Проектирование и проведение маркетинговых исследований

Многих вещей нет потому, что их не смогли никак назвать.

Ежи Леи,

Маркетинговое исследование можно проектировать с помощью следующей пошаговой технологии.

Шаг 1. Определение проблем исследования. Как мы уже знаем, проблемы компании возникают на «стыках» компании со своим окружением. Эти «стыки» эффективно просматриваются с помощью уже рассмотренного нами метода GAP-анализа. Проблемы компании определяются как несоответствие позиций, смыслов, ресурсов и результатов деятельности компании позициям, смыслам, ресурсам и результатам взаимодействия с компанией потребителями, конкурентами, АМС и персоналом компании.

Примеры:

• • несоответствие объемов спроса и предложения товаров;
• • несоответствие предлагаемого образа товара и желаемых для потребителя ценностей;
• • разрыв между желанием компании войти на привлекательный рынок и ее ресурсными возможностями;
• • разрыв между стремлением компании нарастить свою конкурентоспособность и реальными возможностями персонала нарастить свою компетентность для этого.

Шаг 2. Моделирование объектов и предметных полей исследования рынка. Актеры маркетингового взаимодействия показаны на рис. 15.1. Это компания (центральный игрок), потребители, конкуренты и игроки внутрикорпоративного поля. Взаимодействие компании со своим внешним и внутренним окружением порождает, как мы уже говорили, предметное поле маркетинговых исследований. Оно показано в табл. 23.1. Эта таблица всего лишь показывает возможности моделирования предметного поля, формируемого взаимодействием актеров маркетингового взаимодействия.

Шаг 3. Определение целей исследования рынка. Цели маркетингового исследования — это результаты интеллектуальных усилий по осознанию проблем и проектированию стратегической деятельности по их ослаблению или устранению.

Цели маркетинговых исследований состоят в следующем:

• • оценка глубины (масштабов) и остроты (угроз) проблемы;
• • декомпозиция проблемы и поиск ее определяющих факторов;
• • оценка направлений и темпов изменения проблемы;
• • проектирование маркетинговых стратегий ослабления или устранения проблем, препятствующих развитию компании.

Пример из практики

Исследования рынка бытовых телевизоров, проведенное в России в 2008 г. агентством «Проконтакт», показало, что более половины россиян недовольны предлагаемыми на рынке товарами. Уровень неудовлетворенного спроса был оценен в 9,8 млрд долл. Однако стало понятно, что спрос стал переключаться в сторону:

• • телевизоров с плазменным и жидкокристаллическим экраном;
• • дорогих и высокотехнологичных аппаратов;
• • компаний, расположенных в Японии и Европе с одновременным отказом от покупок товаров, изготовленных в Китае, Малайзии и Тайване.

Шаг 4. Формирование гипотез исследования рынка. Маркетинговое исследование по своей природе является позитивистским исследованием. Речь идет о логике научного познания реальности, основанное на фактах, а не на идеалах, даже самых высоких и привлекательных. Для таких исследований просто необходимо «перед опытом», a priori сформулировать свои ожидания от опыта. Такие ожидания называются гипотезами. Это утверждения, которые должны быть «в опыте», в маркетинговом исследовании или подтверждены, или опровергнуты. Гипотезы являются:

• • инструментом позитивистского изучения маркетинговой реальности;
• • инструментом «оконтуривания» маркетинговой реальности, т. е. поиска областей, которые необходимо изучить и измерить;
• • инструментом технического определения областей исследования, но они не несут какой-либо оценочной нагрузки.

Виды гипотез представлены в табл. 24.1.

Таблица 24.7.

Структура гипотез и способов их проверки.

Шаг 5. Операционализация гипотез исследования рынка и проектирование инструментария исследования. На этом шаге исследователь должен создать систему индикаторов, способных проверить состоятельность гипотез. Проверить состоятельность гипотез можно только одним способом: нужно провести измерения социальной реальности, связанной с этой гипотезой. Если гипотеза предполагает, что спрос на товар падает, то надо спросить потребителей о размерах и периодичности покупок. Если гипотеза заявляет, что лояльность потребителей к бренду ослабевает, то в исследовании надо измерить уровень лояльности потребителей.

Операционализация гипотез — это проектирование индикаторов исследования. Система индикаторов составит инструментарий исследования (анкета, протокол наблюдений, гайд-лист, протокол контентанализа, холл-тесты, трекинг-протоколы).

Центральным инструментом в маркетинговых исследованиях является измерительный инструмент — индикатор, состоящий из вопроса и шкалы.

1. Вопрос. Измерения в маркетинге сильно отличаются от измерений в естественно-научных дисциплинах. Социальная реальность маркетинга просто не такая, как реальность нас окружающего мира. Окружающая нас реальность бесчувственна и согласно ленинскому определению: «Материя есть философская категория для обозначения объективной реальности, которая дана человеку в ощущениях его, которая копируется, фотографируется, отображается нашими ощущениями, существуя независимо от них»^[1]. Социальная реальность — это наш мир как объективных условий жизнедеятельности, так и мир наших воспоминаний, мечтаний и представлений о будущем, но и мир наших верований, убеждений и страданий. Такое решительное несоответствие социальной реальности факторам реальности объективного мира приводит в измерениях социальной реальности, в том числе и в маркетинговых исследованиях, к проблеме валидности этих измерений.

Валидностью мы называем способность вопроса получить данные, строго соответствующие этому вопросу. Измерения в материальной реальности всегда валидны. Природа не обладает чувственностью, моралью и эстетическими оценками. Если вы правильно сформулировали вопрос и создали адекватное измерительное устройство, природа даст честный ответ на ваш вопрос. Исследования внутреннего мира человека, его ценностей и социального поведения, в том числе и на рынке, связаны с решением проблемы валидности. Дело в том, что люди не хотят отвечать на ваши вопросы. Они осторожны. Они боятся. Они лживы. Они эпатажны. Они могут создавать мифы и жить в них. А при позитивистском исследовании рынка нужна добротная, честная или объективная информации. Информация для бизнеса.

Существуют способы разработки индикаторов маркетинговых исследований, способных решительно увеличить их валидность. Эти способы состоят в соблюдении следующих правил.

Правило 1. Избегать использования слов-контейнеров. Это пустые, бессмысленные слова, но обладающие способностью загружаться и перезагружаться смыслами. Этель Лилиан Войнич в своем бессмертном «Оводе» съязвила: «Если монаху и революционеру сказать вперед, то они пойдут ровно в противоположных направлениях!»^[2]. Слово «вперед» — контейнер, способный наполняться разными смыслами. Избегайте вопросов, содержащих слова «перестройка», «реформы», «модернизация» и другие, имеющие множество смыслов. Во времена горбачевской перестройки вопрос «Поддерживаете ли вы перестройку?» приводил к ошеломительным результатом массовой поддержки. Горбачев эту поддержку называл консенсусом. Мы же видели здесь созревание мощных и латентных сил социальной дивергенции, разбегания. Например, в поддержке перестройки население Прибалтийских республик увидели шанс выхода из СССР, население Армении — историческую возможность вернуть земли древнего Арцеха, «цеховики» теневой экономики страны почувствовали возможность легализации своей деятельности и т. д.

Правило 2. Избегать использования плохо освоенных национальной культурой иностранных слов. Например, в России прошла рекламная компания противокариесных зубных паст компании Procter & Gamble. Эти пасты содержат запатентованную компанией систему «Флуористат». Маркетологи проводят исследование рынка зубных паст. В анкете, разработанной известной маркетинговой компанией, вопрос:

«Считаете ли вы полезным употребление флуористата?». Будем честными, обыватель просто знать не знает, что или кто такой флуористат.

Правило 3. Запрещена множественность вопросов, если предполагается однозначность ответа. «Любите ли вы театр и часто ли вы ходите в театр?». Требуется сказать или «да», или «нет». Очевидно, что никакой ответ не будет валидным.

Правило 4. Избегайте логических инверсий. Люди просто теряются и не понимают вопросы, содержащие множество отрицаний. В самом деле, трудно сразу сообразить смысл следующего вопроса: «Правда, что вы не будете употреблять не рекомендованные врачом препараты?».

Правило 5. Избегайте при опросе ситуаций, вызывающих нормативное поведение респондента. Нормативность — это поведение должное, а мы пытаемся оценить реальное поведение. Респондент уклонится от ответа на вопрос о своих доходах. Он соврет при вопросе о том, приходилось ли ему давать или брать взятки. Он не станет говорить правду о злоупотреблении спиртных напитков, об аморальных поступках.

В таких случаях эффективным является прожективное моделирование — создание воображаемой ситуации и оценка поведения респондента в этой ситуации, знание и включенность в эту ситуацию. Не стоит «в лоб» спрашивать респондента о доходах. Он или откажется отвечать, или занизит доходы. Лучше, если предложить респонденту поговорить о его друзьях, их имуществе, дачах, автомобилях, отдыхе и досуговых практиках. Оценив эту воображаемую ситуацию, мы утверждаем, что респондент подобен его социальному окружению. Нам ведь не нужно оценить с точностью «до рубля» доход респондента. Достаточно оценить принадлежность к какому-либо децилю распределения населения по доходам.

Правило 6. Избегайте измерений больших социальных пространств и временных периодов. Люди охотно говорят о мире и о вечности, но их познания о мире и вечности скромны, а в маркетинговых исследования бесполезны. Ограничивайте беседу только маленькими социальными пространствами: личность — семья — город — место работы — страна (если надо). Краткими временными интервалами: сегодня — на неделе — этот месяц — год (плохо, но если надо, то спросите). Вот анкета для исследования рынка туристических услуг: «Каковы ваши намерения туристических поездок в этом году? В следующем году?» И так на пять лет вперед. Компания всерьез строит маркетинговую стратегию развития на пять лет. Однако даже следующий год для российского обывателя туманен при выборе страны отдыха. А через пять лет — это даже не фантастика…

Правило 7. Избегайте двусмысленностей. Это ситуации, связанные с вопросами, когда хочется уточнить, что имеется в виду: «Что вы будете делать, когда придете домой?» или: «Что вы обычно делаете по утрам?».

Правило 8. Старайтесь говорить на понятном респонденту языке. Не злоупотребляйте профессиональными терминами, сленгами, иностранными словами.

Правило 9. В вопросах не должно быть провокационного смысла. Согласитесь, что вопрос: «Все не любят американцев, а вы?», принуждает к конформизму.

Правило 10. В вопросах не должно быть подталкиваний к комплиментарное™: «Нравится ли вам наш товар???».

Правило 11. Открытые вопросы (без шкалы) всегда обладают большей валидностью, чем закрытые вопросы (со шкалой).

Американский психолог, социолог и философ Дональд Кэмпбелл^[3] тщательно изучал проблему валидности при измерении социальных и психологических явлений. Он выявил основные факторы, нарушающие валидность эксперимента (табл. 24.2).

Таблица 24.2

Основные причины снижения валидности при социологических измерениях и экспериментах.

2. Шкалы. Любая система измерения предполагает, что у измерителя есть шкалы измерения изучаемого процесса или явления. Шкала — правило, определяющее, каким образом в процессе измерения каждому изучаемому объекту ставится в соответствие некоторое число или другой оценочный конструкт.

В маркетинговых исследованиях используют шкалы двух видов:

• • сильные шкалы, позволяющие при измерениях получать данные, с которыми возможны арифметические манипуляции;
• • слабые шкалы, позволяющие при измерениях получать данные, с которыми не возможны арифметические манипуляции.

Эти шкалы, в свою очередь, состоят из шкал четырех типов: метрических; ранговых; порядковых; номинальных.

Метрическая шкала (сильная) измеряет явления в естественных и устоявшихся в культурах системах мер. Так, очевидно для нас, что доходы и расходы мы измеряем в рублях, площадь дома — в квадратных метрах, а площадь дачного участка — в сотках (или в гектарах). Для нас естественны измерения в системе СИ и просто непонятны когда-то доминирующие в культуре меры длины в аршинах и верстах, меры веса в фунтах и пудах. Примерами индикаторов с метрической системой мер могут быть следующие измерения:

• 1) из скольких человек состоит ваша семья?_чел.;
• 2) оцените размер ваших расходов за прошлую неделю:

на молочные продукты_руб.;

на хлебобулочные изделия_руб.;

3) сравните среднемесячные доходы и сбережения вашей семьи:

сбережения больше доходов примерно в_раз;

сбережения меньше доходов в_раз.

Ранговая шкала (сильная) измеряет явления в искусственной и универсальной системе мер. Эта система определяется баллами, рангами, местами. В этой системе мер измеряется успеваемость школьников и студентов, эффективность работы российских губернаторов, успех фигуристов, гимнастов, пловцов синхронного плавания и музыкантов на конкурсе имени Чайковского в Москве и т. д. Примерами ранговой шкалы могут быть следующие измерения:

Насколько важны или не важны для вас следующие свойства ресторана? (1 — совсем не важно; 9 — совершенно важно).

Особой формой ранговой шкалы является шкала Лойкерта. Она популярна в маркетинговых исследованиях при изучении результатов маркетинговых коммуникаций, качества рекламы, запечатленных в общественном сознании образов товаров, имиджа компании и ее конкурентов.

Шкалу Лойкерта называют шкалой семантического дифференциала. Семантика здесь состоит в том, что шкала строится на свойствах антонимов, а дифференциация предполагает предоставление выбрать оценки в области между крайними значениями явления. Примером применения шкалы Лойкерта может быть следующая система вопросов об образе конкурентов у деятеля рынка.

Попробуйте составить обобщенный портрет вашего конкурента. Посмотрите приведенные качества этого портрета. Оцените по предложенной вам пятибалльной шкале наиболее характерное качество вашего конкурента.

Порядковая шкала (слабая). В этой шкале возможно только установление порядка единиц наблюдений (респондентов) по измеряемому качеству. При этом стоит иметь в виду, что с данными, полученными при таких измерениях, невозможны арифметические манипуляции; возможны только построения полигонов частот или гистограмм. Примером измерения с применением порядковой шкалы может быть следующий индикатор.

Каково, на ваш взгляд, положение на рынке вашей компании?

Хорошее — 1.

Удовлетворительное — 2.

Тяжелое — 3.

Бедственное — 4.

Не знаю — 5.

Номинальная шкала (слабая). Измеряет только присутствие или отсутствие какого-либо признака. Это шкала имен, наименований статусов, ценностей, идентификаций. Она не измеряет ни количество измеряемого явления, ни его важность, ни порядок респондентов по этому признаку. С данными, полученными при измерениях в номинальной шкале, невозможны арифметические манипуляции; возможны только построения полигонов частот или гистограмм. Примерами измерения с применением номинальной шкалы могут быть следующие индикаторы.

Пример 1. Назовите свой пол (обведите цифру):

Мужской 1.

Женский 2.

Пример 2. При каких условиях вы внесли бы наличные деньги в банк?

• 1) под гарантированную ставку процента выше уровня роста потребительских цен (инфляции);
• 2) при процентной ставке вклада, внесенного в валюте на рублевый счет, гарантирующий получение дохода не ниже, чем при открытии валютного счета;
• 3) при открытии специально стимулируемых валютных (рублевых) инвестиционных счетов (вклады на срок более одного года);
• 4) под гарантию отказа от контроля крупных валютных вложений при введении практики бесплатной конвертации средств с рублевых счетов;
• 5) ни при каких условиях не внесу.

Шаг 6. Определение инструмента (метода) исследования рынка. Приведение инструментария исследования в соответствие с инструментом исследования. Проектирование выборки для проведения количественных исследований рынка. Маркетинговые исследования имеют вполне богатый арсенал средств проведения исследований рынка и поведений его актеров. В целом же эти средства состоят из пяти методов: опрос, интервью, наблюдение, анализ документов и эксперимент.

• 1. Опрос — самый дорогой и сложный способ изучения рынков. Опрос позволяет оценить как поведенческие характеристики деятелей рынка, так и аксиологические, идеологические и духовные характеристики актеров рынка. Опрос позволяет получать:
  • • количественные оценки емкости (глубины) рынка;
  • • эффективности бренда (лояльность, сила, приверженность и информированность) ;
  • • оценки потребительского поведения (мотивация, принятие решения о покупке, ценности и потребительские намерения);
  • • сегментирование рынка и построение социальных профилей сегментов;
  • • исследование конкурентов (сильные и слабые стороны, угрозы, тренды рыночной конъюнктуры).

Опросы могут быть:

• • личными, когда интервьюер раздает анкеты респондентам и анкеты заполняются или в его присутствии, или без него;
• • почтовыми, когда анкета рассылается по почте (при этом и процесс ее заполнения и выборка никак не контролируется интервьюером);
• • трекинговыми, связанными с организацией постоянных (мониторинговых) изучений эффективности рекламных компаний, ценностей бренда и поиска точек дифференциации при позиционировании товара и бренда, влияния бренда товара и имиджа компании на потребительский выбор, оценки уровня знания бренда, ключевых ассоциаций с брендом и показателей степени удовлетворенности потребителей; трекинговые исследования могут организованы и как опрос, и как формализованные интервью (в том числе и телефонные).

В целом опрос — это способ формализованного и количественного исследования рынка.

Формализованное изучение рынка означает, что инструментом опроса является анкета как формализованное и универсальное средство измерения маркетинговой ситуации для каждого респондента. Анкета представляет собой систему индикаторов, выстроенную как формализованная беседа с респондентами. Она состоит из трех частей:

1) обращение к респонденту включает приветствие, краткую инструкцию по заполнению анкеты и гарантии анонимности. Вот пример такого обращения:

«Доходы и сбережения москвичей Международный фонд исследований проблем финансов, кредита и денег совместно с маркетинговым агентством «Проконтакт» обращаются к вам за содействием в изучении проблем сбережений населения. Мы понимаем, что тема доходов и сбережений семей очень деликатная, и все же мы убедительно просим вас помочь в этом важном исследовании и быть откровенными. Все материалы опроса будут использованы лишь для получения обобщенной картины процессов формирования и использования сбережений.

Ни при каких условиях ваш адрес и фамилия не будут разглашены. Мы гарантируем анонимность ваших ответов.

Заранее благодарим вас за помощь и внимание";

2) тело анкеты состоит из блоков, связанных с операционализацией гипотез. Блоки выстраиваются так, чтобы была сформирована как бы беседа с респондентом. Порядок блоков выстраивается от ознакомительных вопросов. Самые важные вопросы сконцентрированы в середине анкеты. Важен дизайн анкеты: она должна быть красиво оформлена. На рис. 24.1 показан фрагмент анкеты по изучению потребительских намерений на рынке лыж в России.

Важное правило: анкета должна содержать минимальное (!) количество индикаторов, но достаточное для проверки гипотез и решения поставленной проблемы;

3) «паспортичка», состоящая из выборкообразующих переменных. Этот раздел анкеты состоит из индикаторов, которые определяют социально-демографический профиль респондента (пол, возраст, национальность, место работы и позиции в организации, регион проживания и тип поселения, образование и другие переменные. Эти индикаторы позволяют определить и репрезентативность выборки.

Количественное исследование рынка означает стремление исследователя получить статистически состоятельные оценки или полигонов частот (долей респондентов) распределения переменной, измеренной в слабых шкалах, или значения средних оценок, их разброса и зависимостей (корреляций) для переменных, измеренных в сильных шкалах.

Рис. 24.1. Фрагмент анкеты по изучению потребительских намерений.

на рынке лыж Такие оценки возможны только при одном условии: они должны быть репрезентативными. Гарантии репрезентативности предоставляются только тогда, когда опрошенные респонденты являются выборкой и обладают свойствами выборок.

Под выборочным методом маркетингового исследования понимается метод статистического исследования, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой ее части на основе положений случайного отбора. При выборочном методе обследованию подвергается сравнительно небольшая часть всей изучаемой совокупности. Для изучения, например, потребительских предпочтений населения страны (144 млн чел.), достаточно провести опрос 2 тыс. человек. При этом подлежащая изучению статистическая совокупность, из которой производится отбор части единиц (респондентов), называется генеральной совокупностью. Отобранная из генеральной совокупности некоторая часть единиц, подвергающаяся обследованию, называется выборочной совокупностью или просто выборкой.

Выборка — это модель генеральной совокупности. Это означает, что структура выборки должна соответствовать структуре генеральной совокупности по тем признакам, по которой исследователь хотел бы добиться репрезентативности. Репрезентативностью называют свойство выборки получать сведения (статистики или доли), которые можно распространить на генеральную совокупность. Естественно, мы можем судить о генеральной совокупности по данным выборочных наблюдений только в пределах ошибки выборки и доверительной вероятности. Размер выборки определяется законом больших чисел, открытым великим русским математиком П. Л. Чебышёвым в 1866 г. закон больших чисел определяет минимальное значение количества наблюдений, которые позволяют получить репрезентативные данные о генеральной совокупности, дальнейшее наращивание наблюдений уже не дает роста качества полученных результатов наблюдений. Этот закон означает поиск минимально необходимого числа наблюдений, при котором:

• • массовый случайный процесс становится устойчивым;
• • статистики массового случайного процесса становятся неслучайными.

Историческая справка

Пафнутий Львович Чебышёв (1821—1894).

Пафнутий Львович Чебышев — русский математик и механик, открыл закон больших чисел и этим дал основания для проектирования выборок как инструментов получения репрезентативных оценок в маркетинговых и социологических исследованиях. Чебышёв сумел создать новые направления в разных областях: теории вероятностей, теории приближения функций многочленами, интегральном исчислении, теории чисел. Он стал первым русским математиком мирового уровня. С 1860 г. Чебышёв заведовал кафедрой теории вероятностей Петербургского университета. Он опубликовал по данной теме всего четыре работы, но фундаментального характера. В статье «О средних величинах» (1866) было впервые доказано неравенство Чебышёва. Оно означает, что большом числе испытаний поведение большого числа случайных величин практически утрачивает случайный характер и становится закономерным, устойчивым.

Неравенство Чебышева утверждает, что при увеличении числа наблюдений п среднее арифметическое.

сходится по вероятности к своему математическому ожиданию тх. Справедливо следующее неравенство, где е, 6 — произвольно малые положительные числа:

Чебышёв не только доказал это неравенство, но и успешно применил его для решения важной проблемы — обоснования закона больших чисел. Труды Чебышёва сделали известным его имя не только в России, но и за рубежом. Ученый состоял членом Петербургской, Берлинской, Болонской и Парижской Академий наук, членом-корреспондентом Лондонского Королевского общества, Шведской академии наук. ^{* 1 2 3 4 5 6}

7) распространение выборочных оценок переменных на генеральную совокупность.

Ошибка выборки — это объективно возникающее расхождение между характеристиками выборки и генеральной совокупности. Она зависит от ряда факторов: степени вариации изучаемого признака, численности выборки, методом отбора единиц в выборочную совокупность, принятого уровня достоверности результата исследования.

При случайном повторном отборе средняя ошибка выборочной средней рассчитывается по формуле где ц — средняя ошибка выборочной средней; s — дисперсия выборочной совокупности; п — численность выборки.

Историческая справка

Джордж Гэллап (1901—1984).

Джордж Гэллап впервые применил закон больших чисел для исследования социальной реальности. Выборка стала научно обоснованной технологией изучения поведения и ценностного мира людей. В своей докторской диссертации «Об объективном методе определения читательского интереса к содержанию газет» Дж. Гэллап заявил о необходимости и совершенствования эмпирических методов изучения общественного мнения. Для этого Гэллап первый предложил отбирать респондентов с использованием математико-статистических правил определения объема выборки и оценки ее репрезентативности. Он хорошо знал теорию вероятностей и знал работы русского Чебышёва. Летом 1932 г. Дж. Гэллап возглавил первый исследовательский отдел в рекламной компании Young & Rubicam. Основой приглашения послужила статья Дж. Гэллапа о выборочных методах изучения общественного мнения, опубликованная в начале 1930 го. в журнале Editor & Publisher.

Энергичный предприниматель Гарольд Андерсон в 1935 г. вместе с Гэллапом основали Институт общественного мнения. Успешное предсказание переизбрания Франклина Рузвельта в президентской избирательной кампании 1936 г. принесло Гэллапу общенациональную известность.

Официально международная исследовательская структура Callup International была образована в мае 1947 г., Гэллап стал ее первым президентом. В настоящее время Gallup International зарегистрирован в Цюрихе и объединяет 55 исследовательских организаций, расположенных во всех частях мира.

При повторном отборе средняя ошибка выборочной доли рассчитывается по формуле.

где (?>=— — выборочная доля единиц, обладающих изучаемым при- п

знаком; т — число единиц, обладающих изучаемым признаком; п — численность выборки.

Предельная ошибка выборки Д со средней ошибкой выборки ц отношением:

При этом t как коэффициент Стьюдента^[4] зависит от значения доверительной вероятности Р, с которой гарантируется величина предельной ошибки выборки.

Маркетинговые исследования могут проводиться и на основе малой выборки, когда закон больших чисел не работает.

Под малой выборкой понимается несплошное статистическое обследование, при котором выборочная совокупность образуется из сравнительно небольшого числа единиц генеральной совокупности. Объем малой выборки обычно не превышает 30 единиц и может доходить до 4—5 единиц. Речь идет об изучении ситуации в магазине, в офисе или отделении компании и т. д.

Средняя ошибка малой выборки р_{м в} вычисляется по формуле.

где _в — дисперсия малой выборки, исчисляемая по стандартной формуле расчета дисперсии:

Предельная ошибка малой выборки Д_{м в} определяется по формуле.

При этом значение коэффициента Стьюдента t зависит не только от заданной доверительной вероятности, но и от численности единиц выборки п.

Способ отбора единиц из генеральной совокупности уже не является математико-статистической, он определяет комплекс вопросов, называемых дизайном выборки. Этот комплекс вопросов состоит в поиске ответов на вопросы о том, кого, где и сколько надо опросить. Речь здесь идет о структуре выборки и ее региональной, поселенческой, социально-демографической и прочей специфике, определяемой гипотезами исследования. В маркетинговой практике исследований применяются различные способы формирования выборочных совокупностей, что обусловливается задачами исследования и зависит от специфики объекта изучения.

Выборка может быть случайной, механической или типической.

Случайная выборка состоит в том, что выборочная совокупность образуется в результате случайного (непреднамеренного) отбора отдельных единиц из генеральной совокупности. При этом количество отобранных в выборочную совокупность единиц обычно определяется исходя из закона больших чисел.

Механическая выборка состоит в том, что отбор единиц в выборочную совокупность производится из генеральной совокупности, разбитой на равные интервалы (группы). При этом размер интервала в генеральной совокупности равен обратной величине доли выборки.

Так, при 2%-ной выборке отбирается каждая 50-я единица, при 5%-ной выборке — каждая 20-я единица. Таким образом, в соответствии с принятой долей отбора, генеральная совокупность как бы механически разбивается на равновеликие группы. Из каждой группы в выборку отбирается лишь одна единица. Это правило, например, применяется при проектировании выборки для телефонного опроса.

При типической выборке генеральная совокупность вначале расчленяется на однородные типические группы. Например, такими типическими группами могут быть национальности, пол, возраст и другие особенности, если в гипотезах обозначено их влияние на потребительское поведение, на спрос, на приверженность бренду и т. д. Из каждой типической группы по правилу случайного или механического отбора производится индивидуальный отбор единиц наблюдения в выборочную совокупность. Число таких единиц наблюдений определяется долей типической группы в изучаемой общности.

Важной особенностью типической выборки является то, что она дает более точные результаты по сравнению с другими способами отбора единиц в выборочную совокупность.

Особой разновидностью выборки является панель. Панель — это выборка постоянного состава, на которой проводится опрос, повторяемый через определенное время по одной и той же анкете. Панельный опрос — это всегда мониторинг. Панельный опрос используют при изучении мнений потребителей определенной группы за какой-либо промежуток времени, когда определяются их потребности, привычки, вкусы, рекламации. Известна в России панель по изучению доходов и расходов российских домохозяйств.

Недостатки использования панелей следующие:

• • панель портится из-за отказа участников от сотрудничества или переходе домохозяйства в другую доходную и потребительскую категорию;
• • панель профессионализирует своих участников, и они быстро обучаются говорить не так, как есть, а так, как надо сказать. Участники панели начинают читать специальную литературу и уже этим теряют свойства репрезентативности;
• • панель надо постоянно «ремонтировать», отказываясь от услуг одних респондентов, подбирая других;
• • содержать и эксплуатировать панель и дорого, и хлопотно.

Сродни панельным выборкам, являются лонг-этюдные выборки.

В этом случае группу людей (100—200 чел.) на протяжении нескольких лет, а то и десятилетий, по одной и той же анкете опрашивают об их здоровье, мировоззрении, отношениях с людьми, желаниях и возможностях, работе и т. д.

Сравнительно новым и развивающимся методом сбора первичной информации являются исследования на случайных выборках, создаваемых в Интернете. Исследования с помощью Сети являются относительно дешевым методом сбора первичной информации. На практике исследования в диалоговом (онлайн) режиме имеют два существенных преимущества перед обычными исследованиями и опросами: быстрота и рентабельность. Организация исследований в диалоговом режиме требует предварительного тщательного планирования, но результаты получаются практически мгновенно. Также нет различий в скорости и стоимости проведения исследований внутри и за пределами страны.

В статистике различают одноступенчатые и многоступенчатые способы отбора единиц в выборочную совокупность.

При одноступенчатой выборке каждая отобранная единица сразу же подвергается изучению по заданному признаку. При многоступенчатой выборке производят подбор из генеральной совокупности отдельных групп, а из групп выбираются отдельные единицы.

Рассмотрим проектирование выборки на примере проекта «Рынок недвижимости в России» (агентство «Проконтакт», 2011 г.).

Исследовательский мониторинг рынка недвижимости строился по выборке, репрезентирующей все население России, представленное домохозяйствами. Системные смещения выборки определялись следующими параметрами: 1) отказ от наблюдений со стороны представителей социального дна (нищие, бомжи, беспризорники, проститутки и пр. асоциальные группы); 2) отказ от наблюдений со стороны представителей высших социальных слоев. Причиной такой заданной априори смещенности выборки является понимание невозможность обеспечить присутствие в поселенческой случайной выборке представителей этих социальных слоев. Эти социальные слои изучаются по специальным методикам^[5].

В качестве единицы наблюдения в исследовании принято домохозяйство. Под домохозяйством понимается группа лиц, обязательно проживающих совместно и имеющих общий бюджет. Респондентом исследования являлось лицо, представляющее как специальным образом отобранное домохозяйство, так и самого себя. Таким образом, инструментарий исследования состоял из индикаторов двух типов:

1) из индикаторов домохозяйства в целом и его членах и 2) индикаторов, касающихся только респондента.

Дизайн выборки определяется а) допускаемой ошибкой выборки;

б) статистическими характеристиками выборки; в) способом отбора единиц наблюдения.

Следует обратить внимание на следующие обстоятельства:

• 1) уровень неопределенности мониторинга высок. Неопределенность имеет количественную и качественную составляющие. Количественная неопределенность обусловлена тем, что потенциал спроса на недвижимость в России оценивается крайне размыто. Качественная неопределенность определяется тем, что образ жизни социальных групп, формирующих спрос на недвижимость, неоднороден. Это требует проектирования выборки с ошибкой измерения доли социальных групп, в которых наблюдается спрос на недвижимость в пределах 1% при условии, что их доля в генеральной совокупности не менее 5%. В маркетинговых исследованиях просто невозможны изучения более мелких социальных групп;
• 2) носители спроса на недвижимость неоднородны по профессионально-статусному положению. Проектируемая выборки должна позволить обеспечить репрезентативность отраслевой структуры занятого населения. Минимальная доля — это доля занятых в сферах управления, кредитования, финансах и страховании (5,5%). Эта доля структуры отраслевой занятости выше минимально допустимой для нас доли, позволяющей надеяться на репрезентативные оценки;
• 3) региональные различия в России весьма существенны. Они настолько велики, что вполне возможно, речь идет не о системном спросе на недвижимость, а о существенно различающихся региональных сегментах этого рынка. В табл. 24.3 приведены статистические характеристики экономических регионов России и субъектов Федерации, включенных в общероссийскую выборку.

Отбор единиц наблюдения был реализован многоступенчатой процедурой отбора.

Первая ступень: выбор субъектов Федерации из экономических регионов (см. табл. 24.3). В каждом регионе выбрана одна область (край). Город Москва и Санкт-Петербург представлены вне этих условий: их «вес» настолько велик, что никакое исследование не будет репрезентативным без представительства этих городов в выборке. Выбранный ансамбль субъектов федерации довольно полно представляет Россию в целом. Отклонения средних значений социально-демографических показателей в этих областях от среднероссийских составляют 4—8%.

Вторая ступень: выбор поселений в каждом из субъектов Федерации, включенных в выборку (табл. 24.3). Обязательным является включение в выборку республиканского, областного или краевого центра, одного города — районного центра, двух сел (деревень), расположенных в районе республиканского, областного или краевого центра и в районе с центром в избранном районном центре.

Таблица 24.3

Социально-демографические характеристики регионов и субъектов Федерации, включаемых в выборку.

Третья ступень: выбор участков населенного пункта (округов, районов, микрорайонов, улиц, дворов).

Четвертая ступень: выбор домохозяйств, обеспечивающий равновероятное их присутствие в выборке на основе случайного отбора. Это достигается маршрутизацией движения интервьюеров по выбранным участкам населенных пунктов с интервальным отбором домохозяйств на маршруте.

Пятая ступень: выбор респондента из членов домохозяйства. В качестве респондента отбирался член домохозяйства старше 18 лет и имеющий самый ранний день рождения из всех членов домохозяйства.

Методика расчета объема поселенческой выборки обусловлена следующими условиями:

• а) отсутствием оценки дисперсии изучаемых количественных признаков, определяемых поведением на рынке недвижимости;
• б) высокой неоднородностью генеральной совокупности (как по социокультурным признакам, так и по географическим признакам расселения) ;
• в) стремлением получить репрезентативные оценки поведенческих качеств на рынке недвижимости по социальным группам, доля которых в генеральной совокупности не меньше 5% (р > 0,05);
• г) стремлением получить приемлемые ошибки измерений (а) долей социальных групп, в которых присутствуют или отсутствуют потребительские намерения с доверительной вероятностью не менее 0,95.

В наших условиях эффективно проектирование многоступенчатой, расслоенной (стратифицированной), районированной случайной выборки, репрезентативной для оценивания долей.

Расчеты выполнены по формуле^[6]

где t — 95% квантиль распределения Стьюдента (равен 1,96); N — число домохозяйств (принято равным 50 млн ед.).

В табл. 24.4 приведены варианты расчетов.

Таблица 24.4

Варианты расчета объема выборки.

Приемлемым для целей нашего проекта принят вариант 2: он позволяет получить оценки наличия (или отсутствия) изучаемых признаков в группах, доля которых не менее 5%, с доверительной вероятностью 95% в интервале (ошибка выборки) оценки долей ±0,75%. Была учтена возможность случайных смещений выборки: объем выборки увеличен на 10%. Размер выборки был нами установлен в размере 4000 домохозяйств.

Регионально-поселенческая структура выборки (базовый вариант) представлена в табл. 24.5.

Регионально-поселенческая структура выборки.

Исследования выборки показало, что она репрезентативна. Ошибки находятся в допускаемых интервалах. Проверка выполнена сравнением выборочных оценок с данными Госкомстата России по полу, образованию, возрасту, расселению.

В табл. 24.6 приведены данные о социально-демографической структуре регионально-поселенческой выборки.

Таблица 24.6

Социально-демографические показатели выборки.

• 2. Интервью. Метод интервью представляет целую группу методов, различающихся по своему содержанию, областям применения, решаемым ими задачам. Давайте разберемся в этом множестве методов.
• 2.1. Формализованное интервью. По существу, формализованное интервью содержит в себе все достоинства формализованного опроса. Применение этого метода требует разработки анкеты и проектирования выборок. Этот метод используется там, где нужно получить репрезентативные оценки генеральной совокупности о потребителях, конкурентах, товарах и брендах, системе ценностей и ожиданий потребителей. Однако формализованное интервью решительно отличается от опроса.

При опросе интервьюер раздает респондентам анкеты. Он может находиться в комнате, где респонденты заполняют анкеты, давая комментарии, демонстрируя вспомогательные материалы, а может и не находиться, договорившись с респондентами о способе сбора заполненных анкет. В формализованном интервью ничего этого нет. Интервью принципиально строится по схеме «лицом к лицу», респонденту на руки не выдается. Интервьюер сам зачитывает вопросы, просит ответить на них. Он сам определяет, к какой позиции шкалы склоняется респондент. Интервьюер может уточнить эту позицию, показать вспомогательные материалы с открытками, рекламными посланиями, образцами товаров и этикеток.

Формализованное интервью, в отличии от опроса, сильно увеличивает трудоемкость и цену исследования. Оно требует специально обученных интервьюеров. Компенсацией роста трудозатрат и стоимости исследования являются его надежность и качество. Это связано и с тем, что интервьюер контролирует ход работы над анкетой, контролирует выборку, предлагая дать интервью только тем, кто соответствует технологии отбора респондентов. В главном же выигрыш состоит в том, что при интервью все вопросы анкеты становятся открытыми, обеспечивая серьезный рост валидности. Только из-за роста качества исследований практически все социологические и маркетинговые агентства используют метод неформализованного интервью в случаях проведения количественных исследований рынка или общественного мнения.

При проведении интервью старайтесь играть роль ученика (переспрашивайте, уточняйте его позицию, восхищайтесь им, просите дать объяснения). Роль учителя для интервьюера просто недопустима.

2.2. Неформализованное интервью не похоже на формализованное интервью. Общее здесь только в том, что оно строится по схеме «лицом к лицу». Неформализованные, или глубинные интервью — это специфический метод сбора информации о качественных особенностях латентных явлений, таких, как правила принятия решений в компании, потребителями, условия свершения каких-либо сделок, норм не декларируемого корпоративного поведения, выявления круга лиц в компании, от которых зависит принятие решений, расстановки сил в компании и т. д. Важно и то, что этот метод позволяет «поковыряться в подсознании» потребителей через использование механизма ассоциаций при проектировании ценных для потребителя атрибутов, поиске образов нового товара или нового образа компании. Потребителю предлагают набор открыток с просьбой из них сложить ассоциативный образ. Этот метод дает возможность выявления глубинных мотивов действий потребителя, изучения как рациональных, так и иррациональных причин его покупательского поведения.

Инструментом неформализованного интервью является список гипотез исследования, доведенный до рабочего для интервью вида, называемого гайд-листом. Респондентами неформализованного интервью являются люди, погруженные в изучаемую культуру. Их количество может исчисляться десятками или даже несколькими единицами человек. Естественно, при неформализованном интервью вовсе не идет речи о репрезентативности получаемых оценок. Нас здесь могут интересовать социальные механизмы принятия решений, особенности культур и поведений.

Интервью проводит специально обученный интервьюер высокой квалификации, который хорошо разбирается в теме, владеет техникой и психологическими приемами ведения беседы. Каждое интервью занимает 30—40 мин. Такие интервью позволяют глубже проникнуть в сознание и подсознание респондента, лучше понять его точку зрения, поведение, установки, стереотипы. Глубинные интервью оказываются полезными в ситуациях, когда атмосфера групповой дискуссии нежелательна. Это бывает необходимо при изучении не только латентных ситуаций, о которых не принято говорить в широком кругу, но и при обсуждении ситуаций, вызывающих нормативное поведение (поведение социально одобряемое, но не то, что происходит в реальности).

Глубинные интервью применяются при тестировании и проработке идей рекламных разработок, когда требуется получить непосредственные, индивидуальные ассоциации, реакции и восприятия потребителей рекламного послания.

Для исследования и анализа В2В рынков эффективны глубинные неформализованные интервью. Это вызвано тем, что, во-первых, достаточно сложно собрать всех нужных представителей компаний в одном месте и организовать опрос или формализованное интервью; во-вторых, на личном интервью вам с большей вероятностью раскроют истинные потребности и проблемы компании, чем при обсуждении данной информации в группе. Конечно, труд интервьюеров должен быть хорошо оплачен. При проведении исследований потребителей на деловом рынке важно опрашивать тех экспертов (их имена не оглашаются), которые точно участвуют в процессе принятия решения по исследуемой проблеме, будь то выбор компании-поставщика, решение о заключении сделки, привлечение кредита, формирование альянса компаний или выпуск нового товара. Решительно нельзя проводить неформализованные интервью с группой специалистов.

Пример из практики

• 1. В 1997 г. компания «Проконтакт» изучила механизм обращения на фондовом рынке государственных казначейских обязательств (ГКО). Экспертами неформализованных интервью были всего три специалиста, знающих не только формальные, но и неформальные правила работы с этими ценными бумагами. Исследование позволило выявить семь механизмов, позволяющих выкачивать бюджетные деньги в пользу коммерческих банков, являющихся операторами ГКО.
• 2. В 2015 г. в интересах «Алкон-сити» были проведены неформализованные интервью потребителей с целью определить ценность новой водки, выводимой компанией на рынок, для ее позиционирования. Конечно, в этих интервью интрига строилась в поисках точек дифференциации, т. е. тех атрибутов, которые ценны для потребителя, но отсутствуют у конкурентов. Было выявлена возможность романтизма при позиционировании водки «Зимняя дорога». Выявлено поле возможных позиционирований, связанных с потребностью «философического пьянства», впервые обозначенного блистательным

В. Ерофеевым в знаменитой поэме «Москва и Петушки».

• 3. В 2009 г. в интересах крупного российского строительного холдинга из Москвы были проведены серии неформализованных интервью с представителями правительств регионов — субъектов Федерации о возможностях и рисках экспансии этого холдинга в эти регионы.
• 4. В 2005 г. был реализован крупный проект по поиску PR-ресурсов и «точек дифференциации» для масштабного перепозиционирования нефтяных компаний в России. Были проведены и неформализованные интервью с экспертами, работающими с нефтяными компаниями. Речь шла об имидже нефтяной отрасли и возможностях его позитивного развития. Эксперты представляли деятелей следующих статусных групп:
  • • служащие органов государственной власти (федерального и регионального уровней, законодательной и исполнительной власти);
  • • служащие, занятые в нефтяных компаниях и представленные менеджерами среднего и высшего звеньев управления;
  • • ученые-нефтяники;
  • • экологи, связанные с нефтяными компаниями;
  • • журналисты, пишущие на нефтяные темы.

Всего были опрошены 50 экспертов, в том числе в Волгоградской области — 10, в Томской — у 10 экспертов, в Ханты-Мансийском округе — у 6, в Москве — у 24.

• 2.3. Телефонные интервью — относительно дешевый, нетрудоемкий и быстрый метод проведения количественных интервью для изучения состояния рынка или общественного мнения. Однако существуют серьезные недостатки использования метода:
  • • отсутствует контроль понимания и искренности респондента;
  • • нет возможности предъявлять визуальные дополнительные материалы (образцы товаров, рекламные сообщения, карточки с вариантами ответов);
  • • невозможность проведения интервью длительностью более 15— 20 мин;
  • • потеря контроля за выборкой, что приводит к массовым эффектам смещенности выборки и потере репрезентативности.

Выборка строится или механическим отбором респондентов из списка телефонных номеров, или с помощью датчика случайных чисел, генерирующего порядковые номера телефонов в списке телефонов.

Среди телефонных интервью выделяется техника «холодных» звонков. Это способ привлечения новых клиентов для компании. «Холодный» звонок потенциальному клиенту может привлечь его на вашу сторону, если этот звонок сделан профессионалом.

Чтобы разговор с респондентом получился эффективным, надо освоить следующие правила:

• • необходимо поздороваться (не стоит говорить фразу «Здравствуйте», лучше будет звучать «Добрый день» или «Добрый вечер»);
• • следует спросить у респондента, может ли он говорить;
• • обязательно надо представиться;
• • следует спросить, как называть своего собеседника;
• • рассказать о цели своего звонка (если вы работаете на В2В рынке, то найдите необходимые сведения о компании, куда звоните с какимилибо предложениями);
• • при необходимости провести интервью и заполнить анкету;
• • попросить разрешения на возможность звонить и сообщать новости о товаре, интересном собеседнику;
• • пожелать респонденту всего доброго и попрощаться.

Однако «холодные» звонки сегодня иногда становятся «ледяными». «Ледяной обзвон» — это робот, в который закачивается тысячи, сотни тысяч телефонных номеров мобильной связи и он звонит всем, предлагая приобрести товары или услуги определенной компании. Об эффективности «ледяного обзвона» говорить трудно. Однако уже есть доказательства, что они вызывают раздражение у респондентов, снижают лояльность к компании и сильно портят ее репутацию.

Нужно запомнить одно правило телефонного интервью вообще и «холодного» звонка в частности: надоедать человеку не стоит. Проявления назойливости только ухудшают отношение к компании.

2.4. Фокус-группа — инструментом группового интервью с исключительной нацеленностью на качественное исследование маркетинговой обстановки. Фокус-группа представляет собой специально организованную дискуссию небольшого количества отобранных людей на заданную тему. «Фокус» в такой группе концентрируется на субъективном опыте людей, которые дают свое понимание и объяснение заданной темы, включая все ее нюансы. К участию в фокус-группах привлекают людей, погруженных в изучаемую культуру. Например, если фокус-группа проводится по пиву и пивному рынку, то участниками группы могут быть только люди, употребляющие пиво. Тема, выносимая на фокусгруппу, может быть совершенно любой: вы можете обсуждать новый фильм, новый продукт, образ жизни потребителя, восприятие отдельных брендов, концепцию рекламного ролика, привычки потребления товара, упаковку товара, элементы классического бренда (логотип, фирменный знак, слоган) и пр. Цель такого исследования — разведка, поиск начальных гипотез, ответов на вопросы. Инструментом проведения фокус-группы является, как и в глубинных интервью, гайд-лист. Проводит фокус-группу специально обученный специалист-модератор. Эффективность проведения фокус-группы во многом зависит от квалификации и мастерства модератора. Продолжительность фокус-группы не должна превышать 1,5 ч. Участников фокус-группы следует отблагодарить или подарками, или просто заплатить гонорар.

В фокус-группе всегда есть три стороны: модератор, респонденты и наблюдающая сторона. Модератор задает общий тон и вектор беседы, следит за тем, чтобы в ходе беседы каждый респондент мог высказаться, задает подталкивающие к разговору вопросы, помогает выразить и, главное, развить определенные мысли. Он делает так, чтобы ответы на заданные вопросы были максимально полными, подробными. Его задача состоит и в выявлении причин, мотивов и приобретаемых ценностей при покупке товара или при отказе от покупки. Модератор строит фокус-группу по схеме «мозгового штурма»^[7]: в них допустимо обсуждение идей, но запрещено обсуждение личностей.

Респонденты представляют собой группу из 10—15 человек. Они по очереди высказывают свое мнение на заданные вопросы.

Наблюдающая сторона сидит за стеклом и наблюдает за процессом. Участники фокус-группы не видят наблюдателей. Наблюдающая сторона (представители заказчика), может передать модератору дополнительные и уточняющие вопросы. Это обстоятельство важно: фокусгруппа позволяет заказчику принимать участие в исследовании на всех этапах его проведения.

В фокус-группах очень важно наблюдать за реакцией и эмоциями респондентов. Когда респонденты находятся в группе, они ведут себя иначе, нежели на личном интервью: они менее сдержаны и проявляют живые эмоции, которые важно уловить и которые говорят часто больше, чем слова. В ходе фокус-группы респондентов просят не просто оценить что-либо по принципу «нравится — не нравится», но и объяснить свою точку зрения. Последующий квалифицированный анализ полученных результатов позволяет понять психологические механизмы формирования того или иного мнения участников группы. Как правило, фокус-группа записывается видеокамерой. В состав итоговых документов включается специально смонтированный фильм с наиболее яркими ситуациями, возникшими на фокус-группе.

Очевидным недостатком метода является нерепрезентативность полученных результатов. Это предполагает, что за фокус-группами может возникнуть надобность в проведении опросов или формализованных интервью.

2.5. Холл-тесты. Это комбинированный метод, сочетающий достоинства интервью (такие как работа «лицом к лицу»), фокус-группы с возможностью групповой эмоциональной и интеллектуальной мобилизации, опросов с их способностью добиваться репрезентативных количественных оценок. Метод получил название от того, что вся работа проводится в одном помещении, зале (англ. hall).

К участию в холл-тестировании приглашаются от 100 до 400 человек, что вполне может быть малой направленной выборкой, способной к получению репрезентативных результатов. Собравшихся респондентов вначале знакомят с темой, показывая им товары, позволяя их попробовать на вкус, показывают товары конкурентов, демонстрируют рекламное обращение и просят оценить его, пытаются узнать наиболее значимые для потребителя свойства и возможности стать «точками дифференциации», узнать от респондентов возможности улучшения товара, оценить варианты упаковок, найти ресурсы для возможного рестайлинга товара и т. д. Весь комплекс этих задач решается в ходе свободных высказываний респондентов, групповых обсуждений, эмоциональных и рациональных реакций. Это комплекс относится к качественным исследованиям как индивидуальных, так и групповых интервью.

Вот так может выглядеть примерный гайд-лист фокус-группы.

Приветствие. Благодарности, что согласились принять участие в работу. Погружение участников в предлагаемую к обсуждению теме. Вопросы обсуждения могут быть следующими.

• 1. Знаете ли вы нашу компанию?
• 2. Что вы знаете о компании?
• 3. Какие товары или услуги компании вам известны?
• 4. Что покупали из товаров компании?
• 5. Зачем покупали? Какие потребности вы удовлетворили?
• 6. Что значит для вас этот товар?
• 7. Какие препятствия в его использовании у вас были?
• 8. Могли бы вы порекомендовать его вашим знакомым и друзьям?
• 9. Где, как и когда вы купили этот товар?
• 10. Как вас при этом обслужили?
• 11. Знаете ли вы такие же товары, произведенные другими компаниями?
• 12. Почему вы все же выбрали наш товар?
• 13. Как вы оцениваете цену нашего товара?
• 14. Если бы вы смогли улучшить этот товар, то что бы вы сделали?
• 15. Как вы оцениваете утилитарные свойства товара?
• 16. Какие чувства у вас возникают, когда вы видите этот товар и когда вы им пользуетесь?

Для проведения холл-теста представители целевой группы (потенциальные потребители) приглашаются в помещение, оборудованное для дегустации товаров, просмотра рекламы, индивидуальных и групповых интервью. В ходе работы респондентам предлагается небольшая анкета, которую они должны тут же в зале заполнить. Вопросы анкеты касаются определения мотивов покупки товара, сравнения с товарами конкурентов, частотой и объемами покупок, силы, лояльности и информированности о бренде, оценок потребительских свойств нового товара (вкус, запах, внешний вид и т. п.).

Необходимость в холл-тестировании может быть обусловлена такими причинами:

• • тестирование громоздких образцов товаров, которые неудобно демонстрировать при формализованном интервью по квартирам;
• • нет уверенности, что в квартире при демонстрации товара или рекламного сюжета найдется возможность провести качественное интервью;
• • необходимо использование специальной аппаратуры (например, проектор) для демонстрации тестируемого материала;
• • холл-тестирование проводится в местах скопления потенциальных респондентов, но оно не подходит для обычного формализованного интервью.
• 3. Наблюдение является простым и очень эффективным методом проведения маркетингового исследования. Необходимая информация собирается с помощью наблюдения за целевой аудиторией. Можно наблюдать практически за всем: как человек совершает покупку, что он делает в торговой секции, какие манеры он демонстрирует, как он рассматривает товар, как он реагирует на рекламные послания в магазине или на улице, как он разговаривает и какова культура его речи, как он одет, как он взаимодействует с работниками магазина, как он выбирает товар и т. д. Наблюдение как метод можно определить следующим образом:
  • • это пассивный способ проведения маркетинговых исследований, в отличие от активных (опрос, интервью) при которых интервьюер активен и пытается «выкачать» нужную информацию из респондента. В этом же методе исследователь просто наблюдает и фиксирует свои наблюдения;
  • • важным обоснованием метода является утверждение о том, что люди являются носителями информационных ресурсов, которые лежат «на поверхности»; это поведенческие информационные ресурсы, которые наблюдаемы через зрение и слух (как ведут и говорят люди, как они взаимодействуют между собой, как они выглядят, каковы их половозрастные и расовые особенности и пр.);
  • • очевидный недостаток метода состоит в том, что аксиологические, идеологические, нравственные, духовные и прочие переменные, составляющие внутренний мир человека, формирующих и его поведение, остаются за рамками поля наблюдений. Эти переменные не поддаются наблюдению;
  • • инструментом метода является специальный документ, называемый «протоколом наблюдений». Он построен по анкетному типу. Наблюдатель просто фиксирует наблюдаемые переменные, включенные в протокол. Напомню, что эти переменные появились в протоколе только для того, чтобы проверить ранее сформированные гипотезы исследования. Пример протокола наблюдений приведен ниже.

Различают два вида наблюдений:

• 1) включенное, при котором наблюдатель обязан исполнять нормы, правила и роли наблюдаемого сообщества; используется редко. Агентство «Проконтакт» использовало его, в частности, при изучении реальной корпоративной культуры одного крупного банка. В банк был устроен сотрудник агентства, тайно наблюдавший за сотрудниками и фиксировавший неформальные акты делового поведения. Сотрудники банка не знали о том, что за ними наблюдают;
• 2) невключенное наблюдение, при котором наблюдатель отстранен от наблюдаемого сообщества и не скрывает, что он наблюдает и фиксирует наблюдения.

В современной практике маркетинга придумано очень много способов максимально практичного использования метода наблюдений. Это использование фотои видеоустройств наблюдения за процессом покупки, визиты домой к представителю наблюдаемого сообщества и изучение образа его жизни, предложение потребителю использовать новый продукт в течении длительного времени и фиксирование наблюдений за процессом использования товара.

Пример из практики

Вот так выглядел протокол наблюдений при изучении маркетинговых коммуникаций в московском универмаге «Москва» (рис. 24.2).

В феврале 2001 г. кафедра экономической социологии Международного университета в Москве провело маркетинговое исследование поведения посетителей и продавцов универмага «Москва». Целью исследования было изучение особенностей коммуникаций между продавцами и покупателями универмага. Эти особенности определялись стремлением оценить социокультурные качества посетителей (в целом и по дням недели) и продавцов (в целом и по секциям универмага). Идея проекта принадлежала начальнику отдела маркетинга универмага «Москва» Е. Ф. Романовой.

Рис. 24.2. Протокол наблюдений за покупателями универмага.

Проведенное исследование позволило оценить качество взаимодействий посетителей магазина и продавцов. В частности, была оценена культура коммуникаций по секциям универмага. Результаты исследования оказались настолько интересными и важными, что они рассматривались на совете директоров владельца универмага «Москва».

Метод наблюдения может дать действительно первичную, неискаженную информацию о вашей аудитории. Вы сможете увидеть истинное поведения потребителя в привычной для него обстановке, посмотреть, как он живет, как покупает, как взаимодействует с окружающими его людьми, как обращается с вещами.

На практике наблюдения обычно используются совместно с другими методами исследований. Например, наблюдения в универмаге «Москва» сопровождались неформализованными интервью с респондентами, купивших какой-либо товар. Здесь наблюдатель становился интервьюером и пытался выяснить причины, мотивы и потребности покупателя товара.

• 4. Анализ документов. Метод анализа документов в маркетинговых исследованиях строится на следующих простых предположениях:
  • • исследуемые документы должны содержать сведения о рынке, конкурентах, потребителях, других обстоятельствах, влияющих на рыночную конъюнктуру;
  • • документами могут быть и публикации в СМИ, сайты и блоги в Интернете, обсуждения в социальных сетях, рекламные сообщения, объявления и письма;
  • • предполагается, что автор документа, составляя его, пытался ответить на какие-то вопросы;
  • • задача маркетолога — аналитика документов состоит в реконструкции этих вопросов. Например, на сайте компании говорится, что «…для нашей компании минувший год сложился хорошо и объем доходов компании вырос на 18%». Маркетолог — аналитик документа реконструирует систему вопросов. Пример такой реконструкции показан ниже. В результате реконструкции формируется псевдоанкета, которая называется протоколом анализа документов;

Пример реконструкции вопросов при анализе документов и заполнения протокола анализа документов.

• 1. Как минувший год сложился для вашей компании?
• а) очень хорошо;
• б) хорошо;
• в) плохо;
• г) очень плохо;
• д) не могу оценить.
• 2. Как сильно снизились или увеличились доходы вашей компании?
• а) снизились на _%;
• б) увеличились на₁₈_%;
• • индикаторы протокола анализа документов формируются как результат операционализации гипотез маркетингового исследования;
• • все полученные, найденные, раздобытые для анализа документы читаются, и на каждый документ заполняется протокол анализа документов. В нашем примере реконструкции протокола показан уже заполненный фрагмент протокола;
• • информационные ресурсы (документы) ищутся по всему информационному полю. Когда агентство «Проконтакт» проводило исследование по имиджу компаний российской нефтяной отрасли, оно использовало для этого и метод анализа документов, включая в схему анализа публикации как прокоммунистической прессы, так и либеральной, как сайты экологических организаций, так и сайты равнодушных к проблеме экологии компаний;
• • метод анализа документов относится и к качественным методам (в письмах, в блогосфере, в сообщениях на сайтах всегда много эмоций, недоговоренностей, скрытых смыслов, мифологий и простого вранья), и к количественным методам (если удается найти 100—200 документов, что не сложно с развитием информационных интернет-площадок), тогда собранные документы представляют вполне качественную выборку;
• • собранный массив протоколов анализа документов обрабатывается по стандартным правилам математико-статистического анализа данных, с использованием, например, пакета SPSS.

Историческая справка

Уильям Томас (1863—1947).

Флориан Знанецкий.

(1882—1958).

Флориан Знанецкий и Уильям Томас в книге «Польский крестьянин в Европе и в Америке» предложили метод анализа документов как социологический метод^[8].

Эта книга, ставшая классикой мировой социологии, является до сих пор не превзойденным исследованием социализации взрослых. Это книга о работе «американского плавильного котла», в котором выплавляется американская нация. Фабула книги связана с анализом иммиграции польского крестьянства в США в начале XX в.

В работе У. Томаса и Ф. Знанецкого активно применялся метод изучения документов личного характера (дневники, автобиографии, воспоминания, письма крестьян из Америки в Польшу и ответы им. Всего 754 письма).

Пример из практики

Когда стало понятным, что перестройка, задуманная Горбачевым, вырвалась из рук ее созидателя и стала набирать силу демонического революционного самодвижения и саморазрушения, возникла идея определиться с мотивами, с логикой и рациональным смыслом политики Президента СССР М. С. Горбачева.

К 1989 г. им было опубликовано довольно много различных текстов: многочисленные интервью, выступления на различных собраниях, статьи и книги.

Нам удалось собрать 118 текстов-документов как на русском, так и на английском, немецком и французском языках. Был составлен Протокол анализа документов из 32 вопросов, постоянных в его выступлениях. Например: «Что такое перестройка?», «Для чего нужна перестройка?», «Что такое социализм?», «Кто такой Сталин?», «Что такое новое мышление?», «Каким будет мир будущего?», «Что принесет перестройка миру и СССР?» и др.

Все тексты-документы были прочитаны, был получен статистически значимый массив из 118 заполненных псевдоанкет, протоколов. Они были тщательно обработаны средствами статистического анализа. В частности, был проведен кластерный и факторный анализ статистического массива, т. е. мы применили средства количественного анализа.

Главным открытием этого анализа было то, что мы обнаружили четырех Горбачевых. Конечно, речь идет о четырех его образах, имиджах, продвигаемых в общественном сознании через распространение им же произнесенных речей, интервью и публикаций статей. Это были имиджи Горбачева — сталиниста и консервативного коммуниста (этот фактор объяснял 6% дисперсии системы), Горбачева — глобалиста и экономического либерала (11% дисперсии системы), Горбачева-демократа (16% дисперсии системы) и Горбачевадемагога (22% дисперсии системы). Эффективность объяснений позиций Горбачева в политическом поле оценивалась суммарной объясненной моделью дисперсии, равной 55%. Это очень высокий уровень факторного анализа. Вот такой коктейль несовместимых имиджей просто уничтожил и самого Горбачева, а выпущенные им «джины перестройки» уничтожили и страну.

5. Эксперимент — это исследование влияния одного фактора на другой при одновременном контроле посторонних факторов. Эксперименты подразделяются на лабораторные, проходящие в искусственной обстановке (тест продукта), и полевые, протекающие в реальных условиях (тест рынка). Основными недостатками данного метода являются значительная стоимость и длительность проведения, что существенно ограничивает применение этого метода в практических исследованиях.

Экспериментальные исследования могут применяться при тестировании новых продуктов, изменении методов торговли, продвижения. По результатам эксперимента выбирается наилучший вариант действий. В основе методики эксперимента лежит сравнение в контролируемых условиях. Основные подходы:

• • «до и после»;
• • «расщепленные потоки»;
• • «латинский квартал»;
• • «разница».

При подходе «до и после» сравниваются результаты до изменений и после их проведения. При применении методики «расщепленных потоков» сравниваются результаты для двух статистических эквивалентных групп потребителей (испытуемой и контрольной). В случае использования методики «разница» предлагаются, например, одновременно три типа продукта, один из которых обладает испытуемыми свойствами. Если покупатель не чувствует эту разницу, то покупки разных типов будут носить случайный характер. Методика типа «латинский квартал» означает проведение эксперимента в небольшой группе разнородных покупателей, представляющих в эксперименте всех покупателей изучаемого региона или поселения. Это позволяет рассматривать результаты эксперимента как репрезентативные и распространять полученные результаты на всю генеральную совокупность.

Шаг 7. Проведение полевой части исследования. Один из наиболее трудоемких и затратных этапов любого маркетингового исследования — поиск и сбор информации по исследуемой проблеме. Такая работа у маркетологов-исследователей называется «полем». В зависимости от используемых источников информации исследования делятся на кабинетные и полевые. Однако на практике, как правило, полевые и кабинетные исследования дополняют друг друга, решая конкретный круг вопросов. Кабинетным исследованием является исследование, выполненное по методу анализа документов. Однако сегодня и опрос, выполненный с помощью Интернета, становится кабинетным. Кабинетными являются исследования, связанные с поиском и анализом вторичной информации. Это информация органов государственной статистики или информация, принадлежащая каким-либо аналитическим организациям. Основные достоинства работы со вторичной информацией:

• • небольшая стоимость работ;
• • быстрота сбора информации;
• • наличие нескольких независимых источников информации, что позволяет делать сопоставления;
• • возможность предварительного анализа проблемы, формулирование гипотез и проектирования маркетингового исследования, возможно, потребующего реализации методов опроса, интервью, наблюдения или их комбинации.

Полевой этап исследования — это поиск, сбор и обработка данных по проектируемому исследованию и по проектируемой выборке и ее дизайну. К полевой работе привлекаются специально обученные люди — интервьюеры. Для них важно:

• • строго соблюдать профессиональный дресс-код маркетологаполевика (здесь главное не демонстрировать сексапильность);
• • быть коммуникабельным;
• • вызывать у респондента самые возвышенные чувства, связанные с тем, что его мнение интересно и важно;
• • играть роль ученика, поощряя респондента к откровенности.

Чтобы полевой этап прошел успешно, необходимо предварительно выполнить пилотное исследование. Это означает необходимость обкатать анкету, гайд-лист. Достаточно провести 20, 40, редко более 50 интервью, чтобы понять, какие позиции в анкете идут плохо, непонятны респонденту или вызывают отторжение. Пилотаж — это способ коррекции инструментария исследования.

Шаг 8. Анализ данных. Моделирование данных маркетингового исследования. Статистические инструменты давно уже стали необходимыми и привычными в практике маркетинговой работы. Главная задача математико-статистического анализа данных — это обобщение и переработка данных, поиск закономерностей, связей между переменными, объяснение выявленных связей и конгломератов данных. Анализ данных маркетинговых исследований состоит из следующих этапов.

Этап 1. На первом этапе статистического анализа данных задача маркетолога состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой. Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку.

Приведем пример простой сводки (маркетологи ее называют «линейкой»), Показан фрагмент анкеты. Все оценки приведены в процентах.

1. Оцените, как изменилась Ваша жизнь за 2016 г.

Стала гораздо лучше — 10.

В целом несколько улучшилась — 16.

Не изменилась — 22.

Стала несколько хуже — 41.

Значительно ухудшилась — 11.

2. Что ваша семья может позволить себе в соответствии с вашими доходами? (Шкала: 1 — можем совершенно свободно; 2 — можем, если экономить; 3 — нам это недоступно; 4 — не могу оценить.).

3. Как вы считаете, для выхода России из кризиса надо… (Шкала: 1 — согласен; 2 — не согласен.)^[9][10][11]

Структурные группировки имеют большое практическое значение для изучения структуры однотипных явлений; с их помощью могут быть выявлены различия, например, в потребительских предпочтениях, обусловленные полом, возрастом, образованием, местом проживания, располагаемыми денежными средствами и т. д.

Рассмотрим пример группировки на материале исследования потребительских возможностей населения страны в 2010 и 2014 гг. (табл. 24.7).

Таблица 24.7

Взаимосвязь поселенческого и социостратификационного факторов, %.

Группировки, которые применяются для исследования взаимосвязи между явлениями, называются аналитическими. Используя аналитические группировки, прежде всего определяют зависимые и независимые переменные изучаемых явлений. Независимые переменные — это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. В нашем примере — это «место проживания». Зависимые переменные — это признаки, которые изменяются под влиянием независимых переменных (у нас это социостратификационные позиции, связанные с материально-имущественным положением населения страны).

Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

Этап 2. Первым и наиболее простым способом обобщения статистических данных являются ряды распределения. Статистическим рядом распределения называют численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. В зависимости от признака ряды могут быть вариационные (количественные) и атрибутивные. Атрибутивные ряды получаются при слабых измерениях (порядковая или номинальная шкала измерений социальных переменных).

Рассмотрим пример вариационного ряда распределения (табл. 24.8).

Таблица 24.8

Распределение населения по величине среднедушевых денежных доходов.

Пример атрибутивного ряда распределения (табл. 24.9).

Таблица 24.9

Зависимость толерантности от пола (указаны доли населения страны %, считающих, что данные качества толерантности широко распространены среди их знакомых).

Этап 3. Расчет элементарных статистик рядов распределения. Ряд распределения оценивается тремя фундаментальными статистиками, позволяющими говорить о характере распределения случайной величины. Это показатели моды, медианы и средней.

Мода (Мо) — это самый простой из всех трех показателей. Она соответствует наиболее частому (наиболее вероятному) значению случайной величины. Мода используется главным образом для того, чтобы дать общее представление о распределении и выделить наиболее распространенное значение случайной величины. В некоторых случаях у распределения могут быть две моды, тогда говорят о бимодальном распределении. Такая картина указывает на то, что в данной совокупности имеются две относительно самостоятельные группы мнений, ценностей, позиций.

Пример унимодального распределения представлен в табл. 24.10.

Таблица 24.10

Оценка жизненного уровня населением России в 2012 г., %.

Окончание табл. 24.10

Строка «Живу от зарплаты до зарплаты» показывает модальные значения рядов распределения населения по самооценкам жизненного уровня.

Медиана (Me) соответствует центральному значению в последовательном ряду всех полученных значений. Медиана — это значение случайной величины, вероятность появления которой равна 0,5, и она делит ряд распределения пополам.

Средняя арифметическая (М) — это наиболее часто используемая статистика. Ее применяют, в частности, в расчетах, необходимых для описания распределения и для его дальнейшего анализа.

Этап 4. Расчет статистик вариации рядов распределения. Потребители как деятели рынка неоднородны. Мы об этом говорили при обсуждении проблем сегментирования рынка. Неоднородность и ее масштабы измеряют и оценивают статистиками разброса, вариации рядов распределения.

Вариация — это принятие единицами совокупности или их группами различных значений признака. Необходимость в измерении вариации возникает из-за того, что в средней величине не проявляется степень разброса отдельных значений признаков вокруг среднего уровня. В зависимости от однородности в совокупности, степень разброса может быть большой или маленькой. Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака.

Средняя величина — это обобщающая характеристика признака изучаемой совокупности, она не показывает строения совокупности, которое весьма существенно для ее познания. Средняя величина не дает представления о том, как отдельные значения изучаемого признака группируются вокруг средней, сосредоточены ли они вблизи или значительно отклоняются от нее. Для характеристики разброса признака используется ряд показателей. Наиболее простой из них — размах вариации.

Вариации — это разность между наибольшим (х_тах) и наименьшим (x_min) значениями признака:

Достоинством этого показателя является простота расчета. Однако более точно характеризует вариацию признака показатель, основанный на учете всех значений признака. К таким показателям относятся дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия — это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается S²:

Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается S:

Среднее квадратическое (стандартное) отклонение — это обобщающая характеристика абсолютных размеров вариации признака в совокупности. Выражается оно в тех же единицах измерения, что и признак. Среднее квадратическое отклонение является мерилом надежности средней арифметической. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю представляемую совокупность.

Для характеристики меры разброса изучаемого признака исчисляются показатели его разброса в относительных величинах. Они позволяют сравнивать характер рассеивания в различных распределениях (различные единицы наблюдения одного и того же признака в двух совокупностях, при различных значениях средних, при сравнении разноименных совокупностей).

Коэффициент вариации является наиболее распространенным показателем разброса, используемым для оценки типичности средних величин. При этом исходят из того, что если V меньше 30%, то это говорит о не высоком разбросе (однородности) признака в изучаемой совокупности.

Коэффициент вариации рассчитывается по формуле.

Этап 5. Выявление зависимостей между признаками. Коэффициент корреляций. На этом этапе анализа данных маркетингового исследования проверяются гипотезы связи переменных. Теснота связи, сила зависимости переменных в математической статистике измеряется коэффициентами корреляций. Коэффициент корреляции г_х — статистическая мера тесноты линейной связи пары признаков X и Y. Значения г_х у находятся в пределах [-1; +1]; чем ближе г_ху к ±1, тем теснее связь данной пары признаков, тем ближе она к функциональной. Значение коэффициента, равное -1, означает, что переменные имеют строгую отрицательную корреляцию. Значение, равное +1, означает, что переменные имеют строгую положительную корреляцию. Значения г_{х у} близкие к нулю, указывают на отсутствие связи признаков.

Историческая справка

Фрэнсис Гальтон (1822—1911).

Сэр Фрэнсис Гальтон — английский исследователь, математик, географ, антрополог и психолог. В молодости был метеорологом, однако после выхода книги своего двоюродного брата Чарльза Дарвина стал биологом. Разработал меру стохастической связи между двумя признаками, измеряемых в опытах, которую назвал корреляцией. Гальтон известен своими исследованиями человеческого интеллекта. Автор книги «Исследование человеческих способностей и их развитие», в которой описаны основы психологического тестирования. Развивал учение о наследственной обусловленности индивидуально-психологических различий между людьми. Ввел в культуру коэффициент корреляции как инструмент стохастической нефункциональной связи между двумя переменными.

В отличие от функциональной зависимости, когда каждому значению одного признака всегда соответствует определенное значение другого, при статистической зависимости одному и тому же значению одного признака могут соответствовать несколько различных значения другого признака. Это происходит в силу того, что при статистической зависимости связь устанавливается между признаками (двумя, тремя и т. д.), которые изменяются не только в силу взаимодействия между собой, но и под влиянием множества различных неучтенных факторов. В результате множественного воздействия взаимно переплетающихся факторов связь между признаками существует и проявляется не в каждом отдельном случае, как при функциональной связи, а только в тенденции, «в среднем». Поэтому здесь установить наличие взаимосвязи и определить ее количественную меру можно не на основе единичных наблюдений, а лишь применительно к определенной совокупности объектов, т. е. в среднем по отношению к тем или иным массовым явлениям поведения на рынке, оценок и предпочтений. Характеризующие эти социальные объекты количественные показатели составляют полигон разброса наблюдений.

На рис. 24.3 показан полигон разброса признаков, свидетельствующий о наличии статистической (корреляционной) зависимости. Этот материал получен в результате исследования покупательских настроений жителей России. В частности, изучалось влияние среднедушевых доходов на общественное настроение^[12].

Наиболее используемый коэффициент корреляции был предложен Карлом Пирсоном, английским математиком, основателем математической статистики. Это коэффициент линейно корреляции г_ху.

Рис. 24.3. Полигоны разброса признаков, свидетельствующие о различиях корреляционных зависимостей.

Этап 6. Построение моделей связи между признаками. Уравнения регрессии. Анализ статистической связи между признаками предполагает выявление тесноты связи (это корреляционный анализ) и установление модели этой связи (это регрессионный анализ). Регрессионный анализ сводится к поиску математической модели зависимости между признаками. Исследователь должен:

• • определиться, какие признаки являются зависимыми, а какие независимыми переменными в регрессионной модели;
• • установить, будет ли в составе независимых переменных один признак или несколько (в этом случае речь будет идти о множественном уравнении регрессии);
• • выстроить систему гипотез о характере зависимости между этими переменными; это могут быть линейные и нелинейные зависимости; нелинейность может быть представлена и степенными, и логарифмическими, и тригонометрическими и другими функциями;
• • определить параметры этих функций, которые вычисляются по методу наименьших квадратов в системе SPSS или в другой системе анализа статистических данных;
• • выбрать для дальнейшего практического использования ту регрессионную модель, для которой коэффициент множественной корреляции R² окажется наибольшим, т. е. принимается то уравнение, которое объясняет максимальную долю дисперсии системы. Чем ближе R² к единице, тем точнее описывает уравнение регрессии эмпирические данные.

А. Шевяков и А. Кирута^[13] провели цикл исследований по экономическому неравенству и его влияния на экономическую активность деятелей рынка. Они разделили неравенство как интегральное экономическое явление на две части (рис. 24.4). Это нормальное неравенство, характеризующее распределение доходов среди слоев населения, активно вовлеченных в экономические процессы, и избыточное неравенство, обусловленное низкими доходами бедных слоев населения. Они установили регрессионные зависимости нормального неравенства от индекса уровня жизни и от душевого объема валового регионального продукта (ВРП). Уравнения регрессии представлены нелинейными логарифмическими уравнениями.

Рис. 24.4. Регрессионные зависимости нормального неравенства:

а — от индекса уровня жизни; б — от душевого объема валового регионального продукта Проведено исследование рынка зубных паст. Изучался, в частности, спрос на зубную пасту Lacalut Aktiv. Спрос, очевидно, определялся множеством причин. Одной из гипотез было предположение о том, что спрос зависит от цены продукта и рекламы на нее. В этом случае независимыми переменными, влияющими на спрос (у, тыс. шт.), были выбраны цена зубной пасты (х, в руб.) и ежемесячные затраты на рекламу зубной пасты (х₂, в руб.) в наблюдаемых магазинах. Были выполнены наблюдения в 56 магазинах Москвы и Московской области. Анализ данных, выполненный с помощью пакета SPSS, позволил получить эффективную модель множественной регрессии:

Коэффициент множественной корреляции R оказался равным 75,8. Это очень высокое значение. Оно означает, что 75,8% вариации объемов продаж (дисперсии системы) объясняется изменениями цен и колебаниями объемов затрат на рекламу. Параметр уравнения регрессии при х, означает, что при заданном ежемесячном объеме затрат на рекламу увеличение цены зубной пасты на 1 руб. приведет к снижению ожидаемого объема продаж на 64,3 тыс. шт. в месяц. Аналогично параметр при переменной х2 означает, что при фиксированной цене увеличение ежемесячных рекламных затрат на 1 млн руб. сопровождается увеличением объема продаж зубной пасты на 5,6 тыс. шт. Эти оценки позволяют лучше понять влияние цены и рекламы на объем продаж. Например, при фиксированном объеме затрат на рекламу уменьшение цены зубной пасты на 10 руб. увеличит объем продаж на 643 шт.

Этап 7. Построение моделей факторного анализа данных. Поиск латентных факторов объяснения системы корреляционных связей. Существует обширный класс задач, связанных и с моделированием поведения потребителей, и конкурентов. Их поведение можно измерить системой индикаторов. Но всегда при этом остается нерешенная проблема, связанная с пониманием мотивов, ценностей и скрытых интересов, обуславливающих наблюдаемое поведение. Факторный анализ позволяет решить следующие задачи^[14]:

• 1) выявит скрытые латентный причины — факторы, формирующие наблюдаемое поведение;
• 2) снизить размерность задачи, пытаясь объяснить наблюдаемое поведение не большим набором признаков, значительно меньшим числом факторов;
• 3) дать новую интерпретацию наблюдаемым поведениям.

Историческая справка

Пол Феликс Лазарсфельд — американский социолог позитивистского направления, разработал модель поиска латентных факторов, объясняющих систему корреляционных связей между эмпирически наблюдаемыми признаками. Большое внимание Лазарсфельд уделял разработке количественных методов и их применения в социальных науках; особо выделял метод шкалирования, считая основной задачей эмпирической социологии поиски все более утонченной техники разработки шкал и их комбинирования во все более сложные взаимозависимости.

Пол Феликс Лазарсфельд (1901—1976).

Лазарсфельд впервые ввел в методику социологических исследований ряд новых методов. Таких как, например, панельный метод, который он впервые использовал при обработке результатов избирательной кампании 1940 г. в США. Важным достижением Лазарсфельда было открытие латентного анализа данных опросов, основанного на математико-статистических методах факторного и компонентного анализов.

• • группы признаков, связанных высокой корреляцией, называются корреляционными плеядами;
• • наблюдаемая высокая корреляция плеяд обусловлена действием сильных латентных факторов, не измеряемых эмпирически, но реконструируемых математически. Реконструкция факторов позволяет определить причины корреляций и понять скрытые механизмы социальных взаимосвязей;
• • реконструкция факторов выполняется построением математической зависимости фактора и признаков. Как правило, это линейная зависимость;
• • сила зависимости фактора и признаков измеряется коэффициентами факторных нагрузок, являющимися аналогами коэффициентов корреляции;
• • для факторов вычисляется и их информационные емкости, оцениваемые долями объясняемой ими дисперсии системы (аналог коэффициента множественной корреляции К^[15]);
• • для смыслового анализа выбирают, как правило, такое количество факторов, которое объясняет в сумме, по крайней мере, половину и более дисперсии системы (обычно 3—4 фактора);
• • по силе, характеру и структуре факторных нагрузок исследователь интерпретирует факторы, которые объясняют внутреннее содержание корреляций между признаками. Интерпретация всегда субъективна и требует способности к маркетинговому и социологическому воображению^[16].

Для облегчения этой интерпретационной задачи и для повышения эффективности факторов, используется особая процедура вращения факторов для максимизации объясняемой факторами дисперсии системы.

Строится модель зависимости факторов от признаков. Она может быть представлена так:

где F (x) — оцениваемый фактор; х, — признаки; а, — факторная нагрузка.

Приведенная модель факторного анализа и технология его проведения реализована в современных пакетах математико-статистического анализа данных, d частности, в пакете SPSS.

Рассмотрим несколько примеров.

Пример 1. Компания Young & Rubicam поручила агентству «Проконтакт» провести исследование потребительской активности и потребительского потенциала населения на рынке товаров повседневного спроса. Главной задачей исследования было определение сегментов рынка и построение социальных профилей полученных сегментов рынка.

Было проведено исследование по схеме формализованного интервью на репрезентативной для всего населения страны выборке 1218 домохозяйств. Для проведения факторного анализа была выделена система из 11 наиболее важных для потребительской активности признаков:

• 1) размер домохозяйства (чел.);
• 2) число детей (чел.);
• 3) число работников (чел.);
• 4) оценка здоровья членов домохозяйства (суммарное по всем членам семьи число месяцев в году, в течение которых они не болели);
• 5) возраст супружеской пары (лет);
• 6) жилая площадь (м²);
• 7) оценка имущественного положения (число имеющихся в семье товаров длительного пользования по некоторому фиксированному нормативному набору);
• 8) оценка образовательного уровня (средняя сумма лет обучения каждого члена семьи, за исключением дошкольников и учащихся школ);
• 9) период проживания семьи в данной местности (лет);
• 10) месячный денежный доход домохозяйства (руб.);
• 11) условная оценка социального статуса на основе характера трудовой деятельности каждого занятого члена домохозяйства (баллов).

Между этими переменными были рассчитаны парные коэффициенты корреляции. Факторизация корреляционной матрицы, т. е. расчет факторных нагрузок и информативности каждого фактора, позволила получить следующие результаты (табл. 24.11).

Таблица 24.77.

Факторные нагрузки признаков на общие факторы.

Примечание. * Их нумерация соответствует приведенной выше последовательности социально-демографических признаков.

Потребительский потенциал домохозяйств объясняется системой трех факторов, которые имеют вполне удовлетворительную информативность, объясняя 47% дисперсии системы. Интерпретация факторов по системе факторных нагрузок дала следующий результат:

• 1) фактор 1 (28% объясняемой дисперсии) — активность трудовой деятельности — имеет большую положительную корреляционную связь с признаками «число работников», «образование», «доход», «социальный статус», которые с разных сторон отражают деятельность членов домохозяйства в народном хозяйстве;
• 2) фактор 2 (13% объясняемой дисперсии) — семейная зрелость — тесно связан с признаками «размер домохозяйства», «число детей», «возраст супружеской пары», при этом корреляционная связь с размером домохозяйства отрицательная, а с ее возрастом и числом детей — положительная, что объясняется трансформацией семейной структуры в динамике;
• 3) фактор 3 (6% объясняемой дисперсии) — материальная обеспеченность — имеет высокие положительные корреляционные связи с признаками «имущество» и «площадь жилья».

Факторный анализ показывает, что наибольшее влияние на уровень потребительского потенциала имеет фактор активности трудовой деятельности (28% суммарной дисперсии признаков). Это и понятно: активность трудовой деятельности предопределяет доходы занятых людей, что формирует в итоге доход домохозяйства в целом.

Пример 2. Кафедра социологии МГИМО (университет) проводила в 2012 г. исследование рынка труда. Одной из задач этого исследования было изучение потребностей работодателей в тех или иных компетенциях нанимаемых на работу специалистов, в том числе и молодых специалистов, только что закончивших университет.

Работодатели (это 280 руководителей компаний малого и среднего уровней) в формализованном интервью оценивали компетенции своих сотрудников и отвечали на вопросы об идеальном работнике, обладающим требуемыми для эффективной работы компетенциями.

Чтобы оценить потребности работодателей и латентные причины в формировании такой потребности, использовали метод факторного анализа, позволивший не только снизить размерность числа тестируемых компетенций на основе их высоких корреляций друг с другом, но и увидеть новые информационно емкие факторы объяснения такой потребности. Значения факторных нагрузок на три наиболее информативных фактора, объясняющих 53% дисперсии системы компетенций, приведены в табл. 24.12.

Таблица 24.12

Факторы максимизации потребностей в компетенциях.

Примечание. Профессиональный маркетолог-исследователь рынка в факторной таблице уберет факторные нагрузки со значениями меньше 0,3, поэтому в таблице появились пустые клетки. Особо будут выделены факторные нагрузки с корреляциями с факторами не менее 0,5—0,6.

Первый, самый информативный фактор, который объясняет 22% дисперсии системы компетенций, имеет наивысшие факторные нагрузки на потребности в компетенциях «определение четких и ясных целей», «способность управлять людьми и оценивать собственную дея;

тельность" и «решительность». Этот набор потребных компетенций указывает на первостепенную роль прагматического содержания компетенций. Умение поставить перед собой ясную и четкую цель, проявлять решительность в ее достижении, оценивать собственную деятельность — все это указывает на содержание основных элементов трудовых действий тактического характера в определенной ситуации. Назовем данный фактор максимизатором ситуативного и тактического прагматизма.

Второй фактор, объясняющий 17% дисперсии системы и указывающий на первостепенную роль универсальных и культурных по содержанию компетенций (способность к работе с нормами и традициями других стран, способность критически относиться к своим поступкам и способность быть толерантным), назовем максимизатором роли культуры и толерантности.

Третий фактор, объясняющий 14% дисперсии системы, имеет высокие факторные нагрузки, прежде всего с компетенциями, востребуемыми на повседневном уровне деятельности (письменное и устное общение), и со стратегическими компетенциями (дальновидность). Этот сложный фактор был интерпретирован как максимизатор универсальных, устойчивых прагматических практик.

Этап 8. Построение моделей многомерных классификаций. Типологический анализ данных. Методы факторного анализа, как было показано, ориентированы на изучение структуры множества признаков и выявление информативных латентных факторов, объясняющих эти структуры корреляций. Анализ же структуры множества объектов по матрице данных проводят с помощью методов многомерной классификации. Эта задача в маркетинговых исследованиях позволяет определять и объяснять сегменты рынка как однородные группы потребителей.

Современный уровень развития методов многомерного статистического анализа позволяют осуществлять классификацию объектов маркетинговых исследований с учетом всех существенных структурно-типологических признаков и характера распределения объектов в заданной системе признаков. С математико-статистической точки зрения такие социальные объекты называются многомерными. В самом деле, анкета как инструмент маркетингового исследования содержит сотни переменных, которые отражают мнение, социальное положение, располагаемые ресурсы респондента, являющегося многомерным объектом.

Классификация многомерных объектов производится на основе стремления собрать в одну группу в некотором смысле схожие объекты, да еще так, чтобы объекты из разных групп (классов) были максимально несхожими. Это задача кластерного анализа, таксономии, многомерной типологии. На примере кластерного анализа рассмотрим основные этапы построения многомерной классификации.

Будем считать, что все п объектов представлены точкой в т-мерном пространстве признаков. Характер распределения этих точек в рассматриваемом пространстве определяет структуру сходства и различия объектов в заданной системе признаков.

О сходстве объектов можно судить по расстоянию между соответствующими точками. Содержательный смысл такого понимания сходства означает, что объекты тем более близки, похожи в рассматриваемом аспекте, чем меньше различий между значениями одноименных показателей. Для определения близости пары точек в многомерном пространстве обычно используют евклидово расстояние^[17]:

где dy — евклидово расстояние между i-м и j-м объектами; x_ik — значение А:-того показателя для i-ro объекта.

Вычислив расстояние между каждой парой объектов, получим квадратную матрицу D, имеющую размеры п х п (по числу объектов). Матрица расстояний D служит основой при реализации методов кластерного анализа. Основная идея этого метода заключается в последовательном объединении группируемых объектов — сначала самых близких, затем более удаленных друг от друга. Процедура построения классификации состоит из последовательности шагов, на каждом из которых производится объединение двух ближайших групп объектов (кластеров).

В кластерном анализе существенным является выбор необходимого числа кластеров. В некоторых случаях число кластеров может быть выбрано из априорных соображений, однако чаще это число определяется в процессе формирования кластеров на основе значений некоторых показателей их однородности и степени удаленности друг от друга (например, показателей внутригрупповой дисперсии или вариации).

Приведем пример. Мы уже упоминали об исследовании потребительской активности и потребительского потенциала населения на рынке товаров повседневного спроса. Главной задачей исследования было определение сегментов рынка и построение социальных профилей полученных сегментов рынка. Эксперименты по моделированию потребительского поведения городского населения России (без населения городов-миллионников) позволили выявить восемь типов потребителей (см. рис. 24.5), существенно различающихся по своим социальнодемографическим характеристикам. Эта типология потребителей как сегментов рынка товаров повседневного спроса представлена в пространстве двух системнообразующих факторов, объясняющих 56% дисперсии типологии домохозяйств в пространстве из 11 признаков (табл. 24.13).

Таблица 24.13

Факторные нагрузки на первые две главные компоненты.

Рис. 24.5. Расположение типов потребителей (сегментов) в системе координат двух факторов

Факторный анализ позволил уверенно выделить два фактора. Это фактор «активности социальной деятельности» с информативностью 42,7% (это ось абсцисс на рис. 24.5) и фактор «приспособленности домохозяйства к условиям жизни» с информативностью 13,4% (это ось ординат на рис. 24.5). Важность этого примера состоит в том, что исследователь рынка продолжил работу по многомерному кластер-анализу выборки городских домохозяйств. Но классификацию исследователь выполнил в пространстве выявленных факторов. Удалось получить восемь существенно различающихся кластеров (сегментов). Их координаты определялись значениями факторов для центров кластеров.

В табл. 24.14 приведены структуры потребления различных групп потребителей (сегментов), свидетельствующие о существенных различиях в потреблении для всех восьми типов потребителей. Разные потребительские векторы, разные возможности, но и разные потребности.

Таблица 24.14

Структура потребления семей выделенных групп, %.

Моделирование потребительского поведения различных сегментов рынка товаров повседневного спроса потребовало решения трех задач:

• 1) выявление типологии потребителей (сегментов), описывающихся социально-демографическими признаками (в нашем примере речь идет oil признаках);
• 2) выявление типологии потребления, в которой домохозяйства определяются данными о своих расходах на укрупненные группы товаров повседневного спроса. Решение этой задачи кластерного анализа выявило пять характерных типов потребительской активности, потребительского поведения;
• 3) построение зависимости типология потребителей и типологий потребления. Эта задача сводится к построению распределения сегментов по различным вариантам потребительской активности. Такая зависимость называется типологической моделью потребления (табл. 24.15). В ней по строкам приведены полигоны частот (ряды распределения) потребления по пяти программам для каждого кластера потребителей. Естественно, что сумма вероятностей по строкам матрицы типологической модели равна 1.

Типологическая модель позволяет заявить о том, что:

• • наиболее популярной у городского населения в России является потребительское поведение, реализующее стратегию расходов 4-го типа (42% населения относится к такому типу потребления);
• • сегменты 3 и 6, отличаясь по своим социальным профилям, не различаются по своим стратегиям расходов. На рынке их можно рассматривать как один потребительский сегмент;
• • фактически две не очень развитые стратегии потребления реализуются подавляющей частью городского населения страны. Это программы расходов 4-го и 5-го типов. По этим потребительским программам живет (на грани выживания) 64% населения страны;
• • маркетинговое разнообразие в потреблении связано с поведением оставшихся 36% населения, реализующих на рынке стратегии расходов 1-го, 2-го и 3-го типов.

Таблица 24.15

Типологическая модель потребления.

Этап 9. Статистическая проверка статистических гипотез. Поиск существенного и отсечение несущественного в связях переменных. После проведения маркетингового исследования на статистическом ансамбле, удовлетворяющем требованиям репрезентативности, исследователь-маркетолог сталкивается с задачей об оценке существенности или несущественности различий полученных в опыте распределений, связей между измеряемыми в исследовании параметрами, влияния независимой переменной на изучаемую зависимую переменную.

Пример из практики

У компании «Уимблдон» по производству соков стали снижаться продажи. Анализ ситуации привел к предположению, что дело обстоит в упаковке. Конкуренты стали предлагать соки в упаковках с завинчивающими крышечками, а компания предлагала соки в упаковках, требующих для употребления ножницы или нож.

Было принято решение изменить упаковку. Этому решению предшествовало исследование спроса на соки. В двух гипермаркетах «Ашан» был проведен эксперимент. В одном, в Теплом Стане (г. Москва), сохранили все старые упаковки соков. Этот магазин стал играть роль контрольной группы. В другом, на Осташковском шоссе (г. Москва), были предложены соки в новой упаковке с завинчивающимися крышечками. Этому магазину была отведена роль экспериментальной группы. Эксперимент состоял в том, что в обоих магазинах наблюдатели фиксировали время выбора сокового продукта компании «Уимблдон» в секундах.

В гипермаркете в Теплом Стане ситуация до эксперимента и после его окончания с временем выбора соков стала выглядеть следующим образом (рис. 24.6). Здесь фон — это распределение времени выбора соков не компании «Уимблдон».

Рис. 24.6. Распределение времени выбора соков покупателями контрольной группы до и после эксперимента.

В магазине на Осташковском шоссе ситуация была другой. Покупатели соков других производителей как выбирали соки за 15—16 с, так и после эксперимента клали в тележки сок через 15—16 с после остановки у полке с соками. Однако выбор сока компании «Уимблдон» стал совершаться через 11,3 с при контрольном измерении в 15,8 с (рис. 24.7).

Рис. 24.7. Распределение времени выбора соков покупателями опытной группы.

до и после эксперимента Очевидным является желание получить ответ на вопрос о том, повлияло ли изменение упаковки на продажи соков, или фиксируемые различия в продажах случайны и не существенны. Задача статистической проверки статистических гипотез как раз и состоит в поиске ответа на этот вопрос.

При проверке статистических гипотез проверяются две гипотезы:

• 1) нулевая гипотеза (Н₀), согласно которой или разница между распределениями недостоверна, или различия между статистиками незначительно, или независимая переменная не оказывает никакого влияния на зависимую переменную;
• 2) альтернативная гипотеза (Я,), предполагающая, что различия между распределениями, статистиками и связями между переменными значимы и неслучайны.

Основной принцип метода проверки гипотез состоит в том, что выдвигается нулевая гипотеза Н₀ с тем, чтобы попытаться опровергнуть ее и тем самым подтвердить альтернативную гипотезу Н₁.

Для того чтобы судить, какова вероятность ошибиться, принимая или отвергая нулевую гипотезу, применяют статистические методы, соответствующие особенностям выборки. Так, для количественных данных при распределениях, близких к нормальным, используют параметрические методы, основанные на таких показателях, как средняя и стандартное отклонение. В частности, для определения достоверности разницы средних для двух выборок применяют метод Стьюдента. Если же мы имеем дело с неколичественными данными или выборки слишком малы для уверенности в том, что генеральные совокупности, из которых они взяты, подчиняются нормальному распределению, тогда используют непараметрические методы. Самой распространенный метод для проверки статистических гипотез, построенных на качественных данных, — использование %² (хи-квадрат) статистики.

В маркетинговых исследованиях принято считать, что разница между двумя выборками отражает действительную статистически достоверную разницу лишь в том случае, если вероятность ошибки для этого утверждения не превышает 5%, т. е. имеется лишь 5 шансов из 100 ошибиться, выдвигая такое утверждение. Это так называемый уровень достоверности (уровень надежности, доверительный уровень) различия. Если этот уровень не превышен, то можно считать вероятным, что выявленная нами разница действительно отражает положение дел в оценках влияния или зависимости.

Процедура проверки статистических гипотез сводится к следующему алгоритму:

• • задается уровень значимости (доверительный уровень) проверки «нулевой» статистической гипотезы (как правило, это 5%);
• • определяется там, где это необходимо, значение степеней свободы в оценке статистического критерия;
• • по данным выборочного исследования рассчитывается эмпирическое значение статистического критерия (особая статистика проверки «нулевой» гипотезы, каковой может быть, например, статистика Стьюдента, статистики «хи-квадрат», определяемые характером выборки, силой шкалы измерений, содержанием статистической гипотезы);
• • по таблицам, содержащим значения теоретического распределения статистического критерия, ищется его значение для нашего уровня значимости этого критерия и степени свободы;
• • сравнивают расчетное и теоретическое (табличное) значения статистического критерия:
• — если расчетное значение больше табличного, то отвергается «нулевая» гипотеза и признается альтернативная ей гипотеза;
• — если расчетное значение меньше табличного, то нет оснований для отказа от «нулевой» гипотезы.

Приведем два примера проверки статистических гипотез.

Пример 1. Метод проверки статистических гипотез по Стьюденту (f-mecm). Это параметрический метод, используемый для проверки гипотез о достоверности разницы средних при анализе количественных данных с нормальным распределением. Метод Стьюдента часто используют для малых выборок; он различен для независимых и зависимых выборок. Независимые выборки получаются при исследовании двух различных групп испытуемых (в нашем эксперименте по тестированию потребительского выбора соков в старой и новой упаковке — это контрольная и опытная группы в гипермаркетах «Ашан» в Теплом стане и на Осташковском шоссе соответственно). В случае независимых выборок для анализа разницы средних применяют формулу.

где Mj — средняя первой выборки; М₂— средняя второй выборки; s_x — стандартное отклонение для первой выборки; s₂ — стандартное отклонение для второй выборки; щ и п₂ — размер первой и второй выборок.

Теперь осталось лишь найти в таблице значений t и сравнить эту величину с результатом расчета по формуле. Наши расчеты показали, что наше эмпирическое значение критерия t больше, чем критическое значение критерия значение для уровня достоверности 0,05, найденное в таблице критических точек распределения Стьюдента. Это означает, что нужно отбросить нулевую гипотезу (Н₀) и принять альтернативную гипотезу (Н_х). Есть все основания считать разницу в средних значениях времени выбора соков существенной. Это означает, что новая упаковка существенно влияет на выбор соков.

Пример 2. Проверки статистических гипотез по методу у² (хи-квадрат). Для использования непараметрического метода у² не требуется вычислять среднюю арифметическую или стандартное отклонение. Его преимущество состоит в том, что для применения его необходимо знать лишь зависимость распределения частот результатов от двух переменных. Это позволяет выяснить, связаны они друг с другом или, наоборот, независимы. Метод используется для обработки качественных данных. Для этого метода нет ограничений, свойственных методу Стьюдента: он может применяться и в тех случаях, когда распределение не является нормальным, а выборки невелики.

Для компании «Уимблдон» важны данные по предпочтению потребителями тех или иных соковых продуктов. От этих предпочтений зависит и структура заказов на материалы для производства соков, и заказов на упаковку, и содержание рекламной компании, и выкладка товаров на полках магазинов. Компания постоянно проводит мониторинг вкусовых предпочтений потребителей соковой продукции (табл. 24.16).

Таблица 24.16

Результаты измерения предпочтений потребителей.

Примечание. Наблюдаемые частоты (англ, observed frequency) — это частоты, полученные эмпирическим путем. Ожидаемые частоты (англ, expected frequency) — это частоты, полученные путем вычисления их на основе предположений о независимости выбора соков от вкусов потребителей. В нашем случае частоты будут одинаковыми и равными 20%.

Критерий согласия позволяет оценить, насколько различия в наблюдаемых и предполагаемых частотах существенно разнятся, являются ли различия в предпочтениях соков статистически значимыми или не являются. Исследователь выдвигает, как мы уже знаем, две гипотезы:

• 1) нулевая гипотеза (Н₀), согласно которой у покупателей нет предпочтений при выборе соков;
• 2) альтернативная гипотеза (НД, согласно которой у покупателей есть существенные предпочтения при выборе соковых продуктов.

Для работы с критерием х² важно вычисление числа степеней свободы критерия (англ, degrees of freedom, df) — количества возможных направлений изменчивости критерия. Оно определяется у нас числом градаций шкалы измерений предпочитаемых соков (это 5 наименований соков номинальной шкалы) и вычисляется по простой формуле: df — п — 1 (у нас это 5−1 = 4).

Критерий х² вычисляется по формуле.

где Н — наблюдаемая частота; О — ожидаемая частота.

Статистический критерий проверяет, насколько существенны или не существенны различия в наблюдаемых и ожидаемых частотах. Критерий х² незаменим в нашем случае для оценки существенности или не существенности выбора соков потребителями.

При проверке нашей гипотезы об отсутствии вкусовых предпочтений покупателей при выборе соковых продуктов надо выполнить следующие действия:

• 1) формулируем основную и альтернативную гипотезы;
• 2) задаем уровень значимости критерия (как правило, это, а = 0,05);
• 3) определяем число степеней свободы критерия (у нас df = 4);
• 4) для фиксированных значений, а и df по таблице «Критические точки распределения х²«^[18] определяем критическое значение критерия, равное 9,5;
• 5) по исследованиям предпочтений соков, зафиксированных в результатах эмпирических исследований, вычисляем эмпирическое значение X² по приведенной выше формуле. В нашем примере оно оказалось равным 18;
• 6) при сравнении критического и эмпирического значения критериев видим, что эмпирическое значение критерия существенно больше критического (18 > 9,5);
• 7) вывод при такой оценке критерия прост. Мы отбрасываем нулевую гипотезу и заявляем, что с 95% вероятностью предпочтения в выборе соков не случайны, а определяются существенными вкусовыми особенностями.

Шаг 9. Аналитическая работа. Подготовка аналитической записки. После обработки данных маркетолог приступает к анализу полученных материалов и пишет отчет о проведенном маркетинговом исследовании. В отчете должны быть отражены ответы на все поставленные задачи. Обязателен подробный анализ выдвигаемых гипотез и обоснованное отклонение или принятие гипотез. Важно сказать о том, что следует предпринять для наращивания лояльности и конкурентоспособности компании. Отчет по маркетинговому исследованию выглядит примерно следующим образом.

Executive Summary (генеральская записка). Краткое изложение всех выводов и предложений исследования. Предназначена для высшего руководства компании.

Описание исследования. Характеристика программы исследования с описанием всех этапов проектирования и проведения исследования. Особенно важны доказательства репрезентативности полученных результатов. Здесь же приводится бюджет исследования.

Аналитический блок исследования. Главная часть отчета. Здесь приведены результаты решения всех поставленных в исследовании задач. Показаны результаты моделирования. Построены сценарии реакций рынка на различные действия компании. Даны выводы и рекомендации для принятия решений для руководителей компании.

Основные выводы и предложения. Здесь аналитик-маркетолог концентрируется на целях и задачах исследовательского проекта и показывает основные выводы и рекомендации для принятия решений. Важны и демонстрации вновь открытых фактов, особенностей и новых трендов рыночной активности. Даются предложения об использовании этих новых обстоятельств в пользу компании.

Вопросы и задания для самоконтроля

• 1. Перечислите этапы проектирования маркетингового исследования.
• 2. Как маркетолог определяет проблемы исследования?
• 3. Что такое объект маркетингового исследования и как он определяется?
• 4. Что такое предмет маркетингового исследования и как он определяется?
• 5. Как формулируются цели маркетингового исследования?
• 6. Что такое гипотезы маркетинговых исследований? Каковы их предназначения и свойства?
• 7. Что такое позитивизм и как он применяется в маркетинговых исследованиях?
• 8. В чем состоит смысл операционализации маркетинговых гипотез исследования рынка?
• 9. Что такое индикатор маркетинговых исследований?
• 10. Что такое валидность индикатора и как ею следует управлять?
• 11. Что такое шкала? Назовите известные вам виды шкал.
• 12. Что такое количественные и качественные исследования?
• 13. Что такое опрос?
• 14. Что такое выборка и для чего она нужна?
• 15. Что такое интервью? Какие виды интервью вы знаете?
• 16. Что такое наблюдение? Как проводится такое исследование?
• 17. Что такое метод исследования «анализ документов»? Как он реализуется?
• 18. Что такое статистический анализ данных маркетингового исследования?
• 19. Охарактеризуйте корреляционный, регрессионный, кластерный и факторный анализы данных.
• 20. Что такое статистическая проверка статистических гипотез?
• 21. Какова структура отчета о проведенном маркетинговом исследовании?

• [1] Ленин В. Полное собрание сочинений. М.: Политиздат, 1976. Т. 18. Материализми эмпириокритицизм.
• [2] Войнич Э. Овод. М.: ACT, 2014.
• [3] Кэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладныхисследованиях. М.: Прогресс, 1980. С. 48.
• [4] Стьюдент (Student) — псевдоним английского математика Уильяма Госсета (1876—1937). Один из основоположников теории статистических оценок к проверкигипотез. Установил статистическое правило проверки гипотез (критерий Стьюдента).
• [5] Овсянников А. А., Римашевская Н. М. Возлюбившие деньги. Социальный статусбогатых глазами экспертов. М.: ЦКСИиМ, 1995; Овсянников А. А., Римашевская Н. М., Иудин А. А. Богатые: есть ли надежда на социальный мир? // Деловой мир. 1995.24 июня; Овсянников А. А., Римашевская Н. М., Иудин А. А. Социальное дно // Литературная газета. 1996. № 49; Овсянников А. А., Римашевская Н. М., Иудин А. А. Социальноедно: драма реальностей и реальность драмы // Вестник Международного университета. Серия «Право». 1997. Вып. 2.
• [6] Кокрен У. Методы выборочного исследования. М.: Статистика, 1976.
• [7] URL: http://psyfactor.org/personal/personall2−03.htrn.
• [8] Thomas S., Znaniecki F. The Polish Peasant in Europe and America. Vol. 1—5, 1918—1921.
• [9] Каково, на ваш взгляд, положение предпринимателей в нашейстране? Хорошее — 0. Удовлетворительное — 2. Тяжелое — 40. Бедственное — 58. Не знаю — 0.
• [10] Пол Мужской — 74. Женский — 26.
• [11] Возраст До 30 лет — 22. 31—40 лет — 31. 41—50 лет — 36. 51 год и старше — 21. Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку.
• [12] Общественное настроение оценивалось интегральным индексом, измеряемыминдикаторами социального оптимизма, уверенности в завтрашнем дне, уверенностив сохранении работы и карьерном росте, уверенности в счастливом будущем своихдетей, уверенности в своем здоровье, желанием купить близким подарки.
• [13] Шевяков А. Ю., Кирута А. Я. Измерение экономического неравенства. М.: Лето, 2002. С. 66—67, 166—167.
• [14] Овсянников Г. Факторный анализ в доступном изложении. Изучение многопараме
• [15] ского воображения. М.: Изд-во МГИМО, 2015.
• [16] Кравченко С. А. Основные социологические парадигмы через призму социологиче
• [17] Евклидова метрика приведена нами как самая простая. Используются и болеесложные метрики.
• [18] См., например: Иванов О. В. Статистика. М., 2005. Ч. 2. С. 206.