| | |
Cпособ повышения достоверности позиционирования товара, основанный на индексах предпочтения Одним из основных показателей, с помощью которого проводится анализ позиционирования товара, является индекс предпочтения (affinity index). Он вычисляется по результатам маркетинговых исследований или социально-демографических опросов как отношение доли р потребителей (покупателей) продукта в рассматриваемом демографическом сегменте, оцениваемой в рамках опросов, к доле Р этого сегмента в популяции или генеральной совокупности [1]. Здесь под генеральной совокупностью понимается население страны или исследуемого региона.
Индекс предпочтения (ИП) выражается в процентах и рассчитывается по простой формуле:
ИП = р/Р · 100% (1)
Если ИП > 100 %, то принимается решение о целесообразности позиционирования данного продукта на данный демографический сегмент, так как значение доли р в выборке превосходит "норму" Р в популяции. Более того, в целевую группу часто рекомендуют включать потребителей именно из демографического сегмента, для которого ИП максимален.
Об ограниченности такого подхода говорит следующий пример. Взрослое население США составляет 174,9 млн. человек [2], из которых работающие полный рабочий день составляют 98,6 млн. человек (Р1 = 0,564), неполный рабочий день - 11,1 млн. человек (Р2 = 0, 063), неработающие - 65,2 млн. человек (Р3 = 0, 373).
Очевидно, что
Р1 + Р2 +Р3 = 1.
В ходе опросов населения установлено, что потребители сладостей составляют 117,6 млн. человек, из которых работающие полный рабочий день - 67,8 млн. человек (р1 = 0,577), неполный рабочий день - 7,9 млн. человек (р2 = 0,067), неработающие - 41,9 млн. человек (р3 = 0,356).
Очевидно, что
р1 + р2 + р3 = 1.
Тогда согласно (1) для работающих полный рабочий день ИП будет равен:
ИП1 = 0,577/0,564 ·100 = 102,
для работающих неполный рабочий день -
ИП2 = 0,067/0,063 ·100 = 106.
Возникает вопрос. Можно ли на основании этих расчетов утверждать, что сладости в США целесообразно позиционировать скорее на взрослое население, работающее неполный рабочий день, чем на взрослое население, работающее полный рабочий день, на том основании, что ИП2 > ИП1. Формальный положительный ответ может приводить к ошибкам позиционирования, если при этом не учитывать собственно долю Р рассматриваемого демографического сегмента в популяции (генеральной совокупности).
Возвращаясь к примеру, находим, что доля (Р1 = 0,564) работающих полный рабочий день намного больше доли (Р2 = 0,063) работающих неполный рабочий день, поэтому анализируемый продукт целесообразно позиционировать для первого сегмента, хотя ИП1 < ИП2.
Еще более сложная ситуация возникает тогда, когда ИП вычисляется по результатам выборочного опроса. В этом случае долю р и соответственно ИП оценивают с определенной статистической погрешностью, величина которой зависит от объема выборки N (числа респондентов).
Безусловно, если объем выборки велик, например, превышает 1000 человек, то статистической погрешностью в расчете доли р можно пренебречь. Однако, если число респондентов невелико, например, 100...200 человек, то учет статистической погрешности целесообразен. Как правило, серьезные маркетологические исследования основываются на результатах опроса большого числа респондентов, что позволяет принимать решения на основе ИП в форме (1). Но в условиях ограниченности выделяемых ресурсов многие компании пытаются сократить объем исследований (и соответственно, их стоимость), что приводит к существенным статистическим погрешностям в оценке доли р.
Например, если по выборке N =1600 оценена доля р= 0,9, то статистическая погрешность в расчете величины составит 1,1 %, но для N = 100 погрешность уже будет равна 5,5 %. В этом случае непосредственное применение оценки доли р в расчете ИП ведет к статистической неопределенности, которая выражается в том, что выводы относительно ИП оказываются неустойчивыми: ИП может оказаться больше 100 % для одних выборок и меньше 100% - для других выборок того же объема. Таким образом, степень доверия к выводам относительно ИП в такой ситуации составляет 50 %, т.е. равносильна принятию решения по результатам бросания монеты.
В настоящей статье рассматривается решающее правило, позволяющее учесть статистическую погрешность в расчете ИП, обусловленную объемом выборки N. Решающее правило основано на допущении, что доля потребителей продукта в данном демографическом сегменте (числитель в выражении (1)) является не точным значением, а только статистической оценкой доли, вычисленной в N испытаниях по схеме Бернулли, где N - число респондентов [2].
В контексте настоящей статьи под испытаниями по схеме Бернулли понимается опрос N респондентов, для которого справедливы следующие условия:
- испытанием является вопрос закрытого типа, на который респондент может ответить только "да" или "нет";
- результаты опроса отдельного респондента не зависят от результатов опроса любого другого респондента;
- вероятность положительного (отрицательного) ответа респондента на вопрос интервьюера (вероятность исхода) является величиной постоянной, равной р.
Такая идеализированная схема опроса называется схемой Бернулли (по имени итальянского математика 18-го века Я. Бернулли) и широко используется при планировании социологических опросов закрытого типа и обосновании объема неквотируемой выборки. Распределение х возможного числа исходов в выборке фиксированного объема N (0 Ј x Ј N) является биноминальным [2].
Тогда в соответствии с [2] могут быть вычислены верхняя р и нижняя р доверительные границы для доли р при заданной заранее доверительной вероятности g (g > 0,5). Доверительная граница, например, верхняя, р означает, что с высокой вероятностью g истинное (но неизвестное и поэтому оцениваемое по результатам выборочного опроса) значение доли р меньше значения р. Аналогичным образом нижняя доверительная граница р означает, что истинное значение доли р с вероятностью g лежит правее величины р.
Таблица для вычисления доверительных границ для доли Р (в интернет-версии отсутствует - cfin.ru)
Таким образом, опуская математические детали, приходим к следующему решающему правилу:
- Если р > P, то потребители в данном демографическом сегменте с высокой вероятностью g могут быть включены в целевую группу.
- Если р < P, то потребители в данном демографическом сегменте с вероятностью g могут быть исключены из целевой группы.
- Если р < P < р, то необходим дополнительный анализ, учитывающий, например, долю данного демографического сегмента в популяции.
Использование приведенного решающего правила позволяет повысить степень доверия к выводам относительно ИП до величины g > 0,5.
Для того, чтобы воспользоваться представленным решающим правилом, осталось указать способ расчета значений доверительных границ р и р по результатам опроса. Расчет значений р и р может быть проведен по специальным уравнениям Клоппера-Пирсона [2], что часто бывает затруднительно, или для их расчета можно воспользоваться специальными статистическими таблицами [2]. Фрагмент этих таблиц, перестроенных авторами для целей маркетологического анализа приведен ниже (для доверительной вероятности g = 0,9). Входами в таблицы служат значение объема выборки N и оценка доли р, вычисленная по результатам опроса.
Рассмотрим пример, иллюстрирующий данный подход. По результатам экспресс-опроса покупателей магазинов г. Москвы установлено, что из N = 100 человек, употребляющих безалкогольные напитки 40% составляют женщины в возрасте от 16 до 54 лет. Таким образом, оценка доли р женщин, употребляющих безалкогольные напитки, равна 0,4. Учитывая, что согласно данным Госкомстата России доля женщин г. Москвы этого возраста P составляет 0,422, можно ли утверждать, что безалкогольные напитки целесообразно позиционировать на этот демографический сегмент.
На первый взгляд ответ на этот вопрос отрицательный, так как в соответствии с выражением (1)
ИП = р/Р · 100% = 0,4/0,422 ·100% = 95% < 100%
Теперь воспользуемся предложенным решающим правилом. По таблице находим, что для N=100 и р=0,4 доверительные границы для доли р равны: р=0,318; р=0,487. В соответствии с решающим правилом (3-й вариант):
р = 0,318 < P = 0,422 < р = 0,487.
Отсюда делается вывод о необходимости проведения дополнительного анализа. Например, если провести еще девять опросов (в каждом опрашивая 100 респондентов), то по их результатам можно сделать следующие выводы:
- Если решение о позиционировании товара принимать на основе вычисления ИП, то в 50% принимается некорректное решение о нецелесообразности включения женщин возраста 16+ лет в целевую группу.
- По результатам применения предложенного решающего правила в 9 случаях из 10 (g = 0,9) можно сделать вывод о целесообразности проведения дополнительного анализа.
В заключение оценим экономический эффект от применения данного подхода. Принимая решение о позиционировании товара по результатам экспресс-опроса (т.е. по малой выборке) на основе анализа ИП, маркетолог ошибается в половине случаев; принимая же решение на основе предлагаемого решающего правила, ошибка возможна в 10% случаев (для g = 0,9). Таким образом, возможные потери, связанные с неверным позиционированием, могут быть уменьшены в пять раз.
Общий вывод, который можно сделать, заключается в рекомендации принимать решение только по результатам анализа достаточно представительной выборки или с учетом возможной статистической неопределенности.
Аронов И.З., Подболотова Е.В., Теплицкий А.А.
Журнал "Практический маркетинг" - №2 1999
| | |
|
|
|
