Методики определения заявленной значимости атрибутов нового товара


Методики измерения значимости атрибутов новых товаров или услуг делятся на две группы:

1) измерение заявленной значимости;

2) измерение аналитически выведенной значимости.

1. Заявленная значимость (Stated Importance) – респонденту предлагается самостоятельно оценить значимость различных атрибутов товара или услуги. Существует шесть основных методов измерения субъективно воспринимаемой значимости атрибутов товара. Выбор конкретной методики зависит от:

· характера данного товара (услуги);

· количества атрибутов, влияющих на выбор марки;

· возможностей метода сбора данных.

При покупке социально значимых товаров (автомобиля, мобильного телефона, туристической путевки) респондент, вероятно, укажет наиболее значимые параметры:

цены, технические характеристики, дизайн (для технических товаров) и др.

Измерение заявленной значимости ведет к увеличению объемов анкеты, что увеличивает стоимость исследования.

Аналитически выведенная значимость (Derived Importance): значимость атрибутов выводится аналитическим путем, исходя из взаимосвязи между оценкой марки по различным атрибутам и общей оценкой марки. Самыми распространенными методами измерения аналитической значимости являются регрессионный анализ и MNL (Multinominal Logit).

Считается, что именно методы аналитически выведенной значимости дают информацию о реальной важности характеристик товара или услуги для потребителя.

Например, если при общей высокой оценке ресторана по параметрам «дружелюбие персонала» и «скорость обслуживания» общая оценка также находится на высоком уровне, а при низком значении общая оценка низкая, значит, данные атрибуты имеют для потребителя ключевое значение при выборе ресторана.

В практике российских компаний, как правило, используются второй и третий методы измерения значимости атрибутов, реже – экспериментальные методы (4-й и 5-й).

Всем методам присущ общий недостаток – опасность взаимозависимости, что снижает достоверность полученных данных.

Можно применять факторный анализ, выделяя значимые и отбрасывая незначимые по мнению респондентов атрибуты. Однако этот метод также не безупречен, поскольку можно утерять полное понимание того, что же именно влияет на итоговое решение потребителя относительно товара или услуги – отношение или поведение потребителя.

Методика многомерного шкалирования Методика многомерного шкалирования используется для анализа результатов ранжирования объектов по степени важности. Например, при принятии решения о покупке потребителем оценивается степень важности следующих атрибутов товара:

· цена;

· бренд;

· дизайн;

· качество;

· страна сборки (производства);

· цвет;

· материалы.

В качестве примера использования методики можно привести результаты отчета маркетингового исследования.

Респондентам предлагалось ранжировать по степени важности характеристики реальных товаров и услуг, торговых марок, фирм, вариантов рекламных материалов, элементов фирменного стиля. Не требовалось обязательно ранжировать все характеристики (если респондент не ранжировал характеристику, то при обработке ей присваивался ранг по принципу «худший плюс 1»); не возбранялось также присвоение разным характеристикам одного и того же ранга. Обработка полученных данных проводилась с помощью реализованных в пакете программ SPSS процедур многомерного шкалирования (Multidimensional Scaling). В качестве примера можно привести две шкалы (простейший случай оценки степени важности отдельных атрибутов мороженного).

Рис. 24. Одномерная шкала предпочтений характеристик мороженого (оценка проводилась для молодежного сегмента целевой группы)

А также более сложные случаи использования многомерных шкал предпочтений некоторых атрибутов продукта, влияющих на принятие решения о покупке.

Рис. 25. Использование большего количества атрибутов для тестирования важности характеристик рыбных консервов

Для наглядности представления принципа многомерного шкалирования применяются графики. На график нанесены сравнительные приоритеты трех групп респондентов в зависимости от стажа регулярных покупок и проката фильмов на компакт-дисках – до полугода, от полугода до года, свыше года. Были выявлены три шкалы предпочтений (на рисунке показаны две наиболее важных): по первой лидируют гарантированное качество продукции, широта ассортимента и удобство расположения салона; по второй – уровень цен, широта ассортимента и удобство расположения пунктов проката.

Рис. 26. Многомерное шкалирование

Исследование выраженности атрибутов, расчет индекса удовлетворенности Показатели степени выраженности отдельных атрибутов продукта/услуги рассчитываются регулярно, с периодичностью от ежемесячной до ежегодной. Существует несколько видов шкал для замеров степени выраженности атрибутов продукта.

Предпочтительно использовать нечетные шкалы, чтобы оценка «нейтрального» отношения была однозначной: например, на 5 балльной шкале нейтральное отношение будет определять оценка в 3 балла, а на шестибальной шкале и 3, и 4 могут быть интерпретированы как нейтральное отношение.

Расчет индекса удовлетворенности потребителя продуктом. Желательно, чтобы этот индекс рассчитывался как по продукту компании, так и по основным его конкурентам.



Категория: маркетинг. Дата публикации: 6 Март, 2010.