Здесь возможности экспериментатора крайне ограничены. Если он может управлять только тем, кого опрашивать или только тем, когда опрашивать, то это – квазиэксперимент. Чаще всего в маркетинге используются временн 
е последовательности. Это – основной метод работы со списками. Проект выглядит как
O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8.
В данных проектах бывает трудно выделить тот фактор, который привел к изменениям.
Обработка результатов сводится к анализу измеренных значений. Варианты изменений объема конкретного товара, купленного участниками списка за определенный период времени, представлены на Рис. 7.
По оси абсцисс откладывается время, а по оси ординат – значения наблюдаемой характеристики (объема продаж, отношения к товару и т.д.). Вариант a) свидетельствует о возрастании объема продаж, вариант б) – о прекращении падения объема продаж, в) – об отсутствии долговременного эффекта, г) – об отсутствии эффекта (рост продолжается в том же темпе), д) – об отсутствии эффекта (разброс не увеличился).
Рис. 7. Возможные результаты квазиэксперимента
При анализе результатов такого квазиэксперимента обычно используются следующие соображения.
q Влияние потерь в эксперименте проявляется, скорее всего, равномерно на всех интервалах. Вряд ли вид графика a) обусловлен потерями. Для снижения влияния этой переменной используется в частности, премирование участников списка.
q Влияние остальных переменных также можно учесть. Наиболее трудно поддается учету фактор истории. Плохо поддается контролю и интерактивный эффект.
q Для построения гипотезы следует учитывать возможные альтернативные причины изменений или проводить исследование повторно.
В целом метод позволяет лишь построить достаточно достоверные гипотезы, но не оценить их количественно.
***
Итак, в экспериментах можно:
q выбрать объекты случайно, обеспечив равенство начальных условий (причем в реальных экспериментах в этом вопросе можно не полагаться только на память респондентов);
q определить состояние объекта исследования перед воздействием;
q в значительной мере снизить посторонние влияния.
Таким образом, экспериментальные проекты наилучшим образом подходят для анализа причинности.
