Обновления каталога
Компаний: 52

Агентство социальной информации (АСИ)

Сложные исследования полного цикла "под ключ"

MegaResearch

Найдем персональное решение для вашего бизнеса

Русопрос

Выявляем потребительские предпочтения ваших клиентов




Конджойнт-анализ: реализм в исследованиях

Конджойнт-анализ: реализм в исследованиях

В каких ситуациях и как надо использовать "conjoint". Краткое руководство для менеджеров и исследователей

Исследовательские компании в своей работе сталкиваются с двумя важными задачами. Как обеспечить заказчика точной и полезной информацией?  Как сделать эту информацию понятной? Неспособность решить любую из них губительна. Результаты совместного (конджойнт) анализа, будучи правильно преподнесены, просты для понимания и поэтому могут быть легко применены заказчиком на практике. Неудивительно, что сегодня конджойнт-анализ является одним из наиболее часто используемых методов в маркетинговых исследованиях и его популярность быстро растет. В этой статье мы опишем преимущества этого метода и обратим внимание на подводные камни, которых следует избегать при интерпретации результатов.

Реализм ведет к лучшим результатам

Хотя конджойнт-анализ кажется сложным с точки зрения дизайна анкеты и анализа, и требующим больше усилий от респондентов, более простые подходы могут оказаться слишком нереалистичными и даже бесполезными.

Предположим, что мы проводим исследование, в котором товаром является ноутбук, и используем форму опроса, сходную с той, что показана на Рисунке 1.

Рисунок 1

Вполне вероятно, что респонденты будут чересчур быстро отвечать на важные вопросы анкеты. Недавнее исследование выявило, что среднее время, затрачиваемое на ответ, составляет 5 секунд (1). Кроме того, большинство респондентов ставили высокие оценки, в то время как нижняя часть шкалы в основном игнорировалась. Обычное дело для такого опроса. Результаты, с точки зрения статистики, ниже среднего: ассиметричное распределение, которое дает мало информации о различиях между атрибутами.

Заявленные таким образом предпочтения слабо помогают сделать ноутбук лучше. Например, непонятно, какой емкостью аккумулятора покупатели могут пожертвовать в пользу производительности процессора. Более того, выбранные ответы респондентов зачастую не отражают истинную значимость атрибутов. Всем хочется сказать, что цена при покупке не так важна. Никто из респондентов не хочет выглядеть дешево, хотя при совершении реальной покупки цена может стать решающим фактором.

Провести такой опрос о предпочтениях очень просто, однако полученные ответы будут иметь мало смысла. В реальном мире покупатели не могут всегда получать лучшее. Им приходится выбирать между существующими альтернативами и идти на уступки. Когда респонденты (так же, как и покупатели) вынуждены идти на компромиссы, мы получаем информацию об их истинных предпочтениях. Вместо того, чтобы просить респондентов оценить общие понятия, как, например, «емкость аккумулятора», мы просим их сделать выбор среди продуктов, обладающих реалистичными характеристиками. Полученные результаты будут и значимыми, и пригодными для принятия решений.

Основываясь на четко обозначенных свойствах продукта, позволяя лучше выделять различия в важности каждого из них, конджойнт-анализ нацелен больше на реализм. Конджойнт-анализ создает более подходящий контекст для исследования.

Рассмотрим вопрос о выборе между двумя альтернативами на примере исследования ноутбуков, показанном на Рисунке 2.

Рисунок 2

Вопросы могут быть сформулированы и для одной альтернативы за раз, как в традиционном методе демонстрации карточек, или попарно. Смысл парного сравнения в том, что людям проще находить незначительные отличия при непосредственном сравнении предметов. Например, если кто-то дает Вам камень весом 4 фунта, забирает, а потом дает камень весом 5 фунтов, маловероятно, что Вы сможете сказать какой из них тяжелее. Но если Вы держите по камню в каждой руке, Вам будет проще определить, какой из них весит больше. Несмотря на возможные преимущества парных сравнений, мы провели исследование и не нашли почти никаких различий между традиционным одинарным и парным конджойнт-анализом (2).

Другой тип конджойнт-анализа идет еще дальше с точки зрения реализма и расширяет идею парных сравнений (3). Пример конджойнт-анализа, основанного на выборе (Choice-based conjoint, CBC) дан на Рисунке 3.

Рисунок 3

Вопросы конджойнт-анализа, основанного на выборе, подражают тому, что покупатели делают в реальном мире — выбирают между несколькими предложенными вариантами.

Вариант ответа «ни один из вариантов» увеличивает реализм исследования, и позволяет респондентам, не желающим совершать покупку, проявить свою незаинтересованность. Данные, полученные таким способом, отражают выбор, а не просто предпочтения.

Если считать, что в конечном итоге в результате маркетингового исследования мы должны узнать, какой же выбор сделает потребитель, то тогда естественным образом стоит опираться на исследование, основанное на выборе.

Кто-то из заказчиков не имеет достаточных знаний о статистике, чтобы понять ортогональные структуры, допущения главных эффектов, или ценность частичных оценок. Другие, более подкованные специалисты, понимают, что это такое и могут это использовать. Но вне зависимости от того, являетесь ли Вы специалистом в статистике или нет, понятно, что модели, полученные из реалистично заданных вопросов, тоже будут реалистичны. Поэтому Вам будет комфортно с конджойнтом — который является таким надежным и проверенным временем методом.

Ценность бренда

Конджойнт-анализ позволяет получить точные и полезные результаты, которые можно использовать для разработки и совершенствования товаров, исследований цены, конкурентного позиционирования и сегментации рынка. Также с его помощью можно оценить ценность бренда, показатель, который крайне важен для многих менеджеров.

Ценность бренда заключается в неосязаемых силах, действующих на рынке. Благодаря им товар с сильным брендом будет более привлекателен для покупателя, чем товар без такового. Более ценные бренды имеют более высокие цены и менее чувствительны к изменению цены (обладают меньшей эластичностью спроса). Неудивительно, что менеджеры фокусируются на ценности бренда, так как это напрямую влияет на итоговые показатели бизнеса.

Конджойнт-анализ, основанный на выборе, позволяет надежно оценить ценность бренда. Данный метод предоставляет респондентам возможность выбора из нескольких альтернатив, спрашивая, какую бы из них они выбрали или купили. В опросе каждый бренд представлен с разными ценами. Статистика ответов респондентов в процентах по каждому бренду и каждой цене отражает предпочтения и чувствительность к ценам.

Рассмотрим гипотетический случай анализа трех брендов обезболивающих: Renew, Balmex, и PainFree. Кривые спроса (Рисунок 4) построены путем соединения плавными линиями точек вероятности выбора в зависимости от цены.

Рисунок 4

Если бренд-менеджер Renew хочет количественно оценить, насколько он может поднять цену по отношению к другим брендам — конджойнт-анализ, основанный на выборе, поможет ему в этом. Для начала можно использовать кривые спроса из Рисунка 4: проводим горизонтальную прямую через точки A, B, и C, отражающую уровень одинакового относительного спроса (или равного уровня предпочтения). Если цена на бренд Renew будет $3.90, а на Balmex $3.50, респонденты в среднем будут нейтральны, выбирая между ними двумя. Разница в 40 центов (разница между ценами в точках C и B) отражает премиальность или ценность бренда Renew, который имеет премиальность в 60 центов перед брендом PainFree (разность между ценами в точках C и A), см. Рисунок 5.

Рисунок 5

Другой подход к оценке ценности бренда заключается в сравнении предпочтений между всеми брендами, предлагаемыми по одной цене. Предположим, что мы рисуем вертикальную прямую от цены $3.50 через точку B до пересечения с кривой спроса на бренд Renew. Точка пересечения показывает относительное предпочтение к бренду или вероятность выбора данного бренда, равную 0.32. При цене $3.50, бренды Balmex и PainFree имеют вероятность выбора 0.22 и 0.16, соответственно. На Рисунке 6 показаны вероятности выбора для брендов Renew, Balmex, и PainFree, отмеченные точками D, B, и E соответственно, при выбранной цене $3.50. Ценность бренда может быть определена путем нахождения отношений вероятностей выбора. При выбранной цене в $3.50 бренд Renew предпочтительнее, чем бренд Balmex на 45% или в соотношении 32/22. Также бренд Renew предпочтительнее, чем бренд PainFree на 100% или в соотношении 32/16.

Рисунок 6

Стратегические ценовые исследования

В идеальных условиях исследовательская компания могла бы очень точно оценить чувствительность  цены,  манипулируя  ценами  на  исследуемых  рынках и оценивая изменения спроса. В наше время скан-панели позволяют провести такого рода исследования проще, чем когда-либо. Однако для многих категорий товаров в реальном мире они сопряжены с множеством трудностей. Рынки не стоят на месте во время эксперимента. Макроэкономические силы меняют спрос. Конкуренты могут изменить свои цены или неожиданно провести промо-акцию. Покупатели могут закупать товары впрок, пользуясь низкими ценами. И могут появляться новые товары. Ценовые эксперименты, основанные на конджойнт-анализе, не так реалистичны, как события в реальном мире, и поэтому не подвержены влиянию случайностей. Этот вид анализа основан на постоянстве рыночных сил.

С его помощью можно оценить диапазоны цен или новые продукты вне текущей ситуации. На примере кривых спроса бренд Renew имеет завидное положение по отношению к брендам Balmex и PainFree при любых уровнях цен. Заметьте, что на Рисунках 4, 5 и 6 кривые спроса не параллельны. Предпочтения потребителей бренда Renew снижаются медленнее при повышении цены, чем предпочтения других брендов. Респонденты менее чувствительны к цене бренда Renew, чем к ценам на другие бренды.

Конджойнт-анализ, основанный на выборе, позволяет определить уникальную чувствительность к цене каждого бренда, в то время как традиционный конджойнт-анализ позволяет определить только общую чувствительность к цене среди всех исследуемых брендов. Хотя различия между ценовыми эластичностями для разных продуктов могут быть измерены при помощи моделирования эластичности в традиционном полнопрофильном конджойнт-анализе, большинство исследователей полагают, что конджойнт-анализ, основанный на выборе, позволяет получить более точную информацию о ценовой эластичности.

Кривые спроса предоставляют стратегическую информацию для принятия решения о цене. Предположим, что бренд Renew является лидером рынка, и менеджер бренда Renew рассматривает вариант снижения цены. Основываясь на своем опыте, он предполагает, что более дешевые бренды отреагируют на этот ход таким же снижением своих цен. Данные, полученные при помощи конджойнт-анализа, помогут принять верное решение в этой ситуации и избежать ошибок. Наклон кривых спроса показывает, что если цены будут снижены, бренд Renew будет наращивать долю рынка медленнее, чем это сделают бренды Balmex или PainFree. Поэтому, если менеджер снизит цену, и другие бренды последуют этому примеру, доля бренда Renew на рынке и его прибыль, возможно, снизятся.

Ценовая эластичность для каждого бренда определяется отношением вероятности выбора бренда при его самой высокой цене и при его самой низкой цене. Альтернативно, эластичность спроса по цене (она определяется, как отношение доли изменения величины спроса к доле изменения цены) может быть с легкостью вычислена для каждого бренда при помощи конджойнт-анализа, основанного на выборе.

Некоторые менеджеры были настолько удовлетворены таким подходом к стратегическим ценовым исследованиям, что не поскупились поставить проведение таких исследований на поток и сделали их трекинговыми. Теперь они уверенно определяют будущую стратегию, сравнивая кривые спроса от периода к периоду, следя за изменениями в ценности бренда, которые произошли в результате маркетинговых мероприятий.

Конджойнт-анализ, основанный на выборе, доказано является крайне полезным и точным инструментом для принятия решений о цене, особенно когда это касается сектора FMCG. К примеру, результаты исследования чувствительности цен путем конджойнт-анализа различных продуктов компании Procter & Gamble совпадали (в целом) с данными о чувствительности цен, полученными из исследования эконометрических моделей на основе реальных данных о продажах (4).

Предпочтения, а не доля рынка

Примерно 15 лет назад мы участвовали в конджойнт исследованиях, основанных на выборе, проводимых для одного из производителя компьютеров. В основном, мы общались с менеджером, в чьи обязанности входило отслеживание таких параметров, как предпочтения, осведомленность и ценовая эластичность для суб-брендов и брендов основных конкурентов. Мы провели исследование, посылая дискеты по почте (это исследование проводилось еще до распространения Интернета, поэтому респонденты получали анкету на дискете), и в скором времени получили результаты.

Наш клиент был настроен скептически, когда увидел результаты конджойнт- анализа. Они показали, что один из недавно запущенных брендов, назовем его FastPC, выбирают чаще, чем уже зарекомендовавшие себя на рынке продукты. Клиент настаивал, что это не может быть правдой, и необходимо проверить данные. Мы сделали это — можем добавить, не без волнения, — но не выявили ошибок. В то же время, наш клиент провел проверку в отделе продаж, которая показала, что бренд FastPC расходится как горячие пирожки. FastPC превзошел все ожидания.

Хотя эта история со счастливым концом согрела нашу душу, она также проиллюстрировала ограничения конджойнт-анализа. Данный метод предсказывает предпочтения к брендам, но не доли рынка. Хотя новый бренд FastPC продавался лучше, чем ожидали, на тот момент доля занимаемого им рынка была значительно меньше по сравнению с известными игроками. За определенное время, при правильном продвижении и дистрибуции, мы можем рассчитывать на выравнивание фактической доли рынка бренда FastPC с результатами конджойнт-анализа.

Конджойнт-модели не могут предсказать занимаемую товаром долю рынка по нескольким причинам, таким как:

  • Конджойнт-анализ подразумевает абсолютную осведомленность. В конджойнте респондентам доступна вся информация о брендах, продуктах и их особенностях.
  • В реальном мире малоизвестные бренды имеют меньше шансов быть купленными. Конджойнт-анализ  не  может  полностью  оценить различия  в осведомленности о брендах, возникшие из-за рекламы и продвижения.
  • Конджойнт-анализ предполагает, что все бренды одинаково доступны для респондента. Любой продукт во время теста так же доступен для выбора, как и любой другой и за ним не придется ехать на другой конец города.
  • Респонденты могут не так аккуратно отражать поведение реальных покупателей. Многие покупатели в реальности могут вообще не иметь интереса или возможности совершать тестируемые покупки
  • Результаты конджойнт-анализа отражают потенциальное положение товаров и услуг на рынке, если они находятся на нем достаточное количество времени и при условии правильного продвижения и дистрибуции.

Многие исследовательские компании понимают, что конджойнт-анализ не может учесть подобные факторы и дополняют модель при помощи других методик.

Хотя такая практика обычно приближает результаты конджойнта к реальным рыночным показателям, она также приводит к трудноразрешимому парадоксу. Чем больше факторов исследуется и чем более точно настроена модель по отношению к реальным рыночным показателям, тем больше мы верим в то, что разработали точный инструмент для предсказания долей рынка.

Вера в то, что в наших руках находится точный инструмент по предсказанию долей рынка, может завести нас в ловушку. Считается, что конджойнт-модели отлично указывают направление развития.  Конджойнт-анализ может  показать те свойства товаров, за счет которых происходит увеличение их доли на рынке, но, скорее всего, не покажет, насколько реально увеличится эта доля. Также, конджойнт-анализ может сказать нам, что рынок более чувствителен к цене на бренд А, чем на бренд В, но мы, скорее всего, не сможем узнать точное значение этой разницы. С помощью конджойн-анализа можно определить, какой из рыночных сегментов наиболее вероятно будет покупать ваш продукт, но вряд ли можно будет определить точные значения спроса.

Обычно после проведения конджойнт-анализа менеджеры в качестве результата ожидают получить инструмент под названием «симулятор». Пусть эти ожидания сбудутся. Такие симуляторы дают отличную информацию по определению направления развития с точки зрения выбора продуктов, обладающих различными свойствами, и определения важности этих свойств. Но, хотя симуляторы и являются великолепным инструментом для разработки стратегии, которая может повысить вероятность успеха продукта, они не являются непогрешимыми предсказателями долей рынка.

Многие факторы, такие как осведомленность, дистрибуция, реклама и жизненный цикл продукта, движут рынком в реальном мире. Конджойнт-методики могут быть точно настроены, чтобы частично учесть все эти моменты, но не стоит думать, что такая настройка сможет сделать из конджойнт-моделей количественный инструмент, который способен последовательно и аккуратно предсказывать значения подобных показателей, как доли рынка. Только аккуратно настроенная связь между реальными данными о продажах и калиброванной таким образом конджойнт-моделью сможет стать единственным исключением из этого правила для какого-либо одного рыночного вопроса в одной продуктовой категории.

Конджойнт-анализ увеличивает возврат на инвестиции в исследования благодаря тому, что менеджеры, принимающие решения, получают полезную и надежную информацию. Его реализм дает более точные результаты, являясь стратегическим инструментом для количественного определения ценности бренда и относительной чувствительности к цене. В тоже время, для обеспечения успеха исследовательским компаниям нужно быть осторожными при формировании ожиданий у клиента, учитывая то, что можно сделать с помощью конджойнта, а что сделать нельзя

Список литературы

1. Johnson, R. и Orme, B. Getting the Most From CBC. Sawtooth Software Research Paper Series. [Online] 2003.

2. Orme , Brian K и King, Chris W. Conducting Full-Profile Conjoint Analysis over the Internet. Sawtooth Software Research Paper Series. [В Интернете] 1998 г.

3. Louviere, Jordan J и Woodworth, G G. Design and Analysis of Simulated Consumer Choice or Allocation Experiments: An Approach Based on Aggregate Data. Journal of Marketing Research. 1983 г., Т. 20, стр. 350-367.

4. A Comparison of Conjoint and Scanner Data-Based Price Elasticity Estimates. Renkin, Tim, Rogers, Greg и Huber, Joel. Whistler, BC : Advanced Research Techniques Forum, 2004. 

Публикуемая статья является главой из книги Брайана Орме (Brayan Orme) «Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for  Product Design and Pricing Research», Издание второе, Madison, Wis.: Research Publishers LLC., 2010г. 

Перевод на русский язык выполнен Николаем Рязанцевым, агентство "МА Практика" с разрешения автора.

Первая публикация на русском языке - МА Практика.

Тэги:

Кол-во просмотров: 8066

Автор: Research&Trends


Еще по теме

Полет нормальный

Полет нормальный

Сохранит ли бренд «Аэрофлот» лидирующие позиции в рейтинге проекта «Любимые бренды россиян»

Категория сладкой газировки: борьба в двух уровнях

Категория сладкой газировки: борьба в двух уровнях

Лидер имеет все шансы удержать свои позиции, но изменения в верхней части рейтинга весьма вероятны

Говорите громче

Говорите громче

Останется ли «Агуша» любимым брендом детского питания в 2018 году

В поисках глубинных инсайтов

В поисках глубинных инсайтов

Божественная комедия в контексте маркетинговых исследований

Культура и жизнь

Культура и жизнь

Кто ходит в музеи, и что им нравится