Моделей
Измерить отношение потребителей можно с помощью метода идеальной точки и модели Фишбейна.
Модель Фишбейна. Формула Фишбейна является самой известной многофакторной моделью. Она имеет следующий вид:
Σ=⋅= niiiОebА 1,
где A 0− отношение к объекту;
b − сила мнения, что объект имеет показатель i; i
e − оценка показателя i; i
n − число значимых показателей.
Согласно этой модели, отношение к данному объекту (продукту) есть сумма произведений мнений о показателях объекта на оценочное значение этих показателей.
Но иногда потребители скрывают свои истинные ощущения. Люди не говорят правду, боясь осуждения окружающих. Например, потребители могут занижать значение цены, дабы не показаться мелочными.
Во избежание искажения ответов вопросы анкеты должны быть составлены в третьем лице. К примеру: «На какие свойства товара обращают внимание люди, покупающие посудомоечные машины?» Скорее всего, уклонение от точного ответа в данном случае будет минимальным, т. к. респондент считает, что не раскрывает своего личного мнения.
Метод идеальной точки. Данный метод имеет уникальную и очень важную особенность: он позволяет получить информацию как об идеальной марке, так и о взглядах потребителей на марки существующие. Формула, на которой основан метод идеальной точки, выглядит следующим образом:
Σ=−= niiiiXIWA 10,
где Ао − отношение к марке;
Wi − значимость показателя i;
Ii − «идеальное» значение характеристики i;
Xi − мнение о фактической величине показателя i;
n − число значимых показателей.
В данном случае потребителей просят указать, как, по их мнению, определенная марка располагается на шкале со значениями важных показателей. На тех же шкалах потребители должны разместить «идеальную» марку. Согласно этой модели, чем ближе фактические показатели марки к идеальным, тем благоприятнее к ней отношение со стороны потребителей.
В отличие от биполярной системы оценок, используемой в многофакторной модели Фишбейна, в методе идеальной точки для количественного измерения ответов применяются униполярные шкалы. Это необходимо для получения корректных значений важности. Ведь показатели марки по не значимой для потребителя характеристике не должны влиять на общее отношение. Именно поэтому ответу «абсолютно не важна» присваивается нулевое значение. Тем не менее биполярную систему можно применить для оценки идеальной и реальных марок. В формуле используется абсолютная величина разницы между идеальными и фактическими показателями, поэтому и та, и другая системы дадут одинаковые результаты.
Модель Фишбейна и метод идеальной точки − это два совершенно разных подхода к измерению мнений. В методе идеальной точки измерения основаны на восприятии положения марки в континууме показателей. У Фишбейна измеряется вероятность того, что марка располагается в некоторой точке этого континуума. Например, в этой модели вопрос о сладком вкусе звучал бы так: «Какова вероятность того, что этот напиток обладает очень сладким вкусом?» Понятен ответ потребителей, которые говорят, что, вполне вероятно, напиток является очень слад-ким. Но что должен означать ответ: «Маловероятно, что напиток имеет сладкий вкус». Это может говорить о том, что человек считает напиток горьким, но может и означать, что он безвкусный. И тот, и другой вариант в модели Фишбейна попадает под определение «маловероятно». Поэтому метод идеальной точки может оказаться более полезным при исследовании убеждений потребителей.
В этих моделях также по-разному производится оценка значимости показателей. У Фишбейна это оценка самого показателя (насколько он хорош или плох), а в методе идеальной точки производится измерение собственно важности. Эти два измерения нельзя считать эквивалентными. Измерение важности может не в полной мере раскрывать мотивацию человека. Дело в том, что одни и те же показатели могут являться важными по совершенно разным причинам. Характеристика может быть важной, потому что потребители хотят, чтобы она присутствовала в продукте. И наоборот, некоторое свойство может не иметь никакого значения, т.к. является нежелательным.
В отличие от модели Фишбейна, в которой чем больше значение, тем лучше, в данном случае предпочтение отдается наименьшим результатам. Наилучшее значение отношения, которое может иметь марка, равно нулю, что говорит о том, что марка в точности соответствует представлениям потребителей об идеальном наборе свойств.
Многофакторный анализ обеспечивает информацию, необходимую для сегментирования. Например, может оказаться весьма полезным сегментирование потребителей по значимости для них различных свойств продукта. Ведь когда целевых потребителей больше всего интересует низкая цена, необходимы одни маркетинговые мероприятия, а когда высокое качество − совершенно другие.
Немалую роль многофакторный анализ играет и при разработке новых продуктов. Если обнаружится, что существующие на рынке предложения во многом не дотягивают до идеала, то появляется возможность предложить что-то новое, более отвечающее запросам потребителей.
