Опрос и наблюдение как количественные способы сбора маркетинговой информации

Качественными исследованиями называются исследования, посвященные  изучению причин, влияющих на различные  аспекты рыночной ситуации. Для изучения убеждений, мотиваций, мнений и ощущений респондентов используются малые выборки  респондентов. В целях подробного анализа наиболее часто применяются  такие методы сбора данных, как  глубинные интервью и групповые  дискуссии (фокус-группы). К этому же типу исследований можно отнести контент-анализ, представляющий собой перевод качественных характеристик изучаемых объектов в количественные на основе подсчета их повторяемости или протяженности во времени, наличия и степени выраженности одной и той же характеристики в разных объектах и т.д. Качественные исследования часто используются для предварительного тестирования и проверки эффективности рекламы, а также для исследования особенностей спроса на новые товары и услуги, для разработки и тестирования концепций и др.

Опрос как основной количественный метод сбора маркетинговой  информации

Количественные методы связаны с проведением различных  опросов, основанных на использовании  структурированных вопросов закрытого типа.

Особенностями этих обследований являются четкая форма  и источники получения данных. Обработка данных осуществляется с  помощью упорядоченных процедур (количественных по природе).

Количественные исследования обеспечивают точные статистически  обоснованные данные и отвечают на вопросы: Кто? Что? Когда? Как часто? Как? Сколько? Какого типа?

Суть опроса заключается  в сборе первичной информации посредством прямых вопросов относительно:

· уровня их знаний;

· отношения к  продукту;

· предпочтений и  покупательского поведения.

Опрос может носить структурированный и неструктурированный  характер. При структурированном  опросе все опрашиваемые отвечают на одни и те же вопросы. При неструктурированном  опросе интервьюер задает вопросы в  зависимости от полученных ответов.

При опросах группа опрашиваемых может подвергаться однократным  или многократным обследованиям.

В первом случае получается своего рода поперечный срез данной группы по многим параметрам для фиксированного момента времени (например, по параметрам: пол, возраст, род занятий и т.д.). Так как при этих исследованиях  используется выборка больших размеров, то эти исследования называются выборочными.

При многократных исследованиях  одна и та же группа опрашиваемых, называется панелью.

Опросу как методу присущи следующие достоинства:

· высокий уровень  стандартизации, обусловленный тем, что всем респондентами задаются одни и те же вопросы с одинаковыми  вариантами ответов на них;

· этот метод легче  и проще методов фокус-групп или глубинного интервью, т.к. респондентов посещать необязательно, передавая им вопросники по почте, телефону, не нужно использовать технические средства и привлекать дорогих высококвалифицированных специалистов;

· проведение глубокого  анализа обеспечивается последовательными  и уточняющими вопросами;

· можно использовать метод математической статистики и  пакетов прикладных программ для  персональных компьютеров.

3.

Шкалирование — метод моделирования реальных процессов при помощи шкал.

Шкалирование — метод присвоения числовых значений отдельным атрибутам некоторой системы.

Шкалирование позволяет разбить описание сложного процесса на описание параметров по отдельным шкалам. В результате в применении к экономическим задачам, например, можно получить представление об области интересов потребителя, исследовать важность каждой шкалы для него.

Основные  типы шкал, используемых в маркетинговых  исследованиях 

1. Номинальная шкала  (Nominal) — неупорядоченная шкала наименований. Объекты здесь изначально равноправны, как граждане идеального демократического государства. У них есть только имена и фамилии, или, что означает то же самое, — номера. Другой пример — номера игроков в футбольной команде: номер второй ничем изначально не лучше номера первого. В маркетинге номинальная шкала используется, например, так: респонденту предъявляют карточку с составленным в алфавитном порядке пронумерованным списком брендов и просят назвать самый предпочтительный из них. Здесь номер всего лишь идентифицирует объект и показывает место в алфавите, которое никак не связано с какими бы то ни было маркетинговыми характеристиками рыночного успеха. Что же действительно важно в маркетинге — это частота, с которой респонденты упоминают тот или иной номер. Ответы респондентов на вопрос о том, какой бренд для них наиболее предпочтителен, обычно записываются в столбец таблицы. Каждая клетка этого столбца содержит номер бренда, который предпочитает определенный респондент.

2. Порядковая или  ранговая шкала (Ordinal) — это шкала, показывающая, у которого из объектов изучаемая маркетинговая характеристика выражена в большей степени, а у которого — в меньшей. При этом никакой информации о величине этих различий порядковая шкала не содержит. Примером такой шкалы может служить информация о том, кто занял первое, второе и третье места в забеге. По этим данным можно точно сказать, что первый спортсмен прибежал раньше второго, но насколько раньше и, тем более, во сколько раз быстрее в среднем он бежал — неизвестно. В маркетинге порядковой шкалой пользуются, например, для отражения позиции марки на рынке (первое, второе, третье место и т.д.), должностного статуса респондента. Кроме того, порядковую шкалу используют, когда респондентов просят расположить бренды из списка по степени их привлекательности. Каждому бренду обычно отводится в таблице столбец; его клетки содержат номера мест, на которые его поставили разные респонденты. (Заметим, что если брендов много, этот метод неприемлем, так как его результаты теряют устойчивость: один и тот же респондент может чуть позже расставить бренды уже по-другому. Считается, что такие эффекты абсолютно неизбежны, если брендов больше 18-ти).

3. Интервальная шкала  (Interval) — шкала равных интервалов. Классический пример — шкала температур. Мы нередко слышим фразы типа: «завтра будет на столько-то градусов теплее, чем сегодня». А вот фразы: «завтра температура повысится в полтора раза», думается, слышать не приходилось никому, так как фиксация нуля в точке замерзания воды достаточно условна. Если продолжить спортивные аналогии, то примером интервальной шкалы могут служить оценки фигуристов по десятибалльной шкале.

В качестве примера  использования интервальной шкалы  в маркетинге обычно приводят ситуацию, когда респондентов просят оценить  в баллах ту или иную характеристику бренда. В этом случае столбец данных, относящийся к определенному  бренду, как правило, содержит оценки, выставленные разными респондентами. Однако не всякую балльную шкалу можно  считать шкалой равных интервалов. Думается, для большинства студентов  разница между двойкой и тройкой  существенно больше, чем между  четверкой и пятеркой, так как получение двойки неизбежно влечет за собой «оргвыводы». Следовательно, настоящая пятибалльная шкала является порядковой, а не интервальной. Поэтому одни исследователи демонстрируют респондентам шкалу с делениями без названий, уповая на то, что деления этой шкалы изображены на равном расстоянии друг от друга. Другие — стараются так назвать деления шкалы, чтобы различия между любыми двумя соседними делениями респонденты воспринимали как одинаковые. Есть и такие исследователи, по мнению которых, что ни делай, как ни изощряйся в формулировках, — любая балльная шкала остается лишь порядковой, так как все люди по-разному чувствуют нюансы языка. С нашей точки зрения, если нет резких границ между некоторыми оценками, как в примере с различиями между двойкой и тройкой, то балльную шкалу допустимо рассматривать в качестве интервальной.

4. Пропорциональная  шкала (Ratio) — это шкала пропорциональных оценок. Примеры — длина, вес и т.д. В спорте — это время, затраченное каждым из бегунов на дистанцию. Во всех этих ситуациях существует естественный нуль шкалы, и поэтому можно, например, сказать: вдвое длиннее, тяжелее, быстрее. Примеры использования таких шкал в маркетинге: возраст и доход респондента, цена и объем продаж товара, доли фирм на рынке.

По мере продвижения  от номинальных шкал к порядковым последовательно сужаются рамки допустимых, то есть в сущности, ничего не меняющих преобразований шкалы. Так, при использовании номинальной шкалы можно любым образом взаимно однозначно заменять значения категории шкалы, например, как угодно их перенумеровывать. Для порядковых шкал допустимы лишь преобразования, сохраняющие порядок. Для интервальных шкал допустимы только линейные преобразования (у=ах+Ь, где а>0), а для пропорциональных — только пропорциональные (у=ах, где а>0).

Одновременно с  продвижением от номинальных шкал к порядковым можно использовать все более информативные способы анализа и оценок (см. также с. 340).

При использовании  номинальных шкал можно:

— рассчитать относительные  частоты (например, как часто респонденты  называли самым предпочтительным каждый бренд из показанного им списка);

— найти моду —  значение, наблюдаемое с наибольшей частотой (например, какой бренд  из этого списка респонденты называли самым предпочтительным чаще всего); 

— ответить на вопрос о наличии связи между двумя  номинальными признаками (например, можно  ли объяснить случайностью несколько  более высокую долю курильщиков  среди респондентов — мужчин, чем  среди респондентов — женщин);

— оценить силу этой связи, рассчитав коэффициент корреляции между номинальными признаками; он равен нулю, если связи нет, и —  единице, если значение одной переменной однозначно предопределяет значение другой.

При использовании  порядковых шкал, кроме того, можно:

— указать не только моду, например, место, на которое респонденты  ставили данный бренд чаще всего, но и медиану — место, выше и  ниже которого этот бренд респонденты  ставили одинаковое число раз;

— рассчитать коэффициенты ранговой корреляции, отражающие не только силу связи между двумя признаками, но и соотношение между направлениями  их изменения. При наличии наиболее сильной положительной связи  между двумя признаками, то есть если при увеличении одного признака всегда синхронно растет и другой, этот коэффициент равен + 1. При наличии  же наиболее сильной отрицательной  связи между ними, то есть если при  росте одного признака всегда наблюдается  уменьшение другого, коэффициент равен -1.

При использовании  интервальных шкал, кроме того, можно:

— рассчитывать среднее  арифметическое значение признака;

— рассчитывать его  стандартное отклонение;

— рассчитывать коэффициент  парной корреляции Пирсона между  признаками,

При использований пропорциональных шкал, кроме того, что было названо выше, можно рассчитывать:

— среднее геометрическое значение;

— среднее гармоническое  значение;

— коэффициент вариации.

Таким образом, более  сложные шкалы позволяют отражать более тонкие закономерности. В то же время, мерить можно только то, что  существует в сознании людей. Поэтому, там, где мы имеем дело с развитым покупательским поведением, например, в сложившихся сферах рынка стран, в которых давно существует рыночная экономика, можно применять более  сложные шкалы. Там, где отношение  к брендам, мотивация выбора неразвиты, тонкие методики, требующие использования  интервальных или пропорциональных шкал, ничего, кроме «грязи», не выявят. С другой стороны, в случаях, когда  возможно использование таких шкал, оно часто приносит серьезный  успех.

Так, благодаря исследованию, в котором потребительское поведение  и предпочтения оценивались в  интервальной шкале, фирме Nissan удалось создать в Европе крайне успешную сеть автосервисов, удовлетворяющих локальные потребности разных покупательских сегментов. 

4.

Сравнительные методы шкалирования

Мы рассмотрели  типы шкал, используемых в маркетинге. Следующая проблема — как получить от респондентов необходимую для  шкалирования информацию? С этой точки зрения методы шкалирования делятся на две группы: сравнительные и несравнительные.

При сравнительном шкалировании респонденты сравнивают между собой предложенные им объекты. Например, какой напиток для респондента предпочтительнее: Кока-Кола или Пепси-Кола?

Преимущества сравнительных  методов состоят в следующем.

Во-первых, они позволяют  обнаружить даже небольшие различия в предпочтениях.

Во-вторых, респондент производит сравнение, исходя из известных  только ему критериев. Поэтому правила  сравнительного шкалирования легко объяснить респонденту, а результаты — легко применять.

В третьих, в силу того, что исследователь не навязывает свои критерии респондентам, снижается  и возможность перенесения ими  оценок, производимых по одному критерию, на оценки, производимые по другому  критерию.

У сравнительных  методов шкалирования есть и недостатки. Во-первых, они дают возможность работать только с порядковой шкалой.

Во-вторых, они позволяют  получать оценки только тех объектов, которые были включены в список при  исследовании. Если же появился новый  объект (например, молочные продукты Neo), недостаточно оценить только его, а нужно заново проводить все исследование. В-третьих, — и это главное, — тот факт, что респондент предпочитает бренд А бренду В, не означает, что он хорошо относится к бренду А. Например, можно предпочитать какой-то сорт шоколада другим, но при этом не любить (и, соответственно, не покупать) шоколада. В силу названных недостатков в маркетинге чаще применяются несравнительные методы шкалирования. Предполагается, что они дают информацию о положении объектов на интервальной или пропорциональной шкалах. При несравнительном шкалировании респондента просят оценить каждый объект отдельно, например, по шестибалльной шкале.

Начнем рассмотрение со сравнительных методов. К их числу  относятся методы: попарного сравнения, упорядочения, шкалирования с постоянной суммой, Q-сортировки и некоторые другие.