Многомерное шкалирование Тема 19 n n Основные

Многомерное шкалирование Тема 19

n n Основные понятия многомерного шкалирования Этапы многомерного шкалирования

Литература n n n Малхотра Н. К. Маркетинговые исследования: Практ. руководство. 3 -е изд. - М. : Изд. дом «Вильямс» , 2002. Черчилль Г. А. , Якобуччи Д. Маркетинговые исследования. 8 -е издание. – СПб. : Издательский Дом «Нева» , 2004. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. – СПб. : ООО «Диа. Софт. ЮП» , 2002.

Многомерное шкалирование (ММШ) - это класс методов для представления восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного изображения.

Многомерное шкалирование позволяет проводить измерение и отображение восприятия людьми различных объектов – товаров, марок, магазинов и т. п. и тем самым правильно позиционировать свои товары относительно товаров конкурентов.

Многомерное шкалирование помогает разработать предприятиям маркетинговые мероприятия для обеспечения преимущества за счет индивидуализации своей продукции.

Для решения этой задачи необходимо получить следующую информацию: § § Количество параметров, по которым потребители различают товары фирмы и товары ее конкурентов. Названия этих параметров. Положение существующих товаров в системе координат, задаваемых этими параметрами. Области потребительских предпочтений товара в этой системе координат.

Многомерное шкалирование используют в маркетинге для решения следующих задач: n n Измерение имиджа. Восприятие фирмы потребителями и непотребителями ее продукции в сравнении с собственным восприятием фирмы самой себя. Сегментация рынка. Расположение в одном и том же пространстве торговых марок и потребителей для выявления относительно однородных по восприятиям групп потребителей.

Многомерное шкалирование используют в маркетинге для решения следующих задач: n n Разработка нового товара. Многомерное шкалирование позволяет увидеть пробелы на пространственной карте, которые указывают потенциальные возможности для размещения новых товаров. Оценка эффективности рекламы. Пространственные карты можно использовать для определения эффективности рекламы с точки зрения занятия торговой маркой желаемого положения на рынке.

n n Ценовой анализ. Сравнение пространственных карт, разработанных с учетом и без учета восприятия цены, позволяет определить влияние цены на поведение покупателей. Решение о числе каналов сбыта. Мнения респондентов о сопоставимости торговых марок с различными торговыми точками могут привести к пространственным картам, полезным для принятия решения о количестве каналов сбыта.

n Построение шкалы отношений. Методы многомерного шкалирования используются для разработки соответствующей по размерности и конфигурации шкалы отношений.

Статистики и термины, используемые в ММШ n n Оценка сходства. Рейтинги всех возможных пар торговых марок или других объектов, отражающие их сходство по шкале Лайкерта. Ранги предпочтений. Ранги торговых марок или других объектов в порядке их уменьшения (от большего к меньшему). Обычно эти данные получают при опросе респондентов.

n n Стресс. Мера соответствия подогнанной модели исходным данным: чем выше значение стресса, тем ниже качество подгонки модели. R-квадрат — это квадрат коэффициента корреляции, который показывает долю дисперсии оптимально отображенных данных, которые могут быть учтены ММШ. Мера соответствия подогнанной модели исходным данным.

§ Пространственная карта (карта восприятия) - это воспринимаемые взаимосвязи между торговыми марками или другими объектами, представленные в виде геометрических связей между точками в многомерном пространстве.

n n Координаты. Указывают расположение торговых марок или объектов на пространственной карте. Развертка. Представление торговых марок и респондентов в виде точек в одном и том же пространстве.

Этапы многомерного шкалирования Формулирование проблемы Получение исходных данных Выбор метода ММШ Принятие решения о числе размерностей Обозначение размерностей и интерпретация конфигурации точек на пространственной карте Оценивание надежности и достоверности

1. При формулировании проблемы необходимо конкретизировать цель использования результатов многомерного шкалирования и выбрать торговые марки или другие объекты, которые предполагается проанализировать. Чтобы получить хорошо определяемую пространственную карту, следует включить как минимум восемь торговых марок или объектов. Включение свыше 25 торговых марок будет громоздким и утомит респондентов при опросе.

2. Получение исходных данных исходные данные, полученные от респондентов, должны быть связаны с подобием (восприятиями) или предпочтениями. Данные, касающиеся подобия объектов, могут быть прямыми или непрямыми.

2. Получение исходных данных При использовании прямого подхода к сбору данных о восприятии респондентов просят оценить используя их собственный критерий, насколько похожи или не похожи между собой различные известные торговые марки.

Оценка сходства по возможным парам Очень непохожи Очень похожи А по сравнению с В 1 2 3 4 5 6 7 А по сравнению с C 1 2 3 4 5 6 7 А по сравнению с D 1 2 3 4 5 6 7 В по сравнению с С 1 2 3 4 5 6 7 C по сравнению с D 1 2 3 4 5 6 7

Рейтинги сходства А В С D 1 С D 2 6 4 6 7

Число оцениваемых пар равно n x (n-1)/2, где n – число объектов.

Непрямые подходы к сбору данных о восприятии основаны на характеристиках объектов и требуют, чтобы респонденты оценивали объекты, исходя из их определенных характеристик, используя семантическую дифференциальную шкалу или шкалу Лайкерта.

Приемлемая цена Неприемлемая цена Приятный вкус Неприятный вкус Отсутствуют вредные добавки Присутствуют вредные добавки Натуральный Искусственный

Прямые методы имеют то преимущество, что исследователю не приходится определять набор явных характеристик. Респонденты оценивают сходство объектов, используя собственный критерий. К недостаткам прямого подхода можно отнести то, что на критерий влияют рассматриваемые торговые марки.

С помощью данных о предпочтениях можно увидеть порядок предпочтения объектов респондентами с точки зрения какого-либо их свойства. Обычный способ получения таких данных — ранжирование предпочтений. От респондентов требуется проранжировать торговые марки в порядке снижения их предпочтения. Альтернативно, респондентов просят выполнить попарное сравнение и указать, какую торговую марку они предпочитают в данной паре.

3. Выбор метода многомерного шкалирования Неметрические методы ММШ предполагают, что исходные данные будут порядковыми, но в результате анализа они преобразуются в метрические. Метрические методы ММШ предполагают, что исходные данные метрические.

ММШ может проводится на уровне отдельного респондента или на агрегатном уровне. В анализе на уровне респондента данные анализируют отдельно для каждого респондента и получают пространственную карту также для каждого респондента. Если выполнять анализ на агрегатном уровне, то индивидуальные данные объединяются.

Подходы к построению пространственных карт Пространственные карты Неатрибутивные методы Подобие Предпочтение прямые непрямые Атрибутивные методы Факторный анализ Дискриминантный анализ

4. Принятие решения о числе размерностей Для определения числа размерностей пространства нужно руководствоваться следующими принципами: § априорное знание. Теория или результаты прошлых исследований могут подсказать количество размерностей в конкретной ситуации;

§ интерпретируемость пространственной карты. Обычно трудно интерпретировать конфигурации или карты, полученные в более чем трех измерениях; § критерий изогнутости. Следует изучить график зависимости стресса от размерности пространства. Точка, в которой наблюдается поворот или резкий изгиб, указывает на соответствующее число размерностей.

График зависимости стресса от размерности

5. Обозначение размерностей и интерпретация конфигурации точек на пространственной карте Как только пространственная карта создана, необходимо дать название соответствующим размерностям (осям координат на пространственной карте) и интерпретировать конфигурацию точек на карте. Исследователь самостоятельно принимает решение об обозначении размерности, руководствуясь своим опытом.

5. Оценивание надежности и достоверности Обычно считают необходимым соблюдение следующих условий: n R 2 –не ниже 0, 6; n Стресс - в пределах от нуля приблизительно до 2, 5 превосходное приближение, около 5 – хорошее, 10 – посредственное, 20 – плохое.