Качественные методы исследования рекламы. Использование данного метода до и после рекламной кампании может наглядно показать, как изменилось восприятие продукта

Использование данного метода до и после рекламной кампании может наглядно показать, как изменилось восприятие продукта. для интегрированной оценки произошедших изменений можно воспользоваться следующим показателем:

(20)

где I_j — важностьj-го атрибута, S_j — удовлетворенностьj-м атрибутом, М — количество атрибутов, — максимальное значение оценки по шкале.

Диапазон изменения показателя от 0 до 100.

Недостатком метода является трудность сравнения оценок атрибутов с конкурирующими продуктами — усложняется процедура опроса. для того чтобы иметь возможность сравнения, можно модифицировать метод, проводя оценивание не только по исследуемому продукту, но и по продукту, наиболее часто потребляемому респондентом. Тогда вторые оценки могут служить некими базовыми характеристиками рынка в целом, относительно которых и идет сравнение атрибутов исследуемого продукта.

Факторный анализ был заимствован из психологии. Краеугольным камнем метода является тезис о том, что существуют явные (наблюдаемые). скрытые (латентные) атрибуты поведения и между этими двумя видами атрибутов существует связь. Латентные атрибуты (или факторы) являются базисными, фундаментальными и могут проявляться через множество наблюдаемых. Поэтому задача факторного анализа заключается в выявлении структуры факторов и измерении их значений и степени влияния на поведение человека. Таким образом, цели факторного анализа во многом пересекаются с целями построения карт восприятия. Необходимо отметить, что в теории факторного анализа ничего не говорится о реальности выявленных факторов, т.е. это могут быть чисто теоретические и никак не интерпретируемые конструкции, что нисколько не умаляет ценности самого метода. Во многих науках существуют такие абстрактные понятия, например, гравитация в физике, что не мешает нам изучать их через наблюдаемые явления (из школьного курса все помнят знаменитый миф о яблоке, упавшем на Ньютона). С другой стороны, столь широкое понимание факторов в ряде случаев затрудняет практическое применение факторного анализа, так как процедура внятной и доступной интерпретации результатов почти не формализуется и зависит в основном от квалификации исследователя. Увидел он закономерность — есть вывод, основания для анализа, гипотетическая стратегия развития. Не увидел — увы.

С целью облегчения анализа результатов было придумано множество

приемов, в частности вращение факторов, использование метода максимального правдоподобия для вычисления факторов и т.д. и т.п., но это лишь

А. Кутлалиев

А. Попов

усугубило положение. Зачастую вместо того, чтобы заниматься содержательным интерпретированием результатов, исследователь по очереди пускает один вариант расчета факторов за другим в надежде увидеть та. матрицу факторов, которую он может описать или которая согласуется внутренними представлениями об исследуемом объекте. Тем не менее торный анализ при тщательном подборе исходных наблюдаемых переменных может дать вполне ясную картину латентных переменных, влияющих на восприятие потребителем рекламного сообщения.

Повысить качество факторного анализа можно (и нужно!), если его запуском использовать установочные качественные исследования. Хотелось бы подчеркнуть то большое значение, которое имеет этот этап для выбора наблюдаемых переменных, адекватных решаемым задачам. Опыт показывает, что восприятие продвигаемого продукта рекламодателем, рекламистом и исследователем в большинстве случаев не совпадает с его восприятием целевой аудиторией. Не зря же во всех грамотно составленных анкетах на стадии рекрутинга стоит фильтр, исключающий участие в опросе маркетологов и рекламистов, а также тех, кто имеет профессиональное ношение к предмету исследования.

Мы не будем вдаваться непосредственно в технику факторного анализа. Она хорошо описана в специальной литературе. Отметим лишь следующий факт — из литературы по маркетинговым исследованиям очевидно. наиболее часто для извлечения факторов используется метод главных компонент, а для вращения исходного факторного решения — метод ортогонального вращения varimax. Особенностью последнего является минимизация в расчете на один фактор количества переменных с большими нагрузками, что в конечном счете облегчает интерпретацию факторов после вращения. данная комбинация стала как бы стандартом de facto, поэтому необходимо дать хотя бы минимальное представление о ней.

На самом деле анализ главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) не относится к классическим методам факторного анализа так как не выделяет общие и характеристические факторы. Его идея заключается в последовательном выделении нескоррелированных измерений, вдоль которых наблюдается наибольшая изменчивость (дисперсия) фа ров, т.е. первая ось, строится таким образом, что проекция общей дисперсии на эту ось максимальна, далее перпендикулярно (исходя из условия независимости) строится вторая ось с максимальным значением проекции дисперсии и т.д. Максимально возможное количество осей (иначе компонент) исходному количеству переменных. Таким образом, РСА не уменьшает размерность исходного пространства, он просто переводит его в другую систему координат в которой максимальное количество дисперсии переменных объясняется первыми осями.

Наглядно процесс построения осей изображен на рис. 9.3. Мы имеем

Глава 9.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: