интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Профильное (бесповторное) исследование

Профильное исследование чаще всего используется в маркетинговых проектах. Профильные (бесповторные) исследования (cross-sectional designs) предполагают, что сбор информации из любой данной выборки элементов генеральной совокупности проводится только однажды. Эти исследования могут быть как единичными, так и множественными (см. рис. 3.1). В единичных профильных исследованиях (single cross-sectional designs) используется только одна выборка респондентов из генеральной совокупности и информация собирается только один раз. Этот тип исследования называется также выборочным опросом (sample survey). Во множественных профильных исследованиях (multiple cross-sectional designs) существует две или несколько выборок респондентов и информация из каждой выборки получается только один раз. Часто информация из разных выборок получается в разное время. Следующие примеры иллюстрируют единичные и множественные профильные исследования.

В этом примере полученные процентные данные за 1996 год можно сравнить с соответствующими процентами за 1994 год, чтобы определить изменения в отношении к прямым почтовым рассылкам. И хотя совокупные результаты множественных профильных исследований можно сравнивать между собой, они не дают возможности отследить динамику для каждого респондента (так как каждый раз используются различные выборки). В связи с этим особый интерес представляет такая разновидность множественны?: профильных исследований, как ко-гортный анализ.

Когортный анализ. Когортный анализ (cohort analysis) состоит из серии опросов, проводимых через определенное время, при этом когорта служит базовой единицей анализа. Когортой является группа респондентов, с которыми происходят одни и те же события в пределах одного и того же временного интервала. Например, возрастная когорта представляет собой группу людей, рождение которых приходится на один и тот же период, например J 951—1960 годы. Термин когортный анализ относится к любому исследованию, в котором осуществляется измерение некоторых характеристик одной или нескольких когорт для двух или больше временных позиций.

Маловероятно, что любой из изучаемых в период времени 1, будет также присутствовать в выборке в период времени 2. Например, была выбрана когорта людей в возрасте от 8 до 19 лет, и каждые 10 лет исследовалось потребление ими безалкогольных напитков на протяжении 30 лет. Другими словами, каждые 10 лет различные выборки респондентов выбирались из генеральной совокупности всех тех, кому было от 8 до 19 лет. Эта выборка формировалась независимо от любой предыдущей выборки. Очевидно, что люди, которые были выбраны однажды, маловероятно будут включены снова в туже возрастную когорту (S—19 лет), так как они будут гораздо старше во время формирования последующей выборки. Это исследование показало, что эта когорта увеличила потребление безалкогольных напитков с течением времени. Подобные результаты получены для других возрастных когорт (20—29, 30—39, 40—49 и 50+). Дальше потребление безалкогольных напитков каждой категорией не увеличивалось по мере увеличения возраста когорт. Эти результаты представлены в табл. 3.3, в которой потребление различных возрастных когорт с течением Бремени может быть определено, если двигаться по диагональным линиям. Эти результаты опровергли обычное убеждение, что потребление безалкогольных напитков будет снижаться со старением населения Америки. Это обычное, но ошибочное убеждение основано на простом профильном исследовании. Отметьте, что если любая колонка табл. 3.3 рассматривается изолировано, как в простом профильном исследовании (читая колонку сверху вниз), потребление безалкогольных напитков снижается с возрастом, что подтверждает ошибочное убеждение.

Когортный анализ также используется для прогнозирования изменений мнений избирателей. Известные специалисты маркетинговых исследований, Луис Харрис или Джордж Гэллап, которые специализируются на исследовании общественного мнения, периодически опрашивают когорты избирателей (людей со сходными моделями голосования в рамках данного интервала) об их предпочтениях в голосовании, чтобы спрогнозировать результаты выборов. Таким образом, когортный анализ является важным элементом профильного анализа. Другой тип дескриптивного исследования — это повторное исследование.

Повторное исследование

В повторных исследованиях (longitudinal designs) фиксированная выборка (или выборки) из элементов генеральной совокупности исследуется повторно. Повторное исследование отличается от профильного тем, что выборка или выборки остаются теми же самыми с течением времени. Другими словами, на протяжении времени исследуются одни и те же респонденты. В отличие от обычного профильного исследования, которое дает снимок интересующих переменных в единственный момент времени, повторное исследование предоставляет серию картин, которая дает глубинный взгляд на ситуацию и изменения, которые имеют место с течением времени. Например, вопрос "Как американцы оценили президентство Билла Клинтона сразу после окончания его второго срока?" будет задаваться с использованием профильного исследования. Однако, чтобы задать вопрос "Как американцы изменили свой взгляд на деятельность Клинтона во время пребывания его на посту президента?", должно использоваться повторное исследование.

Часто термин панель используется как равноценный с термином повторное исследование. Панель (panel) состоит из выборки респондентов, обычно домохозяйств, которые согласны предоставлять информацию с определенными интервалами на протяжении длительного периода времени. Панели обслуживаются фирмами, оказывающими синдицированные услуги, а членам панели компенсируется их участие подарками, купонами, информацией или деньгами, Панели рассматриваются в главе 4, а пример письма набора в почтовую панель показан здесь.

Данные, полученные с помощью панелей, не только предоставляют информацию о рыночных долях, основанную на продолжительном периоде времени, но эти данные также позволяют исследователю изучить изменения в рыночных долях с течением времени. Как разъясняет следующий раздел, эти изменения нельзя определить из данных повторного исследования.

Сравнительные преимущества и недостатки профильного и повторного типов исследований

Сравнительные преимущества и недостатки профильного и повторного типов исследований сведены в табл. 3.4. Главное преимущество повторного исследования перед профильным заключается в способности обнаруживать изменения в результате повторных измерений одних и тех же переменных в одной и той же выборке.

Табл. 3.5 и 3.6 показывают, как данные профильных исследований могут ввести в заблуждение относительно происходящих с течением времени изменений. Данные профильных исследований, представленные в табл. 3.5, показывают, что покупки изделий торговых марокД В и С остаются неизменными в периоды времени 1 и 2. По данным каждого опроса 20 % респондентов покупают товар А, 30% — В и 50% — С. Данные повторного исследования, представлен-1 ные в табл. 3.6, показывают, что наблюдаются существенные изменения, проявившиеся в изменениях предпочтений покупателей. Например, только 50% (L00/200) респондентов, которые покупали товар марки А в период времени I, также покупали его в период времени 2. Данные о повторных покупках для товаров марок В и С составляют соответственно 33.3% (100/300) и 55% (275/500). Следовательно, за время, прошедшее с момента первого наблюдения, покупатели товара марки С были наиболее лояльными, а наименее лояльными были покупатели марки В. Табл. 3.6 предоставляет ценную информацию относительно приверженности потребителей к данной марке товара и замены одной марки на другую. (Такая таблица называется таблицей оборота, или матрицей смещения торговых марок).

Данные исследования повторного типа дают возможность маркетологам изучить изменения в поведении отдельных членов наблюдения и связать поведенческие изменения с маркетинговыми переменными, такими как изменения в рекламе, упаковке, ценообразовании и распределении. Раз повторно измеряются одни и те же единицы наблюдения, перемены, вызванные изменениями в выборке, устраняются и становятся очевидными даже небольшие изменения.

Другое преимущество панелей состоит в том, что может быть собрано сравнительно большое количество данных. Участникам панели обычно компенсируется их участие в опросах, поэтому они не возражают против длительных интервью. Еше одно преимущество в том, что данные панельного исследования могут быть более точными, чем данные профильного. Обычное профильное исследование требует от респондентов вспомнить прошлые покупки и поведение; эти данные могут быть неточными из-за ошибок памяти. Данные панели, которые опираются на продолжительные записи покупок в ежедневнике, меньше зависят от памяти респондентов. Сравнение панельных и профильных обзорных оценок различных продаж показывает, что панельные данные дают более точные оценки.

Главный недостаток панелей в том, что они бывают нерепрезентативными в силу следующих причин.

Отказ сотрудничать. Многие граждане или семьи не желают обременять себя участием в панельных исследованиях. Для потребительских панелей, требующих от участников записи покупок, степень сотрудничества составляет 60% или ниже.

Смертность. Участники панели, согласившиеся участвовать в панельном исследовании, впоследствии могут выбыть вследствие переезда или потери интереса. Коэффициент смертности и сокращения членов панели могут быть настолько высоки, что вместе дают 20% ежегодно.

Оплата. Оплата может привлечь определенные типы людей, делая группу нерепрезентативной выборкой.

Другой недостаток панели — ошибка в ответах (response bias). Новые участники панели часто ошибаются в своих первоначальных ответах. Они стремятся преувеличить такие свои расходы, как покупка продуктов питания. Эта ошибка снижается со временем, поэтому для ее уменьшения данные новых членов панели следует исключать из обработки. Опытные участники панелей могут также давать ошибочные ответы, поскольку верят, что они являются экспертами, или хотят хорошо выглядеть, или дать "правильный" ответ. Ошибка также может быть результатом скуки, усталости и неполных ежедневных записей