В библиотеке

Книги2 383
Статьи2 537
Новые поступления0
Весь каталог4 920

Рекомендуем прочитать

Соловьев В.Философские начала цельного знания
Владимир Сергеевич СОЛОВЬЕВ (1853 - 1900) - выдающийся русский религиозный философ, поэт, публицист и критик. Свое философское мировоззрение Соловьев изложил в трактате "Философские начала цельного знания", который может считаться по нынешним определениям наилучшим образцом философской классики, как учение о сущем, бытии и идее.

Полезный совет

На странице "Библиография" Вы можете сформировать библиографический список. Очень удобная вещь!

Алфавитный каталог
по названию произведения
по фамилии автора
 

АвторГолубков Е.П.
НазваниеМаркетинговые исследования: теория, методология и практика
Год издания1998
РазделКниги
Рейтинг1.65 из 10.00
Zip архивскачать (489 Кб)
  Поиск по произведению

4. Процесс маркетинговых исследований

4.1. Общая характеристика последовательности этапов проведения маркетинговых исследований

Процесс маркетинговых исследований включает следующие этапы и процедуры:

I. Определение проблемы и целей исследования.

  • 1.1. Определение потребности в проведении маркетинговых исследований.
  • 1.2. Определение проблемы.
  • 1.3. Формулирование целей маркетинговых исследований.

II. Разработка плана исследований.

II .1. Выбор методов проведения маркетинговых исследований.

II .2. Определение типа требуемой информации и источников ее получения.

II .З. Определение методов сбора необходимых данных.

II .4. Разработка форм для сбора данных.

II .5. Разработка выборочного плана и определение объема выборки.

III. Реализация плана исследований.

III .1. Сбор данных.

III .2. Анализ данных.

IV. Интерпретация полученных результатов и их доведение до руководства (подготовка и презентация заключительного отчета).

Далее последовательно рассматривается содержание отдельных этапов маркетинговых исследований.

4.2. Определение потребности в проведении маркетинговых исследований

Для определения потребности в проведении маркетинговых исследований все организации должны непрерывно проводить мониторинг их внешних сред, используя мониторинговую систему. Главной целью использования мониторинговой системы является предоставление оперативной информации руководству организации. Такая информация позволяет руководству оценить, соответствуют ли результаты их текущей оперативной деятельности запланированным целям; оказали ли влияние принятые законы на покупательную способность потребителей, на деятельность предприятий отрасли; имели ли место изменения системы ценностей потребителей и их стиля жизни; были ли использованы конкурентами новые стратегии. Мониторинг может быть осуществлен многими путями как на формальной, так и на неформальной основе. Например, фирма может использовать сложную информационную маркетинговую систему; может использовать более традиционную систему контроля за финансами фирмы; владелец предприятия малого бизнеса может сам самым тщательным образом наблюдать за влиянием внешней среды на состояние бизнеса.

Безотносительно к типу используемой мониторинговой системы она направлена на поиск признаков того, что комплекс маркетинга организации не соответствует условиям рынка.

Например, недавно объем реализации компании «Макдональдс» застабилизировался. Было проведено исследование внешней среды, которое позволило выявить три тенденции. Во-первых, потребители стали больше заботиться о своем здоровье, что привело к снижению потребления мяса, а следовательно — продаж гамбургеров. Во вторых, индустрия быстрого питания достигла уровня насыщения, поэтому объем реализации не увеличивался. В-третьих, год за годом новые конкуренты отвоевывали один рыночный сегмент за другим у традиционных производителей быстрой пищи за счет предоставления вдвое более дешевого меню, например, система пиццерий с бесплатной доставкой блюд домой. Выявив такие тенденции на рынке быстрого питания, «Макдональдс» стал производить блюда, более полезные для здоровья, и испытал новый тип кафе «Золотая арка», в которых меню было более разнообразным и посетителей обслуживали официанты.

Однако в целом ряде случаев может не возникнуть потребности в проведении маркетинговых исследований.

Рассмотрим четыре такие возможные ситуации.

  1. Информация уже имеется в распоряжении. Это обусловлено тем, что многие современные менеджеры имеют доступ к соответствующей информации, например на основе компьютерной технологии. Возможно быстро получить информацию об объеме сбыта, издержках, величине прибыли, потребителях, деятельности сбытовиков и т.д.
  2. Недостаток времени для проведения маркетингового исследования. Иногда выявленная проблема требует немедленного вмешательства со стороны руководства — скажем, обусловленная действиями конкурентов. В то же время ряд маркетинговых исследований, например обследование потребителей, требуют недель и месяцев.
  3. Отсутствуют необходимые ресурсы. Если исследование проводится в организации, то для этого требуется участие персонала, материального обеспечения, бюджетных средств. Если исследование проводится за стенами организации, необходимы финансовые средства и время персонала организации. Когда не хватает денежных средств, руководство организации может решить направить их на какие-то другие цели, даже в том случае, когда понимает важность проведения маркетинговых исследований.
  4. Затраты превышают ценность результатов маркетинговых исследований. Это ограничение может существовать и в случае наличия всех необходимых ресурсов. Ряд решений, принимаемых на основе результатов маркетинговых исследований, могут оказывать слабое влияние на объем реализации, прибыль, лояльность потребителей и др.

Руководство организации, осуществляя мониторинг внешней среды, получает информацию из множества источников — от акционеров, которые могут выражать претензии к низкому качеству продукции, от дилеров, которые могут информировать, что организация уступает позиции на рынке конкурентам, и т.д. Однако эта информация скорее всего касается проблем-симптомов, а не базовых проблем. Задачей исследователей как раз и является выявление базовых проблем, которые лежат в основе проблем-симптомов.

Определение проблемы является следующим шагом в проведении маркетинговых исследований.

4.3. Определение проблемы

Ясное, четкое изложение проблемы является ключом к проведению успешного маркетингового исследования. Зачастую клиенты маркетинговых фирм сами не знают своих проблем. Они констатируют, что объем продаж падает, рыночная доля уменьшается, но это только симптомы, а важно выявить причины их проявления. Классической ситуацией является случай, когда маркетинговое исследование не адресовано реальной проблеме. Чтобы избежать подобной ситуации, необходимо исследовать все возможные причины появившихся симптомов. Часто в этих целях проводится разведочное исследование.

Необходимо знать, что включает определение проблемы:

  1. выявление симптомов;
  2. четкое изложение возможных причин, или базовых проблем, лежащих в основе симптомов;
  3. выявление полного списка альтернативных действий, которые может предпринять управляющий маркетингом для решения проблем.

При проведении маркетинговых исследований сталкиваются с двумя типами проблем: проблемы управления маркетингом и проблемы маркетинговых исследований. Первые появляются в двух случаях. Во-первых, когда возникают симптомы недостижения целей маркетинговой деятельности. Во-вторых, существует вероятность достижения целей, однако менеджеру надо выбрать такой курс действий, который даст возможность в полной мере воспользоваться благоприятными обстоятельствами.

Проблемы маркетинговых исследований определяются требованиями предоставления руководителям и специалистам по маркетингу соответствующей, точной и непредвзятой, информации, необходимой для решения проблем управления маркетинговой деятельностью.

Можно выделить следующие подходы к выявлению проблем управления маркетингом.

  1. Анализ результатов производственно-хозяйственной и сбытовой деятельности организации. Исходными данными здесь являются сведения о состоянии, функционировании рассматриваемой организации и соответствии этого состояния целям деятельности организации в целом и маркетинга в частности. Для этого изучают и анализируют отчетные, нормативные и статистические документы и данные. Большая роль в этом принадлежит методам обработки статистической информации.
    Существенным недостатком этого подхода являются трудности выделения на основе анализа результатов производственно-хозяйственной и сбытовой деятельности проблем совершенствования управления маркетингом из общей совокупности проблем данной организации. Определение «доли вины» маркетинговых факторов среди множества других факторов (научно-технических, производственных, снабженческих и т.п.) в возникновении тех или иных проблем недостижения целей организации — чрезвычайно сложная задача. Она, если и может быть решена, то только в результате проведения специальных исследований, основанных на применении методов факторного анализа, корреляционного и регрессионного анализа, кластер-анализа, контент-анализа и других математических методов, устанавливающих зависимости между конечными результатами и факторами, их обусловившими. Применение данного подхода в широких масштабах весьма проблематично.
  2. Выявление проблем путем экспертного опроса руководителей и специалистов. Экспертные оценки широко применяются в практике выявления проблем, поскольку они позволяют получить сравнительно надежную, а иногда и единственно возможную информацию о проблемах организации. Как правило, экспертный опрос проводится среди сотрудников обследуемой организации. Однако большое значение может иметь информация, полученная из внешних по отношению к данной организации источников (поставщики, потребители, дистрибьюторы и т.п.).
  3. Наблюдение за выполнением маркетинговых функций и (или) непосредственное участие в их реализации специалистов-консультантов, которые выявляют проблемы совершенствования управления маркетингом в организации.

Совместное применение этих подходов дает возможность получить наиболее полную информацию о проблемах управления маркетингом. Однако на практике проведение таких всеобъемлющих комплексных исследований — чрезвычайно сложная задача.

Ниже в рамках реализации второго подхода для выявления проблем управления маркетингом рассматривается метод логико-смыслового моделирования, который будет вписан в общий процесс выявления проблем управления маркетингом.

В этом процессе можно выделить следующие восемь этапов.

  1. Получение базовых знаний о компании, ее продуктах и рынках. Эти знания получаются при первой встрече исследователя с менеджером. Речь идет о получении информации относительно истории компании, ее типе (частная, акционерная и др.), организационной структуре, целях ее деятельности и целях маркетинга. Сообщается информация о продуктах компании, политике ценообразования, каналах товародвижения, используемых методах продвижения продукта. Описывается ситуация на рынке (лояльность потребителей, конкуренция, рыночные тенденции и др.). Таким образом исследователь получает начальную информацию для первоначального осмысливания возникшей проблемы.
  2. Ознакомление с ситуацией, в которой находится лицо, принимающее решение (ЛПР), с его целями и ресурсами.
    На данном этапе прежде всего необходимо понять причины, исходя из которых руководитель прибегает к помощи исследователя. Отсюда вытекает, что исследователь должен знать цели руководителя, поскольку это дает ему возможность определить остроту возникшей проблемы. Сравнивая реальные результаты рыночной деятельности с целями, можно установить, то ли данная проблема возникла внезапно, то ли компания скатывалась к неблагоприятной ситуации постепенно.
    Что касается ресурсов, то знакомство со статьями бюджета маркетинга (затраты на оплату труда сбытовиков, рекламу, разработку новых продуктов и др.) и эффективностью их использования позволит исследователю глубже понять возникшую проблему.
  3. Прояснение симптомов проблемы.
    Главная цель проведения работ на данном этапе — углубленное изучение проблем-симптомов, т.е. проблем-следствий.
    Обычно это можно сделать на основе данных мониторинга рыночной ситуации, носящего как формальный, так и неформальный характер.
    В эффективно работающих компаниях руководители маркетинговых служб осуществляют постоянный мониторинг возможных причин возникновения проблем. В качестве главных индикаторов возможных проблем обычно рассматриваются динамика показателей объема реализации, рыночной доли, прибыли, а также количество заказов, поступающих от дилеров компании, уровень жалоб потребителей, состояние конкурентной борьбы.
  4. Выявление предполагаемых причин возникновения проблемы (базовые проблемы).
    С этой целью для каждой проблемы-симптома по определенной схеме выявляются проблемы-причины их возникновения. Вопросу использования при решении данных задач специального метода — логико-смыслового моделирования — посвящен раздел 4.4.
    Выявление проблем-причин можно осуществить в следующих направлениях:
    — действия конкурентов;
    — поведение потребителей;
    — изменения в деятельности самой компании;
    — изменения внешней среды маркетинга.
  5. Определение действий по смягчению проявления проблемы. На этом этапе руководитель и исследователь совместно или по отдельности в рамках имеющихся ресурсов генерируют несколько подходов к решению выявленных базовых проблем, по содержанию которых достигнуто согласие. В основе этих подходов лежат действия по улучшению использования отдельных элементов комплекса маркетинга.
  6. Определение ожидаемых последствий этих действий. Каждое маркетинговое действие подвергается анализу путем ответа на вопрос: «что если?». Другими словами, определяется возможное воздействие принимаемых решений не только на решаемую проблему, но и программу маркетинговых действий в целом. Кроме того, целесообразно определить, какие дополнительные проблемы могут возникнуть, если принятое решение не будет реализовано.
    Обычно диапазон последствий возможных маркетинговых действий является достаточно очевидным. Например, если вы стали рекламировать ваши товары через другие средства массовой информации, то число потребителей, читающих данную рекламу, может остаться неизменным, или увеличиться, или уменьшиться. Помимо потребителей порой целесообразно изучать реакцию на ваши решения также со стороны посредников и/или поставщиков.
  7. Выявление предположений менеджера относительно этих последствий.
    При выявлении проблемы обычно делаются определенные предположения, характеризующие возможную реакцию, или последствия, на принятое решение. Например, предполагается, что мы восстановим прежний объем продаж, если понизим цену на продукцию на 10%. Такие предположения необходимо проанализировать со всей доступной глубиной. В условиях неопределенности маркетинговые исследования обычно помогают уменьшить отрицательные проявления этого фактора. Кроме того, среди руководителей компании могут существовать разные мнения относительно ключевых предположений. Задачей исследования в данном случае является определение, какое из предположений является истинным.
  8. Оценка адекватности имеющейся информации. Руководитель может обладать информацией разного объема и качества. Поэтому исследователь должен оценить состояние информационного обеспечения решаемой проблемы и установить, каким оно должно быть. Разница между существующим и требуемым уровнями информационного обеспечения является основой для определения целей маркетингового исследования.

Ниже приводятся вопросы, задаваемые исследователем сотрудникам маркетинговых служб при выявлении маркетинговых проблем.

 

Области определения проблем

Пример вопросов

Симптомы

Какие изменения вызвали вашу озабоченность?

Базовая информация

Какая информация относительно продуктов, рынков и др. является существенно важной?

Ситуация для ЛПР

Как эти изменения влияют на ваши цели? Какими ресурсами вы располагаете? Каковы сроки реализации требуемых мероприятий?

Информация о ситуации

Что вы знаете об обстоятельствах этих изменений?

Предполагаемые причины

Что вы думаете о причинах возникновения этих изменений?

Возможные решения

Ваши возможности по решению возникшей проблемы?

Ожидаемые последствия

Если вы реализуете ваши возможности, какими, скорее всего, будут результаты?

Предположения

Почему вы ожидаете именно этих результатов на ваши действия по решению проблемы?

Что касается формулирования проблем маркетинговых исследований, то можно рекомендовать проведение этих работ в три этапа: 1) выбор и четкое определение содержания параметров, подлежащих исследованиям; 2) определение взаимосвязей; 3) выбор модели.

Исследователь и специалисты маркетинговых служб должны говорить на одном языке, и должно быть ясно, как измерить тот или иной параметр.

В качестве примера параметров исследования и их определений можно назвать следующее: «осведомленность» (процент респондентов, слышавших о продукте данной марки); «отношение к продукту» (число респондентов, испытывающих положительное, нейтральное или отрицательное отношение к данному продукту).

Далее необходимо рассмотреть взаимосвязи между различными параметрами. Например, обычно снижение цены приводит к росту объема продаж и наоборот. Взаимосвязи устанавливаются на основе знаний и предположений сотрудников маркетинговых служб, а также специалистов, проводящих маркетинговые исследования.

По сути дела определение параметров и их взаимосвязей, исходя из принимаемой логики, приводит к созданию модели. Можно в качестве первого приближения воспользоваться уже существующими моделями. В результате разрабатывается модель возможных причин возникшей проблемы, ориентированная на нужды потребителей, решений и их последствий. Эти модели могут быть как сложными, так и простыми. Например, главным условием для покупки специальных программных средств может являться условие, чтобы потенциальный покупатель имел персональный компьютер с 486-м процессором.

После разработки модели исследователь формулирует свои формальные предложения о проведении маркетинговых исследований, включающие формулирование проблем управления маркетингом, определение целей и метода проведения маркетинговых исследований.

Формулирование проблем управления маркетингом осуществляется в очень сжатой форме (не более нескольких предложений) с учетом следующего:

— указываются компания (если исследователь является внешним консультантом по отношению к компании), подразделение компании и руководители, которые должны принять участие в исследовании;'

  • излагаются симптомы проблем;
  • излагаются возможные причины этих симптомов;
  • формулируются предполагаемые направления использования маркетинговой информации.

4.4. Метод логико-смыслового моделирования проблем

Процедура выявления проблем включает формирование каталога проблем и его структуризацию. Наиболее сложно — формирование каталога проблем (отредактированного неупорядоченного перечня проблем). Существует даже устойчивое убеждение, что если проблема правильно сформулирована, то можно считать ее частично решенной. Выявление и корректная формулировка проблемы — это творческий процесс, который вряд ли может быть формализован. В основу этого процесса кладется экспертный метод, который включает: выбор формы опроса экспертов, определение структуры и численности экспертной группы, разработку методики опроса, проведение опроса, составление списка проблем, экспертизу проблем. К экспертному опросу привлекаются руководители и специалисты, глубоко знающие как проблемы организации в целом, так и проблемы маркетинга.

Исходный список проблем, полученных в результате проведения экспертного опроса, составляется сотрудниками рабочей группы. Заполненные и закодированные анкеты подвергаются экспертизе и обрабатываются. Из них последовательно выписываются формулировки проблем и коды анкет, в которых они высказаны. Проблемы в списке нумеруются в порядке очередности рассмотрения анкет. Если в очередной анкете встречается формулировка, уже имеющаяся в списке, то в него вносится только код этой анкеты.

Экспертиза исходного списка проблем предполагает исключение из списка одинаковых проблем, проблем, одинаковых по содержанию, но отличающихся формулировками, и замену их проблемой с обобщенной формулировкой.

В результате исходный список «сжимается» и превращается в каталог проблем. Каталог проблем вводится во внешнюю память ЭВМ для последующей структуризации проблем методом логико-смыслового моделирования [6], [18].

Полученные в результате обработки информации графические материалы в виде распечаток с ЭВМ и тексты позволяют наглядно представить логическую и содержательную взаимосвязь проблем.

Формальным отображением структуры проблем является граф, вершины которого соответствуют проблемам, а дуги — связям между ними.

Связь проблем чаще всего подчиняется диалектике взаимоотношений «причина — следствие».

На множество проблем каталога вводится бинарное отношение «причинность». Это отношение характеризует одну проблему как причину, другую — как следствие, или эти проблемы могут быть несравнимы. Кроме того, вводится отношение «предшествование». При построении графа проблем используется бинарное отношение, представляющее собой пересечение бинарных отношений причинности и предшествования. Основываясь на таких предпосылках, структуризация проблем включает парные сравнения проблем по введенному отношению и построение графа проблем. Бинарные отношения фиксируется в каталоге следующим образом: номеру проблемы-причины ставится в соответствие номер проблемы-следствия. Если проблемы не находятся в рассматриваемом отношении, то никаких «пометок» не делается.

Искомое упорядочение проблем трактуется как последовательность иерархических уровней, которая наглядно отображается в виде связного графа без контуров. Очевидно, что с первого раза трудно получить упорядочение без контуров (логических циклов). Эти контуры эксперты на основе их опыта, логического мышления и интуиции должны «разорвать», т.е. уточнить причинно-следственные отношения между проблемами получившегося цикла. После этого необходимо повторить процедуру упорядочения. Так возникает итеративный процесс, в результате которого и определяется искомая структура. Выделение уровней иерархии выполняется, например, путем операции транзитивного замыкания бинарного отношения «причинность» и нахождения ядер (слоев). Эти слои характеризуются тем, что все проблемы данного слоя не имеют причин в следующем слое; порядок проблем внутри одного и того же слоя безразличен, так как они не сравнимы между собой по введенному отношению.

Следует отметить, что при используемом способе фиксации отношения «причинность» на нулевом уровне иерархии будут находиться кардинальные, базовые проблемы, а на нижнем — проблемы-следствия. Проблемы нулевого уровня (кардинальные проблемы) не имеют причин, а проблемы последнего уровня — следствий.

Граф проблем представляет собой связное и логически обоснованное описание последовательности решения всей совокупности проблем управления маркетингом с учетом максимального использования результатов решения предшествующих проблем. Для любой пары взаимосвязанных по графу проблем проблема, решаемая ранее, должна быть причиной (или одной из причин) проблемы, решаемой позже.

Исходя из вышеизложенного выделение проблем управления маркетингом предлагается проводить по основным направлениям маркетинговой деятельности: маркетинговые исследования, сегментация рынка, позиционирование продуктов, планирование маркетинга и т.п. Кроме того, проблемы можно конкретизировать в продуктовом и рыночном аспектах.

Анкета для экспертного опроса может быть построена на основе исходной таблицы типа матрицы решений (табл. 2.1), в которой в разрезе отдельных направлений маркетинговой деятельности эксперты (указанные в шапке таблицы) фиксируют возникшие проблемы.

На основе подобной таблицы разрабатываются анкеты для отдельных экспертов — специалистов по конкретным направлениям маркетинговой деятельности (делаются как бы «вырезки» отдельных клеточек, столбцов или строк из общего макета).

В клеточки анкеты эксперты в произвольной форме вписывают проблемы, число которых также может быть различным.

Исходя из изложенного можно сформулировать такую последовательность процедур, выполняемых при составлении каталога проблем и его структуризации:

  1. Выявление проблем и формирование полного перечня (каталога) проблем на основании экспертного опроса.
    Проблема должна быть сформулирована достаточно конкретно. Нельзя допускать обобщающих формулировок проблем, перекрывающих практически полностью содержание соответствующей функции управления маркетингом. Например, нецелесообразно допускать формулировки типа: «Организационная структура управления маркетингом не соответствует современным воззрениям на организацию управления маркетингом». Такая формулировка проблемы, перекрывая содержание всех проблем данной функции управления маркетингом, заведомо становится базовой, кардинальной проблемой. В то же время она носит слишком общий характер.
  2. Установление и измерение отношений причинности и предшествования между проблемами каталога. Эта процедура также осуществляется на основе экспертного опроса в диалоговом режиме с ЭВМ.
  3. Построение структуры (графа) проблем, определяющей рациональную последовательность их решения с точки зрения причинно-следственной связи и возможности максимального использования влияния частичного или полного решения предшествующих проблем на более полное и эффективное решение последующих проблем.
  4. Анализ построенного графа проблем и его корректировка с возможным возвратом к выполнению процедур 1—3, т. е. дальнейшее уточнение каталога проблем, корректировка результатов измерения отношений, а также графа проблем в целом.
  5. Анализ проблем нулевого уровня — наиболее важных проблем управления маркетингом, для отдельных продуктов (продуктовых групп), отдельных рынков, для организации в целом. (Если на нулевом уровне проблем мало, можно дополнительно включить в число анализируемых проблем и проблемы первого уровня структуризации.)
  6. Если не представляется возможным одновременно проводить исследование всех базовых проблем, то возможно ранжирование проблем по приоритетности.

Помимо применения традиционных методов ранжирования на основе порядковой или интервальных шкал (см. разд. 4.10.1) можно предложить следующий метод ранжирования.

Каждому эксперту дается пять круглых картонных фишек с клеящим составом с обратной стороны (технологически возможны другие варианты исполнения). Эти фишки характеризуют приоритеты эксперта. Далее выявленные экспертным путем проблемы записываются на большом листе бумаги. Эксперты наклеивают фишки напротив наиболее важных, по их мнению, проблем, распоряжаясь пятью приоритетами по своему усмотрению (можно, например, все пять фишек наклеить напротив одной проблемы или распределить их между проблемами равномерно). Проблемы, напротив которых наклеено больше всего фишек, считаются наиболее важными.

В том случае, когда каталог проблем включает в свой состав ограниченное их количество (10—20), возможно построение графа проблем без использования ЭВМ на основе только одного отношения: «причина — следствие».

Проведенное таким образом выявление проблем, определение их взаимного влияния позволяют создать необходимые предпосылки для разработки и анализа путей (способов, средств) решения этих проблем, для выбора наиболее важных направлений маркетинговых исследований.

К достоинствам данного метода следует отнести:

  1. Относительные простоту и быстроту его реализации.
  2. Выделение базовых, кардинальных проблем дает возможность сконцентрировать усилия и ресурсы на решении действительно наиболее важных проблем.
  3. Структура предлагаемых анкет по выявлению проблем направляет мышление экспертов на достаточно конкретное формулирование проблем, помогает определить их содержание и адресность, облегчает привязку к конкретному виду маркетинговой деятельности.
  4. Структуризация, упорядочение проблем дает возможность провести анализ причин возникновения проблем, оценить их актуальность и срочность, определить взаимосвязи данной проблемы с другими проблемами.

К числу основных недостатков данного метода, а в общем плане всех методов, основанных на экспертных оценках, относятся следующие:

  1. Трудно оценить степень полноты и достоверности информации, представленной экспертами. Нет полной уверенности, что эксперты выявили действительно все основные проблемы и правильно определили взаимоотношения между ними. Анализ конечного графа проблем порой наводит на мысль об отсутствии в нем каких-то проблем. С одной стороны, можно предложить экспертам внести их дополнительно в каталог проблем. С другой стороны, все же главная задача при этом — выявление наиболее важных, базовых проблем. Отсутствие в начальном каталоге какой-то необходимой проблемы еще не означает, что эксперты допустили ошибку. Возможно, что для данного объекта исследования эта проблема не имеет принципиального значения. То же самое можно сказать и о необычности с общетеоретических позиций некоторых взаимосвязей в конкретных графах проблем.
  2. Отсутствие в явном виде аналитического обоснования выявленных проблем, хотя квалифицированные эксперты, формулируя и анализируя проблемы, могут пользоваться такой аналитической информацией.
  3. У отдельных экспертов может отсутствовать желание выявить все проблемы. При четкой формулировке проблемы, возможно, выявятся и «виновники» ее возникновения, ошибки и недостаточная компетентность лица, принявшего соответствующее решение.
  4. Сильно проявляется ориентация экспертов на традиционные подходы к проблемам управления маркетингом.

4.5. Формулирование целей маркетинговых исследований

Цели маркетинговых исследований вытекают из выявленных проблем, достижение этих целей позволяет получить информацию, необходимую для решения этих проблем. Они характеризуют тот информационный вакуум, который должен быть ликвидирован для предоставления менеджерам возможности решать маркетинговые проблемы. Список целей, согласованных с менеджером, включает обычно несколько наименований.

Цели должны быть ясно и четко сформулированы, быть достаточно детальными, должна существовать возможность их измерения и оценки уровня их достижения.

При постановке целей маркетинговых исследований задается вопрос: «Какая информация необходима для решения данной проблемы?» Ответ на этот вопрос определяет содержание целей исследования. Таким образом, ключевым аспектом определения целей исследования является выявление специфических типов информации, полезной менеджерам при решении проблем управления маркетингом.

Исходя из этого цели маркетинговых исследований могут носить следующий характер:

  1. Разведочный, т.е. быть направлены на сбор предварительной информации, предназначенной для более точного определения проблем и проверки гипотез.
  2. Описательный (дескриптивный), т.е. заключаться в простом описании тех или иных аспектов реальной маркетинговой ситуации.
  3. Казуальный, т.е. быть направлены на обоснование гипотез, определяющих содержание выявленных причинно-следственных связей.

Что касается конкретных методов проведения маркетингового исследования, то на данном этапе он описывается в самом обобщенном виде и характеризует инструментарий сбора информации, необходимой для достижения исследовательских целей (например, проведение анкетирования). Менеджер должен понять суть предлагаемого метода. Кроме того, на данном этапе исследования обычно указываются также требуемое время и стоимость предлагаемого исследования, что необходимо менеджеру для принятия решения о проведении маркетингового исследования и решения организационных вопросов его проведения.

Примером цели маркетинговых исследований может быть следующая: «Определить демографический профиль покупателей, используя .такие параметры, как возраст, пол, образование и годовой семейный доход». Эта цель сформулирована в терминах, понятных менеджерам, указаны параметры измерения, можно выбрать методы исследования и определить требуемые затраты.

Характер целей маркетингового исследования предопределяет выбор конкретных типов исследования, носящих те же названия, а именно: разведочный, описательный и казуальный.

4.6. Выбор методов проведения маркетинговых исследований

Первой задачей выбора методов проведения маркетинговых исследований, что является начальным этапом разработки плана маркетинговых исследований, является ознакомление с отдельными методами, которые могут использоваться на отдельных его этапах. Затем с учетом ресурсных возможностей выбирается наиболее подходящий набор этих методов.

Прежде всего дадим общую характеристику методам проведения маркетинговых исследований.

В табл. 4.1 приводятся данные, обобщающие зарубежный опыт, характеризующие цели маркетинговых исследований для отдельных их направлений и методы их проведения.

Таблица 4.1
Содержание и методы проведения отдельных видов маркетинговых исследований

Направление исследований

Цель исследований

Методы проведения

Размер рынка

Показать пределы расширения деятельности организации на рынке. Определить предельные возможные значения роста рыночного потенциала

Кабинетные исследования на основе данных правительства и публикаций в прессе. Изучение привычек совершения покупок потебителями. Определение размеров конкуренции. Проведение бесед с ключевыми «игроками» определенного рынка с целью получения полной информации о рынке

Рыночная доля

Выявить позицию в конкурентной борьбе

Обобщение данных обследований покупателей. Изучение данных о товарообороте каждой компании, работающей в конкретной области. Использование при этом некоторых других косвенных измерителей величины товарооборота, таких как численность сотрудников, занятых определенными видами деятельности. Беседы с ключевыми «игроками» определенного рынка

Динамика рынка

Определить сбытовую политику на рынке

Обзор статистических данных, в той или иной степени характеризующих данный рынок. Анализ изменений товарооборота конкурирующих компаний. Интервьюирование пользователей, дистрибьюторов и поставщиков данного рынка. Беседы с экспертами по данной отрасли, имеющих информацию о данном рынке

Каналы товародвижения

Выявить наиболее эффективные средства доведения продукта до рынка

Интервьюирование пользователей/покупателей с целью определения, где они покупают продукты и почему они выбрали данный канал товарораспределения. Интервьюирование дистрибьюторов с целью выявления размеров их закупок и кому они продают товары. Получение данных о конкурирующих компаниях с целью определения объема их прямых продаж и объема продаж через дистрибьюторов

Покупательс-кие решения

Выявить, как было принято решение о приобретении данного продукта (для понимания того, на кого следует направлять маркетинговую деятельность)

Интервьюирование покупателей и посредников с целью определения степени их осведомленности о данной марке и отношения к ней, а также определения приоритетности их отношения к цене, качеству, степени доступности продукта и уровню сервиса. Наблюдение за влиянием изменений цены и инструментов продвижения продукта на величину его объема реализации

Продолжение табл. 4.1

Направление

Исследований

Цель исследований

Методы проведения

Цены

Определить конкурентные цены. Данная информация необходима для определения уровня прибыльности данного рынка

Получение прейскурантных цен (если они публикуются). Интервьюирование конечных пользователей с целью определения, предлагали ли им ценовые скидки. Интервьюирование дистрибьюторов и поставщиков. Получение информации о ценах в демонстрационных комнатах, у прилавков в магазинах, в рекламных агентствах, на основе проведения специальных экспериментов

Продвижение продукта

Установить, как продвигают продукты на данном рынке различные поставщики и насколько известны рынку сами продукты

Просмотр журналов, ТВ-программ, рекламных плакатов, посещение выставок и т.п. Выяснение у покупателей и посредников, где они получили информацию о продукте. Выяснение, как много другие компании тратят на продвижение продукта, или путем их опроса, или путем расчетов, или из публикаций

Перед рассмотрением наиболее популярных отдельных методов маркетинговых исследований дадим общую характеристику методам, которые могут использоваться при сборе и анализе маркетинговой информации.

Из вышеприведенной таблицы (хотя она не претендует на всеобъемлющий обзор всех методов) следует, что наиболее широко используемыми методами проведения маркетинговых исследований являются методы анализа документов, методы опроса потребителей (всю совокупность которых с определенной долей условности можно назвать методами социологических исследований, поскольку их впервые разработали и использовали социологи), экспертные оценки и экспериментальные методы.

Главное отличие методов социологических исследований от экспертных оценок заключается в том, что первые ориентированы на массовых респондентов очень различной компетентности и квалификации, в то время как экспертные оценки — на ограниченное число специалистов-профессионалов. Объединяет эти две группы методов прежде всего то, что в обоих случаях для обработки собранных данных используются одни и те же методы математической статистики.

Все указанные группы методов в последующих разделах книги будут охарактеризованы более подробно.

Другой класс методов, используемых при проведении маркетинговых исследований, но слабо отраженных в табл. 4.1, представляют экономико-математические методы.

Можно выделить несколько групп экономико-математических методов, используемых при проведении маркетинговых исследований:

  1. Статистические методы обработки информации (определение средних оценок, величин ошибок, степени согласованности мнений респондентов и т.д. — рассмотрены в последующих разделах книги).
  2. Многомерные методы (в первую очередь факторный и кластерный анализы). Они используются для обоснования маркетинговых решений, в основе которых лежат многочисленные взаимосвязанные переменные. Например, определение объема продаж нового продукта в зависимости от его технического уровня, цены, конкурентоспособности, затрат на рекламу и др.
  3. Регрессионные и корреляционные методы. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, описывающих маркетинговую деятельность.
  4. Имитационные методы. Они применяются тогда, когда переменные, влияющие на маркетинговую ситуацию (например, описывающие конкуренцию), не поддаются определению с помощью аналитических методов.
  5. Методы статистической теории принятия решений (теория игр, теория массового обслуживания, стохастическое программирование) используются для стохастического описания реакции потребителей на изменение рыночной ситуации. Можно выделить два главных направления применения этих методов: для статистических испытаний гипотез о структуре рынка и предположений о состоянии рынка, например исследование степени лояльности к торговой марке, прогнозирование рыночной доли.
  6. Детерминированные методы исследования операций (в первую очередь линейное и нелинейное программирование). Эти методы применяют тогда, когда имеется много взаимосвязанных переменных и надо найти оптимальное решение — например, вариант доставки продукта потребителю, обеспечивающий максимальную прибыль, по одному из возможных каналов товародвижения.
  7. Гибридные методы, объединяющие детерминированные и вероятностные (стохастические) характеристики (например, динамическое и эвристическое программирование), применяются прежде всего для исследования проблем товародвижения.

Эти семь групп количественных методов, безусловно, не исчерпывают всего их разнообразия.

Математическое моделирование в маркетинговых исследованиях весьма затруднено (поэтому в табл. 4.1 оно практически не представлено). Это обусловлено:

  • сложностью объекта изучения, нелинейностью маркетинговых процессов, наличием пороговых эффектов, например минимального уровня стимулирования продаж, временными лагами (в частности, реакция потребителей на рекламу часто не наблюдается немедленно);
  • эффектом взаимодействия маркетинговых переменных, которые в большей своей части взаимозависимы и взаимосвязаны, например цена, ассортимент, качество, объем выпуска;
  • сложностью измерения маркетинговых переменных. Трудно измерить реакцию потребителей на определенные стимулы, например рекламу. Поэтому часто применяются непрямые методы, например регистрация случаев возврата товара для определения эффективности рекламы;
  • неустойчивостью маркетинговых взаимосвязей, обусловленной изменениями вкусов, привычек, оценок и др.;
  • относительной несовместимостью персонала, который занимается маркетингом и применением количественных методов в его исследованиях. Первые приоритет отдают неформальным методам, вторые — математическому моделированию.

Вышеизложенное во многом обусловлено тем, что маркетинг имеет дело с человеческим поведением, а не с техническими явлениями. В маркетинге редко что повторяется, в нем все различно для разных ситуаций. Маркетинг ориентирован на конкретных потребителей, а потребители — разные.

В условиях глубоких и быстрых изменений внешней среды математическая модель не в состоянии предсказать влияние изменения, которое изначально не было в ней учтено. В отличие от эксперта математическая модель не способна к импровизации и не может приспособиться к глубоким изменениям внешней среды.

Широта применения тех или иных методов при проведении маркетинговых исследований определяется также возможностями компании использовать их самостоятельно или покупать результаты таких исследований. Очевидно, что у крупных организаций таких возможностей существенно больше, чем у организаций малого бизнеса. Поэтому количественные методы в маркетинговых исследованиях применяются в настоящее время чаще организациями, имеющими соответствующие аналитические подразделения, для определения таких важнейших параметров рыночной деятельности, как спрос, объем продаж, рыночная доля и др.

Выбор конкретного типа исследования во многом определяется целями исследования и задачами, которые решаются на отдельных этапах его проведения. Отдельные типы маркетинговых исследований применяются не только на этапе определения проблем и целей исследования, но и в процессе их проведения.

4.6.1. Разведочные исследования

Разведочное исследование — маркетинговое исследование, проводимое с целью сбора предварительной информации, необходимой для лучшего определения проблем и выдвигаемых предположений (гипотез), в рамках которых ожидается реализация маркетинговой деятельности, а также для уточнения терминологии и установления приоритетов среди задач исследований. Например, было выдвинуто предположение, что низкий уровень реализации обусловлен плохой рекламой, однако разведочное исследование показало, что главной причиной недостаточного сбыта является плохая работа товарораспределительной системы, которую и следует более детально изучить на последующих этапах процесса проведения маркетинговых исследований. Далее, скажем, предполагается провести исследование с целью определения имиджа какого-то банка. Сразу же возникает задача определения понятия «имидж банка». Разведочное исследование выявило такие его составляющие, как величина возможного кредита, надежность, приветливость персонала и др., а также определило, как измерить эти составляющие.

Для проведения разведочного исследования может быть достаточно только прочитать опубликованные вторичные данные или провести выборочный опрос ряда специалистов по данной проблеме. С другой стороны, если разведочное исследование направлено на испытание гипотез или измерение взаимосвязей между переменными, то оно должно быть основано на использовании специальных методов.

Среди методов проведения разведочных исследований можно выделить следующие: анализ вторичных данных, изучение опыта, анализ конкретных ситуаций, работа фокус-групп, проекционный метод. (Следует отметить, что некоторые из этих методов могут применяться также при использовании других типов исследований.)

Изучение опыта как метод проведения разведочных исследований используется, когда необходимо получить информацию от лиц, владеющих опытом решения определенных проблем. Например, для изучения трудностей приобретения детской обуви можно прибегнуть к опыту родителей этих детей. Данный метод отличается от метода опроса, используемого при проведении описательного исследования, тем, что четко не планируется численность группы опрашиваемых, не определяется репрезентативность полученных результатов и др., т.е. данный метод не является столь формально определенным, как метод опроса.

Анализ конкретной ситуации основан на оценке имеющейся информации по некоей ситуации, возникшей в прошлом и похожей на ту, которая возникла в данный момент. Главное при использовании данного метода заключается в определении степени соответствия этих двух ситуаций.

Фокус-группа представляет малую группу людей, деятельностью которой руководит модератор (инструктор) с целью получения информации, необходимой для проводимого исследования, и работа которой носит спонтанный, неструктурированный характер. Работа такой группы должна предрасполагать к открытой дискуссии, которая модератором фокусируется на обсуждаемых, проблемах (этим объясняется использования термина «фокус-группа»); при этом стараются создать для участников дискуссии комфортные условия, способствующие свободному изложению идей, предложений, проявлению чувств по отношению к рассматриваемой проблеме и методам ее решения. Собранная информация может использоваться для генерации идей, для получения данных о потребностях, отношениях потребителей к определенным товарам и т.д. Ниже данный метод будет рассмотрен подробнее.

Использование проекционного метода направлено на исследование скрытых мотивов покупки определенных товаров, осуществленных потребителями. Участникам обсуждения предлагается спроецировать себя на определенную ситуацию, а затем ответить на некоторые вопросы. Примером такого метода является предоставление участникам незаконченного предложения, которое они должны завершить. Например, «Семья Сидоровых никогда не покупает импортный шоколад, потому что...» Респондент должен поставить (спроецировать) себя на место Сидоровых, осознать эту ситуацию, а затем закончить фразу. В разделе данный метод будет рассмотрен более подробно.

4.6.2. Описательные исследования

Описательное исследование — маркетинговое исследование, направленное на описание маркетинговых проблем, ситуаций, рынков, например демографической ситуации, отношения потребителей к продукции компании. При проведении данного вида исследований обычно ищутся ответы на вопросы, начинающиеся со слов: Кто, Что, Где, Когда и Как. Как правило, такая информация содержится во вторичных данных или собирается путем проведения наблюдений и опросов, постановки экспериментов. Например, исследуется, кто является потребителем продукции фирмы. Что рассматривается как продукты, поставляемые фирмой на рынок. Где рассматривается как места, где потребители приобретают эти продукты. Когда характеризует время, когда потребители наиболее активно покупают эти продукты. Как характеризует способ использования приобретенного продукта. Заметим, что данные исследования не дают ответа на вопросы, начинающиеся со слова «почему». (Почему возрос объем продаж после проведения рекламной кампании?) Ответы на подобные вопросы получают при проведении казуальных исследований.

4.6.3. Казуальные исследования

Казуальное исследование — маркетинговое исследование, проводимое для проверки гипотез относительно причинно-следственных связей. В основе данного исследования лежит стремление понять какое-нибудь явление на основе использования логики типа: «Если X, то затем Y ». Факторы, которые вызывают какие-то изменения, называются независимыми переменными, в то время как переменные, изменяющиеся под воздействием этих факторов, называются зависимыми переменными. Маркетолог всегда стремится определить, скажем, причины изменения отношений потребителей, изменения показателя рыночной доли и т.п. Другой пример: проверяется гипотеза, приведет ли 10%-ное снижение платы за обучение в частном колледже к увеличению числа учащихся, достаточному для компенсации потерь от снижения платы?

К сожалению, на основе логики «если — то тогда» изучить проблемы маркетинга (как и другие проблемы) очень сложно, а иногда и невозможно. Например, на поведение потребителей влияет множество факторов, заставляющих их действовать порой противоречивым образом. Но даже частичное прояснение проблемы может дать положительные результаты.

Казуальные исследования можно осуществлять на основе адаптированного под цели данного исследования метода логико-смыслового моделирования, путем использования ряда математических методов, например факторного анализа. Однако наиболее позитивные результаты получаются при постановке экспериментов.

На практике при проведении конкретного маркетингового исследования скорее всего используется не один, а все типы исследований, причем в любой последовательности. Так, на основе описательного исследования может быть принято решение о проведении разведочного исследования, результаты которого могут быть уточнены с помощью казуального исследования.

4.7. Эксперименты и их роль в проведении маркетинговых исследований

4.7.1. Типы экспериментов

Под экспериментальными исследованиями понимается сбор первичной информации путем выбора однотипных групп обследуемых, выдачи им разных заданий, контроля за факторами, которые влияют на результаты, и сравнения различий в групповых реакциях. Например, по выявлению реакции на различные цены.

Экспериментом называется манипулирование независимыми переменными с целью определения степени их влияния на зависимые переменные при сохранении контроля за влиянием других, не изучаемых параметров. Независимые переменные могут меняться по усмотрению экспериментатора (цены, затраты на рекламу и т.п.), в то время как зависимые переменные практически не находятся в сфере его непосредственного управления (объем продаж, показатель рыночной доли).

Выделяют два типа экспериментов: лабораторные и полевые. К первым относятся эксперименты, при проведении которых соблюдаются определенные искусственные условия с целью исключить влияние побочных факторов. Например, при оценке реакции покупателей на различные виды рекламы можно пригласить таких покупателей, чтобы они были репрезентативными с точки зрения пола, возраста, социального положения и т.п. Помимо контроля над побочными факторами, лабораторные эксперименты являются также более дешевыми и требуют меньше времени для своей реализации.

В качестве примера можно привести результаты экспериментального изучения уровней запоминания и забывания рекламных сообщений [44].

Эксперименты показали, что доля людей, сохраняющих внушенное впечатление от рекламы, изменяется во времени по геометрическому закону (рис. 4.1). Однако скорость снижения способности вспомнить сильно варьируется в зависимости от того, что надо запомнить. Видно, что тема рекламного сообщения запоминается лучше, чем его источник. Аргументы, положенные в основу рекламного сообщения, запоминаются хуже всего. Способность вспомнить как тему, так и источник и аргументы рекламного сообщения резко падает в течение первой недели после появления рекламного сообщения. Следовательно, у рекламодателя имеется очень короткий срок для оправдания затрат на рекламу или реклама требует повторения.

В результате исследования делается вывод о том, что рекламная телевизионная кампания, состоящая из шести повторений в первой волне и обеспечивающая уровень способности ее вспомнить, равный 60%, не должна прерываться более чем на три месяца, если данный уровень запоминания нежелательно опускать ниже 20%.

Здесь речь идет только об усредненных оценках. Реальные оценки в сильной мере зависят от ценности рекламы, творческого уровня ее исполнения.

За последние годы при проведении лабораторных экспериментов все шире используется компьютерная техника. Существуют компьютеризированные программы-вопросники, которые позволяют потребителям «бродить» по супермаркету и выбирать товары для покупки. Компьютер регистрирует их покупки и измеряет их реакцию на применение определенных элементов комплекса маркетинга (цену, цвет и форму упаковки, внутримагазинные методы продвижения товара).

Полевые эксперименты проводятся в реальных условиях: в магазинах, на дому у потребителей и т.д. Хотя результаты таких экспериментов могут заслуживать большего доверия, чем лабораторных, при их проведении сложно точно учесть влияние побочных факторов, они требуют больше времени для своей реализации и сопряжены с большими затратами.

Многие виды экспериментирования в маркетинге, носящие характер полевых экспериментов, известны под названием «пробный маркетинг» ( test marketing ). Компании могут проводить такие эксперименты в одном или нескольких городах. Проведение экспериментов обычно преследует две цели: определить потенциальный объем продаж нового продукта и определить эффективность применения отдельных элементов комплекса маркетинга при реализации нового продукта (как по отношению потребителей, так и посредников).

Объектом изучения при проведении пробного маркетинга являются различные рынки, поэтому такую экспериментальную деятельность часто называют тестированием рынка.

Тестирование рынка классифицируется на стандартное, контролируемое, электронное и имитационное.

При применении стандартного тестирования рынка фирма испытывает продукты и другие переменные комплекса маркетинга через обычные каналы сбыта товаров, используемые конкретной фирмой. Данный метод является достаточно дорогим и требует для своей реализации массы времени. Кроме того, он не является конфиденциальным.

Например, было проведено тестирование влияния уровней рекламы и цен на объем продаж нового продукта питания в США [34]. В четырех городах использовалась выборка, включающая 30 магазинов. В двух городах проводилась очень интенсивная реклама, по объему превышающая в два раза рекламу, проводимую в двух других городах. Кроме того, все 30 магазинов были разбиты на три панели по 10 магазинов. При этом учитывались размеры магазинов, их местоположение в городе и другие факторы. Для каждой панели использовался свой уровень цен: базовая цена ниже 50 центов, цена на 10 центов выше базовой и цена на 20 центов выше базовой. Тестирование проводилось в течение 6 месяцев. Каждый месяц в каждом магазине фиксировался объем продаж. Было установлено (рис. 4.2), что более высокий уровень рекламы является более эффективным при использовании базовой цены и не оказывает влияния на объем продаж при использовании самой высокой цены. До проведения эксперимента была принята гипотеза, согласно которой при продаже пива по всей стране целесообразно использовать две стратегии: сочетание высоких затрат на рекламу с высокой ценой и — низких затрат на рекламу с низкой ценой. Предполагалось, что высокие цены покроют дополнительные затраты на рекламу. Тестирование рынка показало, что надо придерживаться другой стратегии, а именно: низкая цена — высокие затраты на рекламу. Из результатов эксперимента также вытекало, что проведение тестирования рынка при варьировании только одной переменной — затрат на рекламу или цены — дало бы неверные результаты.

Рис. 4.2. Влияние уровней рекламы и цен на объем продаж

Контролируемое тестирование рынка проводится специализированными исследовательскими фирмами, которые осуществляют реализацию товаров через определенных дистрибьюторов, поощряемых за участие в проведении эксперимента. Недостатком данного метода является то, что сбытовые каналы дистрибьюторов могут не соответствовать каналам, используемым фирмой в практической работе.

Электронное тестирование рынка заключается в том, что участники потребительской панели получают специальные идентификационные карточки, которые они предъявляют при покупке товара.

При покупке тестируемых товаров или ее отсутствии автоматически фиксируются демографические характеристики покупателя. Такие испытания проводятся только в таких городах, в которых предприятия розничной торговли согласились принять участие в эксперименте.

Электронное тестирование рынка обеспечивает быстроту и низкую стоимость проведения экспериментов, конфиденциальность полученных результатов. Однако тестируемый рынок может не соответствовать реальному рынку.

Новым направлением маркетинговых исследований является использование электронного тестирования рынка совместно с кабельным телевидением.

Ряд фирм, проводящих подобное исследование, например компания « Behavior Scan » (США), создавшая в 8 городах США потребительские панели численностью 3000 человек в каждом городе, телевизоры членов изучаемой потребительской панели снабдили специальными приставками [23]. Их применение позволяет компании демонстрировать членам панели определенную рекламу, причем членам разных групп одной панели демонстрируется разная реклама. Члены этих групп живут в одном районе и делают покупки в тех же самых магазинах. Изучается связь объема покупок с затратами на рекламу. Проведение таких экспериментов жестко контролируется. В магазинах гарантируется доступ к товарам, утечка информации о проведении эксперимента сведена к минимуму, рекламная деятельность также четко регламентируется. Четко фиксируются первоначальные и повторные покупки, время их совершения.

К числу недостатков данного метода следует отнести следующее.

Во-первых, он является относительно дорогим. Стоимость проведения самого тестирования составляет не менее 100 000 долларов, а с учетом всего спектра затрат (оплата услуг рекламного агентства, обеспечение функционирования технических средств и т.п.) эта цифра может быть в несколько раз выше.

Во-вторых, длительное время проведения экспериментов — от полугода до нескольких лет. Поэтому всегда существует опасность, что изменятся условия проведения эксперимента.

В-третьих, возможно сильное зарегулирование эксперимента. Так, эффективная реклама, которую также могут наблюдать сотрудники магазина, может повлиять на ассортимент товаров, представленных в магазине; на их действия также может повлиять поведение потребителей, участвующих в эксперименте.

Имитационное тестирование рынка предполагает использование ограниченного количества данных о реакции потребителей на новый продукт, которые вводятся в модель, содержащую определенные предположения о планируемой маркетинговой деятельности. Выходом модели является наиболее вероятный объем продаж исследуемого продукта.

Достоинство данного метода тестирования рынка по сравнению со стандартным заключается в том, что для его реализации требуется только 18—24 недели, в то время как для второго — от 12 до 18 месяцев. Стоимость имитационного тестирования рынка составляет только 5—10% от стоимости стандартного тестирования рынка. Первый метод является конфиденциальным, с его помощью могут быть испытаны различные инструменты комплекса маркетинга. Однако данный метод не является столь полным, как метод полномасштабных испытаний рынков. Кроме того, полученные результаты в существенной мере зависят от предположений, заложенных в модели.

Применение имитационного моделирования проиллюстрируем на примере поведения домохозяек на рынке потребительских товаров.

Вначале проводится сегментация домашних хозяек на несколько типов, характеризующихся различными величинами вероятностей осуществления тех или иных покупок. Домохозяйки, включенные в каждый выявленный тип, образуют представительную выборку из населения, полученную на основе ряда переменных, характеризующих использование товаров населением. Поскольку система предпочтений осуществления различных покупок меняется во времени, то величины вероятностей, приписываемых домохозяйкам, характеризуют склонность к покупкам в пределах определенного диапазона времени.

Далее, для имитации первой группы покупок в компьютер вводятся вероятности начальных покупок. Предположим, .что продуктом первой группы покупок является кофе и что для определенного типа домохозяек вероятность покупки кофе в течение недели равна 0,75, вероятность покупки быстрорастворимого кофе равна 0,35 и вероятность покупки быстрорастворимого кофе марки «А» равна 0,20. Это означает, что 75% домохозяек данного типа обычно покупают кофе в течение данной недели; из тех, кто купил кофе, обычно 35% покупают быстрорастворимый кофе, и из тех, кто купил быстрорастворимый кофе, 20% обычно покупают кофе марки «А». (Эти вероятности, как правило, получают с помощью социологических и экспертных методов, а также на основе изучения торговой статистики.)

В компьютере осуществляется процесс, напоминающий вращение рулетки, на колесе которой имеется 75 отделений с «да» и 35 отделений с «нет». Компьютер решает, купит ли первая домохозяйка на этой неделе кофе или нет. Если ответ «да», то вращают другое колесо, имеющее 35 отделений для быстрорастворимого кофе и 65 отделений для кофе в зернах. Решается вопрос, какой кофе купит эта домохозяйка. Если ответ — «быстрорастворимый», то вращается колесо 20—80, чтобы решить вопрос, будет ли купленный быстрорастворимый кофе марки «А» или нет.

После расчета имитируемого поведения при покупках первой домохозяйки компьютер фиксирует решение и устанавливает вероятности новых покупок кофе в течение рассматриваемого времени. Если покупка была сделана, вероятность другой покупки кофе на данной неделе уменьшится, так как имитируемая домохозяйка уже его имеет. Если покупка кофе не была сделана, вероятность его покупки на следующей неделе увеличивается.

Компьютер повторяет этот процесс для всех моделируемых домохозяек, решая, какие из их числа сделают покупки, а какие — нет, изменяя вероятности и фиксируя полученные результаты. После того как подобным образом изучится поведение всех домохозяек, процесс имитирования для первой недели считается законченным.

Имитация покупок для второй недели осуществляется подобным же образом за важным исключением: берутся в расчет «события» первой недели. Домохозяйки, которые сделали покупки, возможно, сделают новые, но с меньшей вероятностью, так как определенное количество нужного товара у них уже имеется. Домохозяйки, которые не сделали покупок в течение предыдущей недели, возможно, сделают такие покупки в течение данной недели, вероятность чего является более высокой, так как, скорее всего, запасы кофе закончились. Характер и количество этих изменений следует основывать на данных научных обследований о скорости использования продуктов домашними хозяйками различных типов. Повторяя подобные расчеты еженедельными циклами, можно перекрыть любой промежуток времени.

Когда компьютер рассчитывает циклы покупок для всего выбранного периода времени, он распечатывает данные о покупке кофе в целом, общих покупках быстрорастворимого кофе и общих покупках кофе марки «А». Эти цифры затем могут быть сравнены с отчетностью магазинов или другими внешними источниками информации. Таким образом определяется адекватность имитационной модели реальным условиям.

Тестирование рынка осуществляется как для потребительских товаров, так и для продукции производственно-технического назначения.

Кроме того, для получения выводов о направлениях маркетинговой деятельности на определенном континенте используется тестирование рынка «ведущей страны», которая является наиболее типичным представителем данного континента.

Один из главных недостатков методов тестирования рынков заключается в их высокой стоимости, превышающей порой несколько сотен тысяч долларов при проведении тестирования всего в нескольких городах при весьма ограниченной исследовательской программе. Кроме того, тестируемый продукт становится известным конкурентам. Последние могут быстро изготовить подобный продукт и оказаться первыми на рынке. Далее следует отметить, что имеется временная задержка между проведением экспериментов и принятием маркетинговых решений, а фактор времени зачастую является решающим. Экспериментаторы сталкиваются с дилеммой. С одной стороны, получение достоверных результатов требует проведения достаточно длительных экспериментов. Однако в этом случае возрастают затраты, увеличивается временной лаг между началом эксперимента и принятием маркетинговых решений, могут измениться условия проведения эксперимента. Рыночные эксперименты никогда так хорошо не контролируются, как лабораторные. Например, дистрибьюторы и розничные торговцы в экспериментальном регионе, в котором производитель проводит линию на низкие затраты на рекламу, могут сами начать проведение интенсивной рекламной кампании. Конкуренты могут сознательно исказить результаты эксперимента, изменив свою рекламную и ценовую политику, организовав кампанию по закупке в больших количествах экспериментального товара, чтобы исказить результаты эксперимента, и т.п.

4.7.2. Проектирование экспериментов

Проектирование эксперимента заключается в том, чтобы создать такие условия, которые гарантировали бы влияние на зависимую переменную только одной изучаемой зависимой переменной, исключив при этом влияние побочных факторов.

Например, нашей целью является изучение влияния местоположения на прилавке магазина бананов на величину их продажи.

Вы случайным образом разбиваете все овощные магазины на две группы: контрольную и экспериментальную. Обе группы по возможности должны быть эквивалентными во всех аспектах, т.е. иметь одинаковое количество больших и малых магазинов, расположенных и в центре, и в пригороде, и т.п. Определяете объем продажи бананов за какой-то период времени в магазинах обеих групп. Затем только в магазинах экспериментальной группы определенным, одинаковым, образом меняете местоположение бананов и спустя определенное время вновь определяете (измеряете) объем продажи бананов в магазинах обеих групп. По результатам данного эксперимента определяете влияние местоположения бананов на прилавке на объем их продаж. Однако выявленное изменение объема продаж в экспериментальных магазинах обусловлено не только изменением положения бананов на прилавке, но также и рядом других побочных факторов: возможной рекламой производителей, погодой и т.п. Однако эти влияния характеризует изменение объема продаж в магазинах контрольной группы. Таким образом, разница в изменениях объема продаж в контрольной и экспериментальной группах характеризует влияние на изменение объема продаж бананов (зависимая переменная) их местоположения на прилавке магазина (независимая переменная).

Теперь необходимо оценить степень достоверности полученных результатов. Используется внутренняя и внешняя достоверности.

Внутренняя достоверность определяет, в каких пределах изменение зависимой переменной действительно обусловлено изменением зависимой переменной. Например, если в предыдущем примере не обеспечилось полностью условие эквивалентности контрольной и экспериментальной групп, скажем, магазины этих групп посещают посетители, различные по возрасту и материальному положению. Эти различия тогда будут относиться к неконтролируемым побочным факторам, и данный эксперимент не будет удовлетворять требованиям внутренней достоверности. Результаты таких экспериментов обладают малой ценностью. При проектировании эксперимента экспериментатор должен обратить внимание на следующие факторы, определяющие внутренную достоверность:

  • наличие побочных явлений или факторов, влияющих на результаты эксперимента;
  • биологические, социальные, психологические изменения исследуемого объекта в процессе эксперимента;
  • однородность с точки зрения точности и чувствительности инструментов измерения в течение всего эксперимента;
  • идентичность характеристик обеих групп.

Внешняя достоверность характеризует пределы, в которых можно использовать выявленные зависимости, полученные в ходе эксперимента.

Например, можно ли распространять на другие типы магазинов выявленную (если она есть) зависимость между объемом продаж и расположением бананов на прилавке магазина?

При определении внешней достоверности необходимо учитывать следующие факторы:

  • обладает ли нужным уровнем репрезентативности выборка испытываемых единиц?
  • характеризует ли с достаточной полнотой выборка популяцию в целом?
  • соответствуют ли условия эксперимента реальным условиям?

Например, при тестировании рекламы оценивается реакция покупателей на разные виды рекламы, причем это тестирование осуществляется в специальной демонстрационной комнате. Однако реальная реакция покупателей на различные методы продвижения товара, в том числе на рекламу, в демонстрационной комнате и реальном торговом зале может различаться.

4.8. Информация в маркетинговых исследованиях

4.8.1. Определение типа требуемой информации и источников ее получения

Обычно при проведении маркетинговых исследований используется информация, полученная на основе первичных и вторичных данных.

Первичные данные получаются в результате специально проведенных для решения конкретной маркетинговой проблемы так называемых полевых маркетинговых исследований; их сбор осуществляется путем наблюдений, опросов, экспериментальных исследований, выполняемых над частью общей совокупности исследуемых — выборкой. Данная книга посвящена главным образом проблеме получения и анализа первичных данных.

Под вторичными данными, применяемыми при проведении так называемых кабинетных маркетинговых исследований, понимаются данные, собранные ранее из внутренних и внешних источников для целей, отличных от целей маркетинговых исследований. Другими словами, вторичные данные не является результатом проведения специальных маркетинговых исследований.

Кабинетные исследования являются наиболее доступным и дешевым методом проведения маркетинговых исследований. Для малых, а порой и средних организаций — это практически доминирующий метод получения маркетинговой информации.

Внутренними источниками служат отчеты компании, беседы с сотрудниками отдела сбыта и другими руководителями и сотрудниками, маркетинговая информационная система, бухгалтерские и финансовые отчеты; отчеты руководителей на собраниях акционеров; сообщения торгового персонала, отчеты о командировках, обзоры жалоб и рекламаций потребителей, благодарственные письма, планы производства и НИОКР , протоколы заседаний руководства, деловая корреспонденция фирмы и др.

Вторичная информация, с которой должна работать система постоянного слежения за внешней маркетинговой средой, обширна и, как правило, рассеяна во множестве источников, которые полностью практически невозможно перечислить. Многие международные и российские центры и организации регулярно публикуют экономические данные, которые могут оказаться полезными при анализе и прогнозировании.

Внешними источниками являются данные международных организаций (Международный валютный фонд, Европейская организация по сотрудничеству и развитию, ООН); законы, указы, постановления государственных органов; выступления государственных, политических и общественных деятелей; данные официальной статистики, периодической печати, результаты научных исследований и т.п.

Если об этом говорить более конкретно, то здесь в первую очередь следует выделить: статистические ежегодники; данные переписи населения; семейные бюджеты; данные о сбережениях населения; каталоги и проспекты различных фирм; годовые финансовые отчеты фирм; результаты конкурсов; информация отраслей, бирж, банков; таблицы курсов акций; судебные решения.

Вторичные данные в России можно получить из таких информационных источников, как:

  • изданий общей экономической ориентации (газеты «Экономика и жизнь», «Финансовая газета», периодические печатные издания «Коммерсант», «Финансовые известия», журналы «Бизнес», «Эко» и др.);
  • периодических печатных изданий торгового характера («Экстра М», «Товары со склада», «Из рук в руки», «Центр плюс» и др.);
  • ежедневных газет;
  • газет бесплатных объявлений;
  • электронных средств массовой информации (телевидение, радио);
  • публикаций Торгово-промышленной палаты;
  • информационно-аналитических бюллетеней (например, ВНИКИ, различных исследовательских центров);
  • публикаций внешнеторговых организаций;
  • специальных книг и журналов (например, журнал «Маркетинг»);
  • публикаций международных консалтинговых фирм типа «Бизнес Интернэшнл» и «Мак-Кинзи»;
  • словарей, энциклопедий;
  • публикаций различных общественных организаций (защиты прав потребителей, общества «зеленых» и др.);
  • публикаций специализированных экономических и маркетинговых организаций;
  • наружной рекламы.

К источникам внешней вторичной информации также относятся: выставки, ярмарки, совещания, конференции, презентации, дни открытых дверей, коммерческие базы и банки данных.

За последние годы в связи с развитием компьютерных сетей появилась возможность пользоваться их услугами как для специализированных маркетинговых фирм, так и для специалистов маркетинговых подразделений организаций, осуществляющих данные исследования самостоятельно. Так, через сети «Интернета» можно получить информацию о состоянии рынка определенных товаров в различных странах.

Кроме того, в России функционирует ряд компьютерных информационных систем, специально ориентированных на сбор и передачу разнообразной информации, в том числе о рынках и товарах.

Активно развивающимся направлением сферы информационных услуг является распространение электронной информации средствами коммерческих автоматизированных банков данных (АБД), подключенных к сетям ЭВМ. Этот вид технологии предполагает коллективный доступ пользователей к информационным продуктам, сосредоточенным в одной ЭВМ (хост-ЭВМ). Интерактивные услуги могут предоставляться в локальном и удаленном режимах. В первом случае пользователи работают с терминалов, напрямую подключенных к хост-ЭВМ, и соответственно физически находятся рядом с ЭВМ. Удаленный режим предполагает, что АБД может находиться сколь угодно далеко от пользователя, так что для доступа к нему требуются специальные сети передачи данных, называемые глобальными сетями связи.

В нашей стране свыше десяти организаций предоставляют телекоммуникационные услуги для доступа к отечественным и зарубежным АБД. Одной из них является СП «Совам телепорт», созданное в структуре Института автоматизированных систем (ИАС, до 1992 г. ВНИИ прикладных автоматизированных систем — ВНИИ-ПАС), выполняющего функции отечественного национального центра автоматизированного обмена информацией. В ИАС впервые была разработана и введена в эксплуатацию сеть ИАСНЕТ, имеющая выходы на международные сети ЭВМ и АБД. Абонентами сети являются в основном отечественные предприятия и организации, осуществляющие внешнеэкономическую деятельность, а также совместные предприятия и представительства иностранных фирм. Через сеть возможен доступ к крупнейшим зарубежным коммерческим АБД, таким как DIALOG , Reuters , NЕ WS NЕТ, I . P . SHARP и другим, охватывающим более 4000 банков данных.

Кроме того, функционируют такие глобальные компьютерные телекоммуникационные сети, как Релком, Ситек, SEDA В, R ЕМАРТ, включающие базы данных, которые можно использовать в целях маркетинговых исследований.

Основная тематика баз данных: финансово-экономическая статистика, информация о фирмах, коммерческих предложениях, ценных бумагах и информационные бюллетени. Их общий объем, по расчетным оценкам, составляет 75% объема всей информации, хранящейся в банках данных. К сожалению, данные по России, другим странам СНГ, а также по восточноевропейским странам представлены фрагментарно.

Отечественная индустрия интерактивных услуг первоначально развивалась как система некоммерческих информационных ресурсов, часто объединенных в сети ЭВМ и АБД по ведомственному принципу, например информационно-вычислительные сети Госкомстата и Академии наук Российской Федерации, В настоящее время многие информационные агентства, центры, научные и проектные организации занимаются разработкой собственных коммерческих АБД и сетевых средств доступа к ним. Мощной интерактивной службой, ориентированной на отечественных пользователей, является Международный центр научно-технической информации, в АБД которого включены банки данных экономического профиля: по предприятиям и отдельным отраслям. Примером интерактивной службы, в большой степени ориентированной на внутренний рынок, может служить информационно-коммерческая система «МИР» (разработчик АО «ИКС-МИР»). В состав ее АБД входят обзоры экономической прессы, материалы по законодательству, информация о производителях товаров и услуг, налоговые и биржевые банки данных. В России система имеет около 60 региональных центров. Большие работы по развитию интерактивной и телекоммуникационной служб ведут ВИНИТИ (крупнейший центр научной и технической информации России), Государственная публичная научно-техническая библиотека и другие организации.

Поскольку названные здесь и другие источники доступны каждому, дело заключается в том, чтобы внимательно наблюдать, собирать и оценивать информацию. При этом выводы не могут опираться на один-единственный источник, ибо не все документы, попадающие в поле зрения, являются нетенденциозными. Только сравнение нескольких источников может привести к выводам, имеющим ценность.

Например, производитель сыров перед проведением специальных полевых маркетинговых исследований, направленных на поиск путей усиления рыночных позиций, скорее всего проведет кабинетные исследования в области маркетинга молочных продуктов. Сотрудники данной фирмы попытаются, используя внешние и внутренние источники информации, ответить на следующие вопросы:

  • Какие марки сыров пользуются наибольшей популярностью?
  • Какими являются рыночные доли производителей сыров?
  • Что из себя представляют потребители сыров?
  • Какие тенденции существуют на рынке сыров?
  • Какие продукты являются главными заменителями сыров?

В странах с развитой рыночной экономикой публикуются путеводители, в которых указываются источники получения маркетинговой информации для различных видов бизнеса.

Предпринимателям и менеджерам может показаться слишком академичным и непрактичным изучение официальной статистики. В большинстве случаев это ошибочное мнение. Предположим, ваш бизнес ориентирован на удовлетворение запросов определенной возрастной группы. Знакомство с данными по уровню рождаемости поможет вам более грамотно планировать маркетинговую деятельность, поскольку у вас появится информация о долгосрочных тенденциях изменения рыночного потенциала.

Можно выделить четыре главных достоинства использования вторичных данных:

  1. Быстрота получения по сравнению со сбором первичных данных.
  2. Дешевизна по сравнению с первичными данными.
  3. Легкость использования.
  4. Повышают эффективность использования первичных данных.

Сбор вторичной информации обычно предшествует сбору первичной информации.

Вторичные данные помогают исследователю более глубоко ознакомиться с ситуацией в отрасли, с тенденциями изменения объема продаж и прибыли, конкурентами, последними достижениями науки и техники и т.п.

К недостаткам вторичных данных относится возможная нестыковка единиц измерения, использование различных определений и систем классификаций, разная степень новизны, невозможность оценить их достоверность. Эти недостатки обусловлены прежде всего тем, что первичная информация специально не получается исходя из целей определенного маркетингового исследования, а исходя из каких-то других целей.

Для оценки надежности вторичных данных их следует оценить. Для этого необходимо ответить на следующие пять вопросов:

  1. Какие цели преследовала организация, собирая данную информацию?
    Например, если целью организации является привлечение капитала в какой-нибудь регион, то она экономическую, инфраструктурную и другие ситуации, сложившиеся в данном регионе, может представить в более выигрышном свете, чем имеет место на самом деле.
  2. Кто собирал информацию?
    Необходимо оценить, обладает ли данная организация кадрами нужной квалификации и компетентности и контролируется ли качество собираемой информации. Для этого свяжитесь с теми, кто уже имел деловые контакты с данной организацией. Далее сами исследуйте представленную информацию. Она должна содержать детальное описание процедур и методов сбора информации.
  3. Какая информация была собрана?
    Возможно, что фактически собранная информация отличается от той, о которой говорилось в проспектах организации.
  4. Каким путем информация была получена?
    Надо иметь представление о методах получения информации. (Что из себя представляет выборка? Ее размер? Степень достоверности информации? Разброс оценок?) Надо иметь в виду, что, хотя речь идет о вторичных данных, зачастую они собираются как первичные данные.
  5. Как данная информация согласуется с другой информацией?

В тех случаях, когда подобная информация собирается несколькими независимыми организациями, возникает возможность сравнить информацию этих организаций. Например, демографические данные могут собираться и общегосударственной статистической организацией, и региональными организациями, и организациями, проводящими целевые исследования. Какова степень различия этих данных и каковы причины этих различий?

Определение источников вторичной информации может быть осуществлено следующим образом:

  1. Определите, что вы хотите знать и что вы уже знаете.
  2. Составьте список ключевых терминов и названий, определяющих содержание источников вторичной информации.
  3. Поиск вторичных источников информации (в промышленно развитых странах издается «Энциклопедия источников информации в области бизнеса»).
  4. Оцените найденную информацию. Если она вас не устраивает, уточните список ключевых терминов и названий, требования к содержанию и качеству информации.
  5. Продолжите ваш поиск.
  6. Оцените найденную информацию. На данном этапе вы должны иметь ясное представление о характере требуемой информации и необходимости использования дополнительных источников.
  7. Используйте, опираясь на список ключевых терминов и названий, компьютеризированные источники информации. Вначале ознакомьтесь с аннотациями статей, содержащихся в базе данных.
  8. Если вы не нашли необходимую информацию, скажем, из-за ее специального характера, обратитесь к помощи специализированных справочников, энциклопедий и т.п. (В США имеется даже «Справочник справочников».)
  9. Если вы и сейчас не добились успеха, то прибегните к помощи авторитетных специалистов и организаций в данной области знаний.
  10. Если вам удалось идентифицировать источники необходимой информации, определите, где ее можно получить (в библиотеке, через систему межбиблиотечных обменов и др.).
  11. Если вы и теперь не имеете всей необходимой информации, прибегните к помощи экспертов, которые могут предоставить требуемую информацию. При нахождении экспертов обычно используется метод «проб и ошибок».

4.8.2. Синдикативная информация

Внешнюю информацию можно подразделить на официально опубликованную, доступную для всех и на так называемую синдикативную информацию, недоступную для широкой публики и издаваемую отдельными организациями; такая информация приобретается за деньги. Специальные информационно-консультационные организации собирают и обрабатывают первичную информацию, а затем ее продают, скажем, своим подписчикам. Например, организация с периодичностью раз в месяц оценивает состояние рынка для продукции какой-то отрасли, используя стандартный, легко доступный к применению набор показателей.

Главным достоинством синдикативных данных являются их долевая стоимость, поскольку стоимость разделяется между несколькими подписчиками. Далее, поскольку синдикативные данные основаны на сборе рутинной информации, осуществляемом неоднократно, то им присуще высокое качество. При этом применяются хорошо отработанные системы сбора и обработки данных, что также предопределяет быструю передачу информации подписчикам.

К числу недостатков синдикативных данных следует отнести следующее. Во-первых, подписчики практически не могут влиять на собираемую информацию. Поэтому перед тем, как стать подписчиком, необходимо, как и в случае использования вторичной информации, оценить пригодность информации с точки зрения применяемых методов измерения, структуры выборки и т.п. Во-вторых, поставщик синдикативных данных обычно старается заключить контракт на длительный период времени, обычно на один год. В-третьих, стандартизированные синдикативные данные доступны любой фирме-конкуренту данной отрасли.

Выделяют два типа услуг, основанных на получении синдикативных данных: мониторинг рыночной ситуации и сбор данных, облегчающих фирме проведение маркетинговых исследований.

В первом случае подписчикам с определенной периодичностью предоставляются унифицированные обзоры стандартизированных данных. Эти данные позволяют маркетологам отслеживать рыночные изменения (цены, активности по продвижению определенных товаров, показатели рыночной доли и др.).

Второй вид услуг направлен на создание системы, облегчающей сбор необходимой маркетинговой информации. Например, для ряда организаций-подписчиков данные могут быть собраны путем тестирования рынков или проведения общедоступных обследований ( omnibus ).

При тестировании рынка организации-подписчики могут предоставить фирме, собирающей синдикативные данные, для проведения тестирования рынка свои товары и рекламу. Полученная в данном случае синдикативная информация характеризует объем продаж, рекомендуемые цены, каналы сбыта и продвижение товара.

Общедоступные исследования основаны на опросе на основе стандартной методики сбора и обработки данных. Респондентам задается только несколько, наиболее важных для заказчика вопросов. Например, в налаженную систему регулярного опроса подростков может быть включено несколько дополнительных вопросов. При использовании общедоступных исследований заказчик-подписчик может быстро получить специфическую информацию по относительно низкой цене.

Выделяют четыре области применения синдикативных данных:

  1. Измерение отношений потребителей и общественного мнения. Например, как изменяется система общественных ценностей и как это влияет на выбор потребителей. Иногда такие измерения проводятся на протяжении нескольких десятков лет.
  2. Определение рыночных сегментов. Покупатели синдикативных данных получают информацию о потребителях, определяющих структуру как рынков тех или иных потребительских товаров, так и рынков продукции производственно-технического назначения.
    В первом случае предоставляется информация о сегментации потребителей по критерию их жизненного стиля, а также по геодемографическим критериям, причем эти данные предоставляются не в разрезе страны в целом, ее регионов, городов, а, скажем, для какого-то торгового центра, торговой зоны. Фирма, производящая синдикативные данные, получает их на основе как изучения результатов переписи населения (причем эти данные могут периодически уточняться), документов муниципальных органов управления (данные о регистрации автомобилей и о лицах, взявших кредиты, телефонные справочники), так и проведения самостоятельных обследований потребителей.
    Так, при сегментации в Великобритании используется классификация семей — система АСО RN — А Classifi с ation Of Residential Heighbourhoods — классификация постоянных жителей. В основе данной классификации лежит использование системы почтовых кодов. Выделяется около сорока различных категорий жителей, которые могут быть сгруппированы в 10 укрупненных сегментов.
    В США фирмой « Dun & Brandstreet » публикуется информация, уточняемая ежемесячно, о четырех миллионах производителей продукции производственно-технического назначения. С помощью системы кодификации предприятий, дополнительной к государственному классификатору отраслей и предприятий, данная фирма сегментирует все предприятия на 15 000 категорий. Используя эти данные, можно очень прицельно найти потенциальных потребителей определенной продукции.
  3. Отслеживание рыночных тенденций. Разговор идет прежде всего об обследовании динамики показателей объема продаж и рыночной доли как для розничной торговли, так и для отдельных домашних хозяйств. Например, в США фирма « Nielsen Services » еженедельно собирает данные от 3000 магазинов, реализующих все не дифференцируемые продовольственные товары. Эти данные разбиваются на 50 главных рынков. Кроме того, в ряде случаев собираются данные о наличии в продаже и о запасах отдельных товаров в различных магазинах.

Фирма « Ehrhart - Babic ' s » с помощью 800 сотрудников ежемесячно собирает в 2498 супермаркетах, 1836 аптеках, 1895 дежурных магазинах и в ряде других магазинах информацию о потребительских товарах. Эта информация касается наличия товаров в магазинах, цен, диспозиции товаров на полках магазинов, диспозиции самих полок с товаром и др. Данная информация, носящая стандартизированный характер, агрегируется для отдельных типов магазинов, для каждого рынка, для страны в целом, и на нее можно подписаться. Кроме того, данная фирма по запросу заказчика может проводить специальные исследования, например для территории, на которой фирма-заказчик ведет свою сбытовую деятельность.

Существует два главных способа отслеживания покупок товаров домашними хозяйствами. Первый метод основан на сканировании данных, второй — на заполнении дневников членами семей. Оба метода используют панели домашних хозяйств (в США такие панели включают 40 000—425 000 участников). Согласно первому методу, участникам панели при покупке даются специальные карточки, в которых содержится информация о типе и количестве купленных товаров, размере упаковок, дате покупки и т.п. Эти карточки предъявляются в кассы ряда магазинов и аптек для считывания этой информации с помощью сканирующих устройств. В ряде случаев потребительские панели могут быть разбиты на экспериментальную и контрольные группы для проведения специальных экспериментов (оценка различных стратегий маркетинговой деятельности, цен, рекламы, других методов продвижения продуктов и т.п.). С помощью специальных панелей собирается информация о потреблении алкогольных и безалкогольных напитков различного типа членами отдельных семей; о числе людей, страдающих различными болезнями и недугами и др. (такую информацию передают по телефону или по почте).

Следует отметить, что в последние годы за рубежом рыночные тенденции практически не изучаются через сеть организаций оптовой торговли. На это имеется две причины. Во-первых, без использования системы сканирования требуется достаточно большое время для сбора и обработки подобной информации, что ведет к ее устареванию. Во-вторых, все большее число производителей старается не пользоваться услугами организаций оптовой торговли.

Другой областью деятельности компаний, предоставляющих услуги в области синдикативной информации, является сбор данных по оценке эффективности различных методов продвижения продуктов, в частности рекламы, распространяемой через средства массовой информации (телевидение, радио, печать).

Так, на основе панели, участниками которой в США является 2000 семей, которые в дневниках или с помощью специальных электронных устройств фиксируют свои предпочтения по отношению к отдельным телеканалам и/или телепередачам, с определенной периодичностью определяется рейтинг отдельных телевизионных программ. Очевидно, что фирмы, работающие в области телевизионного бизнеса, запрашивают более высокую цену за рекламу, размещаемую в наиболее популярных программах. Данные с электронных устройств прямого измерения непосредственно передаются в компанию, проводящую данное исследование. Компания сообщает данные по рейтингу и доле каждой программы телевизионным компаниям.

Рейтинг определяется процентом членов семей, в которых по крайней мере один телевизор был настроен на данную программу в течение не менее 6 минут из каждых 15 минут трансляции данной программы. Доля определяется процентом членов семей, в которых по крайней мере один телевизор был настроен на определенную программу в определенное время.

Для потенциальных рекламодателей также полезной является информация, позволяющая выбрать аудиторию, которая в наибольшей степени соответствует характеристикам их целевых рынков. Так, приводятся более детальные данные по рейтингу: сообщается число работающих и неработающих женщин, разбитых на возрастные группы, число мужчин и детей, также разбитых на возрастные группы.

Кроме того, может рассчитываться эффективность затрат на рекламу, характеризующая выход на целевую аудиторию с наименьшими затратами, как отношение затрат на рекламу к численности целевой аудитории.

Синдикативные данные о слушателях определенных радиопрограмм в США собираются от участников национальной и региональных панелей, ведущих дневники, в которых фиксируются радиопрограммы, прослушанные в течение недели. Плата за ведение такого дневника составляет 0,25—2,0 доллара в неделю. Используются также электронные устройства регистрации и передачи на фирму, собирающую синдикативные данные, информации о прослушанных радиопередачах. Как и для телевидения, проводится сегментация радиослушателей по полу и возрасту и рассчитывается эффективность затрат на радиорекламу.

Определенные компании собирают синдикативные данные относительно печатных средств массовой информации. Обученные интервьюеры опрашивают более 100 000 респондентов с целью определения эффективности рекламы, опубликованной в определенных журналах и газетах. Интервьюер дает опрашиваемому номер журнала, и вначале следует определить, читал или нет данный номер опрашиваемый. Если следует положительный ответ, то задают вопрос относительно определенной рекламы, размещенной в данном номере. Фиксируется четыре возможных ответа: 1. Респондент не помнит, видел ли он прежде данную рекламу. 2. Респондент помнит, что в данном номере видел данную рекламу. 3. Респондент не только отметил данную рекламу, но также прочитал те ее части, где содержалась информация о марке продукта и его производителе. 4. Респондент прочитал 50 и более процентов материалов рекламы.

За последние годы за рубежом при проведении маркетинговых исследований находит все более широкое применение получение необходимой информации из одного источника. Такая информация непрерывно получается от респондентов одной панели, которые фиксируют свое отношение к различным методам продвижения продукта (реклама; методы продвижения, используемые внутри магазинов).

Маркетологи могут определить, как использование отдельных методов продвижения продуктов повлияло на изменение объема реализации определенных видов товаров, реализуемых в определенных магазинах в определенное время. При сборе такой информации все чаще используются современные электронные устройства, позволяющие собирать и хранить информацию в местах продажи определенных товаров и передавать ее в компьютеры маркетинговой информационной системы компаний, подписавшихся на получение синдикативной информации подобного типа. Однако использование синдикативной информации, получаемой из одного источника, не отрицает проведения по отдельным проблемам традиционных маркетинговых исследований.

Главным недостатком метода получения информации из одного источника является возможная непрезентативность членов панели, которая формируется обычно не на вероятностной основе, так как только 10% членов выборки, сформированной на основе статистических методов, выражают согласие работать на долгосрочной основе.

При всей ценности официальных источников информации нужно иметь в виду, что содержащиеся в них данные практически доступны всем и поэтому никому не дают преимущества. Это так называемые «жесткие» данные.

В большинстве случаев возможность получить информацию, которой нет у конкурентов, или опередить их в получении этой информации обеспечивает предприятию стратегическое преимущество.

Такая информация называется «мягкой», и ее получают, как правило, из неофициальных источников. К ним можно отнести информацию, получаемую от работников отдела сбыта предприятия, специалистов по техобслуживанию и др., а также из внешних источников (посредники, поставщики, потребители и др.).

4.8.3. Методы анализа документов

Грамотный перевод первичных и особенно вторичных данных в целевую информацию требует знания методов анализа изучаемых данных. Всю совокупность носителей таких данных и в первую очередь печатных будем называть документами.

Можно выделить два основных типа анализа: традиционный, классический, и формализованный, количественный (контент-анализ) [19]. Существенно различаясь между собой, они не исключают, а взаимно дополняют друг друга, позволяя компенсировать имеющиеся в каждом недостатки, так как оба в конечном счете преследуют одну и ту же цель — получение интересующей маркетолога достоверной и надежной информации.

Анализ документов используется главным образом при работе с вторичными данными и в первую очередь — социально-психологической направленности. Однако возможно его применение и при работе с первичными данными, например при анализе результатов опросов.

Традиционный анализ — это цепочка умственных, логических построений, направленных на выявление сути анализируемого материала с определенной, интересующей исследователя в каждом конкретном случае точки зрения. Интересующая маркетолога информация, заложенная в документе, часто присутствует там в неявном виде, в форме, отвечающей целям, с которыми документ был создан, но далеко не всегда отвечающей целям маркетинговых исследований. Проведение традиционного анализа означает преобразование первоначальной формы этой информации в необходимую исследователю форму. Фактически это не что иное, как интерпретация содержания документа, его толкование.

Традиционный анализ позволяет улавливать основные мысли и идеи, прослеживает генезис этих мыслей и идей, выясняет логику их обоснования, взвешивает вытекающие из них следствия, выявляет логические связи и логические противоречия между ними, оценивает их с точки зрения каких-либо экономических, политических, маркетинговых и иных позиций, выявляет логику самой организации материала и т. д.

Данный вид анализа позволяет охватывать самые глубинные, скрытые стороны содержания документа: этот анализ стремится как бы до конца проникнуть в глубь документа, исчерпать его содержание.

Основным его недостатком является субъективность. Как бы ни был добросовестен исследователь, как бы ни старался он предельно беспристрастно, предельно объективно рассмотреть материал, интерпретация всегда в большей или меньшей степени будет субъективна.

Однако можно выделить некоторые общие требования к проведению традиционного классического анализа в виде формализованного перечня вопросов.

При проведении традиционного анализа маркетолог должен ответить на следующие вопросы.

Что представляет собой документ? (Задаваясь этим вопросом, следует обратить внимание на вид, форму документа, решить, потребует ли его анализ применения каких-либо специальных методов и т. п.)

Каков его контекст? Кто его автор? Каковы цели, с которыми был создан документ? Какова надежность самого документа? Какова достоверность зафиксированных в нем данных? Каково фактическое содержание документа? (В результате ответа на этот вопрос должны быть полностью выяснены все факты, о которых свидетельствует или которые отражает документ.) Каково оценочное содержание документа? (Результатом ответа на этот вопрос должна быть полная ясность относительно того, что именно в документе можно считать выражением оценок, мотивов — вообще ценностных представлений, получивших в нем отражение.) Какие выводы можно сделать о фактах, содержащихся в документе? Какие выводы можно сделать об оценках, содержащихся в документе?

Ответы на эти вопросы являются наиболее ответственным этапом всего анализа, так как в основном именно здесь выкристаллизовывается то «новое знание», которое и составляет результат исследования.

Какие выводы можно сделать относительно автора документа? Этим вопросом задаются далеко не всегда, а лишь в тех случаях, когда получение представления о личности автора, о его личных и групповых интересах является важным для проводимого исследования.

Достаточно ли полны сведения, содержащиеся в проанализированном документе? Ответ на этот вопрос должен откорректировать выводы: насколько эти сведения достаточны для удовлетворения целей исследования, есть ли необходимость привлекать для дальнейшей работы дополнительный материал.

Перечисленные вопросы служат лишь ориентировочными отправными пунктами для постановки более конкретных вопросов. Например, если анализируются публичные выступления, рекламные материалы, то их подлинность почти всегда очевидна; но приобретает большое значение вопрос об их правдивости.

В традиционном анализе различают внешний и внутренний анализ.

Внешний анализ — это анализ контекста документа в собственном смысле этого слова и всех тех обстоятельств, которые сопутствовали его появлению. Цель внешнего анализа — установить вид документа, его форму, время и место появления, кто был его автором и инициатором, какие цели преследовались при его создании, насколько он надежен и достоверен, каков его контекст.

Пренебрежение таким анализом во многих случаях грозит неверным истолкованием содержания документа. Определенная политическая ситуация может способствовать тенденциозному освещению событий в прессе; внутренние трения между членами руководства какой-либо организации могут отразиться на содержании документов, описывающих деятельность этой организации, и т. д.

Внутренний анализ — это исследование содержания документа. По существу, вся работа маркетолога направлена на проведение внутреннего анализа документа, включающего выявление уровня достоверности приводимых фактов и цифр, установление уровня компетенции автора документа, выяснение его личного отношения к описываемым в документе фактам.

Искажения могут возникать не только в результате личной симпатии или антипатии автора; источником искажения выступает и методологическая позиция автора. Так, авторы, придерживающиеся разных теоретических позиций, могут признать существенными в объяснении конкретного явления разные факты.

Отдельные виды документов, в силу своей специфики, требуют специальных методов анализа и привлечения для их выполнения специалистов других областей знаний.

Юридический анализ. Он применяется для всех видов юридических документов. Его специфика заключается прежде всего в том, что в правовой науке разработан свой особый словарь терминов, в котором значение каждого слова строго однозначно определено. Незнание юридического словаря при анализе юридических документов может привести исследователя к грубым ошибкам.

Психологический анализ. Этот вид применяется, как правило, при оценке отношения автора к какому-либо политическому, экономическому или социальному явлению. На основе таких исследований может быть получено представление о формировании общественного мнения, общественных установок и т. п.

Формализованный анализ. Желание избавиться от субъективности традиционного анализа породило разработку принципиально иных, формализованных, или, как часто их называют, количественных методов анализа документов (контент-анализ).

Суть этих методов сводится к тому, чтобы найти такие легко подсчитываемые признаки, черты, свойства документа (например, такой признак, как частота употребления определенных терминов), которые с необходимостью отражали бы определенные существенные стороны содержания. Тогда качественное содержание делается измеримым, становится доступным точным вычислительным операциям. Результаты анализа становятся в достаточной мере объективными. Ограниченность формализованного анализа заключается в том, что далеко не все содержание документа может быть измерено с помощью формальных показателей.

Формализованный, количественный анализ оперирует конкретными, количественно измеряемыми параметрами. Его основным недостатком следует считать неточное, неисчерлывающее раскрытие содержания документа.

Контент-анализ — это техника выведения заключения, производимого благодаря объективному и систематическому выявлению соответствующих задачам исследования характеристик текста. При этом подразумевается, что применение такой техники включает в себя некоторые стандартизованные процедуры, часто предполагающие измерение. Полученные данные должны обладать заданным в исследовании уровнем обобщенности.

В практике работы с контент-анализом определились некоторые общие принципы, когда его применение представляется целесообразным.

  1. Применение метода рекомендуется во всех случаях, когда требуется высокая степень точности или объективности анализа.
  2. Контент-анализ обычно применяется при наличии обширного по объему и несистематизированного материала, когда непосредственное использование последнего затруднено (например, при использовании проекционных (проецирующих) методов).
  3. Контент-анализ полезен в тех случаях, когда категории, важные для целей исследования, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах, например при работе с ответами на открытые вопросы анкет или глубинных интервью.

Основными направлениями использования контент-анапиза являются: а) выявление и оценка характеристик текста как индикаторов определенных сторон изучаемого объекта; б) выяснение причин, породивших сообщение; в) оценка эффекта воздействия сообщения (например, рекламного).

Исследование характеристик текста проводится с целью проверить гипотезы о фокусе внимания, основных тенденциях или же особенностях различных источников коммуникации (респондентов). Иначе говоря, речь идет о поиске ответа на вопрос: «Что?» (Что хочет подчеркнуть коммуникатор в своем сообщении.) Такой поиск целесообразно проводить при сравнении различных средств массовой коммуникации (например, содержания рекламных радиопередач и материалов прессы) или рекламных сообщений определенных средств массовой информации (СМИ) во времени.

Многое может дать также изучение характеристик содержания различного рода официальных документов. Так, на основании данных о том, какого рода информация передается от одного подразделения организации к другому, можно судить о характере функциональных связей, существующих, скажем, между отделом сбыта и планово-экономическим отделом.

Изучение характеристик текста позволяет выяснить, как содержание сообщения будет меняться в зависимости от аудитории (например, ответить на вопрос, кому адресовано рекламное сообщение).

Важным аспектом изучения характеристик текста является исследование стилистических особенностей тех или иных документов. Это связано с ответом на вопрос, как построено сообщение? Такого рода анализ может дать представление об определенных структурных характеристиках объекта исследования, ибо стилистические особенности текста, адресованного конкретному объекту (группе людей), можно рассматривать как один из показателей состояния данного объекта,

При работе с материалами СМИ можно решать задачу сравнения содержательных и стилистических особенностей сообщений на одну и ту же тему (реклама различных марок зубной пасты), одно из которых оказалось эффективным, а другое — нет.

Постановка задачи исследования причин появления сообщения связана прежде всего с попыткой установить соотношение между фактами содержания и процессами, протекающими в объектах, порождающих сообщение. Речь идет об ответах на вопросы, кто и почему передает сообщение.

Между содержанием сообщения, его отдельными характеристиками и намерениями коммуникатора существует определенная связь. Вопрос заключается в том, каков характер этой связи, т.е. признаками каких состояний или процессов, каких целей и намерений коммуникатора являются те или иные характеристики текстов исследуемых документов.

Установление связи между внутренними характеристиками коммуникатора и формами или словами, в которых эта характеристика проявляется, помогает выявить некоторые словесные показатели определенных состояний объекта исследования. Это в свою очередь дает возможность из словесного поведения, например ответов на открытые вопросы анкет и интервью, получать значительно большую информацию. Для различных источников коммуникации слова могут иметь различный смысл, различные значения. Поэтому выводы относительно причин или побуждений, породивших определенное сообщение, опирающиеся только на данные содержания, нельзя считать обоснованными.

Требование объективности анализа делает необходимым перевод исследуемого материала на язык гипотез в единицах, которые позволяют точно описать характеристики текста. В связи с этим исследователю приходится решать ряд проблем, связанных: а) с выработкой категорий анализа; б) с выделением единиц анализа; в) с выделением единиц счета.

Категории анализа — это понятия, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы анализа (единицы содержания); например, потребители с разным уровнем дохода, положительные, нейтральные и отрицательные оценки товара определенной марки.

При разработке категорий важно учитывать, что от их выбора будет в значительной степени зависеть характер полученных результатов. Как правило, исследователь стоит перед необходимостью по несколько раз переходить от теоретической схемы к документальным данным, а от них снова к схеме, чтобы, исходя из выбранной гипотезы, выработать категории, соответствующие задачам исследования.

Категории должны быть исчерпывающими, т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования, отвечать требованию взаимоисключаемости (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям).

Категории должны отвечать требованию надежности, т.е. их следует сформулировать таким образом, чтобы у различных исследователей была достаточно высокая степень согласия по поводу того, какие части содержания следует отнести к той или иной категории. Чем более четко определены категории, тем менее проблематичным становится отнесение частей содержания к определенным категориям.

Наиболее радикальным способом увеличения степени надежности категории является ее исчерпывающее определение (перечисление всех входящих в нее элементов — частей содержания). Тогда работа того, кто обрабатывает текст, сводится к чисто технической стороне, и ему не приходится принимать решения по собственной инициативе.

При оценке надежности категорий следует помнить, что тонкая градация категорий, когда последние становятся мелкими и дробными, ведет к расхождению в оценке принадлежности того или иного элемента содержания к данной категории. Этот недостаток можно преодолеть укрупнением категорий. Однако укрупнение должно ограничиваться совершенно определенными пределами, заданными целями исследования. Чрезвычайное укрупнение может привести к уменьшению степени дифференциации исследуемого явления, т.е. исследователь не заметит тех различий, которые могут оказаться существенными для целей исследования (см. раздел про шкалы измерений).

При проведении формализованного анализа содержания нужно четко указать признаки, по которым определенные единицы относятся к определенным категориям. Единицей анализа — смысловой или качественной — является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию.

В тексте она может быть выражена по-разному: одним словом, некоторым устойчивым сочетанием слов, может вообще не иметь явного терминологического выражения, а преподноситься описательно или скрываться в заголовке абзаца, раздела и т. п. В связи с этим перед исследователем возникает задача выделения признаков (индикаторов), по которым определяется наличие в тексте темы или идеи, значимой с точки зрения целей исследования.

Индикаторы по своему характеру могут быть весьма неоднородными: относящиеся к теме слова и словосочетания, термины, имена людей, названия организаций, географические названия, пути решения экономических проблем и т. п.

При изучении экономических проблем смысловые единицы могут включать внутренние и внешние международные события; лиц и авторов, описывающих эти события или являющихся их инициаторами и пропагандистами; отношение к событиям (оценкам) в терминах: «за — против», «выгодно — невыгодно», «хорошо — плохо», в чьих это интересах, насколько целесообразны действия и т. п.; целевую установку деятельности организаций, лиц; преследуемые интересы (политические, экономические, национальные, личные); адресат деятельности (социальные слои, общественные группы и т. п.).

В исследованиях сообщений средств массовых коммуникаций, где контент-анализ распространен наиболее широко, определились некоторые «стандартные» смысловые единицы:

Понятие, выраженное отдельным словом, термином или сочетанием слов. Применение такой смысловой единицы целесообразно при изучении способов, с помощью которых источник информации организует сообщение, передает свои намерения тем, кому оно направлено.

Тема, выраженная в единичных суждениях, смысловых абзацах, целостных текстах. Тема является важной смысловой единицей при анализе направленности интересов, ценностных ориентации, установок тех, кто передает сообщение. Однако определение темы часто затруднено в связи с ее неясностью в тексте. Тому, кто проводит анализ, приходится определять тему и ее границы внутри текста. Выбор темы в качестве единицы анализа подразумевает также внутреннее разделение текста на определенные части (единицы контекста), внутри которых тема может быть определена.

Имена людей, географические названия, марки продуктов, названия организаций, упоминание какого-либо события. Частота и длительность промежутка времени, с которыми они присутствуют в сообщении, могут послужить показателями их важности, значимости для исследуемого объекта.

Выбрав смысловую единицу и ее индикаторы, исследователь должен определить также и единицу счета, которая станет основанием для количественного анализа материала. Она может совпадать или не совпадать с единицей анализа или ее индикатором. Единицы счета обладают различной степенью точности измерения, различно также время, уходящее на кодировку материала, попавшего в выборку. Обычно чем выше требования к точности, тем выше затраты времени на кодировку; с другой стороны, большая точность приводит к получению более дифференцированных результатов, что позволяет получить большую информацию об объекте. Поэтому, приступая к исследованию, необходимо решить, какая степень тонкости дифференциации нужна для решения поставленных задач и как можно получить ее с минимальными затратами. В ходе практической работы методом контент-анализа были выделены некоторые общие единицы счета, отвечающие различным исследовательским требованиям.

  1. Время — пространство. Подсчет в этой системе пригоден в основном при исследовании сообщений, передаваемых СМИ. За единицы счета здесь принимаются числа строк, абзацев, квадратных сантиметров площади, знаков, колонок в печатных текстах, посвященных тому или иному вопросу, мнению, оценке. Для кино, радио и телевидения единицей счета будет время, отведенное освещению определенного события, или же метраж израсходованной кино- или магнитной пленки. Измеряется, например, частота упоминания тем и размер заголовка, размер рекламного сообщения.
  2. Появление признаков в тексте. Такая система счета подразумевает необходимость отмечать наличие определенной характеристики содержания — в любом ее проявлении (признаке); например, упоминание определенной марки продукта — в каждой из единиц контекстов (т.е. частей, на которые разбит анализируемый текст). В этом случае иногда отмечается лишь появление признака, а повторение данной характеристики внутри единицы контекстов не учитывается.
    Например, если за единицу контекста принят абзац, то появление любого признака значимой смысловой единицы засчитывается лишь один раз, независимо от количества повторений ее признаков в данном абзаце.
    Такая система счета подразумевает допущение о том, что не существует линейной зависимости между частотой появления в тексте и значимостью смысловой единицы; важно лишь наличие или отсутствие ее в определенных частях текста.
    Этот способ счета прост в применении; приходится принимать самое простое решение (наличие — отсутствие), что в свою очередь обеспечивает его достаточно высокую надежность. Такого рода измерение является номинальным, и данные, закодированные подобным образом, могут быть представлены в числовом выражении (например, процентное отношение элементов текста, в которых данная смысловая единица появилась). Эти данные могут быть также подвергнуты некоторым статистическим операциям.
  3. Частота появления. Самым распространенным способом измерения характеристик содержания является подсчет частот их употребления, когда фиксируется каждое появление любого признака данной характеристики. В зависимости от того, какие единицы счета выбираются, частота может использоваться для решения различных задач.

Частота появления темы в том или ином документе может служить показателем ее значимости с точки зрения автора документа. Подсчет оценочных характеристик текста (например, всех «за» и «против» в отношении какого-либо вопроса или события) позволяет подойти к исследованию установок автора сообщения и к выявлению намерений, которыми было продиктовано сообщение.

Учет своеобразия цели исследования является непременным условием определения специфических единиц анализа и единиц счета при разработке конкретных методик контент-анализа.

Например, изучая размещение рекламных сообщений на страницах газет, можно выделить в качестве таких единиц распределение газетной площади по темам рекламных сообщений, а затем измерить количество строк, отведенных под эти темы. Анализируя степень стабильности отводимого количества строк в разных газетах и в разное время, можно сделать выводы о характере рекламных воздействий различных газет на аудиторию. Для этого можно произвести определение процентов по отдельным рекламным темам.

Решение каждой исследовательской задачи требует определения того, какое количество документов нужно изучить, чтобы данные об объекте были достоверными, т.е. возникает вопрос о построении выборки.

При анализе документов, специально составленных для целей маркетингового исследования, анализируются все без исключения документы. Если же речь идет о документах — носителях вторичных данных, то при построении выборки может возникнуть необходимость отбора источника информации и отбора документов.

При планировании анализа содержания документов исследователь прежде всего решает, какие источники наилучшим образом могут представить те характеристики объекта, которые изучаются.

Если считается, что все документальные источники информации одинаково важны для целей исследования, то может быть построена случайная выборка с помощью одного из стандартных методов (см. соответствующий раздел книги).

Часто уже сам отбор источников информации ограничивает количество документов, подлежащих обработке, до приемлемых размеров. Однако и после этого материал может быть достаточно обширным. Тогда следует провести отбор документов.

При разработке программы маркетинговых исследований нужно четко определить, какого рода характеристики объекта подвергаются изучению, и в зависимости от этого оценивать документы с точки зрения их адекватности, надежности, достоверности.

Адекватность документа определяется как степень, в которой он отражает интересующие исследователя характеристики объекта, т.е. насколько он соответствует предмету исследования.

Чтобы прийти к определенным выводам относительно надежности содержания, необходимо сопоставить все данные содержания с какими-то другими данными. Здесь возможно несколько вариантов проверки.

Одна из них — сравнение содержания документов, исходящих из одного источника. Такое сравнение может проводиться: а) во времени, когда сравниваются характеристики сообщений одного и того же источника в различные моменты времени; б) в различных ситуациях, например в условиях разной покупательной способности населения; в) в различных аудиториях.

Другой вариант — метод независимых источников. В этом случае выбираются значимые для целей исследования характеристики из нескольких различных источников информации. Затем различия в характеристиках сравниваются с различиями в содержании сообщений.

Оценку достоверности зафиксированных в документе данных лучше всего производить путем последовательного перебора источников встречающихся в документе ошибок. Источники ошибок можно разделить на две категории: случайные (например, опечатки в статистических отчетах) и систематические (см. соответствующий раздел книги).

Систематические ошибки делятся на сознательные и несознательные. Сознательные ошибки часто определяются теми намерениями, которыми руководствуется автор при составлении документа (например, тенденциозное описание политической или экономической ситуации разными СМИ).

Наиболее серьезную опасность представляют собой несознательные методические ошибки. Для выявления их должна быть тщательно проанализирована методика, по которой составлялся данный документ. Чаще всего такие ошибки можно встретить в статистических документах.

Только после того как последовательно перебраны и проанализированы все пункты, по которым есть основание усомниться в документе, он может быть использован в работе.

4.9. Определение методов сбора данных

4.9.1. Общая характеристика методов сбора данных

Методы сбора данных при проведении маркетинговых исследований можно классифицировать на две группы: количественные и качественные.

Количественные исследования обычно отождествляют с проведением различных опросов, основанных на использовании структурированных вопросов закрытого типа, на которые отвечает большое число респондентов. Характерными особенностями таких исследований являются: четко определенные формат собираемых данных и источники их получения, обработка собранных данных осуществляется с помощью упорядоченных процедур, в основном количественных по своей природе.

Качественные исследования включают сбор, анализ и интерпретацию данных путем наблюдения за тем, что люди делают и говорят. Наблюдения и выводы носят качественный характер и осуществляются в нестандартизированной форме. Качественные данные могут быть переведены в количественную форму, но этому предшествуют специальные процедуры. Например, мнение нескольких респондентов о рекламе спиртных напитков может быть словесно выражено по-разному. Только в результате дополнительного анализа все мнения разбиваются на три категории: отрицательные, положительные и нейтральные, после чего можно определить, какое число мнений относится к каждой из трех категорий. Такая промежуточная процедура является лишней, если при опросе использовать сразу закрытую форму вопросов.

Однако почему часто используется качественный, «мягкий» подход? Специалисты по исследованию рынка обнаружили, что использование крупномасштабных исследований не всегда дает соответствующие результаты. Например, « Pro с ter and Gamble » заинтересована в улучшении стирального порошка «Тайд». Для этого более эффективно пригласить группу домохозяек и с помощью метода мозговой атаки (см. раздел про экспертные методы) при участии маркетологов фирмы обсудить пути улучшения данного стирального порошка (качество, дизайн, упаковка и т.п.).

Ниже будут рассмотрены следующие методы качественных исследований: наблюдение, фокус-группы, глубинные интервью, анализ протоколов, проекционные, физиологические измерения.

4.9.2. Наблюдение и его роль при проведении маркетинговых исследований

Основу качественных исследований составляют методы наблюдений, предполагающие скорее наблюдение, чем коммуникации с респондентами. Большинство этих методов основано на подходах, разработанных психологами.

Наблюдение в маркетинговых исследованиях представляет собой метод сбора первичной маркетинговой информации об изучаемом объекте путем наблюдения за выбранными группами людей, действиями и ситуациями. При этом исследователь непосредственно воспринимает и регистрирует все факторы, касающиеся изучаемого объекта и значимые с точки зрения целей исследования.

Наблюдение в маркетинговом исследовании может быть направлено на достижение различных целей. Оно может быть использовано как источник информации для построения гипотез, служить для проверки данных, полученных другими методами, с его помощью можно извлечь дополнительные сведения об изучаемом объекте.

Разнообразие способов проведения наблюдений определяется четырьмя подходами к их осуществлению: прямое или непрямое наблюдение, открытое или скрытое, структурализованное или неструктурализованное, осуществляемое с помощью человека или механических средств.

Прямое наблюдение предполагает непосредственное наблюдение за поведением, скажем, покупателей в магазине (например, в какой последовательности они изучают товары, выставленные на прилавке). При применении непрямого наблюдения изучаются результаты определенного поведения, а не само поведение. Здесь часто используются архивные данные, например, данные о динамике запасов определенных товаров по годам могут быть полезными при изучении сдвигов в рыночной ситуации. Кроме того, могут изучаться физические доказательства некоторых событий. Например, по результатам изучения содержимого мусорных баков можно сделать вывод о том , в какой мере упаковка (банки, бутылки, пакеты и т.п.) каких фирм в наибольшей степени захламляет окружающую среду.

Открытое наблюдение предполагает, что люди знают о том, что за ними наблюдают, например, при проведении специальных экспериментов. Однако присутствие наблюдателей влияет на поведение наблюдаемых, поэтому надо стремиться свести его к минимуму.

Этим требованиям удовлетворяет скрытое наблюдение, когда обследуемый не предполагает, что за ним наблюдают. Например, в магазинах могут скрыто наблюдать за тем, насколько продавец вежливо обходится с покупателями и помогает им совершить покупку.

При проведении структурализованного наблюдения наблюдатель заранее определяет, что он будет наблюдать и регистрировать. Все другие виды поведения игнорируются. Часто используется стандартный лист наблюдений, сокращающий до минимума затраты времени наблюдателя.

Структурализованное наблюдение используется для проверки результатов, полученных другими методами, уточнения их. Оно может также использоваться и как основной метод сбора информации для точного описания поведения объекта исследования и проверки определенных гипотез.

Его применение требует хорошего предварительного знания предмета исследования, так как в процессе разработки процедуры структурализованного наблюдения исследователь должен построить систему классификации явлений, составляющих наблюдаемую ситуацию, и стандартизировать категории наблюдения. Система классификации должна быть выражена в тех терминах, в которых предполагается проводить последующий анализ.

Ниже приводится пример структурализованного наблюдения.

Предположим, что по заказу фирмы, производящей апельсиновые соки определенной марки, вы скрытым образом изучаете поведение покупателей апельсиновых соков в каком-то магазине самообслуживания. Вы получили согласие руководства данного магазина и оделись в форму продавца. Результаты наблюдений фиксируете на бумаге. Для того чтобы результаты своих наблюдений легче было представить в удобном для получения выводов виде, прежде всего наблюдения следует фиксировать для отдельных логических категорий, проведя классификацию взаимозависимых товаров на следующие группы: свежие апельсины, бутылированные соки, соки в пакетах, охлажденные свежие апельсины и замороженные апельсины (табл. 4.2). Затем для каждой группы идентифицируются альтернативные подходы по выбору товара определенной марки: товар определенной марки выбирается немедленно; товар определенной марки выбирается после сравнения с товарами других марок; товар данной марки осматривается, но не покупается; покупатель не остановился у стенда с данным товаром. Кроме того, желательно разбить покупателей на следующие категории: один покупатель, двое взрослых покупателей, один взрослый покупатель с детьми. Возможна классификация покупателей и по иным признакам (пол, возраст, использует он или нет для покупок тележку/корзинку и т.п.).

Таким образом, форма наблюдений должна указывать, какой вид поведения наблюдается и как он должен быть зафиксирован. Кроме того, в шапке формы указываются фамилия исследователя, дата и время наблюдения.

Указанный выше подход предполагает осуществление сначала классификации, а затем проведение наблюдений. Хотя возможно провести первоначально наблюдение, а затем разнести результаты наблюдений по отдельным категориям.

Лучше использовать первый подход. Он дает возможность осуществлять наблюдение по заранее намеченной схеме, фиксировать результаты наблюдений для каждой выделенной категории. Эти наблюдения не носят случайного или произвольного характера, а осуществляются в соответствии с определенным планом; обладают высокой степенью законченности. Исследователю легче обобщить результаты, полученные от разных наблюдателей.

Когда осуществляется неструктурализованное наблюдение, наблюдатель фиксирует в изучаемом эпизоде все виды поведения. Такой тип поведения часто используется при проведении разведочных исследований. Например, компания, выпускающая строительный инструмент, может послать своих сотрудников для изучения направлений и частоты применения данного инструмента при строительстве домов. Результаты наблюдений используются при совершенствовании данного инструмента.

Поведение

Свежие апельсины

Бутылиро-ванный сок

Баночный сок

Замороженный сок

Проход мимо товара

 

 

 

 

 

 

 

 

Сравнение разных типов товара

 

 

 

 

 

 

 

 

Выбор определенной марки

 

 

 

 

 

 

 

 

Внимательное рассмотрение выбранной марки

 

 

 

 

 

 

 

 

Обсуждение с другими участниками группы

 

 

 

 

 

 

 

 

Другие особенности выбора покупки

 

 

 

 

 

 

 

 

Иногда человека-наблюдателя можно заменить специальным механическим устройством. Эта замена обусловливается или большей точностью, или меньшей стоимостью, или по функциональным причинам. Например, при изучении уличного движения автоматические устройства фиксируют каждую машину, колеса которой пересекли специальную пластину. Также надежнее и проще изучать привычки семьи смотреть определенные телепередачи с помощью специального устройства, чем на основе наблюдений человека.

Для успешного проведения наблюдений должны выполняться определенные условия:

  1. Наблюдения должны осуществляться на относительно коротком отрезке времени. Например, с точки зрения затрат времени и средств вряд ли целесообразно наблюдать процесс покупки дома в целом. Хотя это можно осуществить по частям, на отдельных этапах данного процесса.
  2. Наблюдаемые процессы и явления должны быть доступны для наблюдения, протекать на публике. Этому требованию не удовлетворяет, например, частная беседа.
  3. Наблюдениям следует подвергать только такое поведение, в основе которого не лежит часто повторяющаяся, систематическая деятельность, которую респондент не в состоянии хорошо запомнить. Например, человек обычно не в состоянии вспомнить, какую радиопередачу в своем автомобиле он слушал в последний понедельник по пути на работу.

В идеальном случае объекты наблюдений не должны знать, что их поведение подвергается наблюдению. В ряде случаев наблюдение является единственным способом получения точной информации. Например, маленькие дети не в состоянии словесно выразить свое отношение к новой игрушке, однако такую информацию можно получить, наблюдая, играют дети или нет с этой игрушкой.

Обычно метод наблюдений используется совместно с другими методами. Полученные в этом случае результаты дополняют и контролируют друг друга. Так, если наблюдение используется для контроля данных, полученных другими методами, оно должно быть максимально строго структурализовано, проводиться в тех условиях, в которых собиралась контролируемая им информация.

Недостатки метода наблюдений присущи всем качественным исследованиям. При прямом наблюдении обычно изучается поведение в определенных условиях малой группы людей, следовательно, возникает вопрос о репрезентативности полученных данных. При этом имеет место субъективное истолкование последних. Человеческое восприятие ограниченно, поэтому исследователь может пропустить, не заметить какие-то важные проявления изучаемой ситуации. Обычно исследователь не в состоянии на основе метода наблюдений углубить полученные результаты и вскрыть интересы, мотивы, отношения, лежащие в основе определенного поведения. В ряде случаев это ограничение удается преодолеть, например изучая реакцию детей на новую игрушку. Кроме того, надо иметь в виду, что присутствие наблюдателя может оказывать влияние на наблюдаемую ситуацию. Уровень этого влияния определить чрезвычайно сложно.

Наблюдение является весьма трудоемким методом. Оформление итогов наблюдений занимает порой в два раза больше времени, чем само наблюдение.

При использовании метода наблюдений надо стремиться преодолеть синдромы Дракулы и Франкенштейна. Первый заключается в стремлении «высосать» всю мыслимую и немыслимую информацию из непрезентативных наблюдений. Второй — в стремлении бездумно использовать количественные характеристики. Путь к успеху — продуманное использование как количественных, так и качественных методов; проведение как крупномасштабных обследований, так и наблюдений в малых группах.

По характеру окружающей обстановки наблюдение может быть полевым, что означает, что процессы проходят в естественной обстановке (в магазине, у витрины магазина), или лабораторным, т.е. проводящимся в искусственно созданной ситуации.

Результаты наблюдений фиксируются с помощью аудио- или видеотехники, в блокнотах и т.п.

Трудности проведения наблюдений делятся на субъективные (связанные с личностью наблюдателя) и объективные (не зависящие от наблюдателя).

К субъективным трудностям наблюдения относится возможность понимания и истолкования исследователем поведения и действий других людей через призму собственного «я», через свою систему ценностных ориентации, а также эмоциональную окрашенность человеческого восприятия и неизбежность влияния на результаты наблюдения имеющегося у исследователя прошлого опыта. Кроме того, наблюдение всегда подчинено цели исследования, что очерчивает сферу того, что наблюдается, придает ему селективный характер. Вследствие этого выбор фактов для наблюдения и регистрации в сильной мере зависит от наблюдателя.

К объективным трудностям наблюдения прежде всего следует отнести ограниченность времени наблюдения временем совершения события. Кроме того, далеко не все представляющие интерес факторы поддаются непосредственному наблюдению.

Присутствие наблюдателя может вызвать у наблюдаемых чувство смущения, изменить обычные стереотипы поведения.

Личностные качества наблюдателя, проявление им отношения к происходящим событиям могут также оказать серьезное влияние на поведение наблюдаемых.

Наблюдение должно дополнять другие методы маркетинговых исследований и применяться тогда, когда информация, необходимая исследователю, не может быть получена никакими иными способами. Так бывает, когда люди не хотят или не могут достаточно точно и подробно описать последовательность своих действий. В привычных ситуациях действия людей в большинстве случаев приобретают «автоматический» характер. Человеку в этом случае довольно трудно сказать, какое именно из привычных действий он осуществил и почему. Кроме того, сама часто повторяющаяся ситуация становится для него чем-то данным в его сознании, и ее особенности, ее характерные черты стираются. С другой стороны, при чрезмерном эмоциональном напряжении человек действует как бы не рассуждая, по первому побуждению, и впоследствии он редко . может объяснить, почему он совершил одно действие, а не другое.

Наблюдая изучаемую деятельность со стороны, наблюдатель может зафиксировать такие ее характеристики, как последовательность и частота тех или иных действий, изменение эмоциональной атмосферы и т.п., т.е. получить информацию, недоступную для получения с помощью других методов.

Чтобы получить необходимую для целей исследования информацию, т.е. получить сведения о важных характеристиках изучаемого объекта, не пропустить каких-то важных фактов, связанных с его деятельностью, или значимых сведений о нем, следует заранее тщательно разработать план и программу наблюдения. При планировании необходимо четко установить сроки проведения наблюдения и определить средства сбора информации. Кроме того, исследователю важно решить вопрос об ограничении сферы наблюдений при имеющихся у него возможностях (время, финансы, число помощников и их квалификация), а также учесть возможные препятствия (административные или психологические затруднения, трудности, связанные с получением и фиксированием информации).

Выделяются следующие этапы проведения наблюдения.

Определение цели, постановка задач, установление объекта и предмета наблюдения. В зависимости от целей исследования обычно выбирается в качестве предмета наблюдения какая-то одна или ограниченное число сторон деятельности объекта, например, изучается маршрут движения покупателя в торговом зале магазина.

Обеспечение доступа к среде, получение соответствующих разрешений, завязывание контактов с людьми.

Выбор способа наблюдения и разработка процедуры на основе предварительно собранных материалов.

Прежде чем приступить к наблюдению, нужно заранее выбрать признаки, единицы наблюдения, по которым можно будет судить о той ситуации, которая интересует исследователя. В качестве единицы наблюдения (а со стороны наблюдаемого — это единица поведения) можно выделить и фиксировать любой сложный набор действий различного характера, например, покупатель может просто посмотреть на определенный товар, а может и взять его в руки.

Для того чтобы данные наблюдений могли быть понятными другим исследователям, а результаты однотипных исследований были сопоставимыми, необходимо разработать язык, систему понятий, при помощи которых будут описываться результаты наблюдений. Например, если наблюдается реакция на рекламу в магазине, то четко следует выделить и фиксировать различные виды проявления эмоционального состояния (категории): спокойствие, возбужденность и т.п.

Подготовка технических документов и оборудования (тиражирование карточек, протоколов, инструкций для наблюдателей, подготовка технического оборудования, письменных принадлежностей и т. п.).

После разработки плана осуществляется проведение наблюдений, сбор данных, накапливание информации.

Здесь прежде всего нужно подобрать наблюдателей. Помимо таких качеств, как внимание, терпение, способность фиксировать изменения в наблюдаемой ситуации, одним из основных требований, предъявляемых к наблюдателю, является требование добросовестности.

Наблюдатель должен непрерывно контролировать свои действия, чтобы их влияние на наблюдаемую ситуацию и, следовательно, изменение ее были минимальными.

Необходимо, чтобы каждый наблюдатель прошел соответствующую подготовку. Обучение наблюдателя подразумевает одновременное развитие у него способности увидеть значимые действия, а также способности к запоминанию и умению вести точные записи.

Необходимо помнить, что в каждый определенный момент человек способен воспринимать от пяти до десяти дискретных единиц одновременно. Если речь идет о достаточно широкой сфере наблюдений, целесообразно поручить работу нескольким наблюдателям, строго распределив при этом функции.

Лучше всего подготавливать наблюдателей с помощью упражнений, когда обучающиеся ведут записи, наблюдая либо специально разыгрываемые, либо заснятые на видеопленку ситуации.

Если такой возможности нет, то исследователь может проводить подготовку помощников в процессе реальных наблюдений. Для этого нужно, чтобы он вместе с тем, кто проходит подготовку, присутствовал при наблюдении и одновременно с ним вел записи. После наблюдения записи исследователя и обучающегося сравниваются и исследователь разъясняет наиболее важные и сложные моменты.

Важным этапом при подготовке наблюдателя является разработка инструкции. Хорошо подготовленная инструкция облегчает работу наблюдателей и унифицирует собираемый ими материал.

В инструкции даются точные указания относительно того, по каким критериям те или иные действия, события, явления будут подводиться под ту или иную категорию. Здесь же подчеркивается необходимость вести запись строго в соответствии с имеющимися категориями. Так, наблюдатель не может отметить «проявление агрессивности», если эта категория не присутствует в коде.

Инструкция должна содержать также требования к способу фиксации наблюдаемых событий; она может содержать пояснения, как надо пользоваться применяемыми шкалами измерений.

Если при записи требуется интерпретация намерений изучаемых лиц, то в инструкции следует либо указать принцип, либо перечислить показатели, на основании которых наблюдатель будет выносить свои суждения. Все это необходимо для того, чтобы все наблюдатели по возможности одинаково оценивали наблюдения.

Фиксация результатов наблюдений, выполняемая в виде: а) кратковременной записи, проводимой «по горячему следу», насколько позволяют место и время; б) карточек, служащих для регистрации информации, касающейся наблюдаемых лиц, явлений, процессов (в протокола наблюдения, представляющего собой расширенный вариант карточки); г) дневника наблюдений, в который систематически, день за днем, заносятся все необходимые сведения, высказывания, поведение отдельных лиц, собственные размышления, трудности; д) фото-, видео-, звукозаписи.

Фиксация результатов наблюдений одновременно является средством двойного контроля: контроля за наблюдателем и контроля за возможными отклонениями в рамках наблюдаемой ситуации или процесса.

Неструктурализованное наблюдение (см. ниже) чаще всего не имеет жестких форм фиксации. Здесь прежде всего важно, чтобы запись давала возможность определить, что является только наблюдением, а что — в какой-то мере интерпретацией наблюдаемых событий. В противном случае данные наблюдений смешаются с выводами.

Контроль наблюдения, который можно осуществлять разными способами: а) проведением разговора с участниками ситуации; б) обращением к документам, связанным с данным событием; в) верификацией результатов собственного наблюдения наблюдением, сделанным другим, также квалифицированным наблюдателем; г) посылкой рапортов о наблюдении к другим исследователям с целью повторения наблюдений.

Отчет о наблюдении, который должен содержать: а) тщательную документацию о времени, месте и обстоятельствах произведенного наблюдения; б) информацию о роли наблюдателя при проведении исследования, способе наблюдения; в) характеристику наблюдаемых лиц; г) собственные заметки и интерпретации наблюдателя; д) оценку надежности полученных результатов.

Обычно применяют один из трех видов оценки надежности:

  • коэффициент согласия наблюдателей (одно и то же событие наблюдается одновременно различными наблюдателями);
  • коэффициент устойчивости (один и тот же наблюдатель производит наблюдение в разное время);
  • коэффициент надежности (различные наблюдатели проводят наблюдение в разное время).

При планировании наблюдения исследователю прежде всего необходимо разработать гипотезу, исходя из которой — построить систему классификации тех фактов, явлений, которые составляют наблюдаемую ситуацию и отвечают целям исследования. Без этого зафиксированные факты будут изолированными, неопределенными и, следовательно, лишенными смысла. Однако не следует эту систему классификации создавать слишком полной и жесткой. В этом случае исследователь будет вынужден отбросить все факты, в нее укладывающиеся.

Наблюдатель, у которого нет системы классификации, может увидеть много, а зафиксировать и определить очень мало. Исследователь, у которого слишком полная и жесткая система классификации, чаще всего будет фиксировать лишь те явления и факты, которые могут подтвердить его предварительные концепции.

При разработке плана наблюдений необходимо определить наиболее значимые характеристики условий и ситуаций, в которых протекает деятельность наблюдаемых, т.е. решить вопрос о том, в каком месте и в какое время следует проводить наблюдение.

4.9.3. Метод фокус-группы

Можно выделить пять главных целей применения данного метода:

  1. Генерация идей, например, относительно направлений усовершенствования выпускаемых продуктов, их дизайна, упаковки или разработки новых продуктов.
  2. Изучение разговорного словаря потребителей, что может оказаться полезным, скажем, при проведении рекламной кампании, составлении вопросников и т.п.
  3. Ознакомление с запросами потребителей, их восприятием, мотивами и с их отношением к изучаемому продукту, его марке, методам его продвижения, что является весьма важным при определении целей маркетингового исследования.
  4. Лучшее понимание данных, собранных при проведении количественных исследований. Иногда члены фокус-группы помогают лучше разобраться в результатах проведенного обследования.
  5. Изучение эмоциональной и поведенческой реакций на определенные виды рекламы.

Обычно работу группы записывают с помощью аудио- и видеотехнических средств, а ее результаты являются основанием для проведения количественных исследований, например использования метода опроса.

Очевидно, что на возможности и эффективность использования данного метода сильное влияние оказывают культура, традиции общения и т.п. жителей разных регионов и стран. Это учитывается при формировании фокус-группы, например при определении ее численности, роли и степени активности ведущего.

Оптимальный размер фокус-группы колеблется от 8 до 12 человек. При меньшем числе участников не создается необходимая динамика для продуктивной работы группы и ведущему приходится прилагать массу усилий для активизации работы группы. При численности группы, превышающей 12 человек, трудно завязать продуктивные дискуссии, группа может разбиться на подгруппы, в которых могут вестись разговоры на отвлеченные темы, а в самой дискуссии принимают участие только несколько человек.

К сожалению, заранее трудно определить состав группы. Например, изъявляют желание принять участие в дискуссии 12 человек, а фактически присутствует только 6 человек.

Что касается состава группы, то рекомендуется ее формировать исходя из принципа гомогенности состава ее участников (по возрасту, виду деятельности, семейному положению и т.п.). В этом случае, считается, создаются лучшие условия для раскованной дискуссии.

Выбор участников группы прежде всего определяется целями проводимого исследования. Например, если целью является генерация новых идей об упаковке продукта, в качестве участников фокус-группы приглашаются потребители, которые покупали товары определенной марки. Обычно потенциальных участников приглашают принять участие в дискуссии с помощью телефона, хотя иногда покупателей приглашают принять участие в работе группы прямо в магазине. Желательно, чтобы в процессе формирования группы принял участие ведущий.

При «вербовке» участников группы используют как денежную форму оплаты их труда, так и натуральную в виде бесплатного предоставления определенных товаров. Очень часто накануне дня работы фокус-группы потенциальным участникам об этом напоминают. В этом случае при отказе принять участие в дискуссии существует возможность заменить таких участников.

Лучше всего в случае, когда предполагается, что дискуссия будет длиться более 1,5 часов, проводить ее в приспособленной для таких обсуждений комнате, предпочтительнее за круглым столом, в обстановке тишины и спокойствия, способствующей умственной работе.

Успешность работы фокус-группы во многом зависит от эффективности деятельности ведущего, который на основе глубокого понимания целей и задач дискуссии, без прямого вмешательства в ход дискуссии, управляет ее проведением. Он должен стремиться к балансу между естественной дискуссией среди участников и уходом от обсуждаемой темы. Ведущий должен быть высококоммуникабельным человеком, проявляющим глубокий интерес к позициям и комментариям участников группы. Обычно еще до начала дискуссии в фокус-группе ведущий готовит детальный план ее работы, стремится повысить уровень своих знаний по обсуждаемой проблематике.

При анализе результатов работы группы следует обратить внимание на два важных фактора. Во-первых, на перевод высказываний участников дискуссии на язык категорий и понятий обсуждаемой темы и на определение степени согласованности их мнений. Во-вторых, надо определить, в какой мере характеристики участников фокус-группы являются типичными для потребителей изучаемого целевого рынка.

К числу главных достоинств фокус-группы следует отнести следующие:

  1. Возможность честно и свободно излагать свои мнения, генерировать свежие идеи, особенно если при проведении дискуссии используется метод мозговой атаки.
  2. Возможность для заказчика принимать участие в формировании целей и задач дискуссии, наблюдать за работой группы вызывают достаточно высокое доверие к результатом ее работы. Эти результаты заказчик порой начинает использовать в практической работе еще до получения официального отчета.
  3. Разнообразие направлений использования данного метода, о чем речь шла ранее.
  4. Возможность изучать респондентов, которые в более формальных, структурированных ситуациях не поддаются изучению, не желая, например, принимать участия в анкетировании.

Подытоживая сказанное, к числу недостатков данного метода следует отнести возможную нерепрезентативность, субъективную интерпретацию полученных результатов, высокую стоимость на одного участника группы.

То, что результаты работы фокус-группы могут не являться репрезентативными по отношению к генеральной совокупности в целом, определяется следующим. В работе такой группы, как правило, принимают участие респонденты, более активно, охотно реагирующие на предложения подобного типа по сравнению с генеральной совокупностью в целом. Кроме того, этому способствует малый, как правило, гомогенный состав фокус-группы, в состав которой в последний момент могут включаться профессиональные респонденты.

Субъективизм интерпретации результатов работы группы обусловливается тем, что возможно делать акцент на фактах, поддерживающих точку зрения ведущего, и игнорировать другие точки зрения. Далее, участие заказчика в подготовке и проведении работы фокус-группы также может обусловить получение желаемых результатов. Как было отмечено ранее , заказчик может использовать результаты работы группы еще до получения официального отчета.

Затраты на использование данного метода определяются следующим. Так, в США стоимость ведения многочисленных телефонных переговоров выражается цифрой примерно в 25 долларов на одного участника. Поощрение за участие в работе фокус-группы обходится приблизительно в 30 долларов. Оплата труда квалифицированного ведущего за одну сессию составляет 1500—2000 долларов. Кроме того, следует учесть стоимость аренды помещения, затраты на использование технических средств. Обычно эти затраты составляют сотни долларов за час аренды. Далее, существуют скрытые затраты, прямым образом не входящие в суммарные затраты, например обусловленные участием заказчика в проводимом исследовании.

Использование современных коммуникационных технологий расширяет диапазон использования фокус-групп. Например, позволяет организовать взаимодействие двух групп, проводящих сессию в различных городах.

4.9.4. Другие качественные методы

Ниже кратко будут охарактеризованы следующие методы качественных исследований: глубинное интервью, анализ протокола и проекционные методы.

Глубинное интервью заключается в последовательном задании квалифицированным интервьюером респонденту группы зондирующих вопросов, в целях понимания, почему члены группы ведут себя определенным образом или что они думают об определенной проблеме. Респонденту задаются вопросы по исследуемой теме, на которые он отвечает в произвольной форме. При этом интервьюер задает вопросы типа: «Почему вы ответили подобным образом?», «Можете ли вы обосновать вашу точку зрения?», «Можете ли вы привести какие-то специальные аргументы?». Ответы на подобные вопросы помогают интервьюеру лучше разобраться в процессах, происходящих в голове респондента.

Данный метод применяется для сбора информации о новых концепциях, дизайне, рекламе и других методах продвижения продукта; он помогает лучше разобраться в поведении потребителей, в эмоциональных и личностных аспектах жизни потребителей, в принятии решений на индивидуальном уровне, получить данные об использовании определенных продуктов.

Здесь прежде всего необходимо добиться благожелательной атмосферы при общении с опрашиваемым. Для этого необходимо, чтобы:

  • интервьюер слушал опрашиваемого терпеливо и дружески, но был критически настроенным;
  • интервьюер не оказывал давления на опрашиваемого;
  • не дискутировал с ним.

Интервьюер может говорить и спрашивать лишь при определенных условиях:

  • чтобы помочь опрашиваемому высказаться;
  • чтобы рассеять его беспокойство, которое может помешать установлению контакта между интервьюером и опрашиваемым;
  • чтобы вернуть беседу к пропущенному или недостаточно освещенному вопросу.

Интервьюеру желательно быть внимательным как к словесному оформлению, так и к чувствам, заключенным в словах.

Самым сложным является суммирование данных индивидуальных опросов в итоговый отчет. При данном процессе используется магнитофон или ведутся подробные записи.

Анализ протокола заключается в помещении респондента в определенную ситуацию по принятию решения, при этом он должен словесно описать все факторы и аргументы, которыми он руководствовался при принятии решения. Иногда при применении данного метода используется магнитофон. Затем исследователь анализирует протоколы, представленные респондентами.

Метод анализа протокола используется при анализе решений, принятие которых распределено во времени, например решения о покупке дома. В этом случае исследователь собирает в единое целое отдельные решения, принимаемые на его отдельных этапах.

Кроме того, данный метод используется при анализе решений, процесс принятия которых очень короток. В этом случае метод анализа протокола как бы замедляет скорость принятия решения. Например, покупая жевательную резинку, обычно люди не задумываются относительно этой покупки. Анализ протокола дает возможность разобраться в некоторых внутренних аспектах подобных покупок.

При использовании проекционных методов респонденты помещаются в определенные имитируемые ситуации в надежде на то, что респонденты выскажут такую информацию о себе, которую невозможно получить при проведении прямого опроса, например, относительно потребления наркотиков, алкоголя, получения чаевых и т.п. Можно выделить следующие конкретные методы, входящие в состав проекционных методов: ассоциативные методы, испытание при помощи завершения предложений, тестирование иллюстраций, тестирование рисунков, разыгрывание ролей, ретроспективные беседы и беседы с опорой на творческое воображение.

Ассоциативные методы включают ассоциативные беседы и ассоциативное испытание слов или словесные ассоциации. В процессе ассоциативной беседы респондента ориентируют вопросами такого рода: «О чем вас заставляет думать то или это..?», «Какие мысли у вас возникают теперь в связи с..?» и т.д. Этот метод позволяет опрашиваемому говорить все, что ему приходит в голову. В том случае, когда некоторые респонденты испытывают трудности, желая уточнить уровень своих предпочтений, хотя бы из-за недостаточного запаса слов, то их ограничивают несколькими вариантами ответов.

Ассоциативное испытание слов заключается в прочтении респонденту слов, который в ответ должен произнести первое пришедшее ему на ум слово. Например, испытываются слова, используемые в рекламе, в названиях и марках продуктов. Таким образом пытаются раскрыть истинные чувства респондентов по отношению к объекту испытания. При этом также фиксируется время задержки ответа, имея в виду, что большая задержка ответа означает отсутствие четко выраженной ассоциации испытываемого слова с какими-то другими словами (приятный, красивый, безобразный, не эстетичный...). Скажем, испытывались варианты названий нового прохладительного напитка. Респонденты-студенты одному из названий поставили в соответствие такие слова, как «свет», «шипящий», «холодный», которые существенно соответствовали реальным потребительским свойствам данного напитка.

Испытание при помощи завершения предложения заключается в предоставлении респондентам незаконченного предложения, которое они должны завершить своими словами. Предполагается, что при выполнении данного задания респондент предоставит некую информацию о себе. Предположим, что компания — поставщик чая решила расширить свой рынок на подростков. Исследователь предложил ученикам одной из школ закончить следующие предложения:

Тот, кто пьет чай, является...

Чай хорошо пить, когда...

Мои друзья думают, что чай это...

Далее анализируются окончания предложений. Скажем, в окончаниях первого предложения преобладают такие слова, как «здоровым», «бодрым». Подобным образом поступают и с остальными предложениями. Результатом подобного исследования может явиться стремление продвигать чай на изучаемый рыночный сегмент.

Тестирование иллюстрации заключается в том, что участникам исследования демонстрируется определенная иллюстрация (рисунок или фотография), изображающая людей, поставленных в типичную ситуацию и решающих какие-то проблемы, и просят описать на нее их реакцию. Исследователь анализирует содержание этих описаний с целью определения чувств, реакции, вызываемых данной иллюстрацией. Данный метод используется при выборе лучших вариантов рекламы, иллюстраций для брошюр, изображений на упаковке и т.п., а также заголовков, им сопутствующих. Анализ полученных материалов показывает, что во многих случаях люди переносят на персонажей свои собственные проблемы и, таким образом, легче дают информацию, которую они нс решились бы предоставить непосредственно.

Тестирование иллюстраций может предполагать запись в свободном месте над головой одного из действующих лиц, обычно изображенного просто контуром, комментарии тестируемого относительно ситуации, изображенной на рисунке, с последующим анализом этих записей. Интервьюируемый должен поставить себя на место этого персонажа и ответить за него.

При разыгрывании ролей испытуемым предлагают войти в роль одного из участников определенной ситуации (друг, сосед, сослуживец) и описать их действия в изучаемой ситуации. Таким путем изучаются позитивные или отрицательные скрытые реакции, чувства, системы ценностей. Например, участника вводят в ситуацию, когда его друг купил дорогой автомобиль определенной марки, и просят прокомментировать третье лицо эту покупку.

В ходе ретроспективной беседы интервьюируемого просят вспомнить некоторые сцены, некоторые действия, показательные для области, которую хотят изучить. Обследователь помогает интервьюируемому вызвать в памяти, подробно описать то, что он вспоминает. Например, в ходе беседы опрашиваемый описывает, как он выкуривает свою первую сигарету в день.

При проведении беседы с опорой на творческое воображение интервьюируемого ставят в некую гипотетическую ситуацию. Методика проведения беседы состоит в том, чтобы энергично побуждать человека представлять свои реакции, чувства, поведение, которые были бы ему присущи, если бы он находился в подобной ситуации. Он проецирует на будущее свои отношения, чувства, представления по изучаемой теме.

Реализация всех вышеописанных методов основана на высоком профессионализме лиц, их проводящих, что приводит к высокой стоимости их реализации. Особенно это касается интерпретации полученных результатов. Поэтому данные методы не находят широкого применения при проведении коммерческих маркетинговых исследований.

Обычно эти методы используются после того, как исследователь на основе проведенного анкетирования уже получил информацию, дающую ему возможность сформулировать несколько гипотез, которые и будут либо подтверждены, либо опровергнуты.

К числу качественных методов относятся физиологические измерения, основанные на изучении непроизвольных реакций респондентов на маркетинговые стимулы путем использования специального оборудования. Например, изучается расширение и перемещение зрачков при изучении определенных товаров, картинок и т.п. Далее, проводится изучение эклектической активности и потовыделения кожи респондентов. Однако данная техника является необычной по своей природе, поэтому она может вызывать нервозность у респондентов. Кроме того, ее применение не дает возможности отделить положительные реакции от отрицательных.

Так, проводятся специальные эксперименты по определению отношения детей к различным игрушкам. В процессе их проведения осуществляется наблюдение за поведением детей. Перед детьми раскладываются различные игрушки (различного типа, цвета, изготовленные из разных материалов), и с помощью контактных и бесконтактных датчиков, видеосъемки фиксируются движение глаз, размер зрачков, частота пульса, потовыделение, последовательность и характер изучения игрушек.

Физиологические измерения редко используются при проведении маркетинговых исследований.

4.9.5. Методы опроса

Охарактеризуем более детально количественные методы сбора первичных данных, или методы опроса.

Опрос заключается в сборе первичной информации путем прямого задавания людям вопросов относительно уровня их знаний, отношений к продукту, предпочтений и покупательского поведения. Опрос может носить структуризованный и неструктуризованный характер; в первом случае все опрашиваемые отвечают на одни и те же вопросы, во втором — интервьюер задает вопросы в зависимости от полученных ответов.

При проведении опроса группа опрашиваемых может подвергаться или однократному, или многократным обследованиям. В первом случае получается как бы поперечный срез данной группы по многим параметрам для фиксированного момента времени (сго ss - se с tional study — «поперечное» изучение). Например, редакции журналов и газет проводят одноразовые выборочные исследования своих читателей по таким параметрам, как возраст, пол, уровень образования, род занятий и т.п. Поскольку, как правило, при проведении данных исследований используются выборки больших размеров, то эти исследования обычно называются выборочными опросами (см. соответствующий раздел).

Во втором случае одна и та же группа опрашиваемых, называемая панелью, неоднократно изучается в течение определенного периода времени (1 ongitudinal study — «продольное» изучение). Различные типы панелей используются при проведении многих маркетинговых исследований. В этом случае часто говорят, что используется панельный метод опроса (см. следующий раздел).

Методам опроса присущи следующие достоинства.

  1. Высокий уровень стандартизации, обусловленный тем, что всем респондентам задаются одни и те же вопросы с одинаковыми вариантами ответов на них.
  2. Легкость реализации заключается в том, что респондентов посещать не обязательно, передавая им вопросники по почте или по телефону; не нужно использовать технические средства и привлекать высококвалифицированных профессионалов, как в случае использования метода фокус-группы, глубинного интервью и т.п.
  3. Возможность проведения глубокого анализа заключается в задании последовательных уточняющих вопросов. Например, работающих матерей спрашивают, насколько важным был учет местоположения школы при ее выборе для их детей. Далее задается вопрос относительно того, сколько школ рассматривалось в качестве возможных вариантов. Затем задаются вопросы, касающиеся рода занятий, особенностей работы, дохода, размера семьи.
  4. Возможность табулирования и проведения статистического анализа заключается в использовании методов математической статистики и соответствующих пакетов прикладных программ для персональных компьютеров.
  5. Возможность анализировать полученные результаты применительно к конкретным рыночным сегментам обусловлена возможностью подразделить общую выборку на отдельные подвыборки в соответствии с демографическими и другими критериями.

Информация от респондентов при проведении опросов собирается тремя способами:

  1. Путем задания вопросов респондентам интервьюерами, ответы на которые интервьюер фиксирует (в табл. 4.3. приводится пример вопросника, использованного при проведении интервьюирования покупателей относительно их отношения к футболкам определенной марки).
  2. Путем задания вопросов с помощью компьютера.
  3. Путем самостоятельного заполнения анкет респондентами.

Таблица 4.3
Пример вопросника

1. Вам нравится носить футболки?

Да

Нет

Нет мнения

2. Что Вам нравится в данной футболке?

Фасон

Качество

Что-то другое (пожалуйста, укажите)

3. Что Вам не нравится в данной футболке?

Фасон

Качество

Что-то другое (пожалуйста, укажите)

4. Как Вы оцениваете качество данной футболки?

Отличное

Хорошее

Среднее

Плохое

5. Если Вы решили купить данную футболку, то какая цена Вас устроит?

Укажите цифру в рублях________

6. Если Вы купите футболку, то с какими целями?

Для себя:

для повседневной носки

для отдыха

для занятий спортом

Для других в качестве подарка

Данные о респонденте

Пол: муж.__________

жен._________

.

Возраст (обведите)

15—24

 

 

25—34

 

 

35—44

 

 

45 и более

Укажите Ваш общий семейный доход (в долларах США)

До 25

25-50

 

 

50—100

 

 

100—300

 

 

300—1000

 

 

Свыше 1000

Первый способ обладает следующими достоинствами:

  1. Наличие обратной связи с респондентами, которая дает возможность управлять процессом опроса.
  2. Возможность установить доверие между респондентом и интервьюером еще в начале опроса.
  3. Возможность учета при проведении опроса особенностей и уровня образованности опрашиваемых, например — помочь респонденту разобраться в градациях используемых шкал.

Недостатки данного способа точно соответствуют достоинствам второго и будут рассмотрены ниже.

Достоинства второго способа заключаются в следующем:

  1. Высокая скорость реализации данного подхода по сравнению с личным интервьюированием. Компьютер может быстро задавать вопросы, адаптированные к ответам на предыдущие вопросы; быстро набирать случайно выбранные телефонные номера; учитывать особенности каждого опрашиваемого.
  2. Отсутствие ошибок интервьюера: он не устает, его невозможно подкупить.
  3. Использование картинок, графиков, видеоматериалов, интегрированных в вопросы, появляющиеся на экране компьютера.
  4. Обработка данных в реальном масштабе времени. Полученная информация непосредственно направляется в базу данных и является доступной для табуляции и анализа в любое время.
  5. Субъективные качества интервьюера не влияют на получаемые ответы, особенно это касается персональных вопросов. Респонденты не стараются давать такие ответы, которые понравятся интервьюеру.

К числу недостатков компьютерного метода обследований относятся относительно высокие затраты, обусловленные приобретением и использованием компьютеров, программных средств, очисткой от компьютерных вирусов после каждого обследования и т.п.

Главной специфической чертой третьего метода является то, что респондент отвечает на вопросы переданной или посланной ему анкеты самостоятельно, без участия интервьюера или использования компьютера.

Достоинства данного метода заключаются в следующем:

  1. Относительно низкая стоимость, обусловленная отсутствием интервьюеров, компьютерной техники.
  2. Самостоятельная организация ответов на вопросы со стороны респондентов, которые сами выбирают время и скорость ответов на вопросы, создают для себя наиболее комфортные условия ответа на вопросы.
  3. Отсутствие определенного влияния со стороны интервьюера или компьютера, создающее более комфортные условия для респондентов для ответа на вопросы.

Недостатки данного метода опроса прежде всего заключаются в том , что поскольку респондент самостоятельно контролирует ответы на вопросы анкеты, то его ответы могут содержать ошибки, обусловленные недопониманием, отсутствием должного внимания и т.п., быть неполными; сроки опроса могут нарушаться или анкеты вообще не будут возвращены. Вследствие изложенного анкеты должны разрабатываться самым тщательным образом, содержать ясные и полные инструкции.

4.9.6. Панельный метод обследования

Базовым понятием подобного метода изучения является понятие панели.

Панель — выборочная совокупность опрашиваемых единиц, подвергаемых повторяющимся исследованиям, причем предмет исследования остается постоянным. Членами панели могут быть отдельные потребители, семьи, организации торговли и промышленности, эксперты, которые с определенными оговорками остаются постоянными. Панельный метод опроса имеет преимущества по сравнению с обычными одноразовыми опросами: он дает возможность сравнивать результаты последующих опросов с итогами предыдущих и устанавливать тенденции и закономерности развития изучаемых явлений; обеспечивает более высокую репрезентативность выборки по отношению к генеральной совокупности.

Все виды панелей подразделяются по: времени существования; характеру изучаемых единиц (субъектов); характеру изучаемых проблем (предметов изучения); методам получения информации.

По времени существования панели делятся на краткосрочные (существуют не более года) и долгосрочные (не более пяти лет).

Долгосрочные панели могут давать непрерывную либо периодическую информацию. Непрерывная информация фиксируется в дневниках ежедневно, а сами дневники высылаются организаторам исследования через определенные промежутки времени. Периодическая информация поступает по мере проведения опросов в виде заполненных анкет.

По характеру изучаемых единиц они делятся на панели:

  • потребительские, членами которых выступают индивидуальные потребители, семьи или домашние хозяйства (так, в США фирмой « NFO Research , Inc .» создана потребительская панель, включающая 450 000 домохозяйств);
  • торговые, членами которых являются торговые организации и отдельные лица, занимающиеся торговлей;
  • промышленных предприятий, выпускающих исследуемые товары;
  • экспертов-специалистов по изучаемой проблеме.

От состава панели в значительной степени зависит информация, полученная при проведении опросов. Наиболее сложно формирование семейной и индивидуальной потребительских панелей. Преимуществом торговых панелей, панелей промышленных предприятий и экспертов является меньшее количество членов по сравнению с потребительскими панелями, что сокращает затраты на их формирование и наблюдение.

По характеру изучаемых проблем панели делятся на общие и специализированные. Специализированные панели могут быть созданы для изучения отдельных товаров или товарных групп. Например, с их помощью осуществляется: тестирования товаров и концепций новых товаров;

отслеживание рыночных тенденций, например, изучается динамика показателя рыночной доли; определение источников, из которых потребители получают информацию о новых товарах; тестирование с помощью видеороликов рекламы.

Если общие панели формируются репрезентативными по отношению к составу населения региона, то специализированные панели могут формироваться как выборки из всего населения (всех семей); всех потенциальных потребителей исследуемых товаров; всех действительных потребителей (владельцев) исследуемых товаров.

Специализированная панель может быть также нерепрезентативной, например, может формироваться как панель активистов, т.е. людей, которые располагают определенным товаром и охотно дают о нем информацию. Подобные панели используют для предварительного анализа проблемы.

По методу получения информации возможны четыре вида панелей:

  1. члены панели высылают требуемую информацию (заполненные дневники, опросные листы) почтой;
  2. члены панели интервьюируются;
  3. члены панели заполняют дневники или опросные листы, но собирают информацию специальные работники;
  4. члены панели интерьюируются через определенный промежуток времени, а внутри временного интервала высылают информацию по почте.

В ходе проведения панельных опросов:

  • выявляют факторы и их динамику;
  • изучают мнения и оценки обследуемых относительно товаров и организации торговли, их изменение во времени;
  • выявляют решения и намерения опрошенных и их реализацию;
  • выявляют различия в поведении потребителей, принадлежащих к разным социальным слоям, живущих в разных регионах и городах и населенных пунктах разного типа;
  • изучают мотивы покупки и прогнозируют их развитие и др.

Панели подразделяются на традиционные и на нетрадиционные. К числу последних относятся широко используемые общедоступные панели ( omnibus panels ). При использовании традиционных панелей одни и те же вопросы задаются участникам панели при каждом обследовании. При использовании общедоступной панели каждое обследование может иметь разные цели и при этом могут задаваться разные вопросы, причем задается только один или очень ограниченное число вопросов большому числу опрашиваемых. Данный вид панели представляет существующие источники информации, которые могут быть быстро задействованы с самыми разными исследовательскими целями. Получается как бы мгновенная фотография неких мнений, отношений и т.п. Например, маркетолог с помощью данного метода может быстро получить информацию о мнении определенной группы потребителей относительно продукта двух различных марок. На основе же традиционной панели эти же параметры изучаются в динамике; например, на основе изучения динамики покупок определенной марки товара, осуществляемых потребителями отдельных рыночных сегментов, можно исследовать количество проданных товаров, показатель рыночной доли, т.е. — рыночные тенденции.

Кроме того, можно изучать и изменение отношений потребителей к товару определенной марки, их переключение на использование товара другой марки.

Целесообразность использования тех или иных панелей определяется характером решаемых задач и выделяемым объемом средств. Поэтому перед проведением опросов потребителей исходя из целей исследования необходимо выбрать вид панели.

Большие по объему выборки панели дают более достоверные результаты или, при одинаковой достоверности, меньшие доверительные интервалы. Но более крупные по объему выборки требуют и больших затрат. Поэтому величина панели выбирается с учетом объема панельной выборки и затрат на ее формирование и эксплуатацию (методы определения объема выборки приведены в разделе 4.11.3).

Задавшись доверительной вероятностью результатов опроса и необходимой точностью оценок, определяют объем панели.

Для анализа точности и надежности данных панельного опроса исходя из принципа минимума потерь от риска предложены пять классов надежности экспертных опросов по экономическим проблемам (табл. 4.4).

Таблица 4.4
Классы надежности 

Класс

Степень надежности

Доверительная вероятность

Доверительный интервал при нормальном распределении (± s *)

А

Практически достоверные

99,7

3

В

С малым риском

95-99,7

2-3

С

Со средним риском

80-95

1,3-2

D

С повышенным риском

60-80

0,8-1,3

Е

Азартные

Менее 60

До 0,8

* ± s — среднеквадратическое отклонение.

Под надежностью расчета понимается, что расчетная величина не выйдет за установленные пределы. Класс надежности А используется только в особых случаях, связанных с опасностью возникновения отклонений от расчетной величины. Класс надежности Е также не применяется в нормальных условиях: он используется лишь в ситуации, когда проведение более достоверных оценок невозможно. Выбор остальных классов надежности оценок (В, С и D ) требует определения величины потерь от ненадежности полученных оценок, возможности впоследствии компенсации возникающих отклонений. На выбор также оказывают влияние степень массовости исследуемого товара, уровень удовлетворения потребности в этом товаре, его цена.

Следует отметить, что существуют трудности обеспечения репрезентативности формируемой панели. Помимо общих проблем формирования репрезентативной выборки, существуют подобные проблемы, обусловленные тем, что традиционные панели создаются для проведения многократных исследований. Участники панели могут просто отказаться от дальнейшего сотрудничества, переехать в другой город, перейти в другую потребительскую панель, умереть. Кроме того, участники панели, чувствуя себя под контролем, сознательно или бессознательно меняют привычный образ поведения: домашние хозяйки лучше готовятся к закупкам, уменьшается доля спонтанных покупок.

В качестве примера использования панельного метода опроса рассмотрим изучение медицинского обслуживания и рынка лекарств во Франции [14]. В панель входило 1600 врачей (каждый двадцатый врач), работающих с частной клиентурой. Члены панели выписывали в течение одной недели раз в три месяца рецепты в специальной отрывной книжке с корешками. Это позволяло одновременно получать дубликат рецепта и определенную информацию, записанную на корешке: особенности больного, диагноз, терапевтическое воздействие, ожидаемое от выписанного лекарства, и т.д.

Процесс формирования панели в данном примере включал:

  • разделение территории на регионы и категории городов;
  • разделение медицинского персонала на категории по специальности и возрасту;
  • жеребьевку в каждой категории для отбора нужного числа врачей;
  • проверку выборки по многим параметрам (звание врача, численность его клиентуры и т.д.).

Кроме того, ежемесячно собирались статистические сведения о продаже лекарств в аптеках (в состав панели входило 307 аптек).

4.9.7. Методы получения данных от респондентов

Можно выделить следующие методы сбора данных при проведении опросов с участием интервьюеров или самостоятельном заполнении анкет респондентами:

  1. Интервью, осуществляемое на дому у респондента. Возможно предварительное согласование сроков интервью по телефону.
    При этом методе обычно легче установить доверительные отношения, возможен показ образцов товара, рекламных материалов и т.п. Домашняя обстановка настраивает на достаточно длительное интервью с высокой степенью концентрации на проводимом обследовании. Однако это дорогой метод сбора данных.
  2. Интервьюирование посетителей крупных магазинов. Компании, проводящие такие обследования, могут в крупных магазинах иметь свои офисы. Посетители магазина опрашиваются интервьюером в помещении магазина или приглашаются для дачи интервью в офис. С помощью данного метода без использования специальных методических подходов трудно обеспечить репрезентативность результатов обследования и вдумчивое отношение опрашиваемых к задаваемым вопросам. По сравнению с первым методом данный метод является более дешевым.
  3. Интервью в офисах. Используется обычно при сборе информации о продукции производственно-технического и офисного назначения. Этот метод по существу обладает теми же достоинствами и недостатками, как и первый метод, однако имеет более высокую стоимость проведения, обусловленную использованием более квалифицированных интервьюеров.
  4. Традиционное телефонное интервью. К числу достоинств данного метода сбора данных относится следующее: относительно низкая стоимость, возможность охватить большое число респондентов и обеспечить высокий уровень репрезентативности, возможность проведения за относительно короткий период времени. Данному методу присущи следующие недостатки: невозможность что-либо показать респонденту, невозможность интервьюеру иметь личное впечатление от встречи с респондентами. (Правда, отсутствие личного контакта порой способствует получению правдивых ответов на вопросы о потреблении алкоголя, противозачаточных средств и т.п.) Далее — трудность получения пространных ответов на большое число вопросов, так как терпение респондента может иссякнуть. Кроме того, трудно проверить качество проведенного интервью и установить, все ли запланированные респонденты в реальности были опрошены. Для контроля над качеством проведенного обследования руководство может организовывать повторные проверочные звонки к ранее опрошенным респондентам.
  5. Телефонное интервью из специально оборудованного помещения, в котором параллельно работают несколько интервьюеров, к телефонам которых могут подсоединяться контролеры. Помимо хороших возможностей контроля качества работы интервьюеров, данный метод по сравнению с традиционным телефонным интервью обеспечивает снижение затрат за счет объединения ресурсов.
  6. Телефонное интервью с помощью компьютера. Многие компании, занимающиеся опросом потребителей, помещения, оборудованные для телефонного интервьюирования, оснащают специальной компьютерной техникой. Эта техника осуществляет автоматический набор телефонных номеров респондентов, далее на мониторе появляется вступительный текст, а затем — последовательно задаваемые вопросы с возможными вариантами ответов. Интервьюер последовательно зачитывает респонденту вопросы и с помощью кода фиксирует названный вариант ответа. При этом следующий вопрос формулируется в зависимости от варианта ответа на предыдущий вопрос. Такая технология облегчает труд интервьюера, ускоряет проведение опросов и снижает число возможных ошибок. Компьютерная база ответов и их статистическая обработка осуществляются автоматически в реальном масштабе времени. В ряде случаев анализ только части ответов позволяет принять определенные решения и прекратить дальнейший опрос, экономя время и ресурсы.
  7. Полностью компьютеризованное интервью. В данном случае в дополнение к ранее описанному методу респондент отвечает на вопросы путем нажатия на кнопки своего телефона или вопросы появляются на мониторе его компьютера и респондент вводит ответы, используя обычную компьютерную клавиатуру.
  8. Групповое самостоятельное заполнение анкет. Такой подход используется для удобства и удешевления интервьюирования.
    Например, перед двадцатью-тридцатью членами группы демонстрируется рекламный ролик, после чего они индивидуально отвечают на вопросы анкеты, касающиеся оценки данного ролика. Участниками группы могут быть школьники одного класса, студенты одной учебной группы, отдыхающие какого-либо дома отдыха и т.д. Возможна обратная связь с интервьюером.
  9. Самостоятельное заполнение оставленных анкет. Является вариантом обследования на основе самостоятельного заполнения анкет. После предварительного устного разъяснения целей и задач проводимого обследования анкета оставляется у респондента. Заполненную анкету, спустя определенное время, или забирают у респондента, или он отсылает ее по почте в конверте с оплаченным ответом. Данный метод применяется при проведении опросов на ограниченной территории, не требующей от интервьюера больших передвижений. Этот метод характеризуется высокой степенью возврата ответов, минимальным влиянием интервьюера на опрашиваемых, относительной дешевизной и хорошим контролем над выбором респондентов. В качестве респондентов могут выбираться сотрудники одной организации, жильцы отеля, посетители магазина и т.п.
  10. Обследование по почте. Вопросы и ответы на них посылаются по почте. Достоинства данного метода обусловлены тем, что не надо нанимать интервьюеров, легкостью формирования групп целевых респондентов, его дешевизной. Этот метод обладает теми же недостатками, что и методы самостоятельного заполнения анкет без участия интервьюера. Они были рассмотрены выше. Кроме того, этот метод характеризуется низким процентом возвращенных ответов, он ориентирован в основном на достаточно грамотных людей, проживающих в странах с эффективной почтовой системой. Существует возможность искажения результатов за счет того, что ответившие респонденты по своему социальному положению, отношению к определенному товару, рекламе и т.п. отличаются от тех, кто не ответил на анкету (самовыборка респондентов).

В табл. 4.5 приводятся данные, характеризующие достоинства и недостатки наиболее часто используемых методов интервьюирования.

Таблица 4.5
Достоинства и недостатки трех главных методов интервьюирования

Метод

Достоинства

Недостатки

По почте

Доступен для малой группы исследователей. Низкая стоимость. Легкость организации. Отсутствует влияние со стороны интервьюера. Могут быть использованы иллюстрации

Возможна однобокость ответов, обусловленная малым числом ответов. Невозможность уточнить вопросы. Невозможность пояснений и объяснений. Низкое качество ответов на открытые вопросы

По телефону

Низкая стоимость. Полевые исследования могут быть завершены достаточно быстро. Пригоден для сбора как фактических данных, так и данных, характеризующих отношения. Централизованный контроль

Ограничен респондентами, имеющими телефон. Не могут быть показаны вопросник и иллюстрации. Трудно поддерживать интерес более 15-20 минут. Трудно задавать сложные вопросы

Личное интервью

Глубина опроса. Возможность продемонстрировать продукт. Возможность приковывать внимание респондента в течение долгого времени. Возможность слушать живую речь

Высокая стоимость. Сложно проверить степень влияния интервьюера на респондентов. Интервью может быть прервано. Требуется большая команда интервьюеров

4.9.8. Выбор конкретных методов опроса

Выбор конкретных методов обследований основан на учете следующих групп факторов: цели и ресурсы исследователя; характеристики респондентов; характеристики вопросов, задаваемых исследователем. Кратко охарактеризуем эти три группы факторов.

Цели сбора данных вытекают из целей проводимого маркетингового исследования. В основе их определения лежат требования получения информации желаемого качества. Последнее определяется отпущенным временем на принятие решения и имеющимися ресурсами.

К числу наиболее быстро реализуемых методов относятся телефонный опрос и интервьюирование посетителей крупных магазинов. Гораздо больше времени требует реализация персонального интервьюирования, обследования по почте.

Отсутствие достаточных денежных средств также оказывает влияние на выбор метода сбора данных. Например, если исследователь желает, чтобы выборка состояла из 1000 респондентов, а на эти исследования отпущено 5000 долларов, то кажется невозможным нанять интервьюеров при плате 20 долларов за одно интервью, поскольку в этом случае интервьюерам придется заплатить 20 000 долларов. В данном примере придется использовать более дешевые методы, например телефонное интервью.

Качество собранных данных оценивается многими параметрами, которые будут рассмотрены достаточно подробно в последующих разделах книги. Здесь же будут отмечены только два аспекта понятия «качество собранных данных»: возможность распространять выводы, полученные от сбора информации для определенной выборки, на всю популяцию в целом и полнота информации, полученной от каждого опрошенного. Этим критериям, например, в гораздо большей степени удовлетворяет информация, полученная при личной встрече интервьюера с респондентом, чем при интервьировании по телефону.

Следует рассмотреть по крайней мере четыре характеристики целевой группы респондентов, влияющие на выбор метода сбора данных:

  1. Степень охвата ( incidence rate ) характеризует процент респондентов, обладающих требуемыми характеристиками, в общей совокупности опрашиваемых. Например, если испытывается концепция низкокалорийных продуктов питания, приготавливаемых в микроволновой печи, то в качестве целевых респондентов следует рассматривать домохозяек, имеющих микроволновые печи и которые в течение последних шести месяцев покупали низкокалорийные продукты питания. Только около 5% домохозяек, удовлетворяющих этим требованиям, соответствуют данному квалификационному признаку. Показатель степени охвата в данном случае означает, что только одна из двадцати домохозяек, опрошенных случайным образом, соответствует целям проводимого обследования.
    Процесс сбора данных в этом примере, сопровождаемый высокими затратами денег и времени на поиск респондентов с требуемыми характеристиками, может потребовать больше времени и средств, чем само интервьюирование. Возможно, следует воспользоваться обследованием по почте, используя принцип самоотбора, согласно которому на вопросы отвечают только респонденты, удовлетворяющие приводимым в анкете квалификационным признакам.
  2. Желание участвовать в опросе. Исследователя всегда беспокоит высокая степень отказа респондентов в участии в обследовании. Можно выделить два типа причин нежелания принять участие в любом обследовании. Первый обусловлен некими обобщенными чувствами подозрительности и стремлением никого не допускать в свою личную жизнь: определенная категория людей просто не хочет принимать участие в любом обследовании. Второй обусловлен специфическими обстоятельствами проведения конкретного обследования. Например, некоторые респонденты не желают обсуждать определенные темы. Выбранный метод обследования влияет на степень желания участвовать в обследовании. Так, люди находят более затруднительным отказаться от участия в личном интервью, чем в почтовом обследовании. Обычно используются различные методы стимулирования желания принять участие в обследовании: денежная оплата, небольшие подарки (ручки, зажигалки и др.) и т.п.
  3. Возможность принятия участия в обследовании. Даже если потенциальный респондент удовлетворяет двум вышеизложенным требованиям, он в силу тех или иных причин может не принять участие в обследовании (командировка, болезнь, неожиданные семейные обстоятельства, забывчатость и т.п.). Обычно личные контакты с потенциальными респондентами увеличивают вероятность их участия в обследовании, в то время как обследования по почте не обладают подобным стимулирующим социальным воздействием.
  4. Разнообразие респондентов характеризует степень, в которой перспективные респонденты обладают некоторыми ключевыми чертами. Например, если только малая часть целевой популяции посещает крупные универсальные магазины, то опрос посетителей таких магазинов не даст репрезентативных результатов. Чем более разнообразной является целевая группа, тем более личностный подход для обеспечения участия в обследовании нужных респондентов должны использовать исследователи.

Выбор методов сбора данных во многом определяется характером вопросов. Здесь прежде всего следует выделить уровень сложности задач, которые ставятся перед респондентами. Например, тестирование вкусовых качеств какого-то продукта питания или испытание телевизионной рекламы требуют достаточно сложной подготовки, специального оборудования, отдельных помещений и четкого контроля за процедурами их реализации.

Далее следует отметить, что количество информации, запрашиваемой у респондентов, сильно меняется от одного исследования к другому. Например, одно исследование своей целью ставит получение разнообразной информации о продукте и его марке, о жизненном стиле покупателей и их демографических характеристиках. В то время как другое — пытается только определить, что посетитель магазина запомнил из рекламы у входа в данный магазин.

Традиционно телефонные обследования являются самыми короткими, в то время как личное интервью — достаточно пространным.

Все другие методы сбора данных занимают промежуточное положение. Часто комбинированно применяют несколько методов сбора данных. Например, после короткого телефонного интервью проводится опрос по почте.

Существенное влияние на выбор метода сбора данных оказывает степень чувствительности изучаемой темы, т.е. степень затрагивания личных интересов, взглядов, морально-этических аспектов (сдача крови, расовые проблемы, личная гигиена, пожертвования в благотворительных целях и др.). Опыт изучения данных проблем говорит о том, что здесь менее всего подходит персональное интервью, а чаще всего используется телефонное интервью или интервью с помощью компьютера.

Выбор надлежащего метода следует основывать на одновременном учете всех указанных факторов, что чрезвычайно сложно и что порой дает противоречивые результаты. Окончательный выбор во многом зависит от квалификации и опыта работы исследователей, глубины владения ими отдельными методами сбора данных. В общем плане при выборе метода опроса надо руководствоваться ответами на следующий вопрос: «Какой метод сбора данных позволит получить наиболее полную репрезентативную информацию в пределах отпущенных времени и денежных средств?»

4.10. Разработка форм для сбора данных

4.10.1. Измерения в маркетинговых исследованиях

Для сбора данных разрабатываются анкеты (вопросники). Информация для их заполнения собирается путем проведения измерений. Под измерением понимается определение количественной меры или плотности некоей характеристики (свойства), представляющей интерес для исследователя. Измеряются характеристики некоторых объектов (потребители, марки продуктов, магазины, реклама и т.п.). Как только была определена некоторая характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект был измерен по данной характеристике. Легче измеряются объективные свойства (возраст, доход, количество выпитого пива и т.п.), чем субъективные свойства (чувства, вкусы, привычки, отношения и т.п.). В последнем случае респондент должен перевести свои оценки на шкалу плотности (на некоторую числовую систему), которую должен разработать исследователь.

Измерения можно провести с помощью различных шкал. Выделяют четыре характеристики шкал: описание, порядок, расстояние и наличие начальной точки.

Описание предполагает использование единственного дескриптора, или опознавателя, для каждой градации в шкале. Например, «да» или «нет»; «согласен» или «не согласен»; возраст респондентов.

Порядок характеризует относительный размер дескрипторов («больше, чем», «меньше, чем», «равен»). Не все шкалы обладают характеристиками порядка. Например, нельзя сказать больше или меньше «покупатель» по сравнению с «непокупателем».

Такая характеристика шкалы, как расстояние, используется, когда известна абсолютная разница между дескрипторами, которая может быть выражена в количественных единицах. Респондент, который купил три пачки сигарет, купил на две пачки больше по сравнению с респондентом, купившим только одну пачку. Следует отметить, что когда существует «расстояние», то существует и «порядок». Респондент, купивший три пачки сигарет, купил их «больше, чем» респондент, приобретший только две пачки. «Расстояние» в данном случае равно двум.

Считается, что шкала имеет начальную точку, если она имеет единственное начало или нулевую точку. Например, возрастная шкала имеет истинную нулевую точку. Однако не все шкалы обладают нулевой точкой для измеряемых свойств. Часто они имею только произвольную нейтральную точку. Скажем, отвечая на вопрос о предпочтительности определенной марки автомобиля, респондент сказал, что он не имеет мнения. Градация «не имею мнения» не характеризует истинный нулевой уровень его мнения.

Каждая последующая характеристика шкалы строится на предыдущей характеристике. Таким образом, «описание» является наиболее базовой характеристикой, которая присуща любой шкале. Если шкала имеет «расстояние», она также обладает «порядком» и «описанием».

Выделяют четыре уровня измерения, определяющих тип шкалы измерений: наименований, порядка, интервальный и отношений. Их относительная характеристика дается в табл. 4.6.

Таблица 4.6
Характеристика шкал различного типа

Уровень измерений

 

 

Характеристики шкал

 

 

описание

порядок

расстояние

наличие начальной точки

Шкала наименований

 

*

Шкала порядка

 

*

 

*

 

 

Интервальная шкала

 

*

 

* *

 

 

Шкала отношений

 

*

 

* *

 

*

Шкала наименований обладает только характеристикой описания; она ставит в соответствие описываемым объектам только его название, никакие количественные характеристики не используются.

Объекты измерения распадаются на множество взаимоисключающих и исчерпывающих категорий. Шкала наименований устанавливает отношения равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию. Каждой категории дается название, численное обозначение которого является элементом шкалы. Очевидно, что измерение на этом уровне всегда возможно. «Да», «Нет» и «Согласен», «Не согласен» являются примерами градаций таких шкал. Если респонденты были расклассифицированы по роду их деятельности (номинальная шкала), то это не дает информацию типа: «больше, чем», «меньше, чем». В табл. 4.7 приводятся примеры вопросов, сформулированные как в шкале наименований, так и в других шкалах.

Продолжение табл. 4.7 

В. Шкала интервалов

1. Пожалуйста, проранжируйте каждую марку товара с точки зрения его качества:

Марка

Рейтинг (обведите одну из цифр)

Очень низкое Очень высокое

«Монблан»

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

«Паркер»

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

«Кросс»

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

2. Укажите степень вашего согласия со следующими заявлениями, обведя одну из цифр:

Заявление

Сильно не согласен Сильно согласен

а. Я всегда стремлюсь делать выгодные покупки

1

2

3

4

5

б. Я люблю проводить время вне дома

1

2

3

4

5

в. Я люблю готовить

1

2

3

4

5

3. Пожалуйста, проранжируйте автомобиль «Понтиак Транс-Ам» по следующим характеристикам:

Медленный разгон ______ _______ ______ ______

 

 

_______

Быстрый разгон

Хороший дизайн ______ _______ _______ ______

Плохой дизайн

Низкая цена ______ _______ _______ ______

Высокая цена

Г. Шкала отношений

1. Пожалуйста, укажите ваш возраст____лет

2. Приблизительно укажите, сколько раз за последний месяц вы делали покупки в дежурном магазине в интервале времени от 20 до 23 часов

3. Какова вероятность того, что при составлении завещания вы прибегнете к помощи юриста _______ процентов

Шкала порядка разрешает ранжировать респондентов или их ответы. Она имеет свойства номинальной шкалы в сочетании с отношением порядка. Иными словами, если каждую пару категорий шкалы наименований упорядочить относительно друг друга, то получится порядковая шкала. Для того чтобы шкальные оценки отличались от чисел в обыденном понимании, их на порядковом уровне называют рангами. Например, частоту покупки определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще). Однако такая шкала указывает только относительную разницу между измеряемыми объектами.

(Зачастую предполагаемого четкого различения оценок не наблюдается и респонденты не могут однозначно выбрать тот или иной ответ, т.е. некоторые соседние градации ответов накладываются друг на друга. Такую шкалу называют полуупорядоченной; она находится между шкалами наименований и порядка.)

Интервальная, шкала обладает также характеристикой расстояния между отдельными градациями шкалы, измеряемого с помощью определенной единицы измерений, т.е. используется количественная информация. На этой шкале уже не бессмысленны разности между отдельными градациями шкалы. В данном случае можно решить, равны они или нет, а если не равны, то какая из двух больше. Шкальные значения признаков можно складывать. Обычно предполагается, что шкала имеет равномерный характер (хотя это предположение требует обоснования). Например, если оцениваются продавцы магазина по шкале, имеющей градации: чрезвычайно дружественен, очень дружественен, в известной мере дружественен, в известной мере недружественен, очень недружественен, чрезвычайно недружественен, то обычно предполагается, что расстояния между отдельными градациями являются одинаковыми (каждое значение от другого отличается на единицу — см. табл. 4.7).

Шкала отношений является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому можно проводить количественное сравнение полученных результатов. Такое дополнение позволяет вести речь о соотношении (пропорции) а: b для шкальных значений а и b . Например, респондент может быть в 2,5 раза старше, тратить в три раза больше денег, летать самолетом в два раза чаще по сравнению с другим респондентом (табл. 4.7).

Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой будет располагать исследователь при проведении изучения какого-то объекта. Кроме того, она предопределяет, какой вид статистического анализа можно или нельзя использовать.

При использовании шкалы наименований возможно нахождение частот распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление коэффициентов взаимозависимости между двумя или большим числом рядов свойств, применение непараметрических критериев проверки гипотез [10].

Среди статистических показателей на порядковом уровне пользуются показателями центральной тенденции — медианой, квартилями и др. Для выявления взаимозависимости двух признаков используются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендэла.

Над числами, принадлежащими интервальной шкале, можно производить довольно разнообразные действия. Шкалу можно сжать или растянуть в любое число раз. Например, если шкала имеет деления от 0 до 100, то, разделив все числа на 100, получим шкалу со значениями из интервала от 0 до 1. Можно сдвинуть всю шкалу так, чтобы ее составляли числа от -50 до +50.

Кроме рассмотренных выше алгебраических операций, интервальные шкалы допускают все статистические операции, присущие порядковому уровню; возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии т.д. Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Может также быть рассчитан множественный коэффициент корреляции.

Все перечисленные выше расчетные операции применимы также для шкалы отношений.

Надо иметь в виду, что полученные результаты всегда можно перевести в более простую шкалу, но никогда наоборот. Например, градации «сильно не согласен» и «в какой-то мере не согласен» (интервальная шкала) легко перевести в категорию «не согласен» шкалы наименований.

4.10.2. Построение шкал измерений

В простейшем случае оценка измеряемого признака некоторым индивидом производится путем выбора, как правило, одного ответа из серии предложенных или путем выбора одного числового балла из некоторой совокупности чисел. Таким оценкам предшествует построение шкалы измерений.

Для оценки измеряемого качества иногда пользуются графическими шкалами, разделенными на равные части и снабженными словесными или числовыми обозначениями. Респондента просят сделать отметку на шкале в соответствии с его оценкой данного качества.

Ранжирование объектов является другим широко используемым приемом измерения. При ранжировании производится оценивание по измеряемому качеству совокупности объектов путем их упорядочивания по степени выраженности данного признака. Первое место, как правило, соответствует наиболее высокому уровню. Каждому объекту приписывается оценка, равная его месту в данном ранжированном ряду.

Возможно попарное сравнение исследуемой совокупности по измеряемому качеству и дальнейшее упорядочивание их на основе результатов сравнения. Однако данный подход является более сложным и его, скорее, применяют при опросах экспертов, а не массовых респондентов.

Так, при построении шкалы часто используются экспертные оценки, а в дальнейшем принятая шкала применяется при проведении полномасштабного исследования.

Рассмотрим измерение, направленное на построение шкалы, т.е. построение шкальных весов оцениваемых признаков [19]. Для этого после определения числа и названий исследуемых признаков экспортно проводится назначение каждому признаку определенной количественной меры. Проще, но не лучше, осуществить построение шкалы с помощью простейших экспертных методов путем простого ранжирования или используя балльные шкалы. Полученные таким путем ранги (веса) оцениваемых признаков скорее всего будут носить ориентировочный характер. Причем многие эксперты, если не оговорить специальные правила определения шкальных весов, просто затруднятся провести такое измерение. Поэтому в данном случае целесообразно использовать более сложные методы.

При решении подобных задач часто используется метод парных сравнений. Предположим, что строится шкала для выяснения отношения к таким ценностям продукта, как «польза», «дизайн», «качество», «срок гарантии», «послепродажный сервис», «цена» и т. п. Предполагаем, что простое ранжирование (определение весов признаков) затруднено или имеет большое значение достаточно точное определение шкальных весов исследуемых признаков, поэтому прямое их экспертное определение не может быть осуществлено. Обозначим для простоты эти ценности символами А 1 , А 2 , А 3 ,..., А k .

Сущность метода парных сравнений состоит в том, чтобы предложить экспертам произвести сравнение объектов попарно, с тем чтобы установить в каждой паре наиболее важный (значимый) из них.

Из символов образуем всевозможные пары: (А 1 А 2 ), (А 1 А 3 ) и т. д. Всего таких парных комбинаций получится k • ( k — 1)/2, где k — количество оцениваемых признаков.

Выделенные пары признаков предъявляются экспертам на отдельных карточках так, чтобы одно и то же понятие не появлялось подряд в двух последовательно идущих карточках.

Результаты опроса сводятся в таблицу по образцу табл. 4.8, в которой приведены гипотетические результаты опроса 30 экспертов по 5 признакам.

Таблица 4.8
Определение шкальных весов на основе парного сравнения

Ценности

А 1

А 2

А 3

А 4

А 5

А 1

061

0,82

0,89

0,95

А 2

0,39

0,51

0,60

0,69

А 3

0,18

0,49

0,68

0,73

А 4

0,11

0,40

0,32

0,82

А 5

0,05

0,31

0,27

0,08

Число на пересечении, например, первой строки (А 1 ) и второго столбца (А 2 ) представляет собой долю случаев предпочтения признака А 2 признаку А 1 (общее число суждений равно n , где n — число экспертов). Очевидно, что на пересечении второй строки и первого столбца должно стоять число, дополняющее предыдущую долю до единицы. Если эксперт затрудняется выбрать предпочтительный признак, то в таблицу заносится число 0,5.

В математической модели, лежащей в основе построения шкалы методом парных сравнений, предполагается, что доля случаев предпочтения признака i признаку j f ( m ij ) подчиняется нормальному закону, т.е.

Следующий шаг в построении шкальных оценок заключается в том, чтобы обратить наблюдаемые отношения m ij в Z ij по приведенному уравнению. По приложению для каждого значения m ij (из табл. 4.8) находят Z ij и заносят в табл. 4.9.

В приложении приведены значения интеграла в пределах от 0 до Z , а не от— ? до Z , как требует того приведенная выше формула. Поэтому при использовании этой таблицы надо исходить из следующего: табл. 4.8 антисимметрична относительно диагонали (на диагонали стоят нули), т. е. Z ij == Z ij ; причем значения Z положительны тогда, когда m ij (табл. 4.8) больше 0,5. Поэтому берем из табл. 4.8 те m ij , которые больше 0,5, вычисляем разности ( m ij — 0,5). По приложению для них находим Z ij и записываем в табл. 4.9 со знаком «плюс». Симметричное к нему число Zij имеет знак «минус» и ту же абсолютную величину.

Если Z ij оказывается большим, чем 2,0, или меньшим 2,0, оно отвергается как нестабильное. Если ни одна из оценок не отвергается, то шкальная оценка признака i будет равна средней величине всех чисел в графе i табл. 4.9. Когда некоторые j отвергаются, то в табл. 4.9 ставится прочерк. Далее из данных столбца 2 вычитаются данные столбца 1, из 3 — 2 и т. д., а результат заносится в новую таблицу. При этом разность между двумя прочерками или между значением и прочерком считается незначимой и в матрице ставится прочерк. Для преобразованной таблицы вновь вычисляются средние по столбцам, которые и отождествляются с весом признака измеряемого явления.

Нулевую точку устанавливают произвольным образом (см., например, последнюю строку в табл. 4.9).

Метод парных сравнений может использоваться также при определении относительных весов целей, критериев, факторов и др., осуществляемом при проведении различных маркетинговых исследований.

При большом числе признаков метод парных сравнений оказывается громоздким, поскольку эксперты должны -рассмотреть каждую возможную пару признаков, а число таких пар быстро растет с ростом числа признаков. Так, при k = 5 число пар равно 10, при k = 30 — 435.

В таких случаях используются некоторые другие методы, из которых наибольшее применение получил метод равных интервалов [19].

Лайкерт в 1932 г. предложил метод измерения без использования экспертной оценки, который получил название шкалы Лайкерта (метод суммарных оценок). Группе лиц даются вопросы, которые должны оцениваться по пятибалльной системе в отношении согласия с этими вопросами (суждениями);

  • 5 — «полностью согласен»
  • 4 — «согласен»
  • 3 — «нейтрален»
  • 2 — «не согласен»
  • 1 — «полностью не согласен».

Баллы одного лица относительно всех вопросов суммируются. Полученная сумма — балл этого лица. Затем лица ранжируются по баллам.

Для построения шкалы отбирается большое число вопросов, относящихся к исследуемой проблеме.

Данный метод можно использовать для отбора наиболее значимых вопросов для их включения в анкету, особенно в случае, когда имеется большое количество вопросов и реально существует проблема их отбора для включения в анкету.

Например, ограниченной группе потребителей или экспертов в 10 человек (А, Б, В и т.д.) дается 10 вопросов, из которых производится отбор. Вопросы оцениваются по пятибалльной шкале Лайкерта. Каждому лицу дается бланк (табл. 4.10).

Таблица 4.10
Иллюстрация метода суммарных оценок

Номер вопроса

Ответ

полностью согласен

согласен

нейтрален

не согласен

полностью не согласен

1-й

+

 

 

 

 

 

 

 

 

2-й

+

 

 

 

 

 

 

 

 

3-й

 

 

 

 

+

 

 

 

 

4-й

 

 

+

 

 

 

 

 

 

5-й

 

 

+

 

 

 

 

 

Продолжение табл. 4.10

Номер вопроса

Ответ

полностью согласен

согласен

нейтрален

не согласен

полностью не согласен

6-й

 

 

 

 

 

 

+

 

 

7-й

 

 

 

 

 

 

+

 

 

8-й

 

 

 

 

 

 

 

 

+

9-й

 

 

 

 

+

 

 

 

 

10-й

 

 

+

 

 

 

 

 

 

Индивид делает отметку по каждому вопросу в соответствии со своим отношением к нему. Далее подсчитывается общий балл лица относительно всех вопросов. Полученные данные сводятся в следующую таблицу (здесь даны вычисления для пятого вопроса).

Лицо

Общий балл

Балл пятого вопроса

Разность

Лицо

Общий балл

Балл пятого вопроса

Разность

А

45

5

40

Е

39

4

35

Б

42

5

37

И

33

3

30

В

35

4

31

К

40

4

36

Г

35

4

31

Л

22

1

21

Д

20

1

19

М

27

2

25

Затем строится таблица сопряженности между баллами вопроса и величинами в графе «разность», причем разности сгруппированы по интервалам (табл. 4.11).

Таблица 4.11
Таблица сопряженности 

Балл

Интервал разностей

Балл

Интервал разностей

10-19

20-29

30-39

40-50

 

 

10-19

10-29

30-39

40-50

1

1

1

4

4

2

1

5

. —

1

1

3

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вычисляется коэффициент корреляции между баллом и разностью. И так для каждого вопроса. Вопросы с малыми корреляциями выбрасываются.

Техника построения шкал методом суммарных оценок обеспечивает порядковый уровень измерения.

Проблема сопоставимости признаков, измеренных по разным шкалам, с одной стороны, и желание иметь некий интегральный показатель для характеристики совокупности свойств измеренного объекта — с другой, приводят к задаче объединения нескольких признаков, измеренных по разным шкалам, в один общий, итоговый показатель — индекс.

Следует помнить, что было бы большим заблуждением требовать от индекса того, чего он не может дать, — полной качественной характеристики объекта наблюдения, так как задача шкалирования предполагает .всего лишь разработку механизма сведения качественных признаков к количественным.

При построении индекса измеряемое качество следует искать в сочетании оценок по совокупности исходных признаков.

В общем виде измеряемое качество у можно представить некоторой функцией исходных признаков (х), т. е.

Y = f (Х 1 , Х 2 ,..., Х k ).

Возможны различные представления функции f и, с другой стороны, различные способы приписывания оценок исходным признакам {х}. В зависимости от этого можно выделить три существенно различных типа методов:

1. Конструкция индекса задана на основе предваряющих исследование логических операций. Так, приписывание респонденту значения по основному показателю может определяться некоторой логической схемой, например схемой логического квадрата.

Разберем этот случай на примере построения итогового индекса уровня индивидуальной свободы одеваться для подростка. Этот индекс может быть построен на базе двух исходных: в вопросе А подросток дает свою оценку предоставляемой ему родителями свободы выбора (оценки 1,2,3,4); вопрос Б содержит информацию о том, как родители, по мнению респондента, учитывают его индивидуальные склонности (оценки 1,2,3). Схема объединения вопросов А и Б в итоговом показателе дана на рис . 4.3. Итоговый индекс имеет три градации, различающиеся по уровню индивидуальной свободы, — 111,11,1.

2. Итоговый индекс может представлять собой аналитическую функцию от исходных признаков. Форма математической зависимости между исходными признаками обосновывается исходя из теоретических соображений.

Примером подобного рода косвенного измерения является шкала Лайкерта. Респонденту предъявляется серия из вопросов, связанных с исследуемым объектом либо непосредственно, либо только весьма косвенно. Общий балл респондента по всему вопроснику определяется как сумма его баллов x 1 по всем признакам, т. е. суммарный балл равен x 1 + x 2 + x 3 +,..., + x k .

Другой пример касается определения устойчивости интересов респондента в проведении досуга с помощью индекса «стабильных занятий на досуге». Он представляет собой отношение количества «стабильных» занятий ( z ) к числу всех занятий ( t ), присутствующих в досуге респондента, т. е. индекс стабильности занятий имеет вид у == z / t .

3. Конструкция индекса может определяться путем применения некоторых формальных методов преобразования исходных признаков изучаемой совокупности. Обоснованность конструкции индекса и его формирование определяются непосредственно самим методом.

Наибольшую известность получили методы факторного анализа, распознавание образов, некоторые процедуры анализа причинных структур.

Во многих случаях при составлении вопросников нецелесообразно с «нуля» разрабатывать шкалы измерений. Лучше воспользоваться стандартными типами шкал, используемыми в области маркетинговых исследований. К числу таких шкал относятся: модифицированная шкала Лайкерта, шкала для изучения жизненного стиля и семантическая дифференциальная шкала.

На основе модифицированной шкалы Лайкерта (интервальная шкала), адаптированной под цели проводимого маркетингового исследования, изучается степень согласия или несогласия респондентов с определенными высказываниями. Данная шкала носит симметричный характер (табл. 4.12) и измеряет интенсивность чувств респондентов.

Таблица 4.12
Вопросник для выявления мнения потребителя относительно товара определенной марки

Заявление

Сильно согласен

В какой-то мере согласен

Отношусь нейтрально

В какой-то мере не согласен

Сильно не согласен

1. Джинсы (указывается конкретная марка) хорошо выглядят

1

2

3

4

5

2. Данные джинсы имеют разумную цену

1

2

3

4

5

3. Следующая пара ваших джинсов будет данной марки

1

2

3

4

5

4. Данные джинсы легкоузнаваемые

1

2

3

4

5

5. В данных джинсах вы чувствуете себя хорошо

1

2

3

4

5

Существуют различные варианты модификации шкалы Лайкерта, например, вводится различное число градаций (7—9).

Школа для изучения жизненного стиля является специальным направлением применения модифицированной шкалы Лайкерта и предназначена для изучения системы ценностей, личностных качеств, интересов, мнений относительно работы, отдыха, покупок различных людей. Такая информация дозволяет принимать эффективные маркетинговые решения. Пример анкеты для изучения жизненного стиля приводится в табл. 4.13.

Таблица 4.13
Анкета для изучения жизненного стиля

Пожалуйста, обведите цифру, в наибольшей мере соответствующую степени Вашего согласия или несогласия с каждым утверждением.

Утверждение

Сильно согласен

Согласен

И согласен и не согласен

Не согласен

Сильно не согласен

1. Я покупаю много

1

2

3

4

5

специальных товаров

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Я обычно имею один и более видов одежды самой

последней моды

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

3

4

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Самое главное для

меня — это мои дети

1

 

 

2

 

 

3

 

 

4

 

 

5

 

 

4. Я обычно содержу мой дом в большом порядке

1

2

3

4

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Продолжение табл. 4.13

Угверждение

Сильно согласен

Согласен

И согласен и не согласен

Не согласен

Сильно не согласен

5. Я предпочитаю провести вечер дома,чем пойти на

вечеринку

1

 

 

2

 

 

3

 

 

4

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6. Я люблю наблюдать или слушать трансляции футбольных матчей

 

1

 

 

 

2

 

 

 

3

 

 

 

4

 

 

 

5

 

 

7. Я зачастую оказываю влияние на покупки друзей

1

2

3

4

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8. В следующем году я буду иметь больше денег на покупки

1

2

3

4

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Семантическая дифференциальная шкала содержит серию двухполярных определений, характеризующих различные свойства изучаемого объекта. Так как многие маркетинговые стимулы основаны на мыслительных ассоциациях и отношениях, не выраженных явно, то данный тип шкалы часто используется при определении имиджа товарной марки, магазина и т.п. Результаты изучения мнений потребителей относительно двух ресторанов (№1 и №2) на основе семантической дифференциальной шкалы приводятся в табл. 4.14.

Таблица 4.14
Сравнительная оценка двух ресторанов

Обозначения: - оценки ресторана №1,

- оценки ресторана №2.

В табл. 4.14 специально положительные или отрицательные оценки не расположены только с одной стороны, а случайным образом перемешаны. Это сделано для того, чтобы избежать «гало эффекта». Он заключается в том, что если первый оцениваемый объект обладает более высокими оценками (которые расположены только с левой стороны анкеты) по сравнению со вторым объектом, то респондент будет иметь тенденцию и дальше ставить оценки слева.

'Одним из достоинств данного метода является то, что если отдельным градациям в шкале присвоить номера: 1, 2, 3, и т.д. и ввести в компьютер данные разных респондентов, то конечные результаты могут быть получены в графическом виде (табл. 4.14).

При применении вышеназванных шкал возникает вопрос о целесообразности использования нейтральной точки. Все зависит от того, имеют или нет респонденты нейтральное мнение. Однозначной рекомендации по этому вопросу дать не представляется возможным.

То же самое можно сказать и относительно того, строить шкалу симметричной или несимметричной.

Существует великое множество вариантов шкал, построенных на основе изложенных принципов. Окончательный выбор обычно делается на основе испытания уровня надежности и точности измерений, проведенных с помощью различных вариантов шкал.

4.10.3. Надежность и достоверность измерения маркетинговой информации

Описанные выше способы построения шкал не дают полного представления о свойствах полученных оценок. Необходимы дополнительные процедуры для выявления присущих этим оценкам ошибок. Назовем это проблемой надежности измерения. Данная проблема решается путем выявления правильности измерения, устойчивости и обоснованности.

При изучении правильности устанавливается общая приемлемость данного способа измерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону.

Устойчивость характеризует степень совпадения результатов измерения при повторных применениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки. Она определяется постоянством подхода респондента к ответам на одинаковые или подобные вопросы.

Например, вы являетесь одним из опрашиваемых, отвечающих на вопросы анкеты табл. 4.14 относительно деятельности какого-то ресторана. Из-за медленного обслуживания в данном ресторане вы опоздали на деловую встречу, поэтому вы дали самую низкую оценку по данному показателю. Спустя неделю вам позвонили и просили подтвердить, что вы действительно приняли участие в проведенном обследовании. Затем вас попросили по телефону ответить на ряд дополнительных вопросов, среди которых был вопрос о быстроте обслуживания по шкале от 1 до 7, где 7 означало самое быстрое обслуживание. Вы поставили 2, продемонстрировав высокий уровень идентичности оценок и, следовательно, — устойчивость ваших оценок.

Наиболее сложный вопрос надежности измерения — его обоснованность. Обоснованность связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее.

При установлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измерения участвуют три составляющие: объект измерения (респондент), измеряющие средства, с помощью которых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект (интервьюер), производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей.

Прежде всего сам объект в отношении измеряемого свойства может обладать значительной степенью неопределенности. Так, зачастую у респондента нет четкой иерархии жизненных ценностей, а следовательно, нельзя получить и абсолютно точные данные, характеризующие важность для него тех или иных явлений. Он может быть плохо мотивирован, вследствие чего невнимательно отвечает на вопросы. Однако только в последнюю очередь следует искать причину ненадежности оценок в самом респонденте.

С другой стороны, может быть, что способ получения оценки не в состоянии дать максимально точных значений измеряемого свойства. Например, у респондента существует определенная иерархия ценностей, а для получения информации используется номинальная оценка с вариациями ответов от «очень важно» до «совсем неважно». Как правило, из приведенного набора все ценности помечаются ответами «очень важно», «важно», хотя реально у респондента имеется большее число уровней значимости.

Наконец, при наличии высокой точности первых двух составляющих измерения субъект, производящий измерение, допускает грубые ошибки; нечетко составлены инструкции к анкете; интервьюер каждый раз по-разному формулирует один и тот же вопрос, используя различную терминологию. Например, в процессе интервью, в ходе которого должна быть выявлена система ценностей опрашиваемого, интервьюер не смог довести до респондента суть опроса, не смог добиться доброжелательного отношения к исследованию и пр.

Каждая составляющая процесса измерения может быть источником ошибки, связанной либо с устойчивостью, либо с правильностью, либо с обоснованностью. Однако, как правило, исследователь не в состоянии разделить эти ошибки по источникам их происхождения и поэтому изучает ошибки устойчивости, правильности и обоснованности всего измерительного комплекса в совокупности. При этом правильность (как отсутствие систематических ошибок) и устойчивость информации — элементарные предпосылки надежности. Наличие существенной ошибки в этом отношении уже сводит на нет проверку данных измерения на обоснованность.

В отличие от правильности и устойчивости, которые могут быть измерены достаточно строго и выражены в форме числового показателя, критерии обоснованности определяются либо на основе логических рассуждений, либо на основе косвенных показателей. Обычно применяется сравнение данных одной методики с данными других методик или исследований.

Прежде чем приступать к изучению таких компонентов надежности, как устойчивость и обоснованность, необходимо убедиться в правильности выбранного инструмента измерения.

Возможно, что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полная неспособность данного инструмента на требуемом уровне дифференцировать изучаемую совокупность, иначе говоря, если окажется, что систематически не используется какая-то часть шкалы либо та или иная градация шкалы или вопроса. И наконец, возможно, что исходный признак не обладает дифференцирующей способностью в отношении результирующего показателя — индекса. В первую очередь нужно ликвидировать или уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее в исследовании.

К числу недостатков используемой шкалы прежде всего следует отнести отсутствие разброса ответов по значениям шкалы. Попадание ответов в один пункт свидетельствует о полной непригодности измерительного инструмента — шкалы. Такая ситуация может возникнуть или из-за «нормативного» давления в сторону общепринятого мнения, или из-за того, что градации (значения) шкалы не имеют отношения к распределению данного свойства у рассматриваемых объектов (нерелевантны).

Например, если все опрашиваемые респонденты согласны с утверждением «хорошо, когда строительный инструмент является универсальным» и нет ни одного ответа «не согласен», то подобная шкала не поможет дифференцировать отношение респондентов к разным типам строительных инструментов.

Использование части шкалы. Довольно часто обнаруживается, что практически работает лишь какая-то часть шкалы, какой-то один из ее полюсов с прилегающей более или менее обширной зоной.

Так, если респондентам для оценки предлагается шкала, имеющая положительный и отрицательный полюса, в частности от +3 до —3, то при оценивании какой-то заведомо положительной ситуации респонденты не используют отрицательные оценки, а дифференцируют свое мнение лишь с помощью положительных. Для того чтобы вычислить значение относительной ошибки измерения, исследователь должен знать определенно, какой же метрикой пользуется респондент — всеми семью градациями шкалы или только четырьмя положительными. Так, ошибка измерения в 1 балл мало о чем говорит, если мы не знаем, какова действительная вариация мнений.

Для вопросов, имеющих качественные градации ответов, можно применять подобное требование в отношении каждого пункта шкалы: каждый из них должен набирать не менее 5% ответов, в противном случае считаем этот пункт шкалы неработающим. Требование 5%-ного уровня наполнения каждой градации шкалы не следует рассматривать как строго обязательное; в зависимости от задач исследования могут быть выдвинуты большие или меньшие значения этих уровней.

Неравномерное использование отдельных пунктов шкалы. Случается, особенно при использовании упорядоченных шкал, что некоторое значение переменной (признака) систематически выпадает из поля зрения респондентов, хотя соседние градации, характеризующие более низкую и более высокую степень выраженности признака, имеют существенное наполнение.

Так, если конфигурация распределения ответов на вопрос с четырьмя упорядоченными градациями такова, как на рис. 4.4, градации данной шкалы, видимо, неудачно сформулированы. Значительное наполнение двух соседних по отношению к пункту 2 пунктов (1 и 3) свидетельствует о «захвате» части голосов из плохо сформулированного пункта 2.

Ранг градации

Рис. 4.4. Пример неравномерного распределения ответов по шкале

Аналогичная картина наблюдается и в том случае, когда респонденту предлагают шкалу, имеющую слишком большую дробность: будучи не в состоянии оперировать всеми градациями шкалы, респондент выбирает лишь несколько базовых. Например, зачастую десятибалльную шкалу респонденты расценивают как некоторую модификацию пятибалльной, предполагая, что «десять» соответствует «пяти», «восемь» — «четырем», «пять» — «трем» и т.д. При этом базовые оценки используются значительно чаще, чем другие.

Для выявления указанных аномалий равномерного распределения по шкале можно предложить следующее правило: для достаточно большой доверительной вероятности (1—? ? 0,99) и, следовательно, в достаточно широких границах наполнение каждого значения не должно существенно отличаться от среднего из соседних наполнений. Для чего используется критерий хи-квадрат [19].

Определение грубых ошибок. В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифицированное использование измерительных средств и т. п. Это обнаруживается в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения признать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу, так чтобы вероятность того, что крайние значения превысят ее, была бы достаточно малой и соответствовала бы некоторому уровню значимости а. Это правило основано на том, что появление в выборке чрезмерно больших значений хотя и возможно как следствие естественной вариабельности значений, но маловероятно.

Если окажется, что какие-то крайние значения совокупности принадлежат ей с очень малой вероятностью, то такие значения признаются грубыми ошибками и исключаются из дальнейшего рассмотрения, Выявление грубых ошибок особенно важно проводить для выборок малых объемов: не будучи исключенными из анализа, они существенно искажают параметры выборки. Для этого используются специальные статистические критерии определения грубых ошибок [19].

Итак, дифференцирующая способность шкалы как первая существенная характеристика ее надежности предполагает: обеспечение достаточного разброса данных; выявление фактического использования респондентом предложенной протяженности шкалы; анализ отдельных «выпадающих» значений; исключение грубых ошибок. После того как установлена относительная приемлемость используемых шкал в указанных аспектах, следует переходить к выявлению устойчивости измерения по этой шкале.

Существует несколько методов оценки устойчивости измерений: повторное тестирование; включение в анкету эквивалентных вопросов и разделение выборки на две части.

Метод повторного тестирования был охарактеризован выше.

Часто интервьюеры в конце опроса частично его повторяют, говоря при этом: «Заканчивая нашу работу, вновь коротко пройдемся по вопросам анкеты, чтобы я мог проверить, все ли я правильно записал из ваших ответов». Конечно, речь идет не о повторении всех вопросов, а только критических из их числа. При этом надо помнить, что если интервал времени между тестированием и повторным тестированием слишком короткий, то респондент просто может помнить первоначальные ответы. Если интервал слишком велик, то могут иметь место некоторые реальные изменения.

Включение в анкету эквивалентных вопросов предполагает использование в одной анкете вопросов по той же проблеме, но сформулированных по-другому. Их респондент должен воспринимать как разные вопросы. Главная опасность данного метода заключается в степени эквивалентности вопросов; если это не достигается, то респондент отвечает на разные вопросы.

Разделение выборки на две части основано на сравнении ответов на вопросы двух групп респондентов. Предполагается, что эти две группы являются идентичными по своей композиции и что средние оценки ответов для этих двух групп являются очень близкими. Все сравнения делаются только на групповой основе, поэтому сравнение внутри группы проводить невозможно. Например, среди студентов колледжа с помощью модифицированной шкалы Лайкерта с пятью градациями был проведен опрос относительно их будущей карьеры. В анкете приводилось утверждение: «Я считаю, что меня ожидает блестящая карьера». Ответы были обобщены, начиная с «сильно не согласен» (1 балл) и кончая «сильно согласен» (5 баллов). Затем общая выборка опрошенных была разделена на две группы и были вычислены средние оценки для этих групп. Средняя оценка была одинаковой для каждой группы и равнялась 3-м баллам. Данные результаты дали основание считать измерение надежным. Когда же групповые ответы были проанализированы более внимательно, то оказалось, что в одной группе все студенты ответили «и согласен и не согласен», а в другой — 50% ответили «сильно не согласен», а другие 50% — «сильно согласен». Как видно, более глубокий анализ показал, что ответы не являются идентичными.

Вследствие данного недостатка этот метод оценки устойчивости измерений является наименее популярным.

О высокой надежности шкалы можно говорить лишь в том случае, если повторные измерения при ее помощи одних и тех же объектов дают сходные результаты. Если устойчивость проверяют на одной и той же выборке, то часто оказывается достаточным сделать два последовательных замера с определенным временным интервалом — таким, чтобы этот промежуток не был слишком велик, чтобы сказалось изменение самого объекта, но и не слишком мал, чтобы респондент мог по памяти «подтягивать» данные второго замера к предыдущему (т. е. его протяженность зависит от объекта изучения и колеблется от двух до трех недель).

Существуют различные показатели оценки устойчивости измерений. Среди них чаще всего используется средняя квадратическая ошибка (см. ниже).

До сих пор речь шла об абсолютных ошибках, размер которых выражался в тех же единицах, что и сама измеряемая величина. Это не позволяет сравнивать ошибки измерения разных признаков по разным шкалам. Следовательно, помимо абсолютных, нужны относительные показатели ошибок измерения.

В качестве показателя для нормирования абсолютной ошибки можно использовать максимально возможную ошибку в рассматриваемой шкале ( x max ).

Если число делений шкалы k , тогда x max , равное разнице между крайними значениями шкалы ( x max — x min ), будет k — 1 и относительная ошибка окажется такой:

(здесь х — средняя арифметическая ошибка измерения).

Однако зачастую этот показатель «плохо работает» из-за того, что шкала не используется на всей ее протяженности. Поэтому более показательными являются относительные ошибки, рассчитанные по фактически используемой части шкалы.

Если число градаций в «работающей» части шкалы обозначить k 1 , то тогда

а если в качестве абсолютной ошибки использовалась средняя квадратическая ошибка S , то показатель относительной ошибки

Для повышения устойчивости измерения необходимо выяснить различительные возможности пунктов используемой шкалы, что предполагает четкую фиксацию респондентами отдельных значений: каждая оценка должна быть строго отделена от соседней. На практике это означает, что в последовательных пробах респонденты четко повторяют свои оценки. Следовательно, высокой различимости делений шкалы должна соответствовать малая ошибка.

Эту же задачу можно описать в терминах чувствительности шкалы, которая характеризуется количеством делений, приходящихся на одну и ту же разность в значениях измеряемой величины, т. е. чем больше градаций в шкале, тем больше ее чувствительность. Однако чувствительность нельзя повышать простым увеличением дробности, ибо высокая чувствительность при низкой устойчивости является излишней (например, шкала в 100 баллов, а ошибка измерения ±10 баллов).

Но и при малом числе градаций, т. е. при низкой чувствительности, может быть низкая устойчивость, и тогда следует увеличить дробность шкалы. Так бывает, когда респонденту навязывают категорические ответы «да», «нет», а он предпочел бы менее жесткие оценки. И потому он выбирает в повторных испытаниях иногда «да», иногда «нет».

Итак, следует найти некоторое оптимальное соотношение между чувствительностью и устойчивостью. Рекомендуется использовать столько градаций в шкале, чтобы ее ошибка была меньше 0,5 балла.

Если ошибка меньше 0,5 балла, то в последовательных опросах ответы в среднем будут совпадать. При 1 x 1 ? 0,5 балла ответы в последовательных опросах будут в среднем отличаться на 1 балл (и выше).

Существуют способы, позволяющие добиться требуемой чувствительности [19].

На основе данных двух последовательных проб определяют пороги различаемости градаций шкалы. В том случае, если обнаружено смешение градаций, применяют один из двух способов.

Первый способ. В итоговом варианте уменьшают дробность шкалы (например, из шкалы в 7 интервалов переходят на шкалу в 3 интервала).

Второй способ. Для предъявления респонденту сохраняют прежнюю дробность шкалы и только при обработке укрупняют соответствующие ее пункты.

Второй способ кажется предпочтительнее, поскольку, как правило, большая дробность шкалы побуждает респондента и к более активной реакции. При обработке данных информацию следует перекодировать в соответствии с проведенным анализом различительной способности исходной шкалы.

Итак, предложенные способы анализа целесообразны при отработке окончательного варианта методики. Анализ устойчивости отдельных вопросов шкалы позволяет: а) выявить плохо сформулированные вопросы, их неадекватное понимание разными респондентами; б) уточнить интерпретацию шкалы, предложенной для оценки того или иного явления, и выявить более оптимальный вариант дробности значений шкалы.

Изучение устойчивости окончательного варианта методики даст представление о надежности данных (связанной с устойчивостью), которые будут получены в основном исследовании.

Обоснованность измерения. Проверка обоснованности шкалы предпринимается лишь после того, как установлены достаточные правильность и устойчивость измерения исходных данных. Как уже отмечалось, проверка обоснованности — достаточно сложный процесс и, как правило, не до конца разрешимый. И поэтому нецелесообразно сначала применять трудоемкую технику для выявления обоснованности, а после этого убеждаться в неприемлемости данных вследствие их низкой устойчивости.

Обоснованность данных измерения — это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено. Некоторые исследователи предпочитают исходить из так называемой наличной обоснованности, т. е. обоснованности в понятиях использованной процедуры. Например, считают, что удовлетворенность товаром — это то свойство, которое содержится в ответах на вопрос: «Удовлетворены ли вы товаром?». В серьезном маркетинговом исследовании такой сугубо эмпирический подход может оказаться неприемлемым.

Остановимся на возможных формальных подходах к выяснению уровня обоснованности методики. Их можно разделить на три группы: 1) конструирование типологии в соответствии с целями исследования на базе нескольких признаков; 2) использование параллельных данных; 3) судейские процедуры.

Первый вариант нельзя считать полностью формальным методом — это всего лишь некоторая схематизация логических рассуждений, начало процедуры обоснования, которая может быть на этом и закончена, а может быть подкреплена более мощными средствами.

Второй вариант требует использования по крайней мере двух источников для выявления одного и того же свойства. Обоснованность определяется степенью согласованности соответствующих данных.

В последнем случае мы полагаемся на компетентность судей, которым предлагается определить, измеряем ли мы нужное нам свойство или что-то иное.

Конструированная типология. Один из способов — использование контрольных вопросов, которые в совокупности с основными дают большее приближение к содержанию изучаемого свойства, раскрывая различные его стороны.

Например, можно определять удовлетворенность используемой моделью автомобиля лобовым вопросом: «Устраивает ли вас ваша нынешняя модель автомобиля?» Комбинация его с двумя другими косвенными: «Хотите ли вы перейти на другую модель?» и «Рекомендуете ли вы своему другу купить данную модель автомобиля?» позволяет произвести более надежную дифференциацию респондентов. Типология по пяти упорядоченным группам от наиболее удовлетворенных автомобилем до наименее удовлетворенных проводится с помощью «логического квадрата».

Обоснованность в подобного рода типологии не доказывается каким-либо формальным критерием и опирается на логические доводы.

Единственное требование, которое может быть выдвинуто при конструировании такого рода типологии, — это положительная корреляция между составляющими ее признаками. Отсутствие положительной взаимосвязи между вопросами может свидетельствовать о том, что мы не понимаем сущности измеряемого явления.

Параллельные данные . Нередко целесообразно разработать два равноправных приема измерений заданного признака, что позволяет установить обоснованность методов относительно друг друга, т. е. повысить общую обоснованность путем сопоставления двух независимых результатов.

Классифицируем параллельные процедуры в зависимости от соотношения методов и исполнителей: а) несколько методов — один исполнитель; б) один метод — несколько исполнителей; в) несколько методов — несколько исполнителей.

Несколько методов — один исполнитель. Здесь один и тот же исполнитель использует два или более различных методов для измерения одного и того же свойства.

Рассмотрим различные способы использования этого метода и прежде всего — эквивалентные шкалы. Возможны равнозначные выборки признаков для описания измерения поведения, отношения, ценностной ориентации, т.е. какой-то установки. Эти выборки и образуют параллельные шкалы, обеспечивая параллельную надежность.

Каждую шкалу рассматриваем как способ измерения некоторого свойства и в зависимости от числа параллельных шкал имеем ряд способов измерении. В качестве исполнителя выступает респондент, дающий ответы одновременно по всем параллельным шкалам. Все ответы сортируются в зависимости от принадлежности к шкале, и таким образом получаем параллельные данные.

При обработке такого рода данных следует выяснить два момента: 1) непротиворечивость пунктов отдельной шкалы; 2) согласованность оценок по разным шкалам.

Первая проблема возникает в связи с тем, что модели ответов не представляют идеальной картины; ответы нередко противоречат друг другу. Поэтому встает вопрос, что принимать за истинное значение оценки респондента на данной шкале.

Вторая проблема непосредственно касается сопоставления параллельных данных.

Рассмотрим пример неудавшейся попытки повысить надежность измерения признака «удовлетворенность автомобилем» с помощью трех параллельных порядковых шкал. Приведем две из них:

Шкала А

11. Данная модель мне очень нравится

5

1. Данная модель скорее нравится, чем не нравится

4

8. Трудно сказать, нравится ли мне данная модель

3

14. Данная модель мне скорее не нравится, чем нравится

2

3. Данная модель мне совершенно не нравится

1

Шкала В

 

 

2. Данная модель - одна из лучших

5

13. Считаю, что данная модель не хуже многих других

4

5. Данная модель не хуже и не лучше других

3

12. Считаю, что есть много моделей, которые лучше моей

2

4. Моя модель автомобиля хуже, чем многие другие

1

Пятнадцать суждений (в порядке, обозначенном слева, в начале каждой строки) предъявляются респонденту общим списком, и он должен выразить свое согласие или несогласие с каждым из них. Каждому суждению присваивается оценка, соответствующая его рангу в указанной пятибалльной шкале (справа). (Например, согласие с суждением 4 дает оценку «1», согласие с суждением 11 — оценку «5» и т. д.)

Рассматриваемый здесь способ предъявления суждений списком дает возможность проанализировать пункты шкалы на непротиворечивость. При использовании упорядоченных шкал наименований обычно считается, что пункты, образующие шкалу, взаимно исключают друг друга и респондент легко найдет тот из них, который ему подходит.

Изучение распределений ответов показывает, что респонденты выражают согласие с противоречивыми (с точки зрения исходной гипотезы) суждениями. Например, по шкале «В» 42 человека из 100 одновременно согласились с суждениями 13 и 12, т. е. с двумя противоположными суждениями.

Наличие в ответе противоречивых суждений приводит к необходимости вычислять ошибку противоречивости. Это будет разница в рангах, наиболее противоположных для данной шкалы суждений в ответе респондента.

Итак, средние ошибки, характеризующие противоречивость для рассматриваемых шкал, оказались равными

Ошибка в 1,57 балла при пятибалльной оценке, видимо, слишком велика, чтобы считать шкалу приемлемой.

Данный подход повышения надежности шкалы является весьма сложным. Поэтому его можно рекомендовать лишь при разработке ответственных тестов или методик, предназначенных для массового употребления или панельных исследований.

Один метод — несколько исполнителей. Если метод надежен, то разные исполнители дадут совпадающую информацию, но если их результаты плохо согласуются, то либо измерения ненадежны, либо результаты отдельных исполнителей нельзя считать равноценными. В последнем случае надо установить, нельзя ли рассматривать какую-либо группу результатов заслуживающей большего доверия. Решение этой задачи тем более важно, если предполагается, что одинаково допустимо получение информации любым из рассматриваемых методов (например, использование самооценок против оценок). Анализ параллельных данных с помощью описанных ниже процедур позволит установить правильность такого предположения.

Для количественных признаков при решении вопроса о согласованности оценок нескольких исполнителей предлагается выявить ошибки соответствия одним из приемов, рассмотренных при изучении устойчивости. Прежде всего, поскольку мы имеем здесь случай прямых групповых наблюдений, наиболее адекватной оценкой совпадения данных является средняя квадратическая ошибка.

Тем же способом можно изучать совпадения оценок и самооценок. Если согласованность оценок со стороны «судей» и соответствующих самооценок респондентов будет достаточно высокой, это может означать, что методика достаточно обоснована. Во всяком случае, одновременное использование оценок и самооценок дает возможность глубже понять сущность измеряемых признаков, уточнить их смысл.

Несколько методов — несколько исполнителей. Одним из способов установления обоснованности измерения некоторого качества у одного и того же респондента (объекта) является фиксирование данного свойства разными исполнителями, владеющими разными методами. Как и в предыдущих случаях, здесь нельзя установить некую абсолютную обоснованность, поэтому рассматривается лишь обоснованность одного способа относительно другого.

Использование параллельных методов измерения одного и того же свойства сталкивается с целым рядом трудностей.

Во-первых, неясно, в какой мере оба метода измеряют одно и то же качество объекта, причем, как правило, формальных критериев для проверки такой гипотезы не существует. Следовательно, необходимо прибегнуть к содержательному (логико-теоретическому) обоснованию того или иного метода.

Во-вторых, если обнаруживается, что параллельные процедуры измеряют общее свойство (данные существенно не различаются), остается вопрос о теоретико-содержательном соответствии этих процедур.

Нельзя не признать, что сам принцип использования параллельных процедур оказывается не формальным, а скорее содержательным принципом и решение остается за теоретико-методологической концепцией исследования.

Метод судейства при обосновании процедур измерения. Один из широко распространенных подходов к установлению обоснованности — это использование так называемых судей, экспертов. Исследователи обращаются к определенной группе людей с просьбой выступить в качестве компетентных лиц. Им предлагают набор признаков, предназначенный для измерения изучаемого явления, и просят оценить правильность отнесения каждого из признаков к этому объекту. Совместная обработка мнений судей позволит присвоить признакам веса или, что то же самое, шкальные оценки в измерении изучаемого явления. В качестве набора признаков могут выступить список отдельных суждений, характеристики явления и т. д.

Процедуры судейства многообразны. В основе их могут лежать методы парных сравнений, ранжирования, последовательных интервалов и т.д.

Вопрос о том, кого следует считать судьями, достаточно дискуссионен. Судьи, выбираемые в качестве представителей изучаемой совокупности, так или иначе должны представлять ее микромодель: по оценкам судей исследователь определяет, насколько адекватно будут истолкованы респондентами те или иные пункты опросной процедуры или другие, обращенные к респонденту, стимулы.

Однако при отборе судей возникает трудноразрешимый вопрос, каково влияние собственных установок судей на их оценки, ведь эти установки могут существенно отличаться от установок обследуемых в отношении того же самого объекта.

Ясно, что в каждом конкретном случае следует осуществлять контроль такого рода ошибок применительно к данной выборке судей. Так, используя мужчин и женщин в качестве судей для оценки различных занятий на досуге, нашли, что установки мужчин существенно отличаются от установок судей-женщин. Более того, оценка зависит от того, увлекается ли сам судящий данным видом досуга.

В общем виде решение проблемы состоит в том, чтобы: а) внимательно проанализировать состав судей с точки зрения адекватности их жизненного опыта и признаков социального статуса соответствующим показателям обследуемой генеральной совокупности; б) выявить эффект индивидуальных отклонений в оценках судей относительно общего распределения оценок. Наконец, следует оценить не только качество, но и объем выборочной совокупности судей.

С одной стороны, это количество определяется согласованностью: если согласованность мнений судей достаточно высока и, соответственно, ошибка измерения мала, численность судей может быть небольшой. Нужно задать значение допустимой ошибки и на основании ее рассчитать требуемый объем выборки.

При обнаружении полной неопределенности объекта, т. е. в случае, когда мнения судей распределятся равномерно по всем категориям оценки, никакое увеличение объема выборки судей не спасет ситуацию и не выведет объект из состояния неопределенности.

Здесь возникает проблема точности (устойчивости) измерения. Рассмотрим с этой точки зрения принципиально разные варианты судейства:

  1. производится классификация состояний объекта (сам объект имеет качественные градации);
  2. находится количественная оценка изменяющихся состояний объекта, представляющих собой континуум.

В первом случае при определении объема выборки судей необходимо задать некоторый уровень определенности в их мнениях, т. е. разброс распределения оценок должен быть не выше некоторого порогового значения. Во втором — задается уровень допустимой ошибки. Далее возникает вопрос о численности градаций в судейских оценках, что относится к чувствительности любой измерительной процедуры. В общем случае речь идет не о чем ином, как о чувствительности измерения, зависящего и от изменчивости объекта, и от устойчивости инструмента измерения. Основной способ определения дробности судейских оценок — выявление их устойчивости путем двух последовательных (с временным интервалом) судейств по единой процедуре. Эта операция уже рассматривалась выше в разделе об устойчивости.

Если объект достаточно неопределенен, то большое число градаций только внесет дополнительные помехи в работу судей и не принесет более точной информации. Нужно выявить устойчивость судейских мнений с помощью повторной пробы и, соответственно, сузить число градаций.

Выбор того или иного конкретного способа, метода или техники проверки на обоснованность зависит от многих обстоятельств.

Прежде всего следует четко установить, возможны ли какие-то существенные отклонения от запланированного предмета измерения. Если программа исследования ставит жесткие рамки, следует использовать не один, а несколько приемов проверки данных на обоснованность, с тем чтобы четко определить границы достоверности заключения по гипотезе.

Во-вторых, нужно иметь в виду, что уровни устойчивости и обоснованности данных тесно взаимосвязаны. Неустойчивая информация уже в силу недостаточной надежности по этому критерию не требует слишком строгой проверки на обоснованность. Следует обеспечить достаточную устойчивость и уже затем принять соответствующие меры для уточнения границ интерпретации данных (т. е. выявить уровень обоснованности).

Выбор конкретной техники проверки данных на обоснованность — задача скорее содержательная, чем формальная.

Многочисленные эксперименты по выявлению уровня надежности позволяют заключить, что в процессе отработки инструментов измерений со стороны их надежности целесообразна следующая последовательность основных этапов работы:

  • а) Предварительный контроль обоснованности методов измерения первичных данных на стадии проб методики. Здесь проверяется, насколько информация отвечает своему назначению по существу и каковы пределы последующей интерпретации данных. Для этой цели достаточны небольшие выборки в 10—20 наблюдений с последующей корректировкой структуры методики.
  • б) Второй этап — пилотаж методики и тщательная проверка устойчивости исходных данных, в особенности итоговых показателей индексов, многомерных шкал и т. п. На этом этапе нужна выборка не менее 100 человек, представляющая микромодель реальной совокупности обследуемых с учетом представительства по существенным характеристикам объекта исследования.
  • в) В период этого же общего пилотажа осуществляются все необходимые операции, относящиеся к проверке уровня обоснованности. Результаты анализа данных генерального пилотажа приводят к усовершенствованию методики, к доработке всех ее деталей и в итоге — к получению окончательного варианта методики для основного исследования.
  • г) В начале основного исследования желательно провести проверку используемого варианта методики на устойчивость, с тем чтобы рассчитать точные показатели ее устойчивости. Последующее уточнение границ обоснованности проходит через весь анализ результатов самого исследования.

Вне зависимости от использованного метода оценки надежности у исследователя имеется четыре последовательных шага по повышению надежности результатов измерений.

  • Во-первых, в случае чрезвычайно низкой надежности измерений некоторые вопросы просто выбрасываются из анкеты, особенно когда степень надежности можно определить в процессе разработки анкеты.
  • Во-вторых, исследователь может «свернуть» шкалы и использовать меньше градаций. Скажем, шкала Лайкерта в этом случае может включать только следующие градации: «согласен», «не согласен», «не имею мнения». Обычно так поступают, когда пройден первый шаг и обследование уже было проведено.
  • В-третьих, как альтернатива второму варианту оценка надежности проводится на индивидуальной основе, т.е. осуществляется оценка надежности ответов отдельных экспертов (особенно если использовался метод повторного тестирования) двух групп.

Ответы ненадежных респондентов просто не учитываются при проведении заключительного анализа. Данный подход может рассматриваться и как дополнение ко второму шагу.

Наконец, после того как первые три шага были проведены, можно оценить уровень надежности измерений. Обычно надежность измерений характеризуется коэффициентом, изменяющимся от нуля до единицы, где единица характеризует максимальную надежность.

Обычно считается, что минимально приемлемый уровень надежности характеризуют цифры 0,65—0,70, особенно если измерения проводились впервые.

Очевидно, что в процессе проведения разными фирмами разнообразных и многочисленных маркетинговых исследований имела место последовательная адаптация шкал измерений и методик их проведения к целям и задачам конкретных маркетинговых исследований. Это облегчает решение задач, рассмотренных в данном разделе, и делает их применение скорее необходимым при проведении оригинальных маркетинговых исследований.

Достоверность измерений характеризует совершенно другие аспекты, чем надежность измерений. Измерение может быть надежным, но не достоверным. Последнее характеризует точность измерений по отношению к тому, что существует в реальности. Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляет менее 25 000 долларов. Не желая называть интервьюеру истинную цифру, респондент указал доход «более 100 000 долларов». При повторном тестировании он снова назвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Ложь не является единственной причиной низкого уровня достоверности измерений. Можно также назвать плохую память, плохое знание респондентом действительности и т.п.

Главное направление проверки достоверности измерений заключается в получении информации из различных источников. Это может быть осуществлено различными методами, среди которых прежде всего следует отметить следующее.

Надо стремиться составлять вопросы таким образом, чтобы их формулировки способствовали получению достоверных ответов. Далее, в анкету могут включаться вопросы, связанные друг с другом.

Например, в анкету помещается вопрос о том, в какой степени респонденту нравится какой-то продукт питания определенной марки. И далее спрашивается, какое количество данного товара было куплено респондентом за последний месяц. Второй вопрос направлен на проверку достоверности ответа на первый вопрос.

Часто для оценки достоверности измерений используется два различных метода или источников получения информации. Например, после письменного заполнения анкет ряду респондентов из первоначальной выборки дополнительно задаются те же вопросы по телефону. По схожести ответов судят о степени их достоверности.

Иногда образуют на основе одних и тех же требований две выборки респондентов и для оценки степени достоверности сравнивают их ответы.

4.10.4. Составление анкет

Главным инструментом реализации методов наблюдения и опроса являются анкета (вопросник) и механические устройства, например счетчики количества людей, кино-видиокамеры. Ниже будет чаше использоваться термин «вопросник», поскольку он носит более общий характер. Анкета применяется только при письменных ответах на поставленные вопросы.

Вопросник — опросный лист для получения каких-то сведений. Он выполняет следующие функции: 1. Переводит цели исследования в вопросы. 2. Стандартизирует вопросы и форму ответа на них. 3. Текст и последовательность вопросов способствуют кооперации интервьюера с респондентами, стимулирует получение ответов на все вопросы. 4. При автоматическом введении данных вопросника в компьютер ускоряется анализ результатов исследования. 5. Служит целям проверки надежности и достоверности оценок.

Перечень данных функций подчеркивает важность уделения серьезного внимания составлению вопросников. Обычно этот процесс осуществляется с следующей последовательности:

  1. Определение целей опроса.
  2. Выбор методов сбора данных.
  3. Разработка вопросов.
  4. Оценка вопросов.
  5. Одобрение со стороны клиента.
  6. Тестирование.
  7. Уточнение анкет.
  8. Копирование анкет.
  9. Сбор данных.
  10. Табулирование и составление заключительного отчета.

Определение целей опроса и выбор методов сбора данных были рассмотрены ранее. Ниже характеризуется процесс непосредственного составления вопросника. Этот процесс носит итеративный характер и направлен на последовательное уточнение вопросника, повышение вероятности получения достоверных ответов, исключение влияния содержания вопросов и их формата на получаемые ответы. Кроме того, заказчику данного опроса также должно быть дано право оценить содержание вопросника, может быть, заказчик должен поставить свою подпись на экземпляре анкеты перед ее копированием. Заказчик прежде всего оценивает вопросник с точки зрения целей проводимого обследования и полноты охваты исследуемой проблемы.

Вопросник обычно состоит из трех частей: введения, реквизитной части и основной части.

Главная задача введения — убедить респондента принять участие в опросе. Оно должно содержать цель проводимого опроса и должно показать, какую пользу получит респондент, приняв участие в опросе. Кроме того, из введения должно быть понятно, кто проводит данный опрос и сколько потребуется времени для ответа на поставленные вопросы. Если опрос проводится по почте, введение может быть написано в виде сопроводительного письма.

В реквизитной части приводится информация, касающаяся респондентов: возраст, пол, принадлежность к определенному классу, род занятий, семейное положение, имя и адрес — для частных лиц; для организаций: размер, местоположение, направление производственно-хозяйственной деятельности, положение респондента в организации, его имя. Кроме того, необходимо идентифицировать сам вопросник, т.е. дать ему название, указать дату, время и место проведения опроса, фамилию интервьюера.

При разработке основной части вопросника следует обратить внимание на: тип вопросов (формат ответов), содержание вопросов и их число, последовательность представления вопросов в анкете, наличие контрольных вопросов.

Существуют три основных формата задаваемых вопросов: открытые вопросы, закрытые вопросы и вопросы со шкалой ответов.

Открытый вопрос — вопрос анкеты, с помощью которой собирается первичная маркетинговая информация; он позволяет опрашиваемому на вопрос отвечать своими словами, что дает ему возможность чувствовать себя при ответе на вопрос достаточно свободно, приводить примеры, иллюстрации. Открытые вопросы часто приводятся в начале анкеты для «разминки» респондентов. Примером открытого вопроса является вопрос: «Что вы думаете о..?» В таких вопросах отсутствует предвзятость, стремление навязать определенный ответ. Однако ответы на открытые вопросы требуют достаточно больших затрат времени. Кроме того, полученные ответы могут быть интерпретированы по-разному.

Закрытый вопрос — вопрос анкеты, с помощью которой собирается первичная маркетинговая информация; он включает все возможные варианты ответов, из которых опрашиваемый делает свой выбор. Существует два варианта таких вопросов: 1.Дихотомический, типа: «Имеете ли вы счет в банке?» В данном случае имеется только два варианта ответа: да, нет. 2. Многовариантного выбора, типа: «Где вы храните свои сбережения?» со следующими, скажем, вариантами ответов:

  • в банке
  • — в страховой компании
  • — в строительной компании
  • •  дома,

из которых респондент может выбрать один или несколько ответов.

Использование данного типа вопросов активизирует деятельность респондентов по заполнению анкет, облегчает процесс ввода полученных данных.

Недостатками вопросов с многовариантным выбором являются:

  1. Трудности формулирования всех возможных вариантов ответов, характеристик или факторов.
  2. Трудности, обусловленные необходимостью использовать общепринятую терминологию, что необходимо для того, чтобы все респонденты одинаково понимали заданные вопросы.
  3. Трудность измерения относительной важности отдельных альтернатив, характеристик или факторов. Относительная важность или «веса» могут определяться как в качественной шкале (например, от «не имеет значения» до «имеет очень большое значение»), так и в количественной шкале (например, В долях 100-балльной шкалы).

Трудности, обусловленные разработкой анкет с многовариантными ответами, обычно преодолеваются следующим образом:

  1. Организуется дискуссия в малой группе (до 8—10 человек) по поводу набора вопросов, факторов, терминологии и др.
  2. Проводится интервью с потенциальным респондентом, в результате которого уточняются вопросы, характеристики, факторы и терминология.

Вопросы со шкалой ответов, предполагающие проведение измерений изучаемых свойств и параметров, были рассмотрены в разделе об измерениях.

Рассмотрим факторы, которые следует учитывать при выборе формата вопросов.

При выборе формата вопросов целесообразно учитывать: 1) природу измеряемого свойства; 2) результаты предыдущих исследований; 3) метод сбора данных; 4) желаемый уровень шкалы измерений; 5) способности респондентов.

Природа измеряемого свойства учитывается при определении, нужен ли ответ типа «да», «нет», «не помню» (вопрос: «Покупали ли вы в течение последнего месяца сигареты "Мальборо"?») или нужен шкалированный ответ на вопрос типа: «Вам нравятся сигареты "Мальборо"?»

В ряде случаев исследование основано на результатах, полученных ранее. В этом случае используется ранее применявшийся вопросник. В любом случае целесообразно использовать ранее апробированные форматы вопросов, чем изобретать новые.

Что касается метода сбора данных, то очевидно, что, скажем, телефонное интервью предполагает использование относительно простых вопросников по сравнению с опросами, проводимыми по почте.

С позиций получения конечных результатов исследования может быть достаточным использование шкалы наименований; в ряде случаев необходимо ранжирование измеряемых свойств, а может быть, проведение статистического анализа, для чего потребуется использование шкалы интервалов или шкалы отношений.

Необходимость учета способностей респондентов при выборе формата вопросов подтверждают следующие примеры. Предположим, исследователь чувствует, что один из респондентов плохо умеет излагать свои мысли, неохотно излагает их на бумаге. Вряд ли целесообразно в данном случае использовать открытые вопросы.

Зачастую анкеты содержат вопросы всех трех форматов. В этом случае желательно каждый вопрос оценить с позиций вышеизложенных требований.

Содержание вопросов определяется тем, что мы желаем узнать в результате ответов на поставленные вопросы. Данная задача облегчается, если мы имеем ясно очерченную гипотезу, которую собираемся испытать, или имеем простую модель, облегчающую наше понимание исследуемой ситуации.

Определяя содержание вопросов, необходимо учесть следующие обстоятельства.

Вопрос должен быть сфокусирован на единственной проблеме или теме. Например, не рекомендуется задавать вопросы типа: «В каком отеле вы обычно останавливаетесь, когда вы осуществляете поездки?» Сфокусированный вопрос в данном случае звучит как: «Когда вы находитесь с семьей на отдыхе и останавливаетесь в отеле в месте отдыха, какой тип отеля вы обычно используете?»

Вопрос должен быть кратким. Следует избегать неопределенности и многословности формулировок, особенно когда вопросы излагаются устно. Сложные, длинные вопросы рассредоточивают внимание респондентов на отдельных частях вопроса, и вместо ответа на весь вопрос он может дать ответ только на одну его часть.

Все респонденты должны понимать заданный вопрос одинаковым образом и отвечать на один и тот же вопрос, а не на свои варианты его домысливания. Для этого следует использовать четкую терминологию и очень конкретно формулировать вопросы.

Надо избегать формулирования в одном предложении двух вопросов. Например, «Вы знаете, что фирма «Намбо» продает электронные игрушки и является единственным их продавцом в нашем регионе?» Данный вопрос следует разбить на два вопроса.

Следует использовать повседневный язык респондентов, термины, понятные каждому потенциальному респонденту, исключая жаргон.

Кроме того, следует помнить, что если даже респондент готов и желает ответить на вопросы, он может испытывать при этом определенные проблемы. Ответы на ряд вопросов предполагают выработку определенных оценок, а следовательно, использование неких критериев. Однако иногда такие критерии не являются очевидными, и поэтому респондент может использовать другие критерии, нежели предполагал исследователь. Вопрос не должен выходить за рамки опыта респондентов. Наверное, бессмысленно спрашивать подростков о том, какой тип семейного автомобиля они приобретут, когда женятся. Если вопрос касается прошлого, помните, что далеко не все обладают хорошей памятью. Например, далеко не все помнят, что они купили еще вчера. Если вопросы касаются будущего, то следует помнить, что человек часто меняет свое мнение в зависимости от обстоятельств. Так, результаты будущих выборов зачастую определяются не голосами тех, кто четко сделал свой выбор в пользу той или иной партии, а скорее всего теми, кто изменит свое мнение.

Следует относиться очень внимательно к включению в вопрос каких-то примеров, поскольку респондент может сосредоточить свое внимание только на них. Например, вопрос: «Можете ли вы вспомнить какую-нибудь рекламу «Панасоник», распространенную в течение последней недели, скажем, в виде вкладыша в вашей газете?» — может сосредоточить внимание респондента только на рекламе в газетных вкладышах.

Не следует склонять респондента делать обобщения, выходящие за рамки его опыта. Например, вопрос: «Беспокоитесь ли вы о свежести молока, покупая молоко в магазине?» понуждает респондента отвечать утвердительно, выходить за рамки его личного опыта. Более правильно по данной проблеме задать следующий вопрос: «Сколько раз во время пяти последних покупок молока вы беспокоились о его свежести?»

Вопросы следует формулировать в нейтральной тональности, без некоей положительной или отрицательной оценки рассматриваемой проблемы. Например, на вопрос: «Сколько бы вы заплатили за солнцезащитные очки, предохраняющие ваши глаза от вредных ультрафиолетовых лучей, приводящих к потере зрения?» респондент скорее будет отвечать, сколько он заплатил бы за что-то, что предохранит его от потери зрения. Более правильной является следующая формулировка: «Сколько бы вы заплатили за солнцезащитные очки, предохраняющие глаза от ультрафиолета?»

Формулировка вопроса не должна склонять респондента к ответу, желаемому для исследователя. Например, при проведении опроса относительно воздушных мешков для автомобиля был задан вопрос: «Не будете ли вы беспокоиться о безопасности автомобиля до тех пор, пока воздушные мешки не станут элементом его стандартного оборудования?» Формулировка данного вопроса предполагает положительный ответ. Более корректной является следующая формулировка: «Должны ли производители автомобилей включать воздушные мешки в стандартное оборудование автомобиля?»

Нельзя в закрытом вопросе излагать неполный перечень возможных ответов, один из которых для большинства респондентов заведомо является неприемлемым. Так, незадолго до прекращения войны в Чечне одна социологическая служба провела опрос. На вопрос: «Что вы предпочитаете: 1. Мир в Чечне; 2. Отделение Чечни от России?», разумеется, большинство респондентов выбрало первый вариант ответа. Но здесь существуют и другие варианты ответов, например: «За мир в Чечне и ее вхождение в состав России».

Надо противостоять «синдрому жадности» и не ставить лишних вопросов, без которых можно обойтись. В то же время переупрощение проблемы, постановка ограниченного числа вопросов дает возможность интерпретировать полученные результаты в желаемом направлении. Особенно этим грешат социологические опросы по политическим проблемам. Так, в начале апреля 1997 г. при проведении опроса по выяснению мнения относительно объединения России с Белоруссией одна ведущая телевизионная компания данную сложную проблему свела к ответам на два вопроса, главным из которых был: «Как изменится ваше экономическое положение после воссоединения с Белоруссией?» Неясно, о каком периоде времени идет разговор: о годе, двух и более годах. Опрос был проведен среди жителей Москвы (об этом в конце передачи было вскользь сказано). Очевидно, что полученные данные на всю Россию обобщены быть не могут. Далее, для получения объективной оценки данной проблемы необходимо учесть также политические, военные, нравственные и другие факторы как в текущей, так и в стратегической перспективе.

Постоянно задавайте себе вопрос: «Имеет ли респондент данные, необходимые для ответа на поставленные вопросы?»

При определении числа вопросов следует руководствоваться тезисом: чем их меньше, тем больше шансов получить на них ответы.

Желательно, чтобы вопросы излагались в определенной логической последовательности.

Вначале следует задать вопросы, с помощью которых можно определить уровень компетентности респондентов в области проводимого исследования. Например, если проводится исследование мнения потребителей относительно определенных добавок к тесту, то прежде всего следует поинтересоваться, занимается ли опрашиваемая домашней выпечкой.

Следующие вопросы служат целям «разминки» респондентов. Эти вопросы являются относительно простыми, легкими для ответов; они должны заинтересовать опрашиваемых, показать им, что они легко справятся с ответами. Например, «Пекли ли вы что-либо дома в течение последнего месяца?» За разминочными вопросами следуют переходные вопросы, предшествующие серии основных вопросов. Переходные вопросы служат целям определения, какие вопросы следует задать далее. Например, «Когда вы готовите тесто для пирога, используете ли вы обычную посуду или специальную емкость для приготовления теста?» Если ответ заключается в использовании обычной посуды, то рекомендуется пропустить вопросы, рассматривающие более детально использование специальных емкостей.

Наиболее трудные вопросы, требующие для ответа использования специальных шкал и достаточных затрат умственных усилий, рекомендуется ставить в середине или ближе к концу анкеты.

Обычно респондент, если дошел до данной части вопросника, как правило, отвечает и на оставшиеся вопросы. Опытные интервьюеры при проведении устного опроса в этом месте обычно говорят, что интервью вступило в завершающую стадию.

В конце вопросника приводятся классификационные вопросы, постановка которых в его начале, вследствие их персонального характера, может вызвать у респондента желание прекратить ответы на вопросы. Сюда относятся демографические вопросы о возрасте, образовании, национальности, уровне дохода и т.п.

Вопросы, носящие чрезмерно личностный характер («Чистите ли вы зубы каждый день?» «Часто ли вы на своем автомобиле превышаете допустимую скорость?»), обычно помещаются среди «безвинных» вопросов.

Выше рассмотренное носит характер общих рекомендаций. Однако существует по крайней мере два специальных подхода к проектированию вопросников: туннельный и секционный.

При использовании туннельного подхода имеет место постепенный переход от широких, общих вопросов к узким, частным вопросам. Общие вопросы служат целям «разминки», а также, если это требуется, могут носить переходной характер.

Секционный подход заключается в том, что последовательно рассматриваются вопросы по отдельным темам, до их полного исчерпания. Переход к следующей теме часто начинается с некоторой вступительной фразы.

На практике зачастую используется комбинация рассмотренных подходов.

Финальной стадией разработки вопросника является кодирование вопросов с целью облегчения задачи ввода данных в компьютер после их сбора. Обычно используются числовые коды, характеризующие разные варианты ответов.

За последнее время разработаны специальные компьютерные программы, которые осуществляют кодирование вопросов в вопроснике.

Необходимы выявление и устранение недостатков вопросника до начала его широкого использования, т.е. осуществление предварительного тестирования вопросника. Вначале возможно привлечение для этого своих коллег или товарищей, которые могут глубоко не разбираться в сути проводимого исследования, но которые помогут выявить главные огрехи вопросника. Затем с целью проверки реакции на проводимое исследование, используемые терминологию и последовательность задаваемых вопросов, содержание инструкции по заполнению анкеты и т.п. можно апробировать анкету на единичных респондентах. В завершение процесса проверки целесообразно провести пилотное испытание анкеты на малом числе респондентов (пять-десять человек). При этом используются те же процедуры отбора респондентов и их опроса, которые предполагается использовать при проведении полномасштабного анкетирования.

На данном этапе разработки вопросника также требуется определить, не является ли он слишком длинным и утомительным. Примерная продолжительность ответов должна составлять: при проведении интервью на улице — не более 3-х минут; дома без вознаграждения — не более 5 минут; дома с вознаграждением — не более 15 минут.

Здесь требуется также уточнить, уложится ли опрос в рамки запланированного бюджета.

Важным вопросом проектирования вопросника является составление сопроводительного письма, объясняющего цели проводимого обследования и содержание анкеты. Сопроводительное письмо должно быть ориентировано на конкретную группу респондентов. В случае, если опрос проводит специализированная компания, то в нем часто отмечается, что компания, проводящая обследование, ничего не продает, а только занимается законными исследованиями. Далее указывается заказчик данного исследования, хотя это может и не делаться: выбор зависит от желания самого заказчика.

Из сопроводительного письма потенциальные респонденты должны понять, как и почему они были выбраны в качестве респондентов. Акцент делается на пояснение, что респонденты были выбраны случайным образом, а не на основе целевого поиска. Например, что только 1000 имен были выбраны случайным образом из общего списка зарегистрированных агентов, занимающихся продажей недвижимости.

В этом письме должна содержаться просьба к потенциальным респондентам принять участие в опросе. Слова и тон письма должны быть такими, чтобы респондент испытывал чувство удовлетворения от того, что выбор пал на него. Например, «Ваши ответы отражают мнение тысяч других, не выбранных для участия в опросе...»

Зачастую первые услышанные или прочитанные слова определяют, примет ли участие респондент в проводимом опросе.

Опрос может носить анонимный и конфиденциальный характер.

В первом случае респондент должен быть уверен, что ни его имя, ни другие реквизиты не будут известны исследователям. Во втором случае предполагается, что имя респондента известно только исследователю, но отнюдь не заказчику данного обследования. В телефонном опросе и при опросах, связанных с присутствием интервьюеров, опрос носит только конфиденциальный характер.

Следующий шаг после утверждения вопросника и определения вида опроса — инструктаж интервьюеров, которые должны строго придерживаться вопросов анкеты и принятых процедур проведения опроса.

Опрос, если он не проводится специализированными консультационными организациями, осуществляется силами сотрудников данной организации, в первую очередь сотрудниками маркетинговых и сбытовых служб, которые могут не обладать соответствующей квалификацией в области проведения подобных исследований. Поэтому необходимо организовать их обучение. В процессе такого обучения следует обратить внимание на следующее: задавать вопросы надо легко и непринужденно; задавать вопросы точно в том виде, в котором они написаны; аккуратно регистрировать ответы в требуемой форме.

В целях обучения рекомендуется проведение пробных опросов среди других интервьюеров или сотрудников организации.

Дополнительным положительным аспектом участия в проведении маркетинговых исследований в качестве интервьюеров является возможность более глубоко разобраться в исследуемых проблемах, рынках, потребителях.

Ниже приводится в качестве примера анкета, использованная при проведении маркетинговых исследований рынка холодильников [11].

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.

Часть 1. Общие данные о холодильниках в домашних хозяйствах

Часть 2. Важнейшие факторы, влияющие на выбор холодильника

Пример заполнения вопросника

 Продолжение 

Продолжение

Часть 3. Оценка вашего холодильника (если у вас их несколько, ответьте только об одном из них)

Вам предлагается несколько утверждений, характеризующих ваш холодильник. Скажите, насколько каждое из утверждений соответствует действительности. Выберите один из пяти вариантов ответа.

Марка холодильника

Продолжение

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 (?) 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 р q = 900. Если принять, что показатель вариации выше (р = 70%), то р q = 2100.

Наибольшая вариация достигается в случае, когда половина совокупности (50%) используют радиальные покрышки, а другая (50%) — не использует. В этом случае произведение р q 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;

x a , x b ... — средние оценки для разных подгрупп выборки;

W a , W b … — 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 s x 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;

? H процент из гипотезы;

s p — 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 x 1 и x 2 — средние для двух выборок;

s 1 и s 2 — средние квадратические отклонения для двух выборок;

n 1 и n 2 — 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 б o льших 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+ b х, (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 f ni — наблюдаемая частота в ячейке i ;

f ai — 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.

СодержаниеДальше

наверх страницынаверх страницы на верх страницы









Заказать работу



© Библиотека учебной и научной литературы, 2012-2016 Рейтинг@Mail.ru Яндекс цитирования