки, используемой с нача­ла 1970-х годов, ежегодно увеличивался на 18% (рис. 4.10). Таким обра­зом, рынок воздушных кондиционеров характеризовался прочными по­зициями, и исследования показали, что он положительно отнесся к но­вой технологии в области тепловых насосов.



Рис. 4.10. Динамика годовых продаж тепловых насосов
Проведенное исследование также выявило рост объема примене­ния домашних систем охлаждения воздуха по сравнению с системами охлаждения воздуха, применяемыми различными организациями (про­мышленные системы) (рис. 4.11). Эта пропорция устойчиво увеличива­лась, начиная с 1952 г.




Рис. 4.11. Применение домашних и промышленных систем охлаждения воздуха

Не менее важной является тенденция увеличения потребности в замене старых систем охлаждения воздуха на новые (рис. 4.12).

Рис. 4.12. Рост потребности в замене старых систем охлаждения воздуха

Второй целью исследования возможностей рынка являлось изуче­ние отрасли кондиционеров США. В результате проведенного исследова­ния были идентифицированы все конкуренты с точки зрения их продук­товых линий, рыночной доли (рис. 4.13), склонности к проведению ис­следований и инновациям, были выявлены их ключевые сильные и сла­бые стороны. Эти результаты также позволили наметить партнеров для совместного бизнеса.


Концепция системы охлаждения на основе десиканта была описана домовладельцам. Считалось, что эта система совместима по размеру и цене с обычными кондиционерами. Табл. 4.19 характеризует определен­ные особенности систем охлаждения воздуха, которые являются особен­но привлекательными для потенциальных покупателей.
Таблица 4.19
Главные преимущества систем охлаждения воздуха
на основе десиканта
Не наносят ущерба природной окружающей среде
Управление уровнем влажности
Высокое качество воздуха в помещении
Экономия за счет использования газовых источников энергии
Большая эффективность
Являются более простыми в эксплуатации

На основе проведенных исследований руководство «La Ruth» при­шло к выводу, что необходимо иметь сильную систему товародвижения, эффективную организацию сервиса, следует также добиваться признания товарной марки. «La Ruth» ничем не располагала из перечисленного, од­нако имела сильные позиции в области производства химической про­дукции и технологии десиканта. Было решено сконцентрировать свои усилия на разработке эффективной, малогабаритной установки по охлаж­дению воздуха на основе десиканта. Были проведены успешные испыта­ния прототипа, что дало основание вступить в переговоры с рядом ком­паний-производителей кондиционеров, которые выразили согласие осу­ществить усилия по созданию кондиционерной установки. Кроме того, эти компании обладали системами товародвижения и сервисного обслу­живания, а также другими маркетинговыми системами, необходимыми для успешного выхода на рынок. Начало крупномасштабных производст­ва и выхода на рынок было запланировано на 1996 г.
Таким образом, видно, что результаты данного маркетингового ис­следования помогли руководству компании принять решения по ряду ключевых вопросов.

5. ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ
5.1. Общая характеристика
Несмотря на все большую роль математических методов при реше­нии экономических задач, нельзя считать, что формальные методы со­временной математики окажутся универсальным средством решения всех проблем, возникающих в сферах деятельности общества. Методы, ис­пользующие результаты опыта и интуицию, т.е. эвристические (неформальные), безусловно сохранят свое значение и в дальнейшем. Особенно это касается вопросов проведения маркетинговых исследова­ний.
Процедуры формирования целей маркетинговых исследований, ва­риантов их реализации, моделей, критериев и т.п. не могут быть формализированы. Многие оценки в этой области основываются на видении, интуиции, воображении и опыте того, кто их формируют.
Примерами традиционных, эвристических процедур являются раз­личные экспертизы, консилиумы, совещания и т. д. Порядок их проведе­ния часто регламентируется традицией, т.е. в конечном счете снова опы­том, и во многих отношениях представляет собой искусство. Однако по­степенно и в эту область начинают проникать разнообразные математи­ческие методы обработки исходного материала эвристического происхо­ждения, и в первую очередь статистические методы.
Можно выделить два уровня использования экспертных оценок: качественный и количественный. Если применение экспертных оценок на качественном уровне (определение возможных направлений развития рыночной деятельности, выбор мероприятий по продвижению продукта и т.п.) не вызывает сомнения, то возможность применения количественных балльных оценок нередко подвергается критике. При этом справедливо отмечают, что балльные оценки нередко скрывают неумение квалифици­рованно оценивать те или иные действия, явления, перспективы разви­тия.
Кроме того, наиболее часто применяемый метод получения инте­гральных экспертных оценок на основе взвешенных сумм имеет ряд серьезных недостатков [15].
Однако в связи с ограниченными возможностями применения в управлении и маркетинге экономико-математических методов, отсутстви­ем во многих случаях статистической и другой информации, а также на­дежных методов определения соответствия экономико-математических моделей реальным объектам экспертные оценки являются единственным средством решения многих задач. Для повышения достоверности и на­дежности получаемых с помощью экспертных оценок результатов надо владеть теоретическими и методическими основами использования дан­ных методов, избегать иллюзии простоты их применения.
Методы экспертных оценок используются для прогнозирования событий будущего, если отсутствуют статистические данные или их не­достаточно. Они также применяются для количественного измерения таких событий, для которых не существует других способов измерения, например, при оценке важности целей и предпочтительности отдельных методов продвижения. Иными словами, методы экспертных оценок при­меняются как для количественного измерения событий в настоящем, так и для целей прогнозирования.
Предполагается, что эксперт основывает свое суждение на группе причинных факторов, действующих в рамках определенного сценария, оценивая вероятность их реализации и их вероятное влияние на изучае­мый показатель, например уровень спроса.
При этом данная казуальная структура неразрывно связана с личнос­тью эксперта, так что другой эксперт, поставленный перед той же проб­лемой, может, используя ту же информацию, прийти к другим выводам.
При проведении маркетинговых исследований широко применяют­ся экспертные оценки, основанные на суждениях менеджеров фирм, для которых проводится данное маркетинговое исследование, торговых и иных посредников и потребителей (покупателей). Менеджера просят дать по возможности точную оценку исходя из имеющейся у него информа­ции, с указанием, например в форме вероятностных показателей, степе­ни точности или его уверенности в своих оценках.
В качестве экспертов на фирме чаще всего используют менеджеров и сотрудников сбытовых служб.
Данный вариант в той или иной степени применяется фирмой всегда. Он особенно заметен в организациях, где доминирует лидер, реа­лизующий свое собственное видение. Ценность полученных оценок, оче­видно, зависит от опыта и интуиции лица, формулирующего оценку. Путь к уменьшению риска субъективности индивидуального суждения заключается в обращении к группе менеджеров, которые обсуждают свои точки зрения и стремятся прийти к консенсусу. Хорошую возможность достижения консенсуса представляет метод Дельфи (см. ниже).
Обычно персонал посреднических организаций имеет достаточно точное представление о потенциале продаж, который могут обеспечить их клиенты, и, кроме того, имеет возможность дать оценку потенциала рынка в целом, по крайней мере на той территории, которую он обслу­живает. Проще всего попросить торговых работников дать оценки по каждому товару, но не абстрактно, а исходя из конкретных гипотез о маркетинговых усилиях в вопросах цен, рекламной поддержки и т.п. По­сле этого менеджеры службы сбыта формулируют итоговые оценки, сум­мируя оценки всех экспертов.
Включить торговых работников в процесс прогнозирования полез­но прежде всего для того, чтобы создать у них соответствующую мотива­цию и способствовать принятию назначаемых им квот по продажам. Кро­ме того, они незаменимы при построении прогнозов продаж в очень ма­лых сегментах, на уровне отдельной территории или отдельного клиента.
Очевидно, что зачастую трудно из-за отсутствия статистической и отчетной информации (особенно касающейся деятельности фирм-конку­рентов) получить количественные оценки таких показателей, например, как показатели рыночной доли и динамики изменения объема продаж. В этом случае также могут использоваться экспертные оценки, формирую­щие чисто качественные значения этих показателей (в терминах «выше», «на том же уровне», «ниже» и т.п.).
В то же время экспертные оценки имеют и недостатки. С одной стороны, нет гарантий, что полученные оценки в действительности достоверны, а с другой — имеются определенные трудности в проведении опроса экспертов и обработке полученных данных. Если второй недоста­ток относится к преодолимым трудностям, то первый имеет принципи­альное значение. Существующие способы определения достоверности экспертных оценок основаны на предположении, что в случае согласо­ванности действий экспертов достоверность оценок гарантируется. Это на самом деле не всегда верно, и можно привести случаи, когда отдель­ные эксперты, не согласные с мнением большинства, давали правильные оценки.
Следовательно, единодушие большинства экспертов не всегда явля­ется критерием достоверности оценок. Отсюда вытекает необходимость тщательного отбора экспертов. Дело в том, что при обсуждении многих вопросов, особенно нестандартных, например связанных с прогнозиро­ванием рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических условиях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогно­зы, составленные «средними» экспертами, будут основаны в лучшем слу­чае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифици­рованные специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.
Используя экспертные оценки, предполагают, что при решении проблем в условиях неопределенности мнение группы экспертов надеж­нее, чем мнение отдельного эксперта, т.е. что две группы одинаково компетентных экспертов с большей вероятностью дадут аналогичные ответы, чем два эксперта. Предполагается также, что совокупность инди­видуальных ответов экспертов должна включать «истинный» ответ.
Зачастую оценки экспертов не обладают достаточной устойчиво­стью, т.е. эксперт может одни и те же события при нескольких повтор­ных экспертизах оценить по-разному. Чем устойчивее оценки, тем боль­ше можно им доверять. Однако на практике повторная экспертиза вслед­ствие организационных и финансовых трудностей применяется крайне редко.
Достоверность оценок можно повысить следующим образом. Нуж­но проанализировать данные о расхождениях экспертных оценок и их действительных значений, найденных в процессе реализации событий, и сделать соответствующие переоценки компетентности экспертов. В част­ности, поставив оплату труда экспертов в прямую зависимость от уровня их компетентности. Экспертов, обладающих низкой компетентностью, в дальнейшем не привлекать к проводимым экспертизам.
Наличие способа точного определения достоверности априорных оценок по существу предполагает знание истинных оценок, что одновре­менно исключает необходимость их определения.
При нахождении оценок экспертным путем помимо погрешности, вносимой недостатком информации о событиях и недостаточной компе­тентностью экспертов, возможна и погрешность совсем иного рода, обу­словленная заинтересованностью экспертов в результатах оценки, что обязательно скажется на их достоверности. Наличие такого рода погреш­ности может значительно искажать оценки, вследствие чего необходимо предусмотреть соответствующие меры для устранения погрешности.
Например, всегда существует опасность систематического заниже­ния оценок, потенциального спроса со стороны сбытовиков, которые за­интересованы иметь легко выполнимый план по продажам, а в конце планового периода добиться значительного превышения плановых пока­зателей. Отметим следующие варианты коррекции таких оценок, сни­жающие риск систематической погрешности:
— попросить торговых работников самостоятельно определить сте­пень погрешности их оценок. Эти данные можно затем использовать для уточнения прогноза;
— далее возможно скорректировать оценки торговых работников с помощью регионального менеджера по продажам, который может иметь более широкий взгляд;
— возможно ввести корректирующий коэффициент, основанный на учете погрешностей в прошлых прогнозах каждого торгового работника.
Одним из показателей, характеризующих пригодность эксперта, является степень его надежности. Под степенью надежности понимается относительная частота случаев, когда он приписывал более высокую ве­роятность тем событиям, которые впоследствии реализовывались. На этом основании считается, что чем чаще эксперт оказывался прав, тем выше его авторитет. Однако необходимо иметь в виду, что могут сущест­вовать обстоятельства, когда эксперт, несведущий в данном вопросе, дает правильный ответ с высокой степенью вероятности. Например, на ста­бильных рынках можно успешно прогнозировать ситуацию на ближайшее будущее, принимая ее такой же, как и сегодня.
Применяются как индивидуальные, так и групповые (коллектив­ные) экспертные опросы.
Основными целями использования индивидуальных экспертных оценок являются:
— прогнозирование хода развития событий и явлений в будущем, а также оценка их в настоящем (количественная и качественная оценка вероятности реализации определенного события в будущем, прогнозиро­вание характеристик рынка и направлений их развития, определение це­лей и стратегий маркетинговой деятельности, ранжирование различных объектов и т.д.);
— анализ и обобщение результатов, представленных другими экс­пертами;
— составление сценариев;
— выдача заключений на работу других специалистов или органи­заций (рецензии, отзывы, экспертизы и т.д.).
Отдельный эксперт в раде случаев может быть очень полезен как источ­ник информации и как советник для руководителей, принимающих решения.
Даже в том случае, если работа выполнена одним экспертом, она может по существу обобщить мнения многих людей и дать крайне полез­ные исходные данные для анализа.
К числу групповых экспертных опросов относятся:
— открытое обсуждение поставленных вопросов с последующим открытым или закрытым голосованием;
— закрытое обсуждение с последующим закрытым голосованием или заполнением анкет экспертного опроса;
— свободные высказывания без обсуждения и голосования. Групповые экспертные оценки могут быть получены при опросе экспертов как одной специальности, так и разных. В последнем случае экспертная оценка часто носит характер деловой игры.
Опыт показал, что традиционные методы обсуждения поставлен­ных перед группой экспертов вопросов, относящиеся к первому типу экспертных опросов, до достижения определенного согласия между ними или до выработки общей позиции не являются наилучшими методами использования группы экспертов. Эти методы обсуждения страдают ря­дом недостатков, таких, как взаимное влияние мнений экспертов и не­желание участников обсуждения отказываться от точек зрения, ранее высказанных публично. Поэтому на практике при подготовке решений по широкому кругу вопросов находят все большее распространение вто­рой и третий типы групповых экспертных оценок.
Второй тип групповых экспертных оценок можно подразделить на две категории: экспертный опрос, проводимый в один тур путем однора­зового заполнения анкет, и проводимый в несколько туров путем много­кратного заполнения анкет экспертами с целью последовательного уточ­нения оценок.

5.2. Экспертные опросы, проводимые в несколько туров

Одним из наилучших методов использования суждений экспертов является метод «Дельфи», предусматривающий проведение экспертного опроса в несколько туров.
Создатели этого метода назвали его «Дельфи» по имени древнегре­ческого города Дельфы, который заслужил свою известность оракулами, занимавшимися предсказанием будущего. Эти предсказания не были обычными для того времени пророчествами отдельных прорицателей. Это были предсказания, которые обнародовались лишь после тщательного обсуждения на совете дельфийских мудрецов и досконального ознаком­ления всех членов совета с обстоятельствами дела.
Первоначально рассматривалось применение метода «Дельфи» только для целей повышения качества прогнозирования. Первый экспе­римент, выполненный в конце 40-х годов нашего века, относился к по­пытке определить лучший выигрыш на бегах по результатам ежедневных сообщений о заездах.
Метод «Дельфи» можно назвать «кибернетическим арбитражем» — кибернетическим потому, что процесс выработки суждений экспертами здесь управляется рабочей группой через обратную связь.
В методе «Дельфи» делается попытка усовершенствовать групповой подход к решению задачи разработки прогноза или оценки путем взаим­ной критики субъективных взглядов, высказываемых отдельными специа­листами без непосредственных контактов между ними и при сохранении анонимности мнений или аргументации в защиту этих мнений.
В одном из вариантов этого метода прямое обсуждение заменяется обменом информацией и мнениями с помощью тщательно разработан­ных вопросников. К участникам обращаются с просьбой не только вы­сказать свои мнения, но и привести их обоснование, а в каждом из по­следующих туров опроса им выдается новая и уточненная информация по высказанным мнениям, которая образуется в результате расчета сов­падения точек по ранее выполненным этапам работы. Этот процесс про­должается до тех пор, пока продвижение в направлении повышения сов­падения точек зрения не становится незначительным. После этого фик­сируются расходящиеся точки зрения.
Для уяснения сущности метода «Дельфи» рассмотрим пример оценки стоимости какого-либо сложного проекта, при проведении кото­рой могут существовать различные точки зрения и суждения. Будем ре­шать эту задачу в следующей последовательности. Во-первых, попросим отдельно каждого эксперта дать свою оценку стоимости С, затем распо­ложим ответы в порядке возрастания предлагаемых значений и опреде­лим квартили Q1, М и Qз таким образом, чтобы каждый из четырех ин­тервалов, образованных этими тремя точками на линии значений С, со­держал примерно одну четвертую часть оценок. Для 11 участников это будет выглядеть следующим образом:

Во-вторых, значения Q1 М и Q3 (мнение экспертной группы) со­общаем участникам опроса и в том случае, если первоначальная оценка выходит за междуквартальное значение (Q1 — Q3), просим пересмотреть ее, а также высказать свои соображения, почему ответ должен быть ниже (или выше) значений, определенных 75% участников первого тура.
В-третьих, передаем результаты второго тура (которые, как прави­ло, имеют меньшее расхождение, чем в первом туре) в обобщенной фор­ме всем участникам опроса, включая сюда новые квартили и медиану. Кроме того, фиксируются обоснования уменьшения или увеличения зна­чений, предложенных участникам опроса во втором туре (конечно, при их обобщении и редактировании сохраняется анонимность авторов). По­сле этого экспертов просят рассмотреть новые оценки и их обоснования, высказать свое сомнение об их весомости и пересмотреть свою предыду­щую оценку. В том случае, если пересмотренные оценки выпадают из междуквартальных значений, то автора просят кратко изложить причины его несогласия с аргументами, которые привели бы его оценку ближе к значению медианы.
Наконец, в четвертом туре участникам опроса сообщают квартили третьего распределения ответов и контраргументы, высказанные в треть­ем туре, и просят еще раз пересмотреть оценки. Медиана, получаемая в результате четвертого тура, принимается в качестве значения групповой экспертной оценки. Зачастую требуемый уровень консенсуса экспертов достигается за два тура. Метод «Дельфи» успешно применяется в марке­тинге, например, при решении таких задач, как экспертное определение сметной стоимости необычных проектов, выявление множества важней­ших факторов, путей решения маркетинговых проблем (например, увели­чение сбыта).

5.3. Метод коллективной генерации идей

Метод коллективной генерации идей (по американской термино­логии, метод «мозговой атаки») относится к третьему типу групповых экспертных оценок и направлен на получение большого количества идей, в том числе и от лиц, которые, обладая достаточно высокой степенью эрудиции, обычно воздерживаются от высказываний.
При проведении экспертного опроса с помощью метода коллектив­ной генерации идей проблема должна быть сформулирована в основных терминах с выделением центрального вопроса. Кроме того, предусматри­ваются отсутствие любого вида критики, препятствующей формулировке идей, свободная интерпретация идей в рамках данного вопроса, стремле­ние к получению максимального количества идей, учитывая принцип по­вышения вероятности полезных предложений с увеличением общего их количества и, наконец, поощрение различных комбинаций идей и путей их усовершенствования.
Процесс выдвижения идей протекает в определенном смысле лавино­образно: высказываемая одним из членов группы идея порождает творческую реакцию у других. Исследования эффективности метода коллективной гене­рации идей показали, что групповое мышление производит на 70% больше ценных новых идей, чем сумма индивидуальных мышлений. Наиболее про­дуктивными признаны группы в 10—15 человек, хотя имеются примеры ис­пользования и более многочисленных групп — до 200 человек.
Так как результаты этого метода представляют не совокупность не­связанных высказываний, а систему идей, ни одно предложение не пер­сонифицируется. Результаты обсуждения считаются плодом коллектив­ного труда всей группы. Это вполне закономерно. Ведь любая идея, вы­сказанная в данный момент одним из участников опроса, могла уже ра­нее «мысленно принадлежать» его коллеге, ожидающему слова. Кроме того, конкретное предложение может быть прямо подсказано идеей, по­данной кем-то несколькими минутами раньше. Принимая во внимание указанный аспект, на рассмотрение не рекомендуется выносить пробле­мы, затрагивающие чей-либо приоритет в рассматриваемой области.
С помощью метода коллективной генерации идей можно успешно решать многие задачи маркетинговых исследований, например:
— определение возможных путей развития прогнозируемого про­цесса или объекта, один из которых оптимальный; при решении подоб­ных задач данный метод применяется с целью определения полного на­бора возможных путей развития;
— определение наиболее широкого круга применяемых методов, если решение проблемы требует параллельного или последовательного использования ряда разнообразных методов;
— выявление круга факторов, которые необходимо принимать во внимание, определяя окончательный вариант решения задачи.
К числу важнейших недостатков метода коллективной генерации идей относятся значительный уровень информационного шума, создаваемого три­виальными идеями, спонтанный и стихийный характер генерации идей.
Принципы метода коллективной генерации идей явно просматри­ваются в «пятиминутках» и «оперативках».

5.4. Порядок проведения экспертных опросов и содержание их отдельных этапов

Можно выделить следующие основные этапы экспертных опросов:
А. Подбор экспертов и формирование экспертных групп.
Б. Формирование вопросов и составление анкет.
В. Формирование правил определения суммарных оценок на осно­ве оценок отдельных экспертов.
Г. Работа с экспертами.
Д. Анализ и обработка экспертных оценок.
Кратко рассмотрим содержание отдельных этапов экспертных оп­росов.
А. Подбор экспертов и формирование экспертных групп

На первом этапе, исходя из целей экспертного опроса, решаются вопросы относительно структуры экспертной группы, количества экспер­тов и их индивидуальных качеств, иными словами, определяются направ­ления (разработка нового продукта, ценообразование, сбыт и т.п.), по ко­торым необходимо или желательно привлечь экспертов (устанавливается специализация экспертов). Далее по каждому направлению выделяются подгруппы экспертов и устанавливается количество экспертов в каждой подгруппе, которое зависит от конкретной постановки задачи и должно обеспечивать необходимый охват и полноту аспектов по каждому кон­кретному вопросу. Затем определяются требования к квалификации экс­пертов, стажу их работы в данной области опроса и общему стажу.
Определение численности экспертной группы можно осуществлять на основе использования рассмотренных выше (разд. 4.11.3) показателей математической статистики или на основе «прагматического» подхода.
Зачастую расчеты по формулам математической статистики дают слишком высокие значения численности экспертной группы (порой больше 100 экспертов), поэтому на практике можно рекомендовать ис­пользовать «прагматический» подход, который не является столь теорети­чески обоснованным, как первый подход, но зато легко реализуемым.
Оценки численности группы экспертов в этом случае можно про­извести, руководствуясь следующими соображениями. Ясно, что числен­ность группы не должна быть малой, так как в этом случае был бы поте­рян смысл формирования экспертных оценок, определяемых группой специалистов. Кроме того, на групповые экспертные оценки в значи­тельной степени влияла бы оценка каждого эксперта. При увеличении группы экспертов хотя и устраняются эти недостатки, но зато появляется опасность возникновения новых. Так, при очень большом числе экспер­тов оценка каждого из них в отдельности почти не влияет на групповую оценку. Причем рост численности экспертной группы далеко не всегда приносит повышение достоверности оценок. Часто расширение группы экспертов возможно лишь за счет привлечения малоквалифицированных специалистов, что в свою очередь может привести лишь к уменьшению достоверности групповых оценок. Одновременно с ростом числа экспер­тов увеличиваются трудности, связанные с обработкой результатов опро­са и координацией работы группы. Следовательно, существуют некото­рые граничные оценки численности группы экспертов Nmin и Nmax, кото­рые определяются следующим образом.
Нижняя оценка численности Nmin должна зависеть от числа оцени­ваемых событий. Данное предположение основано на существовани» правила, которое обычно соблюдается при работе ученых советов, комис­сий специалистов и т.д., а именно — требований представительности группы, состоящей из N экспертов, для принятия решений по множеству m событий, которое можно представить как N ? m. Поэтому принимаем Nmin ? m.
Верхней границей численности экспертной группы является по­тенциально возможное число экспертов:


откуда действительное значение численности группы N находится в пре­делах



После того как найдена численность группы, определяется ее структу­ра и состав, т.е. подбираются в группу эксперты требуемой специализации и квалификации. Для того чтобы экспертная группа могла всесторонне про­извести оценку событий, число экспертов Nl каждого l-го направления желательно выбрать одинаковым:

r – число направлений
Далее должно быть учтено одно ограничение, касающееся соответ­ствия целей экспертов целям экспертного опроса, т.е. необходимо уста­новить, имеется ли тенденция у отдельных экспертов необъективно оце­нивать рассматриваемые события. Для этого желательно выявить потен­циальные возможные цели экспертов, противоречащие целям получения объективных результатов. Анализируя предшествующую деятельность экспертов, необходимо выяснить наличие причин, которые приводят к стремлению завышать или занижать оценки так, чтобы повлиять на груп­повые в желательном для себя либо для других лиц направлении.
На основе сформулированных выше условий последовательность формирования группы экспертов может быть следующей. Сначала опре­деляется потенциально возможное число экспертов Nn, а также мини­мально допустимая численность группы Nmin. После этого среди потен­циально возможных экспертов выделяют группу специалистов Nk (Nk ? Nn) требуемой квалификации для оцениваемого класса событий. Затем из Nk исключают тех экспертов, чьи потенциально возможные цели могут противоречить целям получения объективных результатов. Из оставшихся экспертов Nц (Nц ? Nk) формируют группу так, чтобы в ней обеспечива­лось равночисленное представительство разных направлений. Для этого вначале определяют максимально возможное число представителей каж­дого направления как

связано с важностью принимаемых решении на основе экспертных оце­нок.

Б. Формирование вопросов и составление анкет

Правила опроса экспертов содержат ряд положений, обязательных к выполнению всеми. Эти правила должны обеспечивать соблюдение условий, благоприятствующих формированию экспертами объективного мнения. В число таких условий входит:
— независимость формирования экспертами собственного мнения об оцениваемых событиях;
— удобство работы с предполагаемыми анкетами (вопросы форму­лируются в общепринятых терминах и должны исключать всякую смы­словую неоднозначность и др. — см. раздел 4.10.4);
— логическое соответствие вопросов структуре объекта опроса;
— приемлемые затраты времени на ответы по вопросам анкеты, удобное время получения вопросов и выдачи ответов;
— сохранение анонимности ответов для членов экспертной груп­пы;
— проведение коллективных обсуждений оцениваемых событий;
предоставление экспертам требуемой информации.
Для обеспечения выполнения этих условий должны быть разрабо­таны правила проведения опроса и организации работы экспертной груп­пы. Причем в них должна быть учтена специфика оцениваемых событий, а также особенности организаций, из которых приглашаются эксперты.

В. Формирование правил определения суммарных оценок на основе оценок отдельных экспертов

Если имеются оценки aij событий (факторов) Сi определенные ка­ждым nj є N экспертом, то возникает вопрос о том, каким образом могут быть получены групповые оценки событий.
В общем случае групповая оценка ai каждого Сi события зависит от оценок экспертами этого события и степени компетентности hj, экспер­тов. Степень компетентности hj, эксперта учитывает его опыт и квалифи­кацию и является основной характеристикой эксперта, которая использу­ется при определении групповых оценок. Поэтому



Следовательно, задание способа формирования групповых экс­пертных оценок состоит в определении этой функции. Причем необхо­димо, чтобы она была строго монотонно возрастающей по aij и hj).
Этому условию удовлетворяет множество функций. Обычно пола­гают, что функцию (1) можно представить как

При равной компетентности экспертов эта формула принимает вид средней оценки

В зависимости от специфики экспертного опроса, объекта исследо­вания и используемой методики обработки экспертных данных оценки aij могут иметь различную шкалу измерения: от 0 до 1, от 0 до 10 и от 0 до 100. Принципиальной разницы в данных шкалах нет, выбор той или иной из них во многом определяется удобством получения и обработки оценок, а также вкусом исследователя, проводящего экспертный опрос.
Для того чтобы учитывать различие в компетентности экспертов, им могут быть приписаны различные «веса», которые учитываются при определении групповых оценок. Причем значения этих коэффициентов интерпретируются как вероятность задания экспертом достоверной оцен­ки. Тогда 0 < hj ? 1. Значения весовых коэффициентов могут быть ис­пользованы при построении системы стимулирования работы группы экспертов. Например, дополнительная оплата за работу по оценке собы­тий определится пропорционально весовому коэффициенту эксперта.
Существуют различные приемы оценки компетентности эксперта, выбор которых определяется как характером решаемой задачи, так и воз­можностями проведения конкретного экспертного опроса.
На наш взгляд, оценку следует строить на основе определенной шкалы, каждый балл которой определяется с помощью выбора соответст­вующих характеристик, оценивающих квалификацию эксперта. При этом должен быть учтен уровень квалификации эксперта в узкой области спе­циализации, уровень теоретической подготовки, его практический опыт и широта кругозора. Перечисленные характеристики лучше всего оценивать по десятибалльной шкале, разработанной специально к конкретному экс­пертному опросу. Полученные характеристики следует свести в один по­казатель, характеризующий объективную оценку компетентности экспер­та, - hj0.
Кроме того, целесообразно определить показатель относительной самооценки эксперта (субъективный показатель — hcj). Этот показатель получается следующим образом: для каждого вопроса или группы вопро­сов, по которым считается необходимым оценить компетентность экс­перта, в таблице экспертных оценок предусматривается шкала под назва­нием «относительная самооценка эксперта». В ней эксперту самому предлагается проставить себе балл по десятибалльной шкале, ориентиру­ясь, к примеру, на следующие значения баллов:
10 — эксперт специализируется по данному вопросу, имеет по не­му законченные теоретические или практические разработки (научные исследования, запущенные в производство технические разработки, дан­ный вопрос непосредственно относится к области его узкой служебной деятельности);
8 — в практическом решении данного вопроса эксперт участвует, но этот вопрос не входит в сферу его узкой специализации;
5 — вопрос входит в сферу тесно связанного с его узкой специали­зацией направления (смежная прикладная дисциплина, смежная область практической деятельности);
3 — вопрос не входит в сферу тесно связанного с его узкой спе­циализацией направления (например, знакомство с проблемой по литера­турным источникам, по работе на другом предприятии и т. п.).
В целом показатель «относительная самооценка эксперта» направ­лен на то, чтобы эксперт сам оценил уровень своей компетентности по заданному вопросу.
Для того чтобы шкала баллов не оказывала влияния на самооцен­ку, в графе «относительная самооценка эксперта» можно привести пере­чень характеристик компетентности экспертов без проставления баллов. В этом случае эксперт должен подчеркнуть те характеристики, которые, по его мнению, определяют уровень личной компетентности. Баллы про­ставляются рабочей группой при анализе собранных анкет. Анкета для определения компетентности экспертов приводится в табл. 5.1.
Произведение объективного и субъективного показателей, делен­ное на сто, будет характеризовать компетентность эксперта по данному вопросу, т.е.

Деление на 100 нужно для приведения диапазона изменения hj, к виду 0 < hj ? 1. Тогда показатель компетентности эксперта можно тракто­вать как вероятность задания им достоверной оценки.
При неоднократном повторении опроса одним и тем же коллекти­вом экспертов (либо устойчивым большинством) по сходным вопросам можно и необходимо на каждом новом опросе воспользоваться уже на­копленными результатами для уточнения характеристик компетентности экспертов.
Кроме того, компетентность экспертов может быть определена са­мими экспертами. Для этого каждый эксперт, входящий в группу, задает весовые коэффициенты всем остальным экспертам, кроме себя. Далее определяется среднеарифметическая оценка компетентности каждого эксперта.





Если экспертиза проводится неоднократно одной и той же группой (или устойчивым большинством) экспертов по сходным вопросам, следу­ет при каждом новом опросе воспользоваться уже полученными результа­тами для уточнения характеристик компетентности экспертов.
Практика экспертных опросов показывает, что, хотя методы само­оценки недостаточны для того, чтобы служить единственным критерием оценки компетентности экспертов, использование этих методов способ­ствует более обоснованным выбору и оценке экспертов.
Таким образом, получены данные, подтверждающие связь между средней групповой самооценкой (частное от деления суммы индивиду­альных на число экспертов в группе) и точностью экспертизы [29]. На рис. 5.1 изображена кривая, показывающая зависимость между средней групповой самооценкой (у) и средней групповой ошибкой (х).


1 В 2 С 3 А Y

Рис. 5.1. Влияние средней групповой самооценки на точность экспертизы

Между этими величинами существует обратная связь, заключаю­щаяся в том, что средняя групповая ошибка монотонно убывает с возрас­танием средней самооценки. Из этого вытекает следующий вывод. Пусть, например, группа кандидатов в эксперты со средней оценкой С разделе­на на две подгруппы, из которых подгруппа А имеет более высокую самооценку, чем группа в целом, а подгруппа В — более низкую. Тогда подгруппа А будет в среднем более точной, чем вся группа, а подгруппа В — менее точной.
С другой стороны, различные подходы к оценке компетентности экспертов можно рассмотреть и с иных позиций. Экспертные оценки носят субъективный характер, оценка компетентности экспертов — так­же. Возникает вопрос: повышает ли точность результатов экспертизы наложение субъективных оценок компетентности экспертов? Может быть, проще определять окончательные оценки без формализованного учета компетентности экспертов? Только при этом следует на этапе отбо­ра экспертов уделить больше внимания неформальной оценке уровня их квалификации, а затем, при подведении результатов экспертизы, считать их всех равнокомпетентньми, и в качестве интегральной оценки рас­сматривать среднеарифметическое их отдельных оценок. Часто на прак­тике поступают именно таким образом.

Г. Работа с экспертами

В зависимости от характера исследуемого объекта, от степени его формализации и возможности привлечения необходимых экспертов по­рядок работы с ними может быть различным, но в основном он содержит следующие три этапа.
На первом этапе эксперты привлекаются в индивидуальном поряд­ке с целью уточнить модель объекта, ее параметры и показатели, подле­жащие экспертной оценке; уточнить формулировки вопросов и термино­логию в анкетах; согласовать целесообразность представления таблиц экспертных оценок в той или иной форме; уточнить состав группы экс­пертов.
На втором этапе экспертам направляются анкеты с пояснительным письмом, в котором описывается цель работы, структура и порядок за­полнения анкет с примерами.
Когда имеется возможность собрать экспертов вместе, особенно если удается их сгруппировать в соответствии с какими-либо признаками, существенно важными для данного опроса, например эксперты из одной организации, только сотрудники сбытовых служб, то цели и задачи анке­тирования, а также все вопросы, связанные с анкетированием, могут быть доложены устно. Обязательное условие такой формы экспертного опроса — последующее самостоятельное заполнение анкет при соблюде­нии всех правил анкетирования.
Третий этап работы с экспертами осуществляется после получения результатов опроса и изучения исследуемого объекта другими методами в процессе обработки и анализа полученных результатов. На этом этапе от экспертов в форме консультаций обычно получают всю недостающую информацию, которая требуется для уточнения полученных данных и их окончательного анализа.

Д. Анализ и обработка экспертных оценок

При проведении анализа собранных экспертных данных в соответ­ствии с целями исследования и принятыми моделями необходимо опре­делить согласованность действий экспертов и достоверность экспертных оценок.
Пусть для каждого события CI на основании оценок aij, заданных группой из Р экспертов, образована матрица рангов важности — II бij II, где i=1, 2,..., m — число событий, j=1, 2,..., p — число экспертов. Мат­рица II бij II получается из матрицы II бij II путем определения, исходя из ко­эффициентов относительной важности событий бij, рангов важности этих событий, т.е. событиям присваиваются номера 1, 2, 3,..., m натурального ряда чисел.
Таким образом, при ранжировании события располагаются в по­рядке возрастания или убывания какого-либо признака X, количественно неизмеримого. Ранг ai указывает то место, которое занимает i-е событие среди других m событий, ранжированных в соответствии с признаком X.
Ранжирование применяется, когда события располагаются согласно неизмеримому и неподсчитываемому качеству (например, потребитель­ские свойства товара, направления совершенствования товара и т. д.) или рассматриваются только относительно взаимного расположения во времени или пространстве. Ранжирование может являться менее точным вы­ражением упорядоченной связи событий относительно какого-либо изме­римого или подсчитываемого качества как замена переменной порядко­вым номером в прикидочных расчетах в целях экономии времени и уменьшения трудоемкости вычислений.
При использовании рангов важности для сравнения результатов (событий) нельзя установить, насколько один результат лучше другого, можно только определить ряд предпочтения рассматриваемых результа­тов. Иными словами, числа, характеризующие порядковую меру предпоч­тительности результатов, при сравнении, предположим, событий А и Б нельзя делить или вычитать, пытаясь узнать, насколько первый результат лучше второго (см. раздел 4.10.1).
Будем рассматривать упорядоченную последовательность суммар­ных рангов m событий, которую представим в виде

В табл. 5.2 приводится условный пример определения рангов важ­ности событий исходя из их коэффициентов относительной важности. (Более важное событие имеет меньший ранг важности.)



Таблица 5.2



Определение рангов важности




Среднее значение для суммарных рангов рассматриваемого ряда


Суммарное квадратическое отклонение 5 суммарных событий от среднего значения а есть


Величина S достигает максимального значения в случае, если все р экспертов дадут одинаковые оценки каждому Сi событию.
Тогда рассматриваемый ряд суммарных рангов будет иметь вид р, 2р,..., mр.
Вычтем из этого ряда среднее значение:

Сумма квадратов этого ряда равняется

Очевидно, что в качестве меры согласованности экспертов можно принять отношение

называемое коэффициентом конкордации. Величина W изменяется в пределах от 0 до 1. При W = 0 согласованности совершенно нет, т.е. связь между оценками различных экспертов отсутствует. Наоборот, при W = 1 согласованность мнений экспертов полная.
В том случае, если последовательность (5.2) кроме строгих нера­венств имеет равенства, т.е. существует совпадение рангов, то формула для вычисления коэффициента конкордации имеет вид



Когда ранги повторяются, то для получения нормальной ранжи­ровки, имеющей среднее значение ранга, равное
,

необходимо приписать событиям, имеющим одинаковые ранги, ранг, равный среднему значению мест, которые эти события поделили между собой.
Например, получена следующая ранжировка событий:

События
i
1
2
3
4
5
6
Ранги
ai
1
2
3
3
2
3

События 2 и 5 поделили между собой второе и третье места. Зна­чит, им приписывается ранг

события 3, 4 и 6 поделили между собой четвертое, пятое, шестое места, и им приписывается ранг

Таким образом, получаем нормальную ранжировку:

События i
1
2
3
4
5
6
Ранги б’i
1
2.5
5
5
2.5
5

Пример. Рассмотрим ранжирование m = 10 событий р = 3 экспер­тами: N,Q,R. Результаты расчетов представлены в табл. 5.3.

Таблица 5.3
Расчет коэффициента конкордации



Для крайних значений коэффициента конкордации могут быть вы­сказаны следующие предположения. Если W = 0, то согласованности в оценках нет, поэтому для получения достоверных оценок следует уточ­нить исходные данные о событиях и (либо) изменить состав группы экс­пертов. При W = 1 далеко не всегда можно считать полученные оценки объективными, поскольку иногда оказывается, что все члены экспертной группы заранее сговорились, защищая свои общие интересы.
Необходимо, чтобы найденное значение W было больше заданного значения Wз (W > Wз). Можно принять Wз = 0,5, т.е. при W > 0.5 дейст­вия экспертов в большей степени согласованы, чем не согласованы. При W < 0,5 полученные оценки нельзя считать достоверными, и поэтому следует повторить опрос заново. Жесткость данного утверждения опреде­ляется важностью проводимого исследования и возможностью повторной экспертизы. Практика показывает, что очень часто этим требованием пренебрегают.
Расчет коэффициента W при учете компетентности экспертов при­водится в работе [13].

6. ПРИКЛАДНЫЕ ВОПРОСЫ МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

6.1. Исследование внешней предпринимательской среды

Наибольший интерес при проведении маркетинговых исследований представляет изучение следующих групп факторов, характеризующих со­стояние внешней предпринимательской среды: политических, экономи­ческих, правовых, социально-демографических, культурных, научно-тех­нических и экологических. Часто каждую такую группу факторов назы­вают отдельным видом внешней предпринимательской среды. При этом в зависимости от исследуемой маркетинговой проблемы могут исследовать­ся только отдельные группы факторов. Внешняя предпринимательская среда может рассматриваться в международном, страновом и региональ­ном аспектах.
Для сбора и анализа маркетинговой информации в зависимости от специфики рассматриваемой проблемы используются те или иные мето­ды из ранее рассмотренных. Используются первичная и вторичная ин­формация, маркетинговые исследования и маркетинговая разведка. Обычно основой для сбора информации служат вопросники (ниже, а также в конце разделов, приводятся перечни вопросов, из числа которых могут формироваться анкеты для проведения конкретных маркетинговых исследований).
Сведения, характеризующие внешнюю среду, полезны для прора­ботки альтернативных сценариев развития рынка и спроса.
Вопросник для изучения внешней предпринимательской среды
Политическая среда
Характеризуется ли политическая ситуация в стране (регионе) рынка достаточной стабильностью?
Станет ли она стабильной ко времени нашей коммерческой дея­тельности?
Готовы ли мы пойти на риск несения убытков из-за нестабильно­сти политической ситуации?
Осуществляет ли страна (регион) протекционистские меры, де­лающие невозможным или ограничивающие ввоз нашего продукта?
Экономическая среда
Каков ожидаемый темп роста ВНП или промышленной продукции?
Какова ожидаемая динамика цен?
Какое изменение в экономике способно отрицательно повлиять на развитие рынка или спроса?
Какие меры следует принять, если такое изменение произойдет?
Будем ли мы испытывать трудности по использованию в стране (регионе) рынка прибыли из-за неконвертируемости валюты, выхода за пределы рублевой зоны, отсутствия наличности?
Принципиальными ли являются эти трудности?
Не может ли препятствовать покупке нашего товара недостаточный уровень благосостояния потенциального покупателя?
Если да, то в существенной ли мере?
Не отразится ли на величине нашей прибыли высокий уровень ин­фляции в стране (регионе) рынка?
Если да, то в существенной ли степени?
Не отразятся ли на величине нашей прибыли высокие таможенные тарифы?
Если да, то в существенной ли мере?
Существует ли со стороны государственных и/или муниципальных органов контроль цен на наши товары?
Существенно ли этот контроль повлияет на эффективность нашей коммерческой деятельности?
Повлияют ли существенным образом налоги в стране (регионе) на эффективность нашей деятельности?
Целесообразно ли нам использовать трудовые, финансовые и дру­гие ресурсы страны (региона) рынка?
Правовая среда
Какой закон или какие правила, способные повлиять на наш биз­нес, могут быть приняты в ближайшем будущем?
Что следует сделать в таком случае?
Какой закон или какие правила могут повлиять на наши процессы продаж, сбыта, коммуникации?
Что следует сделать в таком случае?
Какие финансовые или налоговые инструкции могут повлиять на рентабельность нашего бизнеса?
Подвергается ли наша отрасль критике со стороны ассоциаций по­требителей?
Как мы должны на это реагировать?
Не противоречат ли законодательству наши продукты с точки зрения их безопасности и ненанесения ущерба внешней среде и потребителю?
Возможна ли доработка нашего продукта на предмет его соответст­вия данному законодательству?
Не запрещен ли таможенными законами ввоз нашего продукта?
Обладает ли наш продукт достаточной патентной чистотой?
Возможна ли доработка продукта, чтобы она удовлетворяла требо­ваниям патентной чистоты?
Существует ли необходимость адаптировать продукт под стандарты и нормы страны (региона) рынка, например, в следующих направлениях:
— система измерений;
— размеры;
— содержание токсичных элементов в выхлопных газах;
— специальные требования к конструкции и параметрам;
— использование определенных материалов;
Соответствует ли упаковка по размеру и дизайну требованиям региона?
Социально-демографическая среда
Какие социально-демографические изменения затрагивают наш бизнес? Какие изменения в позиции покупателей могут повлиять на спрос?
Каковы предсказуемые последствия этих изменений?
Культурная среда
Какие особенности культурной среды следует учесть при адаптации продуктов под запросы конкретных рынков?
Какие особенности культурной среды следует учесть при ведении деловых переговоров?
Научно-техническая среда
Какие технологические достижения, влияющие на себестоимость продукции, могут появиться?
Что следует предпринять, если эти достижения будут иметь место? Какое развитие технологии может повлиять на спрос на наши то­вары?
Какие сектора технологии могут представлять угрозу для нашей области деятельности?
Какие меры позволяют минимизировать влияние такой угрозы? По каким направлениям разработок технологический прорыв мо­жет затронуть наш рынок?
В какие сроки можно ожидать подобного технологического прорыва? Какие меры следует принять, начиная с сегодняшнего дня, чтобы минимизировать влияние подобных изменений?
Какие технологические нововведения следует использовать при организации сбыта и продвижения продукта?
Экологическая среда
Какие процессы, применяемые нашими поставщиками, создают угрозу для окружающей среды?
Как поступить, если наши поставщики будут вынуждены изменить свой производственный процесс?
Какие используемые нами процессы и сырьевые материалы созда­ют угрозу для здоровья или окружающей среды?
Какие меры должны быть приняты в случае необходимости их из­менений?
Может ли наша отрасль стать мишенью для экологических движений?
Если да, то как поступить в этом случае?

6.2. Исследование рынков

Важнейшими направлениями исследований рынков является опре­деление величин спроса различного вида и показателей рыночной доли для конкретных рынков (рыночных сегментов). Чтобы сделать рассмот­рение данных вопросов достаточно предметным, целесообразно провести классификацию рынков и различных видов рыночного спроса.

6.2.1. Виды рыночного спроса и его определение

В основе процесса выбора целевых рынков лежит изучение такого базового показателя, как рыночный спрос. Рыночный спрос — это общий объем продаж на определенном рынке (частном или совокупном) опре­деленной марки товара или совокупности марок товара за определенный период времени.
На величину спроса оказывают влияние как неконтролируемые факторы внешней среды, так и маркетинговые факторы, представляющие собой совокупность маркетинговых усилий, прилагаемых на рынке кон­курирующими фирмами.
В зависимости от уровня маркетинговых усилий различают пер­вичный спрос, рыночный потенциал и текущий рыночный спрос.
Первичный или нестимулированный спрос — суммарный спрос на все марки данного продукта, реализуемые без использования маркетинга (рис. 6.1).


Рис. 6.1. Зависимость спроса от затрат на маркетинг

Это спрос, который «тлеет» на рынке даже при отсутствии марке­тинговой деятельности. С точки зрения влияния маркетинговой деятель­ности на величину спроса выделяют два крайних типа рынка: расши­ряющийся рынок и нерасширяющийся рынок; первый — реагирует на применение инструментов маркетинга, второй — не реагирует.
Рыночный потенциал — это предел, к которому стремится рыноч­ный спрос при приближении затрат на маркетинг в отрасли к такой ве­личине, что их дальнейшее увеличение уже не приводит к росту спроса при определенных условиях внешней среды. С определенными допуще­ниями в качестве рыночного потенциала можно рассматривать спрос, соответствующий его максимальному значению на кривой жизненного цикла какого-то продукта для стабильного рынка. В этом случае предпо­лагается, что конкурирующие фирмы для поддержания спроса прилагают максимально возможные маркетинговые усилия. Факторы внешней сре­ды оказывают существенное влияние на рыночный потенциал. Напри­мер, рыночный потенциал легковых автомобилей в период спада эконо­мики намного меньше, чем в период ее процветания.
Кроме того, выделяют абсолютный потенциал рынка, который сле­дует понимать как предел рыночного потенциала при нулевой цене. Полезность этого понятия в том, что оно позволяет оценить порядок вели­чины экономических возможностей, которые открывает данный рынок. Так, абсолютный потенциал рынка легковых автомобилей может опреде­ляться общей численностью населения, начиная с возраста получения водительских прав. Очевидно, что существует большой разрыв между абсолютным потенциалом рынка и рыночным потенциалом. Эволюция абсолютного рыночного потенциала обусловлена такими внешними фак­торами, как уровень доходов и цен, привычки потребителей, культурные ценности, государственное регулирование и т.п. Данные факторы, на которые предприятие не имеет реального воздействия, могут оказать ре­шающее влияние на развитие рынка. Иногда предприятия могут оказать косвенное влияние на эти внешние факторы (например, путем лоббиро­вания снижения возраста получения водительских прав), но эти возмож­ности ограничены. Поэтому основные усилия предприятий направлены на предвидение изменений внешней среды.
Далее выделяют текущий рыночный спрос, характеризующий объем продаж за определенный период времени в определенных условиях внешней среды при определенном уровне использования инструментов маркетинга предприятиями отрасли.
Под селективным спросом понимается спрос на определенную марку какого-либо товара; возникновение и развитие этого спроса сти­мулируется путем концентрации маркетинговых усилий в достаточно уз­ком направлении.
Другим важным показателем, величину которого необходимо опре­делять и прогнозировать, является показатель рыночной доли. Рыночная доля — это отношение объема продаж определенного товара данной ор­ганизации к суммарному объему продаж данного товара, осуществленно­му всеми организациями, действующими на данном рынке. Этот показа­тель является ключевым при оценке конкурентной позиции организации. Данное положение вытекает из следующего: если у организации выше показатель рыночной доли, то она больше реализует продукта на данном рынке, следовательно, она больше производит данного продукта, по­скольку объем выпуска должен соответствовать величине потенциальной реализации. Если организация выпускает больше продукта, то себестои­мость единицы продукта у этой организации, вследствие действия мас­штабного экономического фактора, согласно которому, чем выше объем выпуска, тем ниже величина себестоимости, будет ниже по сравнению с другими конкурентами. Следовательно, позиции данной организации в конкурентной борьбе будут более предпочтительными.
Показатели спроса на ряд товаров, рынки которых характеризуют­ся ограниченным числом поставщиков (в первую очередь олигополистические рынки), поддаются статистическому анализу, поскольку собирает­ся и публикуется информация об объемах проданной продукции и оказанных услугах в самых различных аспектах: для международных рынков, рынков отдельных стран и регионов, в разрезе отдельных отраслей и предприятий. Однако для многих видов товаров детальная, надежная статистическая информация отсутствует. Поэтому для определения и прогнозирования величин спроса и других рыночных характеристик тре­буется проводить специальные маркетинговые исследования, содержание которых будет охарактеризовано в следующем разделе.
Наибольшее практическое значение имеет определение и прогно­зирование текущего рыночного спроса. В общем случае определение те­кущего рыночного спроса в денежном исчислении (Q) осуществляется по формуле

где n — число покупателей данного вида товара на данном рынке;
q — число покупок покупателя за исследуемый период времени;
р — средняя цена данного товара.
В этой базовой формуле при ее конкретизации под конкретные ви­ды товаров надо учесть дополнительные факторы, определяющие спрос на эти товары. Так, например, при определении спроса на товары дли­тельного пользования в результате проведения маркетинговых исследова­ний надо оценить спрос на замену. Для этого нужны следующие данные:
— объем имеющегося у потребителей парка исследуемого товара длительного пользования;
— распределение этого парка по сроку службы (с учетом факторов физического, экономического и психологического старения);
— темп замены товара;
— возможность появления новых альтернатив замены.
Спрос на замену находится в прямой зависимости от размера пар­ка и срока службы товара длительного пользования. Темп замены необя­зательно совпадает с темпом прекращения срока службы, под которым понимается доля товаров длительного пользования, прекращающих суще­ствование. Товар может устареть потому, что его экономические показа­тели стали неудовлетворительными или потому, что он просто вышел из моды.
В общем случае темп прекращения срока службы связан обратной зависимостью с длительностью этого срока. Например, если средний срок службы равен 12 годам, средний темп прекращения этого срока со­ставляет: (1 : 12) 100 = 8,3%.
Например, во Франции [46] реальный средний срок службы авто­мобилей десять лет назад составлял 10—11 лет. Если предположить, что он достигнет 12, лет, то темп прекращения срока пользования будет ра­вен примерно 8%, что соответствует спросу на замену порядка 1,7 милли­она машин. Если, напротив, принять, что средний срок службы не превысит 9 лет, то темп прекращения срока пользования составит около 11,1%, что соответствует спросу на замену в размере 2,1 миллиона машин.
Некоторые данные, необходимые для оценки спроса, например, данные об имеющемся парке товара и его возрастном распределении, могут быть получены из анализа прошлых продаж. Необходимая оценка распределения по срокам службы может быть найдена на основе выбо­рочного исследования владельцев товара, например тех, которые заняты заменой имеющегося у них изделия. Могут быть также изучены и причи­ны (факторы) замены. Значительная часть продаж товаров длительного пользования соответствует спросу на замену, особенно в экономически развитых странах, где уровень оснащенности домашнего хозяйства таки­ми товарами уже достаточно высок, а прирост населения незначителен.
Исходные данные и методы расчета спроса на продукцию произ­водственно-технического назначения, за исключением некоторых различий, о которых речь пойдет ниже, по сути являются теми же, что и для потребительских товаров.
Текущий рыночный спрос часто определяются на основе норма­тивного метода. Данный метод предполагает последовательную декомпо­зицию потенциала рынка вплоть до нахождения оценки спроса на кон­кретный товар или марку на основе использования ряда нормативов и долевых показателей. В качестве примера рассмотрим случай фирмы, продающей добавку (продукция призводственно-технического назначе­ния), предназначенную для применения совместно с реактивами для смягчения воды в котельных. Поскольку многие предприятия пока еще не используют данную добавку, требуется оценить текущий и возможный потенциал рынка, а также реальный уровень спроса в определенной гео­графической зоне. Расчет производится следующим образом.
На основе отчетной, нормативной и статистической информации было определен [14] объем потребления воды всеми фирмами определен­ного региона, имеющими котельные, — 7 500 000 гл;
— норма расхода средства смягчения на литр воды: 1%;
— доля фирм, применяющих это средство: 72%;
— норма расхода добавки на литр средства: 9%. Рассчитывается возможный потенциал рынка:
7 500 000 гл x 0,01 x 0,72 x 0,09 = 486 000 л.
Исследования показали, что доля фирм, уже применяющих добав­ку, равна 54%.
Исходя из этих данных определяется суммарный текущий рыноч­ный спрос:
7 500 000 гл x 0,01 x 0,72 x 0,09 x 0,54=262 000л.
Если цель фирмы в том, чтобы добиться доли рынка в 40%, прода­жи товара в данном регионе (текущий рыночный спрос для фирмы) должны быть доведены до 105 000 л.
Трудность данного метода, очевидно, состоит в нахождении соот­ветствующих нормативов и долевых показателей. Их получение обычно требует проведения специальных исследований. В то же время видно, что погрешность в каждом множителе переносится на каждый следующий уровень и на итоговый результат. Чтобы избежать этой опасности, следу­ет использовать несколько наиболее вероятных значений, т.е. получать не одну оценку, а их диапазон. В любом случае данный метод следует при­менять совместно с другими аналитическими методами.
Более углубленный анализ спроса направлен на обнаружение наи­более важных реальных факторов, влияющих на объем продаж, и на оп­ределение их относительного влияния; наиболее часто анализируются такие факторы, как цены, уровень дохода, структура потребителей и влияние различных методов продвижения продукта. При проведении такого анализа широко используются методы математической статистики.
Изложенные подходы используются и при прогнозировании спро­са. В этих целях в модели спроса включаются прогнозные оценки от­дельных ее параметров (см. раздел 7).

6.2.2. Подходы к изучению рынков

Дополняя и развивая вышесказанное, можно прийти к выводу, что рынки потребительских товаров и продукции производственно-техничес­кого назначения изучаются главным образом на основе использования трех подходов: 1) посредством анализа вторичной информации; 2) путем исследования мотивации и поведения потребителей; 3) путем анализа выпускаемой и реализуемой продукции.
В рамках первого подхода изучаются все документы, представляю­щие интерес для предприятия, изданные статистическими органами, раз­личными министерствами, торговыми палатами, региональными органа­ми управления, а также являющиеся результатом специальных немарке­тинговых исследований. Такая информация является достаточно деше­вой, даже бесплатной, относительно легко доступной. Очевидно, что ин­формация может являться закрытой, неполной, недостаточно детализи­рованной, например, не быть представленной в достаточно подробном номенклатурном разрезе. Поэтому для получения надежных результатов ее обычно явно недостаточно.
С учетом сделанных оговорок отметим, что в результате изучения документов можно получить общую картину импорта и экспорта, струк­туры производства, а также структуры потребления по видам продукции и отраслям.
Но изучение документов не может дать оперативной информации требуемого качества; оно дает лишь некоторую статистику о производстве и сбыте изучаемой продукции. Однако номенклатура продукции обычно слишком укрупнена, поэтому данную информацию порой невозможно использовать для нужд конкретного предприятия.
Второй подход к изучению рынка предполагает исследование мо­тивации и поведения потребителей путем проведения специальных об­следований: интервьюирования, собеседований, заполнения анкет. В лю­бом случае в качестве опрашиваемых выступают профессионалы-экспер­ты, глубоко разбирающиеся в проблеме; пользователи, влияющие на вы­бор продавца, покупатели, для которых продукт не имеет никаких тайн. Поэтому специалист, который проводит подобное исследование, должен хорошо знать соответствующий рынок и исследуемый продукт, обладать информацией о компаниях-производителях и посреднических организа­циях.
Здесь необходимо иметь в виду, что мотивация покупок продукции производственно-технического назначения является рациональной, и в существенно меньшей степени эмоциональной, по сравнению с покупкой потребительских товаров.
Выборка в случае изучения продукции производственно-техни­ческого назначения охватывает не отдельных людей, а предприятия. Ко­гда проводят анкетирование в промышленной сфере, то выборка, как правило, невелика (исключение составляют атомизированные рынки, где потенциальные потребители представлены большим количеством пред­приятий), замены невозможны: существуют компании, которые надо обя­зательно опросить, например крупные фирмы — лидеры в своей отрасли.
В случае атомизированных рынков существует большая возмож­ность формирования выборки предприятий на репрезентативной основе, включив в нее предприятия разных размеров и уровня рыночной дея­тельности.
При обследовании продукции производственно-технического на­значения необходимо учитывать, что в процессе подготовки и принятия решения о покупке принимают участие различные специалисты и руко­водители предприятия, входящие в состав его закупочного центра.
Помимо изучения мнений потребителей изучается также мнение руководителей и специалистов посреднических, дистрибьюторских орга­низаций, а также предприятий-производителей.
Здесь важно учитывать одно важное обстоятельство. Спрос на про­дукцию производственно-технического назначения является производ­ным от спроса на конечные потребительские товары, при изготовлении которых она используется. Поэтому в прогнозных целях необходимо изу­чать не только существующих и потенциальных потребителей продукции производственно-технического назначения, но также и рынок соответст­вующих конечных товаров.
В промышленной среде очень распространено недоверие к анкети­рованию, особенно среди тех, на деятельность которых могут повлиять полученные результаты. На предприятиях-производителях - это произ­водственники, работники конструкторского бюро, возможно, руководство предприятия. Это объясняется целым рядом причин: в промышленной среде зачастую предпочтение отдается производству (количество, качест­во, себестоимость), технические специалисты, как правило, не имеют экономического образования, не знакомы со спецификой маркетинга продукции производственно-технического назначения. Технические спе­циалисты полагают, что все знают о своей продукции, ее высокое качест­во представляется им достаточным условием, чтобы найти покупателя. Проводимые исследования не дают столь точных количественных резуль­татов, на которые они рассчитывают. На основе данных исследований до­вольно трудно оценить эффективность планируемых действий на рынке.
Изучение мнений руководителей и специалистов посреднических торговых организаций, получение у них необходимой информации зачас­тую еще более сложная задача, чем проведение исследований на пред­приятиях-изготовителях. Здесь возникают проблемы сохранения коммер­ческой тайны и этического плана, связанные с предоставлением инфор­мации о продукции (отношение потребителей, объемы продаж и т.п.) фирм-конкурентов. Многое зависит от умения маркетолога «добыть» не­обходимую информацию даже в неблагоприятных условиях.
В благоприятных условиях методика проведения обследований по­добного рода вытекает из общих методических рекомендаций, ранее рас­смотренных в данной книге.
При проведении маркетинговых исследований, особенно когда нет возможности получить надежную количественную информацию на осно­ве одного из рассмотренных подходов, следует использовать параллельно все три подхода. Конечные результаты (например, величина спроса, по­казатель рыночной доли) могут представлять средние (средневзвешен­ные) оценки, полученные разными путями и из разных источников.

Вопросник для оценки тенденций эволюции рынка

Какова емкость глобального рынка (в физическом и денежном вы­ражении)?
Какова емкость отдельных рыночных сегментов?
Какова рыночная доля на глобальном рынке и на отдельных ры­ночных сегментах?
Какая тенденция изменения рынка и рыночных сегментов имеет место (рост, стагнация, спад)?
Каково среднее потребление на душу населения, семью, клиента?
Каково значение уровня насыщения рынка?
Какова степень оснащенности семьи или фирмы товарами данного вида?
Каков средний срок службы товара?
Какая доля продаж обусловлена спросом на замену?
Имеют ли продажи сезонную структуру?
Каковы товары-заменители, выполняющие ту же функцию?
Каковы главные нововведения у потребителей, которые могут из-менить их отношение к данному товару?
Этот, разумеется, неполный перечень вопросов лишь указывает, информацию какого типа следует отыскивать. Если речь идет о продук­ции производственно-технического назначения, вопросы должны касать­ся не только непосредственных потребителей, но также и конечных по­требителей.


6.3. Изучение потребителей

6.3.1. Основные факторы, определяющие оценки и поведение потребителей

Поведение потребителей на рынке, характер покупок определяются их личностными, культурными, социальными и психологическими фак­торами, изучение которых является важнейшей задачей маркетинговых исследований.
Личностные факторы включают в свой состав возраст, стадию жизненного цикла семьи, род занятий, экономическое положение (уровень дохода на семью и одного члена семьи), стиль жизни, тип лич­ности и самопредставление.
Жизненный цикл семьи — совокупность отдельных стадий, которые проходит семья в своем развитии с момента своего создания.
Выделяют следующие стадии жизненного цикла семьи [27]:
— холостяки (молодые, неженатые люди, живущие самостоятельно от родителей);
— молодая семья без детей;
— «полное гнездо»—1 (младшему ребенку меньше 6 лет);
— «полное гнездо»—2 (младшему ребенку 6 и более лет);
— «полное гнездо»—3 (семейная пара с независимыми детьми);
— «пустое гнездо»—1 (дети живут отдельно от родителей, глава се­мьи работает);
— «пустое гнездо»—2 (глава семьи вышел на пенсию);
— живым остался только один родитель, который работает;
— живым остался только один родитель, который вышел на пен­сию.
Очевидно, что для разных стадий жизненного цикла семьи потреб­ности являются разными (в питании, одежде, жилье, отдыхе и т.п.).
Стиль жизни — стереотипы жизненного поведения личности, вы­ражающиеся в ее интересах, убеждениях, действиях. Жизненный стиль потребителей измеряется путем использования очень объемных вопрос­ников, порой до 25 страниц. В этих вопросниках потребителей просят определить степень своего согласия или несогласия с утверждениями, ряд из которых приводится ниже [39]:
— Я являюсь человеком, который все очень тщательно планирует.
— В поиске развлечений я обычно покидаю свой дом.
— Я обычно одеваюсь, следуя моде, а не из соображений комфорта.
— Я получаю удовольствие, наблюдая спортивные состязания по телевизору.
Исследовательские фирмы разработали классификаторы жизнен­ных стилей, подразделяющие последние на 6—10 типов, в рамках кото­рых проводятся специальные исследования. Маркетологи часто разраба­тывают специальные маркетинговые программы, ориентированные на группы, придерживающиеся определенного жизненного стиля.
Каждый человек является личностью, что обусловливает относи­тельно неизменные на протяжении длительного интервала времени его реакции на воздействия из внешней среды. Тип личности характеризует­ся такими чертами, как уверенность, независимость, агрессивность, со­циальность, адаптивность, инертность и т.д. Например, производители кофе обнаружили, что активные потребители кофе являются высокосоциальными личностями.
Самопредставление — сложные мысленные представления лично­сти о себе, о собственном «я». Например, если кто-то мыслит себя твор­ческой и активной личностью, то будет искать товар, отвечающий этим характеристикам.
Культурные факторы включают в свой состав культуру, субкультуру и принадлежность к общественному классу. Маркетологу весьма важно иметь представления об изменениях культурных факторов, чтобы отве­тить на них предложением новых продуктов.
Под культурой понимается совокупность основных ценностей, по­нятий, желаний и поведения, воспринятых членом общества от семьи и других общественных институтов.
Субкультура — группа людей с общей системой ценностей, осно­ванной на общих жизненном опыте и ситуациях, например националь­ные, религиозные, региональные группы. При проведении маркетинго­вых исследований в данной области прежде всего ищутся ответы на во­просы: «Связано ли использование какого-то товара с определенной эт­нической группой или принадлежность к этой группе не играет сущест­венной роли? Владение какими потребительскими товарами, собственно­стью дает основание отнести потребителя к представителям определен­ной культуры, субкультуры?»
Общественный класс — относительно упорядоченная и стабильная общественная группа, члены которой обладают общими ценностями, интересами и поведением. Здесь наиболее часто исследуются следующие вопросы: «Является ли данная группа товара или конкретная марка сим­волом принадлежности к какому-то социальному классу, социальной группе?»
Социальные факторы включают в свой состав малые группы, под­разделяющиеся на группы членства, референтные группы, семью, соци­альные роли и статус.
Группа членства — группа, к которой принадлежат определенные личности и которая оказывает непосредственное влияние на их поведе­ние, например семья, сослуживцы, друзья.
Референтная группа — группа, по которой личность осуществляет прямое или косвенное сравнение при формировании своих отношений и линий поведения. Люди часто попадают под влияние референтных групп, членами которых они не являются. Это влияние осуществляется по край­ней мере тремя путями: путем демонстрации новых поведения и стиля жизни; путем изменения отношений людей и их жизненных оценок; пу­тем изменения оценок тех или иных продуктов. В референтной группе может существовать «лидер мнения», который оказывает особо сильное влиятие на других членов группы. Выявление лидеров мнения с целью оказания на них определенного влияния является одной из задач марке­тинговых исследований данной направленности. Особенно важным явля­ется изучения мнений членов референтной группы при выпуске нового товара.
Под социальной ролью понимаются определенные виды деятельно­сти, которые, как ожидается, осуществит индивид по отношению к лю­дям, его окружающим. Например, один и тот же человек может играть роли сына, отца и директора. Выполнение роли предполагает активность их исполнителей в соответствии с их окружением. В зависимости от того, какую роль играет человек в данный момент, зависит его покупательское поведение.
Статус — это положение индивида в обществе. Например, статус директора, статус отца. Статус выражает общую оценку, даваемую инди­виду обществом. В своем покупательском поведении индивид руково­дствуется занимаемым им статусом. Это касается и одежды, и продуктов питания, и многого другого.
В табл. 6.1 приводится пример анкеты, с помощью которой может быть выбран лучший путь рекламирования товара, исходя из учета ряда вышерассмотренных факторов.
Психологические факторы включают в свой состав мотивацию, восприятие, усвоение, убеждение и отношение. Эти факторы оказывают сильное влияние на поведение потребителя.
При изучении мотивации или побуждений, вызывающих актив­ность людей и определяющих ее направленность, в данном случае на покупку какого-то товара, ищутся ответы на такие вопросы, как: «Почему совершается данная покупка? Что потребитель ищет, покупая данный товар? Какие потребности пытается удовлетворить?» Человек в любой момент времени испытывает различные потребности. Однако большинст­во этих потребностей не являются достаточно сильными, чтобы мотиви­ровать его действовать в данный момент времени. Потребность становит­ся мотивом только, когда достигает достаточного уровня интенсивности. Под мотивом понимается потребность, настоятельность которой является достаточной, чтобы направить человека на ее удовлетворение. Для иссле­дования мотивов поведения потребителей используется мотивационный анализ. В маркетинге при анализе поведения потребителей наиболее час­то используются теории мотивации Фрейда и Маслоу.
Таблица 6.1

На основе психоаналитической модели Фрейда изучается процесс принятия решений о покупках потребителей. Предполагается, что важ­ные покупательские мотивы потребителей носят подсознательный харак­тер и что потребители при выработке мнения о том или ином товаре не в состоянии четко и явно обосновать свой выбор. Например, потребитель может на покупать чернослив, потому что он его подсознательно ассо­циирует со старым возрастом. Потребитель может предпочитать покупать готовую смесь для изготовления кексов только потому, что он таким об­разом удовлетворяет подсознательное желание принять хотя бы мини­мальное участие в изготовлении теста (в смесь требуется добавлять яйца). Хотя сознательным образом добавление яиц мотивируется стремлением повысить качество теста.
Согласно теории мотивации Фрейда, человек с рождения находит­ся под прессом многих желаний, которые человек до конца не осознает и не контролирует. Таким образом, индивидуум никогда полностью не осознает мотивов своего поведения. Исследователи поведения потребите­лей стараются вскрыть глубинные мотивы их поведения и покупок. Пря­мое интервью для этого не годится — используются специальные косвен­ные методы, дающие возможность преодолеть сопротивление личности желанию проникнуть внутрь ее души. Выводы исследователей зачастую бывают весьма неожиданными. Например, вывод о том, что курение си­гар для мужчин является продолжением детской привычки сосать палец. Внешний вид товара может влиять на возбуждение у потребителя эмо­ций, которые в состоянии либо способствовать, либо препятствовать со­вершению покупки.
Теория мотивации Маслоу направлена на объяснение, почему лю­ди в качестве мотивов своего поведения в определенный момент времени имеют определенные потребности. Маслоу разработал иерархическую систему потребностей, в которую в порядке важности входят следующие потребности: физиологические (в питании, одежде, жилье), в самосохра­нении (безопасность, защищенность), социальные (принадлежность к определенной социальной группе, в любви), в уважении (самоуважение, признание заслуг, завоевание определенного статуса в организации), в самоутверждении (саморазвитие и самореализация, возможность полно­стью раскрыть свои способности). Человек стремится удовлетворить в первую очередь самую важную потребность. Как только ему удается это сделать, она перестает действовать как мотиватор, и человек будет ста­раться удовлетворить следующую по важности потребность. Например, голодающего человека гораздо в большей степени интересует еда (потребность первого уровня), чем события, происходящие в мире ис­кусств (потребности пятого уровня), чем степень его уважения и любви окружающими (потребности четвертого и третьего уровней), чем чистота воздуха, которым он дышит (потребности второго уровня). Но по мере удовлетворения очередной наиболее важной потребности на первый план выходит следующая за ней. Эти знания используются как при оценке возможного поведения различных категорий потребителей, так и при мотивации труда сотрудников, в том числе маркетинговых служб.
Восприятие — процесс, с помощью которого индивид осуществля­ет отбор, систематизацию и интерпретацию информации для построения осмысленной картины реального мира. При изучении поведения потре­бителей и выборе методов продвижения необходимо учитывать, что люди предоставленную им информацию воспринимают выборочно, интерпре­тируют ее по-разному и усваивают ее в соответствии со своими отноше­ниями и убеждениями. Подробнее об этом разговор пойдет ниже при изучении степени воздействия рекламы.
В процессе своего активного поведения люди обучаются, усваивают свой предшествующий опыт. Усвоение заключается в изменении в пове­дении индивидов на основе приобретенного ими опыта. При стимулиро­вании спроса следует учитывать такие факторы усвоения, как внутренние побудительные мотивы покупателей, подсказки других, реакции покупа­телей на возможность купить товар и закрепление опыта покупки опре­деленного товара.
На покупательское поведение потребителей оказывают влияние их убеждения, т.е. определенные представления о товаре. Убеждения могут основываться на реальном знании, мнении, вере. Они могут и не нести эмоционального заряда. Маркетологам полезно знать, какие представле­ния об определенном товаре имеет потребитель. Очевидно, что отрица­тельные убеждения препятствуют совершению определенных покупок.
Люди формируют свое определенное отношение к одежде, продук­там питания, музыке, политике, религии и многому другому. Отношение — это устойчивые благоприятные или неблагоприятные оценки, чувства и склонности к действиям по отношению к определенным предметам и идеям; оно сильно влияет на поведение потребителей. Отношения трудно изменить, но обязательно надо принимать в расчет при формировании маркетинговой политики, максимально ее приспосабливая к определен­ным отношениям.
Рассмотренные выше факторы являются предметом специальных маркетинговых исследований. В ряде случаев информация о потребителях получается в ходе исследования различных аспектов маркетинговой дея­тельности (например, информация о профиле потребителей получается в ходе изучения их отношения к различным маркам товара одного типа).

6.3.2. Направления изучения потребителей

Можно выделить следующие важнейшие направления изучения по­требителей:
— отношение к самой компании;
— отношение (мнение, предпочтения) к различным аспектам дея­тельности компании в разрезе отдельных элементов комплекса марке­тинга (выпускаемые и новые продукты компании, характеристики модер­низируемых или вновь разрабатываемых продуктов, ценовая политика, эффективность сбытовой сети и деятельности по продвижению продук­тов — то, что часто называется отдельными инструментами маркетинго­вой деятельности);
— уровень удовлетворения запросов потребителей (ожиданий по­требителей);
— намерения потребителей;
— принятие решений о покупке, определение структуры закупоч­ного центра;
— поведение потребителей при и после покупки;
— мотивация потребителей.
Оценки потребителей основаны как на их знаниях, так и на эмо­циональных аспектах восприятия.
Безусловно, приведенные выше направления изучения потребите­лей не носят изолированного характера, очень часто в анкетах одновре­менно содержатся вопросы, направленные на изучение мнения потреби­телей по разным указанным выше направлениям. Так, зачастую изучение отношения к компании осуществляется одновременно с изучением от­ношения к товарам компании, с изучением эффективности мотивационной политики по отношению к потребителям.
Ввиду того, что оценка эффективности использования отдельных инструментов маркетинговой деятельности (элементов комплекса марке­тинга) осуществляется не только на основе изучения мнений и отношений потребителей, то эти вопросы изучаются отдельно, как самостоя­тельные направления маркетинговых исследований.
Ниже рассматриваются отдельные направления исследования по­требителей.

6.3.2.1. Изучение отношений
6.3.2.1.1. Отношения и подходы к их изучению

Отношение является центральным понятием социальной психоло­гии, в которой разработаны теории и методы измерения и объяснения отношений различного типа. Обычно считается, что отношение включает в свой состав три компоненты: познавательную (первоначальная осве­домленность о товаре данной марки, знание главных его свойств, полное знакомство), эмоциональную (оценка товара, определение, нравится он или нет), волевое действие (покупка товара). Измерения чаще фокусиру­ются на второй компоненте, на определении положительных или отрица­тельных чувств по отношению к изучаемому объекту.
Отношение можно измерить прямым образом, задавая респонден­там вопрос типа: «Нравится вам товар данной марки или нет?». Исполь­зуется только два варианта ответа: «Да» или «Нет». Непрямые, вывод­ные измерения основаны на получении подобного заключения из ответов на ряд косвенных вопросов, характеризующих реакцию потребителей на изучаемый объект (товар) или отношение к его отдельным аспектам. На­пример, осуществляется многокритериальная оценка свойств товара, по результатам которой выводится итоговая оценка.
Вначале рассмотрим измерение общего отношения к какого-ту объекту (марке товара, категории товара, магазину и т.п.).
Помимо простейшего, прямого способа измерения в случае, когда интересует степень отношения, используются соответствующие шкалы измерений. Например, отношение потребителей к определенной марке потребительского товара длительного пользования может быть измерено с помощью следующей шкалы:

Градации (1) и (2) определяют первоочередной выбор; градации (3) и (4) определяют вторичный выбор; градации (5)—(7) характеризуют то­вары, которые не покупают.
Другой подход к измерению отношения заключается в ранжирова­нии объектов в порядке их предпочтительности. Отношение респонден­тов в данном случае выражается в проценте «голосов», поставивших один из изучаемых объектов на первое, второе и т.д. места. Добавив вопросы типа: «Насколько предпочтительнее для вас товар марки А по сравнению с товаром марки Б?», можно определить относительное расстояние между оценками. Такое измерение можно осуществить с помощью ранее рас­смотренного метода парных сравнений.
Возникает важный вопрос: определяют ли отношения, измеренные с помощью одного из методов, реальный выбор потребителей и их пове­дение на рынке? Положительное отношение к товару не всегда предо­пределяет его покупку. Потребитель, выразивший положительное отно­шение к определенному товару, не всегда желает или способен его ку­пить. Эти обстоятельства необходимо учитывать при практическом ис­пользовании результатов исследования отношений, дополняя их данными других маркетинговых исследований. Однако многие исследования пока­зывают сильную прямую зависимость между величиной положительного отношения к определенной марке товара и частотой его использования. На рис. 6.2 приводятся результаты исследования зависимости между от­ношением к определенной марке сигарет и частотой ее использования

Рис. 6.2. Зависимость объема использования (%) определенной марки сигарет от отношения к ней
В рекламной деятельности результаты измерения отношения ис­пользуются при постановке целей рекламной кампании, выборе страте­гий ее проведения и оценке полученных результатов. На рис. 6.3 приво­дится гипотетическая кривая распределения общего объема продаж на рынке для выделенных семи сегментов, характеризующих отношение потребителей к определенной марке товара (от сильно отрицательного — сегмент 1 до сильно положительного — сегмент 7). Очевидно, что для товаров с хорошо себя зарекомендовавшей маркой кривая распределения может быть асимметричной и ее срединная часть — сильно сдвинута вправо. Видно, что в нашем случае большинство продаж приходится на срединные сегменты. Из рассмотрения рис. 6.3 могут быть определены альтернативные цели рекламной кампании. Так, сегмент 7 демонстрирует сильную лояльность потребителей к данной марке. Есть уверенность, что и в дальнейшем они сохранят положительное отношение к ней. Сегмент 4 включает потребителей, которые относятся нейтрально к данному това­ру. Это может быть обусловлено двумя причинами. Во-первых, потреби­тели могут не знать о существовании данной марки, т.е. они не прошли стадию первоначальной информированности. Во-вторых, они могут быть информированы о существовании данной марки, но у них отсутствует четкий выбор: сегодня они могут купить этот товар, а завтра — другой. Сегмент 1 представляет малую группу потребителей, которые отвергают данную марку товара и покупают товары конкурентов. Можно предполо­жить, что большинство новых товаров начинают свою жизнь на рынке, ситуацию на котором характеризует сегмент 4.

Рис. 6.3. Отношение потребителей к гипотетической марке товара

Руководствуясь данными рис. 6.3, можно предположить, что глав­ной целью рекламной кампании является перемещение потребителей в позитивном направлении, указанном стрелкой. Для позитивных сегмен­тов цель будет заключаться в сохранении положительного отношения потребителей к данной марке товара.
При этом надо иметь в виду, что конкуренты предпринимают уси­лия для изменения отношения потребителей к данной марке в худшую сторону. Эта ситуация характеризуется стрелкой, направленной влево.

6.3.2.1.2. Изучение отношения к компании

Рассмотрим случай торговой фирмы, которая хочет укрепить ло­яльность потребителей к данной фирме за счет укрепления своего имид­жа. Для этого необходимо исследовать следующие вопросы:
— Какие факторы определяют имидж торговой фирмы?
— Какое влияние оказывает этот имидж на объем покупок и удов­летворенность потребителей?
— В какой степени уровень удовлетворенности влечет долгосроч­ную ориентацию на покупки в данной торговой фирме?
Как и в других аналогичных случаях, мы имеем здесь последова­тельность казуальных связей, где первая зависимая переменная (имидж) становится причинной переменной для второй зависимой переменной (объем покупок и удовлетворенность), которая в свою очередь определяет долгосрочную лояльность потребителей к данной фирме. Построение аналитической модели в данное случае представляет сверхсложную зада­чу. Скорее на основе специально проведенного маркетингового исследо­вания можно построить модель множественной регрессии. Возможны и более простые подходы, один из которых рассматривается ниже.
При изучении отношения потребителей к компании, т.е. при опре­делении ее имиджа, прежде всего необходимо разработать систему оце­ночных критериев, достаточно полно характеризующих все аспекты дея­тельности компании. Так, для сервисной компании в качестве базовых оценочных критериев можно предложить следующие:
1. услужливость;
2. быстрота реагирования на заказы;
3. соблюдение сроков;
4. готовность дать совет;
5. технические и производственные возможности;
6. регулярность визитов;
7. гибкость цен;
8. обеспечение высокого качества услуг;
9. сердечность контактов;
10. большой опыт работы;
11. современность;
12. динамизм;
13. компетентность обслуживающего персонала;
14. возможность оказания широкого спектра услуг.
Далее формируется репрезентативная выборка клиентов данной компании, среди которых проводится анкетирование. Респонденты оце­нивают уровень достижения каждого критерия из приведенного списка. Рекомендуется в данном случае использовать модифицированную шкалу Лайкерта. Например, оценка по критерию «услужливость» в этом случае осуществляется по следующей шкале:
Нет услужливости
1
____
2
____
3
____
4
__х__
5
____
Есть услужливость

Таким образом получаются оценки по всем критериям.
После обработки анкет, полученных от всех респондентов, прово­дится выявление слабых и сильных сторон деятельности компании. Оценки и выводы выглядят гораздо убедительнее, когда имеется возмож­ность их сопоставить для разных периодов времени или для одного пе­риода времени, но для ряда конкурирующих компаний.
Возможно получение сравнительной оценки имиджа компаний на основе изучения отношения потребителей к товарам этих компаний.
Может изучаться не только имидж компании, но параллельно так­же — и профиль опрошенных потребителей. На рис. 6.4 и 6.5 приводятся результаты таких исследований для трех марок пива, полученные с по­мощью метода семантической дифференциации.


Обозначения: ——— марка Х
.... марка Y
— — марка Z.

Рис. 6.4. Изучение профиля потребителей



Рис. 6.5. Изучение имиджа компании
Анализ полученных данных позволяет выяснить, что думают по­требители различного профиля об имидже компаний-производителей трех изученных марок пива.
В качестве примера оценки имиджа можно вернуться к табл. 4.14, в которой приводится пример результатов исследования отношений потре­бителей к двум ресторанам США.
Главные трудности измерения имиджа с помощью данных подхо­дов заключаются в следующем:
1. Сложно составить полный и содержательный список изучаемых признаков и характеристик.
2. Сложно обосновать правомерность постановки некоторых задач исследования. Например, хорошо ли знакомы опрашиваемые со всеми изучаемыми марками пива? Разбираются ли они достаточно хорошо в показателях качества пива?
3. По таким проблемам может существовать существенный разброс мнений. Какой смысл в данном случае имеют средние оценки? Очень существенное значение приобретает их корректная статистическая обра­ботка и интерпретация: являются ли статистически значимым различия в оценках?







Таблица 6.2
Рейтинг показателей качества услуг


Часто результаты изучения мнений и ожиданий потребителей ме­неджеры организаций используют для совершенствования своей деятель­ности, для большей ее ориентации на запросы потребителей. В этом пла­не полезным является сравнение оценок ценности товаров и услуг, пре­доставляемых организацией, полученных у сотрудников организации и у потребителей товаров (услуг) организации.
Например, руководство компании Магston Book Services (Велико­британия), занимающейся предоставлением всего комплекса услуг по доставке потребителям печатной продукции (книги, плакаты, открытки и т.п.), разработало план большей ориентации деятельности компании на запросы потребителей. На одном из этапов разработки данного плана было проведено изучение мнений сотрудников компании и потребителей относительно важности отдельных показателей качества предоставляемых услуг. В табл. 6.2 приводятся рейтинги отдельных показателей качества. Видно, что по ряду показателей оценки сотрудников компании и потре­бителей в существенной степени являются различными. Отсюда вытека­ет, что сотрудники компании в значительной степени ориентировали свою деятельность на достижение высоких значений тех показателей ка­чества услуг, которые не представляли высокой ценности для потребите­лей.

6.3.2.1.3. Изучение отношения потребителей к определенной марке товара

Здесь прежде всего следует выделить изучение степени известности марки товара. Данное направление маркетинговых исследований имеет целью выявление степени осознания потребителями существования това­ра определенной марки (фирмы). Известность устанавливает связь между маркой и категорией товара, к которой она принадлежит. Информацию об уровне известности обычно получают путем опроса потребителей об известных им марках товара (фирмах) в рамках исследуемого класса то­вара.
Можно выделить три типа известности:
1. Известность-узнавание. В данном случае заранее известная мар­ка предопределяет покупку товара данной марки. Узнавание есть мини­мальный уровень известности.
2. Известность-припоминание. Подразумевается, что потребность в покупке товара определенной категории предшествует выбору марки и при­водит к ней. Способность припомнить является более жестким критерием.
3. Приоритетная известность относится к марке, которая при тес­тировании потребителей на способность припомнить марки товара опре­деленной категории называется ими первой. Она занимает первостепен­ное положение в сознании потребителя.
При опросе потребителей по данной проблеме используются во­просы двух типов.
Открытый тип вопроса предлагает указать марки товара опреде­ленной категории.
В закрытом вопросе приводится перечень марок товара и респон­дентов просят отметить те, о которых они слышали ранее.
Респондентов можно также попросить уточнить уровень знакомст­ва с марками товара, используя шкалу с тремя или пятью градациями.
Определение степени информированности, осведомленности мо­жет быть проведено путем опроса по телефону. Задается вопрос, знает ли или нет опрашиваемый о существовании данного товара. Процент поло­жительных ответов рассматривается в качестве меры осведомленности. Могут задаваться также более глубокие вопросы, типа: «Назовите одну из рекламируемых марок в исследуемой группе товаров, например стираль­ных порошков». Товары, чаще всего называемые первыми, являются наиболее известными.
Принятие решения о пробной покупке зависит не только от осве­домленности о новой марке, но также от ее отличительных свойств, на которые обычно указывается в рекламе. Изучение степени согласия или несогласия с рекламируемыми свойствами обычно производится путем выявления мнения опрашиваемого по исследуемому свойству с помощью следующей шкалы:

| Сильно согласен +3 +2 +1 0 -1 -2 -3 Сильно не согласен

Информация, которую дает анализ собранных данных об извест­ности марок товаров определенной категории, может использоваться для:
— определения доли потенциальных покупателей, называющих оп­ределенную марку товара (или фирму) в качестве первой марки (фирмы);
— определения на основе первых названных марок товара (фирм) главных товаров (фирм) конкурентов;
— определения уровня запоминаемости марок и названий фирм; некоторые марки и названия фирм плохо запоминаются, хотя они легко узнаваемы;
— сравнения соотношения между показателем известности и долей рынка для каждой марки со средними соотношениями для данного рын­ка, поскольку некоторые марки реализуют свою известность лучше, чем другие;
— измерения расстояния между отдельными марками (фирмами) на шкале известности, если она носит интервальный характер;
— выявления рынков с наименьшей известностью марки (фирмы). Изучение степени осведомленности потребителей о марках опреде­ленных продуктов после проведения рекламной кампании рассматривает­ся в разделе 6.6.
Следующий шаг в исследовании марок отдельных товаров заключа­ется в изучении мнений потребителей об этих товарах. Самый простой (и наиболее поверхностный) подход основан на использовании единствен­ной шкалы, типа приведенной ниже:

При использовании данной шкалы следует помнить, что нейтраль­ные оценки могут являться следствием плохой информированности рес­пондента.
Данные исследования можно развить в направлениях получения следующей информации:
— о потребностях, которые удовлетворяет изучаемый товар;
— о требованиях пользователей к продукции и уровню сервиса;
— о мотивациях, которые следует реализовать для покупке товара;
— об источниках информации, определяющей выбор покупки (выс­тавки, ярмарки, техническая пресса, советы отдельных лиц, реклама и тд.).
Более сложным подходом является оценка марок отдельных това­ров по их характеристикам. Часто совокупность потребительских характе­ристик товара и набора благ, предоставляемых потребителям при покупке и эксплуатации (использовании) товара, называется его атрибутами.
Возможен прямой опрос потребителей с целью определение их от­ношения к отдельным атрибутам (характеристикам) изучаемого товара, совокупность значений которых определяет его имидж. Например, изуча­ется степень согласия или несогласия относительно следующих утвер­ждений об изучаемой модели легкового автомобиля:
Я считаю, что данная модель является:
— спортивной
— просторной
— экономичной
— надежной
— легкой в управлении.
Имидж марки может быть определен путем выявления типичного владельца автомобиля данной марки: немолодой возраст, достаточно со­стоятельный, самостоятельный в жизни, интеллигентный.
Далее выясняется, для какого типа поездок данная модель автомо­биля в наибольшей мере является предпочтительной: поездки по городу, поездки за город, поездки по стране.
Ниже приводится анкета для изучения мнения потребителей отно­сительно сложной технической продукции (компьютеры, ксероксы, фак­сы, станки и т,д,) или потребительских товаров длительного пользования (телевизоры, холодильники, магнитофоны и т.д.). В последнем случае анкета направлена на изучение мнения отдельных потребителей. Анкета носит комплексный характер, в ней также содержатся вопросы по изуче­нию рекламы.





Однако для получения развернутой оценки отношения к товарам определенной марки (их полезности для потребителей) обычно исполь­зуются более сложные методы.
К их числу относятся методы, основанные на композиционном и декомпозиционном подходах [14].
Композиционный подход состоит в формировании значений пол­ной полезности на основе измерений значимости и полезности опреде­ленных характеристик товара, полученных путем изучения мнений по­требителей, учитывающих их индивидуальные предпочтения. Далее осу­ществляется свертывание оценок полезности отдельных характеристик товара в итоговую, интегральную оценку.
Данное исследование может быть осуществлено по-разному. Один подход основан на оценке различных свойств товара и получении затем комплексной оценки. Здесь может быть использована следующая форму­ла:

Индекс (1) используется для отличия данного класса моделей от других моделей.
Предположим, что была проведена оценка определенной марки лег­кового автомобиля с помощью шкалы семантической дифференциации:



В том случае, когда измеряемые свойства для разных людей пред­ставляют разную ценность, производится их взвешивание. Расчеты в данном случае проводятся по следующей формуле:

Численный пример использования данной модели приводится в разделе 6.6.
Речь, следовательно, идет о простой средневзвешенной оценке. Применение этой формулы требует в качестве исходной информации балльную оценку степени присутствия каждой характеристики в каждой марке товара. Такая оценка должна даваться респондентами в шкале ин­тервалов. Относительная важность, значимость отдельных характеристик измеряется в шкале отношений. Чтобы ее получить, респондентов просят распределить 1, 10 или 100 баллов (в зависимости от выбранной шкалы измерений) между изучаемыми характеристиками пропорционально при­даваемой им важности.
Оба рассмотренных типа моделей относятся к компенсационному типу моделей, когда низкие оценки по одному атрибуту могут быть ком­пенсированы высокими оценками по другому. Однако можно предста­вить случай, когда у покупателя имеется абсолютное ограничение по це­не, т.е. доминирует одна из оценочных характеристик. В этом случае данный метод неприменим.
Возможно при определении весов отдельных атрибутов использо­вать метод парных сравнений.

Рис. 6.6. Карточка сравнительной оценки автопокрышек
Рассмотрим пример изучения отношения автовладельцев к по­крышкам различных марок [48]. Было выбрано пять атрибутов: марка по­крышки, срок службы корда, цена, оформление боковых сторон по­крышки и тип каркаса покрышки (стальная проволока или стеклопластиковая нить). Респондентам для заполнения было предъявлено 10 карто­чек, характеризующих все возможные пары сравниваемых атрибутов. На рис. 6.6 приводится карточка для получения сравнительной оценки (рангов предпочтительности) комбинаций марки покрышки и срока службы корда. Меньший ранг характеризует более предпочтительную комбинацию.
Видно, что потребители очень высоко оценивают срок службы корда и для получения высокого значения данного атрибута готовы пере­ключиться с Goodуеаг на покрышки другой марки.
По результатам таких исследований были получены суммарные ве­са изученных атрибутов (рис. 6.7). Видно, что наиболее важными атрибу­тами являются цена и срок жизни корда.
На основе данного метода можно оценить все возможные пары ат­рибутов и определить степень привлекательности новых продуктов с точ­ки зрения значений тех или иных их атрибутов.
В ряде случаев интегральная оценка, характеризующая отношение потребителей к компании, товару и т.п., может сравниваться с некоей эталонной, идеальной оценкой, часто представляемой некоей точкой на карте позиционирования. Например, для построения двухмерной карты позиционирования могут быть выбраны такие характеристики, как цена автопокрышки и срок ее службы. На поле карты наносятся некая иде­альная точка, соответствующая минимально возможной цене и макси­мальному сроку службы автопокрышки, а также точки, характеризующие значения этих характеристик для покрышек реальных, оцениваемых ма­рок. В зависимости от степени отклонения от идеальной точки выводится окончательное суждение.

Относительная важность
Обозначения: 1 — оформление боковых сторон;
2 — марка автопокрышек;
3 — тип каркаса автопокрышки;
4 — срок службы корда;
5 — цена.
Рис. 6.7. Относительная важность отдельных атрибутов
Декомпозиционный подход развивается в противоположном ком­позиционному подходу направлении и начинается с определения пред­почтений различных марок товаров, совокупности свойств которых уже определены. Далее выводятся лежащие в ее основе частные полезности для каждой характеристики. Для данного покупателя полная полезность марки равна сумме ее частных полезностей. Частные полезности ассо­циируют как с важностью каждой характеристики (атрибута), так и с ее значением для каждого товара. Эти два влияния в данном подходе не разделяются. При реализации декомпозиционного подхода респонденты реагируют на различные марки товара, описанные с помощью различных атрибутов. Собираемая у респондентов информация сводится к ранжиро­ванию предпочтений в отношении рассматриваемых марок товара. Сле­дующей аналитической задачей становится формулирование частной по­лезности для каждой характеристики. Используя рейтинги различных совокупностей атрибутов, можно выявить частные полезности, лежащие в их основе, а затем воссоздать структуру предпочтений респондента по всем атрибутам, описывающим изучаемые марки товара.
Согласно данному подходу, непосредственно оценивают частные полезности, представляющие собой комбинацию значимости характери­стик и их значений для различных вариантов товара, которые нельзя идентифицировать по отдельности. Таким образом, высокий уровень по­лезности может явиться следствием либо высокого уровня значимости и низкого уровня характеристики, либо низкого уровня значимости, ском­пенсированного высоким уровнем значения характеристики.
Оценка функций полезности позволяет спрогнозировать индивиду­альный выбор, когда потребитель имеет дело с разными марками или различными совокупностями характеристик. Безотносительно к избран­ному подходу важно подчеркнуть тот факт, что предпочтения потребителя можно наблюдать и измерять, а соответствующие тесты показали со­стоятельность их прогностической силы [52].
Рассмотрим, как идея композиционного подхода реализуется при проведении так называемого сопряженного (conjoint) анализа, направ­ленного на изучение системы ценностей потребителей.

6.3.2.1.4. Изучение системы ценностей потребителей

Потребители, исходя из своей системы ценностей, выбирают аль­тернативы продуктов, оценивая их по набору атрибутов и определяя та­ким образом продукт, который они купят. Потребителю обычно нелегко сформулировать свою систему ценностей. Поэтому вместо того, чтобы вынуждать потребителей думать об отдельных атрибутах по отдельности, в рамках сопряженного анализа потребители выносят свои суждения о продуктах в целом и затем на основе математического анализа определя­ется система ценностей, лежащая в основе их выбора.
Рассмотрим упрощенный пример по определению набора услуг, предоставляемых спорткомплексом какого-то высококлассного отеля. Считаем, что наиболее важными атрибутами являются:
1. Наличие или отсутствие сауны.
2. Набор предоставляемых спортивных услуг.
Отсюда для первого атрибута существуют две альтернативы («да» и «нет»), а второй атрибут имеет следующие три альтернативы:
1. тренажерный зал + бассейн;
2. бассейн + теннисный корт;
3. тренажерный зал + бассейн;
Таким образом, существуют 2х3=6 комбинаций атрибутов или вариантов продукта.
Далее просим респондентов проранжировать эти 6 комбинаций ат­рибутов. Предположим, что один из респондентов дал следующие ранги:


Используя, например, 5-балльную шкалу, получаем следующую матрицу, в которой представлены также расчетные средние оценки:


Средние оценки характеризуют индивидуальную систему ценно­стей.
С учетом изложенного полученные результаты можно представить в следующем виде:

Данный подход позволяет не просто проранжировать изучаемые продукты, но также оценить, в какой мере потребитель готов «пожертво­вать» определенным значением одного атрибута для получения более высокого значения другого, т.е. определить его систему ценностей. На­пример, потребитель отвергает третью комбинацию услуг (средняя оценка 0,5) и не желает перейти от получения услуги 3 (потеря полезности со­ставит в этом случае 3 — 0,5 = 2,5) на получение сауны (добавление по­лезности в этом случае составит только 3,33 — 1,67 = 1,66).
Изучение системы ценностей потребителей на основе сопряжен­ного анализа осуществляется в следующей последовательности [31]:
1. Выявление соответствующих атрибутов.
2. Выбор метода представления продукта потребителям.
3. Выбор типа измерений.
4. Определение типа отношения потребителя к продукту.
5. Выбор методов анализа собранных данных.
Охарактеризуем отдельные этапы проведения сопряженного анализа.
При выявлении атрибутов обычно исследователем разрабатывается первоначальный их список, который на основе суждения специалистов уточняется. Иногда собирают небольшую фокус-группу.
На втором этапе анализа определяется, проводить ли исследование на основе всего набора атрибутов (полнопрофильный анализ) или на ос­нове только их части.
Например, при исследовании предпочтительности различных мо­делей блузок женщины определяли свои приоритеты среди 40 моделей, используя только 6 атрибутов [35].
Так, модель Х была оценена следующим образом:
1. Стиль блузки — классический.
2. Качество блузки — выше среднего.
3. Состав нитей — 65% хлопка и 35% полиэстера.
4. Цена — на несколько долларов выше среднего.
5. Место изготовления — США.
6. Лейбл на блузке — дизайнера.
Женщинам-респондентам на основе данных атрибутов было предло­жено определить вероятность покупки блузки с помощью следующей шкалы:

Этот пример можно рассматривать как полнопрофильный анализ. Частичный анализ обычно производится в том случае, когда продукт описывается большим числом атрибутов, которые в данном случае делят­ся на несколько групп. Далее производится последовательная оценка с помощью каждой группы атрибутов. Затем определяется система ценно­стей для всей совокупности атрибутов.
Что касается выбора типа измерений, то в предыдущем примере использовалась рейтинговая шкала, когда оценивался уровень значений отдельных атрибутов, а сами продукты прямым, явным образом на срав­нивались.
При использовании рангов все исследуемые продукты сравнивают­ся в явном вице, а оценка проводится, скажем, на основе метода парных сравнений. В данном случае (первый вариант метода) оценка для выше­приведенного примера проводится путем задания ряда вопросов — типа:
Какую блузку вы предпочтете?

Во втором варианте метода ранжирования респондентов вначале просят разнести оцениваемые продукты по трем категориям:
1. Очень нравится.
2. Нравится средне.
3. Мало нравится или совсем не нравится.
Затем ранжирование проводится в рамках каждой группы. Реализация данного подхода требует использования полнопрофильного анализа.
Исследования [37] показали, что использование рейтингового и рангового измерений при выявлении степени предпочтений потребителей дает сходные результаты. Ранговое упорядочение применяются чаще, так как на его основе получаются количественные оценки «величины наме­рения сделать покупку» или «степени привлекательности продукта». Вы­бор шкалы измерений во многом определяется особенностями условий измерений и возможностью респондентов дать надежные результаты.
При определении типа отношений потребителя к продукту исполь­зуется два главных подхода:
— выявляется предпочтение;
— определяется, в какой степени нравится продукт потребителю или существует намерение его купить.
Поясним различие этих двух подходов на примере выбора между двумя моделями автомобиля: А и Б. Выбор делается между:


Выбор зависит от того, на какой вопрос отвечают респонденты: «Какую модель вы предпочтете?» или «Какую модель вы скорее всего купите?» Потребитель может предпочитать модель А, но, из-за отсутствия достаточной суммы денег, купить модель Б.
Оба эти подхода на практике используются одинаково часто. Вы­бор в существенной степени зависит от того, на чем фокусируется иссле­дование: на рыночной доле или объеме продаж, когда требуется оценить размер рынка. Последний характеризуется намерением потребителей по­купать или не покупать товар.
Выбор методов анализа собранных данных зависит от предыдущих решений. Так, если используется рейтинг, т.е. требуется указать, напри­мер, насколько нравится исследуемый продукт в шкале от 1 до 10, то система ценностей строится на основе регрессионного анализа. Если респонденты оценивают вероятность покупки, то на основе регрессион­ной модели получаются оценки, лежащие в диапазоне от 0 до 1. Кроме того, возможно использование регрессионного анализа в двоичных пере­менных (0,1) [14]. Наконец, если используется шкала рангов, которая не дает возможности определить, насколько одна альтернатива лучше дру­гой, то акцент делается на проведении дисперсионного анализа.
Помимо главного, традиционного направления использования ре­зультатов подобных маркетинговых исследований, направленных на оп­ределение относительной важности отдельных атрибутов и получение итоговых оценок отдельных продуктов, результаты данных исследований могут быть также использованы в целях сегментации. Имеется в виду сегментация «на основе выгоды». В данном случае на основе кластерного анализа в зависимости от своей системы ценностей респонденты группи­руются в отдельные сегменты. Внутри каждого сегмента системы ценно­стей отдельных потребителей являются подобными. Например, на основе критерия «найденное достоинство» покупатели стиральных порошков сегментируются на потребителей, для которых главное в порошке или чтобы он стирал «белее белого», или чтобы отсутствовал запах при стир­ке, или чтобы порошок причинял наименьший вред окружающей среде и др.
Используя дополнительно также другие критерии сегментации, вы­бирают сегменты для рыночного освоения или целевые рынки.
Кроме того, результаты подобных исследований могут использо­ваться в целях прогнозирования показателей рыночной доли и объема реализации конкурирующих продуктов. В данном случае выводятся оцен­ки потребителей относительно альтернативных продуктов. На основе оценок определяется система ценностей потребителей. Исходя из данной системы ценностей можно определить ценность любого продукта, даже не рассматриваемого при формировании самой системы ценностей.
Рассмотрим пример формирования системы ценностей относительно компьютера типа «ноут-бук». Для простоты принимаются в расчет только 4 атрибута: вес, срок жизни батареи, степень разрешения экрана и цена.
Сопряженный анализ начинается с определения рейтинга отдель­ных атрибутов. Такие оценки приводятся ниже для одного респондента:

Теперь рассчитаем ценность каждой из трех моделей компьютера: А, Б, В:

Определяется ценность (V) отдельных продуктов:

Для перевода этих оценок в прогнозные оценки выбора можно ру­ководствоваться двумя правилами. Согласно первому, просто констатиру­ется, что потребитель купит продукт, имеющий наибольшую ценность, в данном примере — продукт В. Такая оценка производится для каждого элемента выборки. Рыночная доля каждого продукта просто определяется как процент потребителей, поставивших его на первое место.
Согласно второму правилу, выводятся вероятности покупки потре­бителем продукта определенной марки. Для данного примера эти расчеты выглядят следующим образом. Определяется суммарная ценность 3-х . продуктов:



Далее рассчитываются вероятности (Р) покупки отдельных продук­тов:


Рыночная доля определенного продукта определяется как средняя вероятность покупки, вычисленная для всех респондентов.
В основе данного подхода лежит идея, что потребители не всегда покупают наиболее предпочтительные для них марки товара. Например, доступность товара не рассматривается как атрибут, и система ценностей является скорее ориентировочной, а не истинной.
Практика показала, что первый подход обычно завышает оценки рыночной доли.
Полученные сравнительные оценки конкурирующих продуктов по­зволяют выбрать конкурентные стратегии, учитывающие наиболее слабые аспекты продуктов конкурентов.
В заключение отметим, что главным условием использования со­пряженного анализа является возможность описания изученного продук­та с помощью набора атрибутов. Так, для оценки имиджевых продуктов типа духов этот метод неприменим. Важным является выявление такого набора атрибутов, чтобы отдельные атрибуты воспринимались потребите­лями как независимые, т.е. ценность одного атрибута не зависела от цен­ности другого. Далее, применение данного метода предполагает знаком­ство респондентов с изучаемой продуктовой категорией. Следовательно, для изучения, не известных потребителю категорий продуктов (принципи­ально новых) этот метод неприменим. Поскольку по результатам анализа возможно усовершенствование отдельных атрибутов определенного про­дукта, то атрибуты должны иметь конкретный реальный смысл.

6.3.2.2. Изучение уровня удовлетворения запросов потребителей

Может существовать большое различие между тем, чего, по мне­нию производителя, ожидает потребитель, и тем, чего он хочет на самом деле, т.е. между запросами потребителей, существующими по мнению производителя, и их реальными запросами.
Потребители основывают свои ожидания на информации, полу­чаемой ими от продавцов, друзей, других источников.
В табл. 6.3 охарактеризованы отдельные методы изучения ожида­ний потребителей.



Таблица 6.3



Выборочные методы изучения ожиданий потребителей





Продолжение табл. 6.3

Если продавец преувеличивает характеристики товара, то ожидания потребителя не сбываются и он испытывает разочарование и неудовле­творенность.
Отсюда необходимость в прямом опросе потребителей и в фор­мальном измерении степени удовлетворенности/неудовлетворенности.
Интересно также прослеживать эволюцию удовлетворенности во времени.
Изучение уровня удовлетворенности/неудовлетворенности целесо­образно проводить в следующей последовательности. Начинают с опре­деления оцениваемых показателей/параметров и их относительной важ­ности. Используется одна из шкал измерений, например 10-балльная, к которой добавляют возможность ответа «не знаю» (Н). Для этого прежде всего следует выбрать оцениваемые показатели (атрибуты), характери­зующие данный товар, уровень сервиса, отдельные аспекты маркетинго­вой деятельности.
Опрашиваемые потребители дают свою оценку уровня удовлетво­ренности по каждому показателю. Затем путем сложения произведений взвешенных оценок по каждому показателю определяется интегральная оценка степени удовлетворенности товаром или продавцом.
Интегральная удовлетворенность товаром, уровнем сервиса или продавцом может быть определена путем прямого ответа на соответст­вующий вопрос.
Наконец, рекомендуется определить, существует ли намерение со­вершить повторную покупку.
Ниже приводятся типовые вопросы, которые рекомендуется ис­пользовать при исследовании данной проблемы.
Лучше всего работать с этим вопросником по телефону, а не по почте. Опыт показывает, что недовольные покупатели менее охотно отве­чают на письменные запросы.

Эти опросы могут регулярно проводиться по репрезентативной вы­борке потребителей продуктов определенной фирмы или по репрезента­тивной выборке потребителей сходных продуктов разных фирм, дейст­вующих на том же рынке. Такие межфирменные исследования позволяют проводить сравнение между конкурентами.
Можно провести более углубленный анализ степени удовлетворен­ности потребителей, построив карту удовлетворенности. Для этого снача­ла рассчитывают среднее значение уровня удовлетворенности по изучае­мым показателям и среднеквадратическое отклонение по каждому из них. Полученные оценки сравнивают со средними для изучаемого рыночного сегмента. Такое сравнение позволяет получить достаточно полную карти­ну восприятии рынком качества товара, уровня сервиса и т.п.
Ответы на различные вопросы по отдельным показателям распре­деляют по двум осям, одна из которых соответствует средним оценкам уровня удовлетворенности, а вторая — среднеквадратическим отклонени­ям оценок (рис. 6.8). Большое отклонение означает, что одного и того же мнения придерживается малое число респондентов. Выбор точки пересе­чения осей осуществляется следующим образом. Обычно выбирают сред­ние оценки для фирм данного рыночного сегмента или результат самого опасного конкурента. Таким образом получают карту, приведенную на рис. 6.8.
Средняя оценка значений, отнесенных к правому нижнему квад­ранту, выше средней по рыночному сегменту в целом, а их среднеквадра­тическое отклонение ниже. Здесь потребители в целом удовлетворены и согласованно признают это.
В правом верхнем квадранте оцениваемые показатели также полу­чают высокую среднюю оценку, но высокое среднеквадратическое откло­нение указывает, что оценки потребителей не совпадают. В этом случае говорят о «распределенной удовлетворенности».

Рис. 6.8. Матрица удовлетворенности/неудовлетворенности
В верхнем левом квадранте средняя оценка ниже, а среднеквадратическое отклонение значительно. Распределенная неудовлетворенность означает, что большинство потребителей недовольно, но часть из них в меньшей степени, чем другие.
Наконец, в левом нижнем квадранте респонденты с высокой сте­пенью согласованности проявляют неудовлетворенность. Это самый тя­желый случай.
Идентификация неудовлетворенных потребителей позволяет опре­делить причину недовольства и предпринять индивидуальные корректи­рующие воздействия до того, как неудовлетворенные потребители пере­ориентируются на конкурентов.
Использование оценок важности изучаемых показателей позволяет создать еще более полезное средство для поддержки решений, чем карта удовлетворенности, которая остается слишком описательной. Сравнение полученных оценок важности показателей с оценками степени их дости­жения или присутствия в товаре позволяет проверить, соответствует ли качество предлагаемого товара ожиданиям потребителей.
В общем случае следует ожидать, что достижение высокого значе­ния более важного для потребителя показателя ценится потребителем более высоко. Если отклонение в худшую сторону слишком велико, то товар рассматривается потребителем как неудовлетворительный. В про­тивном случае фирма предлагает уровень качества, который потребителю не требуется. Отличное качество по второстепенному показателю бес­смысленно; напротив, невысокое качество по показателю, определяюще­му выбор товара, может крайне отрицательно повлиять на имидж марки. В связи с этим полезно ранжировать показатели по важности, чтобы вы­явить показатели, на которых нужно сконцентрировать усилия.
Чтобы измерить степень соответствия товара запросам потребите­лей, используют соотношение удовлетворенность/важность (УВ), выра­женное в процентах. Ответы на различные вопросы, касающиеся показа­телей, могут быть распределены по двум осям (рис. 6.8). Первая из них соответствует значению отношения УВ, а вторая — среднеквадратическим отклонениям. Точку пересечения осей обычно совмещают с еди­ничным среднеквадратическим отклонением и со значением отношения УВ, равным 0,9. Можно выделить четыре зоны по оси абсцисс:
-Зона 1: отношение УВ превышает 100%. Удовлетворенность вы­ше, чем важность, придаваемая показателю. Имеет место сверхудовлетво­ренность и риск недостаточной рентабельности.
- Зона 2: отношение УВ между 90 и 100%, хорошая удовлетворен­ность по важным для покупателя показателям.
- Зона 3: отношение УВ между 80 и 90%, удовлетворенность по важным показателям недостаточна.
- Зона 4: отношение УВ меньше 80%, удовлетворенность сущест­венно ниже степени важности показателя.
Эти сведения полезны для выявления слабых мест товара и для со­ставления плана действий, например: приоритетных действий в зоне 4, слабых корректирующих воздействий в зоне 3, сохранения существую­щего положения в зоне 3 и сокращения усилий в зоне 1.
Результаты подобных маркетинговых исследований при небольшой степени их трансформации могут также быть использованы при проведе­нии сегментирования рынка на основе выгод, которые ищут потребите­ли, приобретая товары.
Для этого нужны следующие данные:
— список свойств или выгод, ассоциированных с изучаемой кате­горией товаров;
— оценки относительной важности, приписываемые потребителя­ми каждому свойству;
— группирование потребителей, дающих те же оценки рассматри­ваемым свойствам;
— оценки количества потребителей и профиля их реакции на предлагаемый продукт и отдельные элементы комплекса маркетинга для каждого идентифицированного сегмента.
Например, анализ рынка средств для гигиены зубов выявил, что покупателей привлекают следующие выгоды: белые зубы, свежее дыха­ние, приятный вкус, предотвращение кариеса, защита десен, низкая це­на. Если спросить покупателя, какие из этих шести свойств он ищет, обычно дается ответ, что все. Если же попросить его распределить 100 баллов между свойствами исходя из их важности, станут очевидными различия, которые позволяют образовать рыночные сегменты.
Ниже приводятся восемь главных вопросов, которые можно ис­пользовать при изучении уровня удовлетворения запросов потребителей на большинство видов продуктов. Вопросы касаются как ранжирования продуктов компании в абсолютных терминах, так и их оценки по отно­шению к продуктам конкурентов. Данный вопросник применим для ис­следования потребителей/покупателей как продукции производственно-технического назначения, так и потребительских товаров.

Безусловно, это самые общие вопросы. И если респондент отме­тит, например, низкое качество продуктов компании, следует задать от­крытый вопрос: «Почему вы находите качество продукта низким?»
В целях совершенствования своей работы, ее большей ориентации на запросы клиентов многие организации, обслуживающие потребителей, периодически исследуют их мнение. Ниже приводится структура анкеты и набор возможных вопросов для составления анкеты по исследованию мнений посетителей музея и клиентов банка об эффективности органи­зации их работы.




Анкета для изучения мнения посетителей музея






Как часто Вы посещаете этот город?
Первый раз
Второй раз
3 — 5-й раз
Больше
Легко ли нашли дорогу к музею?
Я посещал его прежде
Имеются хорошие путеуказатели
Хорошие путеуказатели отсутствуют
В каком составе Вы посетили музей?
Один
С семьей
С друзьями
С семьей и друзьями
В составе экскурсии
Откуда Вы узнали о существовании музея?
Здесь проживаю
Из объявлений
Из путеводителя для туристов
Узнал от друзей/членов семьи
Из рекламных проспектов в отеле
Из других печатных источников
Не могу вспомнить
Другое
Сколько времени Вы провели в музее?
Менее 30 минут
От 30 минут до часа
От одного до полутора часов
От полутора до двух часов
Больше двух часов
Ваши предложения о часах работы музея:
Время работы менять не стоит
Музей должен работать в обеденное время
Должен утром открываться в более раннее время
Должен закрываться позже
Другие предложения

<<

стр. 3
(всего 4)

СОДЕРЖАНИЕ

>>