Некоторые методы дополнительного анализа данных

Построение карт восприятия с помощью метода многомерного шкалирования

Под картой восприятия (spatial тар) понимают выражение восприятия респондентами разных объектов (например, разных брендов товара) путем расположения соответствующих им точек в пространстве небольшой размерности. Иногда в том же пространстве располагают и точки, отражающие вкусы отдельных респондентов. Тогда говорят, что произведено развертывание (unfolding).

Для построения карт восприятия чаще всего применяется многомерное шкалирование (MDS) - класс процедур, предназначенных для наглядного пространственного представления восприятия и предпочтений респондентов. Предполагается, что оси пространства представляют собой количественное выражение глубинных психологических признаков, возможно скрытых даже от самих респондентов и используемых ими в процессе восприятия демонстрируемых им или обсуждаемых с ними объектов, например брендов товара. С помощью MDS можно получить следующую информацию.

  • 1. Количество и содержательный смысл важнейших признаков, по которым потребители различают бренды товаров или фирм.
  • 2. Позиционирование существующих брендов в пространстве признаков, о которых шла речь выше.
  • 3. Расположение в этом пространстве брендов, которые потребители посчитали бы идеальными.

Соответственно MDS используется в маркетинге для решения следующих задач.

  • 1. Измерение имиджа. Как воспринимают фирму те, кто покупает, и те, кто не покупает ее продукцию; как она сама себя воспринимает.
  • 2. Маркетинговое сегментирование. Бренды и потребители изображаются в одном пространстве, что позволяет обнаружить группы потребителей с похожим восприятием.
  • 3. Разработка нового продукта. Пустоты в пространстве восприятия сигнализируют о возможностях позиционирования новых брендов. С помощью MDS можно протестировать концепцию нового продукта в сравнении с существующими. Доля тех, кто в ходе тестов предпочтет новый продукт, отражает его шансы на рыночный успех в будущем.
  • 4. Оценка эффективности рекламы. Построив карту восприятия, можно ответить на вопрос, удалось ли с помощью рекламы позиционировать бренд желаемым образом.
  • 5. Исследования в области цен. Сравнение карт восприятия, построенных по данным, когда респондентам сообщаются и не сообщаются цены, позволяет судить о воздействии ценового фактора.
  • 6. Исследования каналов распространения. Суждения респондентов о сравнительных характеристиках брендов, высказанные ими в разных торговых точках, позволяют получить карты восприятия, полезные с точки зрения выбора каналов распространения товара.
  • 7. Конструирование шкалы отношения. Представляют самостоятельный интерес сами оси, по которым потребители оценивают бренды товаров.

Различные случаи применения многомерного шкалирования в маркетинге сведены в табл. 13.1.

Таблица 13.1. Примеры использования многомерного шкалирования в маркетинге

Данные

Результат

Респонденты оценили 10 магазинов по 8 критериям выбора

Рассчитаны евклидовы расстояния между каждой парой магазинов для всех респондентов одновременно

Построена двумерная карта восприятия для всех респондентов одновременно

Оси идентифицированы как "престижность - скидки" и "местный - общенациональный"

Респонденты упорядочили всевозможные пары из 10 брендов безалкогольных напитков по убыванию сходства между этими брендами

Построена двумерная карта восприятия для всех респондентов одновременно

Другая информация, содержавшаяся в анкете

Оси идентифицированы как "сходство с колой" и "диетичность"

Респондент оценил сходство между каждой парой из 45 всевозможных пар, составленных из 10 марок зубной пасты. Оценка производилась им по шкале Лайкерта: от 1 ("очень похожи") до 7 ("очень не похожи")

Построена двумерная карта восприятия марок зубной пасты данным респондентом

Тот же респондент оценил по шкале Лайкерта каждую марку зубной пасты по определенному набору свойств (хорошо или плохо отбеливает зубы, защищает от кариеса, приятна или неприятна на вкус, отчищает ли пятна на зубной эмали и Т.Д.)

Построена модель зависимости каждого из качеств от координат бренда на карте восприятия. Получившиеся линии регрессии нанесены на карту восприятия в виде векторов, показывающих направление роста каждого из качеств. Это прояснило смысл осей координат: горизонтальная ось - борьба с кариесом или отбеливающая способность; вертикальная ось - способность отчищать пятна на эмали зубов

Тот же респондент расположил все 10 марок в порядке убывания своих предпочтений

На карту предпочтений нанесена идеальная для этого респондента точка

Изложим последовательность шагов при реализации процедуры многомерного шкалирования в ситуации, когда изучается восприятие потребителями различных брендов.

Прежде всего нужно решить, сколько брендов включать в исследование. Считают, что их должно быть не менее 8 (иначе геометрическое расположение точек будет недостаточно определенным) и не более 25 (иначе опрос станет слишком утомительным для респондентов). Что же касается списка этих брендов, то он определяется задачами исследования. Например, если при оценке марок автомобилей в список не включить ни одной роскошной марки, представление о рынке легковых автомобилей окажется неполным. Но, возможно, в данном случае это и не требуется, так как исследователя интересует рынок массовых легковых автомобилей.

Теперь о методах сбора данных. Есть два метода сбора информации о сходстве брендов (perception data). Метод прямого сбора данных (direct approach) заключается в том, что респонденту задают вопрос о сходстве каждой пары брендов между собой. Метод косвенного сбора данных (derived) предполагает оценку респондентом каждого бренда по заданному набору признаков (например, для зубной пасты это отбеливающее свойство, степень профилактики кариеса, приятный вкус и т.д.), после чего исследователь сам рассчитывает меру сходства каждой пары брендов как евклидово расстояние.

Преимущество прямого сбора данных в том, что исследователь не навязывает респонденту своего представления о важных критериях оценки, что позволяет учесть такие характеристики брендов, которые респонденты, возможно, не могут даже назвать, хотя именно по ним и осуществляют свой выбор в реальной ситуации. Недостаток этого подхода является продолжением его достоинств: выявленную пространственную конфигурацию брендов бывает сложно проинтерпретировать, смысл осей часто оказывается неясным. Косвенный подход, напротив, не создает проблем при интерпретации результатов, но применим, лишь если есть уверенность, что все респонденты оценивают бренды по одним и тем же характеристикам. Учитывая границы применимости этих подходов, их нередко используют совместно: по данным, полученным с помощью прямого подхода, строится карта восприятия, а с помощью косвенного - интерпретируются полученные результаты.

Наиболее распространенный способ сбора данных о предпочтениях (preference data) - когда респондентов просят проранжировать все изучаемые бренды от наиболее предпочтительного до наименее предпочтительного. Другой вариант - попарные сравнения. Третий вариант - оценка респондентами степени предпочтительности каждого бренда по отдельности.

Карты, полученные на основе данных о сходстве и данных о предпочтениях, могут существенно отличаться друг от друга. Например, респонденты могут примерно одинаково любить какие-либо два сорта зубной пасты, хотя эти бренды могут восприниматься ими как совершенно разные. Если построить карту восприятия по данным о предпочтениях, такие бренды будут изображаться двумя близко расположенными точками, а если по данным о сходстве - двумя далеко расположенными точками.

Есть несколько разновидностей процедур многомерного шкалирования. Во-первых, следует различать метрические и неметрические процедуры. Если данные измерены в порядковой шкале (например, когда бренды ранжированы по предпочтениям и, следовательно, различия между первым и вторым местом могут для респондента быть совсем иными, чем между вторым и третьим), то применяется неметрический метод многомерного шкалирования, который располагает точки на карте восприятия, стремясь минимально исказить лишь порядок предпочтений. Если же исходные данные измерены в интервальной шкале (например, когда приемлемость брендов оценена по шкале Лайкерта), то используется метрический метод, который минимально искажает численные оценки различий.

Во-вторых, иногда строят индивидуальную (для каждого респондента свою) карту восприятия, но для практических целей гораздо чаще строят усредненную (общую для всех респондентов) карту восприятия. В последнем случае, если в качестве исходных берут данные о сходстве брендов, то предполагается, что все респонденты оценивают их по одним и тем же признакам. Однако разные признаки в разной степени важны для разных респондентов. Поэтому целесообразно делить респондентов на кластеры и строить карту восприятия для каждого кластера.

В-третьих, если собраны данные о предпочтениях респондентов, то можно выполнить развертывание (unfolding), т.е. разместить "идеальные" для каждого из них точки в пространстве, в котором изображены бренды.

Сделать это можно двумя способами. Если собраны только данные о предпочтениях, можно выполнить их внутренний анализ предпочтений и соответственно внутреннее развертывание (internal unfolding). При этом не только идеальные для респондентов точки, но и точки брендов размещаются по данным о предпочтениях. Если собраны данные и о близости брендов, можно выполнить внешний анализ предпочтений и внешнее развертывание (external unfolding). В этом случае сначала по данным о сходстве на карте размещаются соответствующие им точки, а затем к готовой конфигурации по данным о предпочтениях добавляется идеальная точка каждого респондента.

Последний вариант применяется чаще: как уже отмечалось, если известны только предпочтения респондентов, точки двух брендов, которые, по мнению респондентов, очень похожи между собой, будут расположены на карте восприятия далеко друг от друга, если респонденты устойчиво предпочитают один из них другому. При этом у исследователя не будет шансов понять смысл оси, по которой эти бренды столь далеко разнесены.

Важный вопрос, связанный с многомерным шкалированием, - выбор размерности карты восприятия. Иногда число осей определяется какими-либо содержательными теоретическими соображениями, иногда - статистическими принципами. Однако, как правило, число осей пространства - результат компромисса: повышение размерности пространства уменьшает погрешность метода (величину стресса), но делает карту менее наглядной и интерпретируемой. При этом иногда применяют принцип подлокотника (elbow criterion). Давайте представим себе график стресса в зависимости от числа осей. В соответствии с этим принципом следует выбирать такое число осей пространства, после которого резкое убывание величины стресса сменяется относительно небольшим ее убыванием: на графике возникает крутой изгиб, "спинка кресла" сменяется его "подлокотником". Например, на рис. 13.1 таким "подлокотником" можно считать отрезок, расположенный между тремя и четырьмя измерениями пространства. Следовательно, рациональный выбор - трехмерное пространство. Однако могут быть и иные соображения. Например, возможно с точки зрения наглядности и интерпретируемости результатов разумнее было бы остановиться на двух измерениях.

Зависимость показателя качества модели (стресса) от выбранного числа измерений

Рис. 13.1. Зависимость показателя качества модели (стресса) от выбранного числа измерений

При использовании многомерного шкалирования большое внимание уделяют проверке надежности и достоверности результатов. Обычно считают необходимым соблюдение следующих условий:

  • o R-квадрат - квадрат коэффициента корреляции, показывающий долю дисперсии исходных данных, объясненную в процессе оптимального шкалирования, - не ниже 0,6;
  • o стресс - это характеристика погрешности многомерного шкалирования. Он связан с долей дисперсии, не объясненной с помощью этой процедуры. Соответственно, чем больше стресс, тем выше погрешность и хуже приближение. Принято считать, что если показатель стресса Краскала (Kruskal's Stress) находится в пределах от нуля приблизительно до 2,5, то получено превосходное приближение; если он составляет величину около 5 - то хорошее; примерно 10 - посредственное; порядка 20 - плохое;
  • o если для определенного числа респондентов строится общая (усредненная) карта восприятия, то этих респондентов обычно пробуют случайным образом разбить на две группы и построить карту восприятия для каждой группы по отдельности. Сравнение между собой полученных карт позволяет сказать, действительно ли существуют выявленные особенности восприятия брендов или они варьируются при случайной разбивке;
  • o аналогичным образом выясняют, не изменится ли конфигурация кардинальным образом, если исключить из обработки информацию о каком-либо одном бренде;
  • o с той же целью в исходные данные осознанно вносят небольшую случайную погрешность (так называемый "белый шум");
  • o если есть возможность, информацию собирают от одних и тех же респондентов дважды, через определенный интервал времени, а полученные карты восприятия сравнивают между собой.

Одна из серьезных трудностей при многомерном шкалировании - интерпретация осей и конфигурации в целом: тут не обойтись без субъективного суждения исследователей. При этом они обычно пользуются определенным набором приемов:

  • o наряду с прямыми вопросами о сходстве брендов респондентам задают вопросы об определенных качествах каждого бренда по отдельности. Построив карту восприятия, для каждого из этих качеств можно построить линейную регрессионную модель, связывающую усредненные по брендам оценки этого качества с координатами брендов на карте восприятия. Это позволяет нанести на карту восприятия векторы качеств. Если оказывается, что вектор какого-то из этих качеств почти параллелен какой-то оси координат, эту ось называют именем данного качества. Если это не так, но оказалось, что какие-то два вектора почти взаимно перпендикулярны, то можно "повернуть" пространство, произведя замену координат, и получить новые, на этот раз хорошо интерпретируемые оси;
  • o иногда можно сделать то же самое, не спрашивая респондентов о том или ином качестве каждого из брендов, а приняв во внимание известные и объективно существующие особенности этих брендов (например, мощность двигателя автомобиля, расход топлива на километр пути и т.д.);
  • o наряду с прямыми вопросами о сходстве брендов респондентов просят назвать критерии, по которым они сравнивают эти бренды между собой. На основании их ответов исследователь может догадаться о смысле получившихся осей;
  • o если есть возможность, респондентам показывают карту восприятия, построенную по их ответам, и именно их просят дать интерпретацию осям.

После интерпретации осей и/или направлений на карте восприятия становится возможным проинтерпретировать получившуюся конфигурацию точек, иллюстрирующих бренды. Во-первых, бренд, дальше других продвинувшийся на карте вдоль оси некоторого качества, обладает этим качеством в большей мере. Во-вторых, близко расположенные на карте бренды остро конкурируют друг с другом. В-третьих, изолированно расположенные бренды обладают уникальным имиджем. В-четвертых, пустоты на карте восприятия - это подсказка о наличии рыночных ниш.

Кадры восприятия можно построить в SPSS с помощью команд ALSCAL или PROXSCAL (Analyze → Scales → Multidimensional Scaling).

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >