Измерение отношения на основе декомпозиционного подхода

Композиционный подход переходит от оценивания марок по различным атрибутам к формированию интегральной количественной оценки полезности. Декомпозиционный подход развивается в противоположном направлении и начинает с классификации предпочтений различных товаров или марок, совокупности свойств которых уже определены. Из этой классификации выводятся лежащие в ее основе частные полезности для каждой характеристики, что позволяет наилучшим из возможных способов реконструировать порядок предпочтений респондента. Таким образом, для данного покупателя полная полезность марки равна сумме ее частных полезностей.

Согласно этому подходу, частные полезности, которые покупатели присваивают атрибутам, оцениваются непосредственным образом. Эти частные полезности отражают субъективную ценность, ассоциированную с каждым атрибутом; фактически они вытекают из воспринимаемой степени присутствия атрибута и его важности, влияние которых невозможно разделить. Поэтому высокий уровень полезности может быть результатом либо высокой степени важности и низкого уровня воспринимаемого присутствия, либо низкой степени важности, компенсируемой высоким уровнем воспринимаемого присутствия. Табл. 4.1, обсуждавшаяся в предыдущей главе, демонстрирует взаимодополнительность композиционного и декомпозиционного подходов.

Для определения частных полезностей используются различные методы, такие как совместный анализ (conjoint analysis) ((Green and Srinivasan, 1978) или анализ компромисса (trade-off analysis) (Jonson, 1974). Самым распространенным, наиболее подходящим и в то же время самым простым является регрессионный анализ в двоичных переменных. Этот метод иллюстрируется табл. 5.3 и врезкой 5.5.

Измерение восприятия цены посредством совместного анализа

В рассматриваемом примере задача заключалась в том, чтобы измерить и сравнить чувствительность к цене для четырех марок, конкурирующих в сегменте сигарет из смешанных табаков: «Мальборо», «Барклай», «Кэмел» и «Светлые Галуаз». Марку сигарет можно определить как совокупность следующих семи характеристик: название, количество сигарет в пачке, жесткость пачки, длина сигареты, содержание смол и никотина в каждой сигарете, диаметр сигареты и цена пачки. Четыре исследованные марки различаются только по трем из этих характеристик: марке, содержанию смол (С) и никотина (Н), цене; следовательно, только три эти характеристики являются детерминирующими выбор (Herwats, 1986).

Для каждой из этих характеристик рассматривались четыре уровня:

Марка: «Барклай», «Кэмел», «Мальборо» и «Светлые Галуаз». Содержание: (С = 1 мг, Н = 0, 2 мг); (С = 4 мг, Н = 0, 4 мг); (С = мг, Н = 0, 7 мг); (С = 15 мг, Н = 1 мг). Цена: 57, 62, 67, 72 бельгийских франка (Ф).

Таким образом, всего аналитик мог сформировать 64 возможные комбинации этих компонентов (4x4x4). При данном общем количестве комбинаций задача проранжировать или упорядочить их была бы для респондентов слишком сложной. Использование эффективных планов эксперимента указывает путь для отбора сокращенного числа из 64 воз-можных комбинаций. В данном случае была использована схема латин-ского квадрата 4x4, пренебрегающая взаимодействиями одновременно трех факторов. и респондентов просили проранжировать 16 отобранных комбинаций (см. табл. 5.3).

Таблица 5.3. Пример моделирования предпочтений декомпозиционным методом. Сегмент сигарет из смешанных табаков в Бельгии.

Например, совокупность 6 (К-62-9/0,7) сформирована таким образом: марка «Кэмел», по цене 62 Ф, с содержанием смол 9 мг и никотина 0, 7 мг. Респондент 27 поставил ее на 27-е место. Обычно аналитик, чтобы облегчить задания респондентам, использует различные вспомогательные средства (макеты, товарные знаки и т.д.).

Как показано в табл. 5.3, каждая комбинация из k переменных может быть описана набором из k-1 двоичных переменных (0, 1), обозначающих отсутствие или присутствие данного уровня по каждой характеристике. В линейной регрессионной модели эти двоичные переменные используются как переменные, объясняющие предпочтительное ранжирование для каждого респондента.