0,5 0,2 0,1 0,4 0,2
Бренд 2
Бренд 6 |
Бренд 1 |
Бренд 4
Бренд 3
Бренд 5
0,3
,0 |
|
|
0 |
|
0,0 |
|
|
|
|
,3 |
|
|
0 |
0,3 |
|
|
Рис. 4. Трехмерная карта шести активно рекламирующихся брендовм
0,4
0,3
Товар 1
0,2
0,1
Товар 3
0
Бренд
–0,1 |
|
Товар 4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
–0,2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Товар 2 |
–0,3 |
|
|
|
|
|
–1,5 |
–1 |
–0,5 |
0 |
0,5 |
1 |
Рис. 5. Пример каннибализации брендов
2 1
На рис. 5 показан пример каннибализации брендов: оценка различных то варов под одной торговой маркой. Технически шары должны были быть рав ного размера, но из за каннибализации «товаром 4» и «товаром 2» торговой марки «товары 1 и 3» долго не могли занимать место на рынке.
Рис. 6 демонстрирует «вампирство» бренда: шары, отображающие различ ные бренды, должны были быть одного размера, но на момент исследования три бренда (группа в центре нижней части графика) были вообще плохо раз личимы потребителями, и группа имела «вампира», который олицетворял для
потребителей практически всю товарную группу.
Рис. 6. Пример «вампирства» бренда
Претест рекламных материалов с помощью указанных методов помогает выбрать тот рекламный материал, который создает необходимое рекламодате лю восприятие бренда, т. е. находится на «заданном» месте карты «образа ма рок».
Для анализа потребления некоторых товарных групп не менее важным пара
метром бренда является «образ потребителя», так как известны ситуации, когда при высокой оценке товара потребитель избегает покупать такой бренд или выд вигает ложную мотивировку отказа от покупки, поскольку им пользуются «не те
люди», что в специальной литературе описывается как «избегание идентифика ции с образом потребителя» (см.: Котлер Ф. «Основы маркетинга», гл. 3, врез 6: «Почему потребители поначалу противились покупать растворимый кофе?»). Для исследования «образа потребителя» применяются также методики семантичес
кого шкалирования с использованием соответствующих критериев (возможно использование как общепсихологического списка, так и специализированного списка характеристик, описывающих потребителя данной товарной группы).
Соответственно результаты исследования «образа бренда» методами диаг ностики субъективной семантики позволяют оценивать восприятие бренда относительно конкурентов потенциальными и реальными потребителями, структуру возникновения предпочтения, а также выявлять динамику развития
2 2
других брендов. Результаты исследования «образа потребителя» позволят оце нить адекватность используемой коммуникативной стратегии (стиль сообще ния, оформление рекламы и т. д.), а также проводить ее целенаправленную и осознанную коррекцию.
Пример сравнения результатов, получаемых методом «карты восприятия»
ипо технологии «выбор важнейших характеристик».
Вкачестве примера рассмотрим результаты, полученные при использова нии различных методов исследования. Базовым явилось исследованием, в ко
тором респондентов последовательно попросили: 1) указать не более пяти важ нейших характеристик товара; 2) охарактеризовать марку, которую они счита
ют лучшей. Как видно из табл. 1, частота выборов «важнейших» характерис тик и характеристик «лучшего бренда» различна, что с позиции формальной логики уже несколько странно.
|
|
|
Таблица 1 |
|
|
Вероятность выбора характеристик в зависимости от задания |
|||
|
|
|
|
|
Индекс |
Частота выбора из списка |
Оценка «лучшей» |
Отношение вероятности выбора |
|
|
«пяти важнейших |
торговой марки |
как «важнейшей характеристики» |
|
|
характеристик» |
|
к характеристике «лучшего» товара |
|
|
|
|
|
|
K1 |
0,23 |
0,09 |
2,60 |
|
|
|
|
|
|
K2 |
0,29 |
0,25 |
1,14 |
|
|
|
|
|
|
K3 |
0,57 |
0,46 |
1,25 |
|
|
|
|
|
|
K4 |
0,64 |
0,50 |
1,29 |
|
|
|
|
|
|
K5 |
0,12 |
0,10 |
1,18 |
|
|
|
|
|
|
K6 |
0,32 |
0,26 |
1,22 |
|
|
|
|
|
|
K7 |
0,24 |
0,14 |
1,70 |
|
|
|
|
|
|
K8 |
0,30 |
0,33 |
0,93 |
|
|
|
|
|
|
K9 |
0,45 |
0,37 |
1,23 |
|
|
|
|
|
|
K10 |
0,21 |
0,16 |
1,29 |
|
|
|
|
|
|
K11 |
0,16 |
0,10 |
1,61 |
|
|
|
|
|
|
K12 |
0,24 |
0,30 |
0,81 |
|
|
|
|
|
|
K13 |
0,05 |
0,06 |
0,78 |
|
|
|
|
|
|
K14 |
0,05 |
0,09 |
0,50 |
|
|
|
|
|
|
K15 |
0,15 |
0,09 |
1,65 |
|
|
|
|
|
|
K16 |
0,03 |
0,01 |
3,00 |
|
|
|
|
|
|
K17 |
0,03 |
0,03 |
1,00 |
|
|
|
|
|
|
Аналогичная проблема возникает при попытке сравнить оценки несколь ких брендов их пользователями. Как показано на рис. 7, вероятность выбора
той или иной характеристики по отношению к конкретному бренду гораздо меньше, чем выбор «важнейших» или «лучших» характеристик.
Сравнение нескольких брендов при такой технологии также вызывает много
проблем: чисто зрительно самый лучший «Brand 6», а также позиции «2» и «3»,
2 3
но уровень продаж не отражал таких положительных оценок ни до, ни после |
||
исследования (обычно изменения «образа бренда» опережают рыночную судь |
||
бу: имидж страдает раньше, чем продажи; а для новых брендов можно предска |
||
зать скорость роста в зависимости от его привлекательности для потребителей). |
||
Brand 1 |
|
Brand 2 |
Brand 3 |
|
Brand 4 |
Brand 5 |
|
Brand 6 |
Частота выбора важнейших характеристик |
Характеристика «лучшей марки» |
|
0,8 |
|
|
0,7 |
|
|
0,6 |
|
|
0,5 |
|
|
0,4 |
|
|
0,3 |
|
|
0,2 |
|
|
0,1 |
|
|
0 |
|
|
LM1 LM2 LM3 LM4 LM5 LM6 LM7 |
LM8 LM9 LM10 LM11 |
LM12 LM13 LM14 LM15 LM16 LM17 |
Рис. 7. Карма бренда |
||
Считается, что использование факторного анализа1 позволяет выделить факторы, скрытые от непосредственного наблюдения, но объясняющие не
сколько первичных переменных. Попытка провести факторный анализ дан ных, собранных по методу «выбора характеристик», привела к малоинтерес ному и неинформативному результату, так как два первых фактора описывали
всего 18% дисперсии.
|
Вклад |
% общей дисперсии |
Накопленный вклад |
Накопленная дисперсия |
|
|
|
|
|
1 |
1,936997 |
11,39410 |
1,936997 |
11,39410 |
|
|
|
|
|
2 |
1,264151 |
7,43618 |
3,201148 |
18,83028 |
|
|
|
|
|
1 Факторный анализ — один из методов многомерного статистического анализа. Основное положение факторного анализа заключается в том, что корреляционные связи между большим числом наблюдаемых переменных определяются существованием меньшего числа гипотетических ненаблюдаемых переменных или факторов. Процедура состоит из двух этапов: оценки факторной структуры, т. е. выявление числа факторов, необходимых для объяснения корреляционных связей между характеристиками и факторной нагрузкой (выражаемой через процент дисперсии (разброс) оценок, объясненным данным фактором; традиционно интерпретируются факторы, выделенные на основе значимых, в социологии — более 0,5, корреляций более чем двух переменных), а затем оценки самих факторов по результатам наблюдения.
2 4
Как демонстрирует рис. 8, по первому фактору лидирует также бренд 6 и выраженность характеристики по первому фактору при традиционном подхо де к интерпретации таких данных позволяла бы утверждать о лидирующем положении бренда. Проблема была опять же в отсутствии внешней валиднос
ти1 этих результатов.
Проведение исследования по методике многомерного шкалирования по
зволило получить более информативное решение. Прежде всего, два первых фактора, полученные даже без улучшения модели2, описывали уже 46% дис персии (всего значимые факторы описывали около 2/3 дисперсии). Что более важно, полученные результаты обладали гораздо большей внешней валиднос тью: позиции 4 и 5 являлись активно рекламируемыми и конкурирующими брендами, а бренд 1 занимал третью позицию. Бренды 2 и 6 по известности и использованию занимали последние места, а бренд 3 был широко известен и мифологизирован по историческим причинам, но на рынке практически не представлен.
Фактор 2
0,3
Brand 3
0,2
Brand 1
0,1
Brand 4
0,0 







































Brand 5
0,1
Brand 2
0,2
Brand 6
0,3
–0,3 |
–0,2 |
–0,1 |
0,0 |
0,1 |
0,2 |
|
|
|
Фактор 1 |
|
|
Рис. 8. Оценка брендов по многомерному шкалированию
1 «Внешняя валидность», в данном случае, характеризует, насколько хорошо результаты ис следования соответствуют наблюдаемой рыночной ситуации.
2 При проведении факторного анализа может быть проведено «улучшение модели», при ко тором из матрицы оценок удаляются характеристики, не вошедшие ни в один из интерпретируе мых факторов со значимыми коэффициентами корреляции. Удаление переменных проводится до тех пор, пока происходит возрастание описываемой дисперсии (удаление значимой характе ристики приводит к распаду факторной структуры и уменьшению описываемой факторной мо делью дисперсии).
2 5