интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Взаимосвязь между многомерным шкалированием, факторным и дискриминантным анализом

Пространственные карты можно также получить с помощью факторного или дискрими-нантного анализа. При таком подходе каждый респондент оценивает л торговых марок по т характеристикам. Выполнив факторный анализ данных, можно вывести для каждого респондента оценку каждого фактора, по одному для каждой торговой марки. Построив график зависимости значения торговой марки от фактора, получим пространственную карту для каждого респондента. Если требуется построить карту на агрегатном уровне, то можно усреднить (по всем респондентам) значения фактора для каждой торговой марки для каждого фактора. Оси координат обозначают, изучив факторные нагрузки, т.е. оценки корреляций между атрибутивными рейтингами и основными факторами.

Цель дискриминантного анализа— выбор линейных комбинаций характеристик, которые наилучшим образом различают торговые марки (объекты). Для создания пространственных карт с помощью дискриминантного анализа зависимая переменная должна быть оцененной торговой маркой, а независимые переменные (предикторы) представляют собой рейтинги характеристик. Пространственную карту можно получить построением диаграммы дискрими-нантных показателей для торговых марок. Оси координат можно обозначить, изучив дискри-минантные веса или взвешенные характеристики, которые образуют дискриминантную функцию или размерность.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ СОВМЕСТНОГО АНАЛИЗА

С помощью совместного анализа (conjoint analysis) маркетологи пытаются определить относительную важность, которую придают потребители ясно выраженным характеристикам, а также полезность, которую они связывают с уровнями характеристик.

Эту информацию маркетологи получают из оценок потребителями торговых марок или профилей торговых марок, составленных из характеристик товаров и их уровней. Респондентов знакомят с объектами, которым присущи определенные характеристики и уровни этих характеристик, и просят оценить эти объекты с точки зрения желательности тех или иных характеристик. Маркетологи, используя метод совместного анализа, пытаются присвоить уровням каждой характеристики определенную ценность. В итоге ценности или полезности, которыми обладает каждый объект, тесно согласуются с исходными оценками респондентов. Основное допущение состоит в том, что любой набор объектов, таких как изделия, торговые марки или магазины, оценивают как пучок характеристик.

Подобно многомерному шкалированию, совместный анализ опирается на субъективные оценки респондентов. Однако, если в ММШ объекты представляют собой изделия или торговые марки, в совместном анализе — комбинации уровней характеристик объекта, определяемые исследователем. Цель ММШ — разработать пространственную карту, изображающую объекты в многомерном пространстве восприятий или предпочтений. С помощью совместного анализа маркетологи стремятся определить функции частной ценности или полезности, описывающие полезность, которую потребители присваивают уровням каждой характеристики. Два метода взаимно дополняют один другого.

Совместный анализ используют в маркетинге для различных целей.

Определение относительной важности характеристик в процессе выбора товара потребителем. Типичный результат совместного анализа представляет собой веса относительной важности для всех характеристик, используемых для описания объектов. Веса относи тельной важности показывают, какие из характеристик больше всего влияют на выбор потребителя.

I* Определение рыночной доли торговых марок, которые различаются уровнями своих характеристик. Значения полезностей, полученные в результате совместного анализа, можно использовать как исходные данные в модели выбора, чтобы определить долю, выпадающую на те или иные марки, и, следовательно, долю рынка различных торговых марок.

Определение структуры свойств наиболее предпочитаемой торговой марки. Свойства торговой марки могут варьировать с точки зрения уровней характеристик и соответствующих полезностей. Свойства торговой марки, которые приводят к наивысшей полезности, указывают структуру характеристик наиболее предпочитаемой торговой марки.

Сегментирование рынка, исходя из сходства предпочтений для уровней характеристик. Функции частной ценности, полученные для характеристик, можно использовать как основу для кластеризации респондентов в однородные по своим предпочтениям сегменты.

Совместный анализ находит применение при изучении потребительских и промышленных товаров, финансовых и других услуг. Более того, эти применения совместного анализа простираются на всю сферу маркетинга. Б недавнем обзоре совместного анализа сообщается о применении совместного анализа для определения идеи нового товара, конкурентного анализа, ценообразования, сегментации рынка, рекламы.

СТАТИСТИКИ И ТЕРМИНЫ, СВЯЗАННЫЕ С СОВМЕСТНЫМ АНАЛИЗОМ

С совместным анализом связаны следующие основные статистики и термины.

Функции частной ценности (part-worth functions), или функции полезности. Эти функции описывают полезность, которую потребители присваивают уровням каждой характеристики.

Веса относительной важности (relative importance weights). Показывают, какие характеристики больше всего влияют на выбор потребителя.

Атрибутивные уровни, уровни характеристик (attribute levels). Показывают значения характеристик.

Полные профили (full profiles). Полные профили или конкурентные профили торговых марок, построенные на базе всех характеристик с использованием их уровней,

Парные таблицы (pairwisc tables). Таблицы, в которых респонденты одновременно оценивают по две характеристики до тех пор, пока не оценят все пары характеристик.

Циклические планы (cyclical designs). Планы, используемые для снижения числа попарных сравнений.

Планы дробных факторных экспериментов (fractional factorial designs). Планы, используемые для снижения числа профилей объектов, определяемых в полнопрофильном методе.

Ортогональные таблицы (orthogonal arrays). Специальный класс планов дробных факторных экспериментов, который позволяет эффективно оценивать все главные эффекты.

Внутренняя достоверность (internal validity). Определяется на основе корреляции предсказанных оценок проверочных объектов с оценками объектов, данными респондентами.