Скорее атрибуты или выгоды, нежели марки и пели, могут быть в центре исследования. Для определения степени их важности применяются процедуры, аналогичные тем. которые использовались для определения общего отношения, рассмотренного выше. Самый простой подход к опенке — это попросить покупателя дать определенную опенку перечню свойств в порядке их важности. Это очень похоже на получение данных голосования при проведении выборов, а те свойства, которые получили большинство "голосов", считаются наиболее важными. Самый простой метод рейтинга, который имеет преюгущество легкости понимания и выполнения, заключается в представлении характерных свойств в виде перечня, в котором против каждого свойства приведена шкала с пометками "очень важно — не имеет значения". Потребитель просто выбирает соответствующее положение шкалы по каждому свойству в зависимости от его важности при принятии решения о покупке. Модификацией данной процедуры может служить шкала Ликерта (Likeit). В ней разработаны утверждения типа: "'Для меня было бы весьма важным узнать, в покрышках, которые я приобрел бы в следующий раз, используется стальной или нейлоновый жесткий корд". Респондентов просят отметить степень их согласия или несогласия по каждому из подобных заявлений. Прямые методы рейтинга и ранжирования, в частности такие, в которых прямо задается вопрос относительно степени важности по каждому свойству, сравнительно недороги и легко осуществимы. Основной аргумент в пользу этих методов заключается в том, что, если некоторые несущественные свойства будут включены в рейтинг как важные, то это легко выяснится при окончательном анализе данных. Основная проблема заключается в том, что покупатель склонен хотеть иметь "все" и стремится отразить эти желания, отмечая в рейтинге все свойства как важные. В сущности, большая часть товаров сочетает в себе компромиссное соотношение желаемых свойств, и прямые методы не раскрывают сути этих компромиссов. Рекламодатель прежде всего стремится определить степень готовности потребителя поступиться одним желаемым свойством в пользу другого. Другая проблема, связанная с прямыми методами, заключается в том, что они не отражают, что же на самом деле означает понятие "больше" или "меньше" в отношении определенного свойства. Респонденту' представляют только свойство, а не уровни этого свойства. Поэтому проявляется большой интерес к методам, позволяющим определить степень важности на основании данных, собранных путем указания респондентами различных комбинаций свойств и их уровней. Как группа методов, эти процедуры известны под названием совместного анализа (conjoint analysis) или совместных измерений. Цель совместного анализа — определение степени важности свойств и их уровней. Это аналогично методам ранжирования-рейтинга. Отличие — лишь в методах ссора и анализа информации. Во всех вариациях этого метода покупателя просят принять компромиссное решение по поводу сочетания тех или иных свойств. На рис. 8.6 приведен пример карты стимулов, используемой в совместном анализе • 1ля исследования автомобильных покрышек, при анализе которых учитывается пять основных свойств: марка, долговечность протектора, боковая стенка, иена и тип кор-ла. Для выявления степени важности различных атрибутов на основании полученных Данных можно использовать различные методики компьютерного анализа. Так, на рис. 8.7 показано, что респонденты очень высоко ценят долговечность протектора <_нри пробеге 80 тысяч миль) и низкую стоимость (40 долл. США) в отличие от цвета боковой поверхности и наличия знака торговой марки на ней. Огромное значение (как показано в таблице) имеет также материал, которым армирована покрышка (сталь или стекловолокно). Оценка респондентов первого из них намного выше. Показатели общей значимости каждого свойства можно также получить на основании таких данных. На рис. 8.8 представлены результаты этих исследований. Как можно заметить, пена и долговечность протектора — самые важные характеристики в наборе из пяти тестируемых свойств, в то время как тип корда, торговая марка и бо-коные стенки следуют в убывающем порядке.
Значительное преимущество совместного анализа заключается в том, что на основании этих данных можно вывести новые комбинации свойств, а, следовательно, судить об относительной привлекательности новых "товаров". Зная о том, насколько важен каждый уровень свойства, исследователь может комбинировать различные уровни и вывести общее значение новой комбинации. В приложении к настоящей главе представлены последние разработки в области совместного анализа.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Рейтинг, ранжирование и совместный анализ» з дисципліни «Рекламний менеджмент»
