Совместный анализ
Как определить оптимальную цену и стоимость комплектующих изделий
Что представляет собой модель и как она работает
Совместный анализ — это инструмент, используемый для определения ценности, которой люди наделяют разные предложения. Маркетологи с подозрением смотрят на ответы клиентов на простой вопрос о том, сколько они заплатили бы за продукт. Простые вопросы не позволяют выяснить, что именно ценят люди. А маркетологам необходимо знать, что они ценят, поскольку это влияет на то, какое рекламное обращение может вызвать интерес потребителей. Наиболее ценные атрибуты предложения можно выделить и создать на их основе оригинальное, привлекательное и аргументированное послание. Маркетологи также стремятся получить информацию об оптимальной цене продукта. С одной стороны, им не хочется упускать выгоду, а с другой — они опасаются завысить цену продукта так, что его никто не будет покупать.
Любое решение требует компромиссов и уступок. Хотелось бы, конечно, получить высококачественный продукт с кучей функций, но, если мы не можем позволить его себе, приходится соглашаться на что-нибудь более скромное. Поскольку идеал — вещь редко достижимая, нам требуется подход, позволяющий моделировать процесс принятия решений по задаваемым вопросам. Совместный анализ формирует базу, позволяющую задавать людям вопрос о том, что они ценят в разных предложениях. Чтобы сформулировать подходящие вопросы, нужно выделить особенности и выгоды продуктов и услуг, т.е. то, что называют атрибутами. Эти атрибуты можно предлагать для оценки на разных уровнях: высокое качество/низкое качество; поставка через час/поставка через неделю и т.д. Атрибуты и их уровни, сформированные в виде совместных предложений, показывают респондентам, которых просят ответить, что именно они выбирают.
Совместный анализ начинается с составления перечня ключевых атрибутов предложения. Представим, что производитель конвертов хочет узнать ценность, которую для покупателей имеет цвет конверта, способ его запечатывания и наличие окна. В примере, приведенном в табл. 11.1, показаны две концепции с тремя атрибутами и цена на двух уровнях. Что вы выберете?
Пример в табл. 11.1 ограничивается двумя концепциями, составленными из атрибутов разного уровня. Можно добавить дополнительные концепции. Например, концепция С, которая аналогична концепции А, но имеет коричневый цвет. Можно также добавить концепцию D, которая аналогична концепции А, но самозапечатывающаяся, и т.д. Каждая концепция должна иметь свою цену. Определение концепций — критически важный этап совместного анализа, он требует времени, поскольку концепции необходимо сузить так, чтобы они влияли на решение о покупке. В примере с конвертами всего две концепции с тремя атрибутами и двумя уровнями (т.е. вариантами) каждого атрибута. Во многих исследованиях с использованием совместного анализа фигурируют до семи атрибутов, каждый из которых имеет четыре или пять уровней. Это означает, что количество сочетаний атрибутов и уровней может исчисляться сотнями, если не тысячами. Специалисты по совместному анализу пользуются профессиональным программным обеспечением, чтобы сократить эту массу сочетаний примерно до 30 предложений, которые можно давать на оценку людям. Каждое предложение имеет свою цену. Респондентам показывают четыре-пять таких предложений за раз и просят выбрать, что они купили бы, а от чего бы отказались. При типичном опросе респондент видит пять-шесть экранов с четырьмя-пятью вариантами на каждом — всего примерно 30 предложений, все с разными ценами. Решения, принятые респондентами, анализируются с помощью специальных программ, которые в конечном итоге рассчитывают оценку полезности для каждого уровня атрибута. Это позволяет увидеть, какие сочетания наиболее предпочтительны и сколько людей ценят разные атрибуты и их уровни.
Вернемся к нашему примеру с конвертами, в котором всего две концепции для выбора. В табл. 11.2 показаны показатели общей полезности, рассчитанные для конвертов А и В. Из двух вариантов предпочтительным является конверт В, полезность которого равна 85 (обратите внимание на то, что полезность — это не часть 100, а просто относительная ценность, рассчитанная на основе полученных ответов). При анализе деталей мы видим, что белый конверт ценится больше коричневого. Это позволяет предположить, что третья концепция, конверт С, который имеет белый цвет, самозапечатывается и снабжен окном, могла бы стать предпочтительным вариантом (в зависимости от цены).
Происхождение модели
Совместный анализ — это статистический инструмент, основа которого была заложена в работе французского экономиста Жерара Дебрё в 1960 г. и который получил развитие в работе американского специалиста по математической психологии Данкана Люче и специалиста по статистике Джона Тьюки в 1964 г. Первоначально теория совместного анализа строилась всего на двух атрибутах, поэтому довольно быстро другие специалисты по статистике стали увеличивать количество атрибутов при проведении совместных измерений. Для маркетологов, которые не являются статистиками, применение совместного моделирования может оказаться сложным. Им на помощь приходит программное обеспечение, наиболее известный образец которого — продукт компании Sawtooth Software. Однако даже в этом случае нужно иметь опыт его использования. Вывод такой: это инструмент скорее для статистика, а не маркетолога.
Развитие модели
В самом начале применения совместного анализа респондентам давали карточки с напечатанным на них описанием концепций. Респонденты перемешивали их и рассортировывали на две части — предпочтительную и отклоненную. В 1980-е гг. совместный анализ стали проводить на компьютерах, а сегодня он практически полностью перекочевал в интернет. Набор задаваемых и обрабатываемых вопросов с той поры неоднократно изменялся. В наши дни респондентов просят более полно описать свои предпочтения, прежде чем оценивать концепции. Это позволяет подстроить концепции под потребности респондентов. Например, покупателем из крупной компании может быть какой-нибудь один представитель группы лиц, принимающих решения, и ему можно представить только наиболее целесообразные атрибуты. В противоположность этому покупателя из небольшой компании могут при принятии решения интересовать все атрибуты. Такой подход называют адаптивным совместным анализом.
Высокая привлекательность совместного анализа объясняется возможностью дать научно обоснованную оценку того, что предпочитают люди. Вместе с тем у этого метода есть определенные ограничения, о которых не следует забывать.
- Размер выборки. Для получения достоверных результатов обычно необходимо опросить не менее 100 респондентов, предпочтительно 200. На некоторых B2B-рынках выборку такого размера получить невозможно.
- Количество атрибутов. Формулирование концепции имеет критическую важность. Совместный анализ теряет надежность при большом числе разных атрибутов, включая цену. Аналогичным образом количество переменных для каждого атрибута необходимо ограничивать тремя–пятью уровнями, в противном случае число комбинаций концепций становится слишком большим.
- Усталость респондентов. Респондентов, принимающих участие в совместном анализе, просят просмотреть ряд экранов с разными предложениями (с разными ценами). Большое количество просматриваемых предложений может сбить их с толку. Если атрибуты и переменные не будут неповторимыми, предложения могут смешаться и показаться очень похожими. Когда такое случается, респонденты путаются, устают, перестают тщательно обдумывать варианты и начинают выбирать наугад, чтобы поскорее завершить утомительный опрос.
Модель в действии
Производитель ковровых плиток для офисных помещений решил сравнить существующие дизайны плиток с рядом новых. Было решено сконцентрировать внимание на тех, от кого зависело принятие решений. Это были подрядчики, занимающиеся отделкой, которые разрабатывают дизайн-проекты новых офисных помещений: в онлайновом опросе приняли участие 100 респондентов, которых отобрали, установив минимальную годовую площадь настилаемых ковровых покрытий.
У тестирования ковровых плиток в интернете есть определенные ограничения. Респонденты не могут пощупать продукты. Таким образом, нужно было учесть это ограничение и сфокусироваться на двух аспектах дизайна — цвете и визуальной текстуре. И то и другое было представлено на фотографиях. В число других тестируемых атрибутов вошли гарантийный срок, экологичность ковровых плиток и устойчивость к загрязнениям. Бренд в число атрибутов или переменных решили не включать.
Анализ результатов показал, что атрибуты разных ковровых плиток варьируют в зависимости от проектов, выполняемых компаниями. Выбор тех, кто занимался отделкой офисов в крупных городах, отличался от выбора подрядчиков, работавших в офисах госучреждений. У подрядчиков, занимавшихся отделкой, были клиенты с разными бюджетами, и это влияло на выбор ковровых плиток.
Цвет оказался главным атрибутом для большинства респондентов. За ним с некоторым отрывом шла текстура и гарантированная износостойкость. Экологичность была более важной для подрядчиков, работавших в государственном секторе.
В результате совместного анализа компания смогла отобрать новые дизайны, ориентированные на разную аудиторию. Удалось также установить цены, позволившие без проблем встроить новые дизайны в существующий портфель. Исследование дало компании возможность создать два набора ковровых плиток — один для коммерческих офисов, а другой для офисов госучреждений.
Что следует иметь в виду
- Совместный анализ полезен, если вы хотите выяснить важность различных сочетаний атрибутов в продукте. Вместе с тем, если все атрибуты зафиксированы и не подлежат изменению, а вы просто пытаетесь протестировать цены, лучше использовать методы Габора–Грейнджера и ван Вестендорпа (см. главу 31).
- При планировании опроса не выходите за пределы пяти-шести атрибутов плюс цена. Если атрибутов будет слишком много, вам потребуется крупная выборка, а чересчур большое разнообразие предложений может сбить с толку респондентов.
- Если вы можете найти менее 100 респондентов для участия в опросе, подумайте об использовании другого инструмента, такого как SIMALTO (см. главу 43).
Примечания
. Debreu, G. (1960) Topological methods in cardinal utility theory, in K. Arrow, S. Karlin and P. Suppes (eds), Mathematical Methods in the Social Sciences, Stanford University Press, Stanford, pp. 16–26.
. Luce, R. D. and Tukey, J. W. (1964) Simultaneous conjoint measurement: a new scale type of fundamental measurement, Journal of Mathematical Psychology, 1 (1) pp. 1–27.
