Измерение ожиданий, восприятия и предпочтений. Процедуры измерения ожиданий при помощи шкал.

После того как исследователь решил, какую информацию ему нужно получить, а также выбрал схему, дизайн исследования, он переходит к следующей проблеме: выбор средств измерения и шкалирования исследуемых параметров. Это очень важный этап. "Если вы можете измерить то, о чем говорите, и выразить это числом, значит, вы что-то об этом знаете", - говорил лорд Кельвин.

Между измерением и шкалированием много общего. И то и другое означает приписывание определенного числа той или иной характеристике объекта. Здесь важно подчеркнуть следующее. Во-первых, то, что и в том, и в другом случае измеряется не сам объект, а его характеристика. Мы оценивают не потребителя, а только его восприятие, отношение, преимущества или другие соответствующие в данном случае характеристики. Во-вторых, то, что можно приписывать не количество, а любой символ, но удобнее. Поэтому мы будем считать, что приписывается число.

Теперь о различиях между шкалированием и измерением.

При измерении между множеством всевозможных значений измеряемой характеристики и множеством цифр существует взаимно однозначное соответствие (так называемый изоморфизм), когда каждому значению характеристики по стандартизованному, однозначно трактуемому и стабильного правилу приписывается определенное число. Например, мы можем измерить месячный доход семьи и записать полученный результат в рублях. При этом всем семьям с одинаковым доходом будет приписано одно и то же число.

При шкалировании разных, но родственных значений измеряемой характеристики могут отвечать одно и то же число (то есть отношение между этими множество не изоморфное, а гомоморфной). В этом смысле шкалирования представляет собой обобщение измерения.

Шкалированию в отличие от измерения подвергаются, например, такие характеристики, как "отношение к этой зубной пасты" со значениями: 3 - "нравится", 2 - "нейтрально", 1 - "не нравится". Мнения разных людей о этой пасте могут различаться во многих отношениях, но всем мыслям, которые в целом положительные, при таком шкалировании ставится в соответствие число 3, а всем тем, которые в целом негативные, - число 1.

Основные типы шкал, используемых в маркетинговых исследованиях

Номинальная шкала (Nominal) - неупорядоченная шкала наименований. Объекты здесь сначала равноправные, как граждане идеального демократического государства. У них есть только имена и фамилии, или, что означает то же самое, - номера. Другой пример - номера игроков в футбольной команде: номер второй ничем сначала не лучше и не хуже первого номера. В маркетинге номинальная шкала используется, например, так: респонденту предъявляют карточку с составленным в алфавитном порядке пронумерованным списком брендов и просят назвать лучший из них.Здесь номер только идентифицирует объект и показывает место в алфавите, которое никак не связано с какими бы то ни было маркетинговыми характеристиками рыночного успеха. Что же действительно важно в маркетинге - это частота, с которой респонденты вспоминают тот или иной номер. Ответы респондентов на вопрос о том, какой бренд для них лучший, обычно записываются в столбик таблицы. Каждая клетка этого столбца содержит номер бренда, который предпочитает определенный респондент.

Порядковая, или ранговая шкала (Ordinal) - это шкала, показывающая, у которого из объектов изучается маркетинговая характеристика выражена в большей степени, а у которого - меньше. При этом никакой информации о величине этих различий порядковая шкала не содержит. Примером такой шкалы может служить информация о том, кто занял первое, второе и третье места в забеге. По этому данным можно точно сказать, что первый спортсмен прибежал раньше второго, но несколько раньше и тем более во сколько раз быстрее в среднем он бежал - неизвестно. В маркетинге порядковой шкале пользуются, например, для отображения позиции марки на рынке (первое, второе, третье место и т.д.), должностного статуса респондента. Кроме того, порядковую шкалу используют, когда респондентов просят расположить бренды из списка по степени их привлекательности. Каждому бренда обычно отводится в таблице столбец; его клетки содержат номера мест, на которые его поставили разные респонденты.

Интервальная шкала (Interval) - шкала равных интервалов. Классический пример - шкала температур. Мы часто слышим фразы типа "завтра будет на столько-то градусов теплее, чем сегодня". А вот фразы "завтра температура повысится в полтора раза", кажется, слышать не приходилось никому, так как фиксация нуля в точке замерзания воды достаточно условна. Если продолжить спортивные аналогии, то примером интервальной шкалы могут служить оценки фигуристов по десятибалльной шкале.

В качестве примера использования интервальной шкалы в маркетинге обычно приводят ситуацию, когда респондентов просят оценить в баллах ту или иную характеристику бренда. В этом случае столбец данных, относится к определенному бренду, как правило, содержит оценки, выставленные различными респондентами. Однако не всякую балльную шкалу можно считать шкале равных интервалов. Думается, при использовании пятибалльной шкалы для большинства студентов разница между двойкой и тройкой существенно больше, чем между четверкой и пятеркой, так как получение двойки неизбежно влечет за собой "оргвыводы". Итак, настоящая "школьная" пятибалльная шкала порядковой, а не интервальной. Чтобы обеспечить равенство интервалов, одни исследователи демонстрируют респондентам шкалу с делениями без названий, в надежде на то, что распределения этой шкалы изображены на равном расстоянии друг от друга. Другие - пытаются так назвать деления шкалы, чтобы различия между любыми двумя соседними делениями респонденты воспринимали как одинаковые. Есть и такие исследователи, по мнению которых, не делай, как мудрствуй в формулировках, - будь-балльная шкала остается только построчной, так как все люди по-разному чувствуют нюансы языка. С нашей точки зрения, если нет резких границ между некоторыми оценками, как в примере с различиями между двойкой и тройкой, то балльную шкалу допустимо рассматривать как интервальной.

Пропорциональная шкала (Ratio) - это шкала пропорциональных оценок. Примеры - длина, вес и т. Д. В спорте - это время, затраченное каждым из бегунов на дистанции. Во всех этих ситуациях существует естественный ноль шкалы, и поэтому можно, например, сказать: вдвое дольше, сильнее, быстрее. Примеры использования таких шкал в маркетинге: возраст и доход респондента, цена и объем продаж товара, доли фирм на рынке.

По мере продвижения от номинальных шкал к пропорциональным последовательно сужаются рамки допустимых, то есть по сути ничего не меняют преобразований шкалы. Так, при использовании номинальной шкалы можно любым образом взаимно однозначно заменять значение категории шкалы, например как угодно их перенумеровывать. Для порядковых шкал допустимы лишь преобразования, сохраняющие порядок. Для интервальных шкал допустимы только линейные преобразования (у = ах + b, где а> 0), а для пропорциональных - только пропорциональные (у = ах, где а> 0).

Одновременно с продвижением от номинальных шкал к порядковым можно использовать все более информативные способы анализа данных.

При использовании номинальных шкал можно:

o рассчитать относительные частоты (например, как часто респонденты называли лучшим каждый бренд по представленному им списка);

o найти моду - значение, наблюдаемое с наибольшей частотой (например, бренд из этого списка респонденты называли лучшим чаще всего);

o ответить на вопрос о наличии связи между двумя номинальными признаками (например, можно объяснить случайностью несколько более высокую долю курильщиков среди респондентов - мужчин, чем среди респондентов - женщин);

o оценить силу связи, рассчитав коэффициент корреляции между номинальными признаками; он равен нулю, если связи нет, и - единицы, если значение одной переменной однозначно определяет значение другой.

При использовании порядковых шкал, кроме того, можно:

o указать не только моду, например место, на которое респонденты ставили данный бренд чаще, но и медиану - место, выше и ниже которого этот бренд респонденты ставили одинаковое число раз;

o рассчитать коэффициенты ранговой корреляции, отражающие не только силу связи между двумя признаками, как в случае номинальных шкал, но и соотношение между направлениями их изменения. При наличии наиболее сильного положительного связи между двумя признаками, то есть если при увеличении одного признака всегда синхронно растет и другой, этот коэффициент равен 1. При наличии же наиболее сильного негативного связи между ними, то есть если при росте одного признака всегда наблюдается уменьшение другого, коэффициент равен 1.

При использовании интервальных шкал можно рассчитывать:

o среднее арифметическое значение признака;

o его среднее отклонение, а также другие статистические моменты (асимметрию и эксцесс)

o коэффициент парной корреляции Пирсона между признаками.

При использовании пропорциональных шкал, кроме того, что было названо выше, можно рассчитывать:

o среднее геометрическое значение;

o среднее гармоничное значения;

o коэффициент вариации.

Таким образом, более сложные шкалы позволяют отображать более тонкие закономерности. В то же время мерить можно только то, что существует в сознании людей. Поэтому, там, где мы имеем дело с развитым покупательским поведением, например в таких сферах рынка стран, в которых давно существует рыночная экономика, можно применять более сложные шкалы. Там, где отношение к брендам, мотивация выбора неразвитые, тонкие методики, требующие использования интервальных или пропорциональных шкал, ничего, кроме "грязи", не выявят. С другой стороны, в случаях, когда возможно использование таких шкал, оно часто приносит серьезный успех.

Так, благодаря исследованиям, в котором потребительское поведение и предпочтения оценивались в интервальной шкале, фирме Nissan удалось создать в Европе крайне успешную сеть автосервисов, которые удовлетворяют локальные потребности различных покупательских сегментов.

Литература

1. Котлер Ф. Основы маркетинга. Краткий курс. / Пер. с англ. М.: 2007. — 656 с.

2. Галабурда В.Г., Иванова Е.А., Соколов Ю.И. Основы маркетинга на транспорте. Учебное пособие. - М.: МИИТ, 2011. - 268 с.

3. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. -М.: «Курс», 2013.- 392 с.

4. Багив Г.Л., Тарасевич В.М. Маркетинг. - Спб.: «Питер», 2012.- 560 с.

5. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология, практика. 4-е изд.- М.: Финпресс, 2008.

6. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг. Учебник. 5-е изд. - Спб.: «Питер», 2008. - 368 с.

7. Транспортный маркетинг: учебник/ В.Г. Галабурда, Г.В. Бубнова, Е.А.

8. Иванова и др.; под ред. В.Г.Галабурды - М.; ФГОУ «Учебно­методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2011 г.-452 с.

9. Тихомиров Н.Г. Модели и методы прогнозирования рынка. МИНХ им.

10. Плеханова.- М, 2011.

11. Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении: Учеб. Пособие. - М.: Дело, 2012.- 520 с.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: