17.2. Использование совместного анализа для разработки нового продукта

На рис.17.1 перечислены этапы совместного анализа при разработке нового продукта:

Рис.17.1. Этапы совместного анализа

1. Формулирование проблемы.

При формулировании проблемы совместного анализа исследователь должен определить характеристики и уровни характеристик (атрибутивные уровни), используемые в конструировании объектов. Атрибутивный уровень указывает на значение данной характеристики. С теоретической точки зрения выбранные характеристики должны быть явно выраженными, вносить основной вклад в предпочтения и выбор потребителей.

Маркетологи могут определить интересующие их характеристики в ходе встреч с менеджментом и отраслевыми экспертами, анализа вторичных данных, качественного исследования и предварительного сбора информации. Как правило, исследование с применением совместного анализа включает шесть или семь характеристик объекта.

После определения характеристик следует выбрать подходящие уровни. Их число определяет число оцениваемых параметров, а также влияет на число объектов, которые будут оцениваться респондентами. Чтобы облегчить задачу, стоящую перед респондентами, и при этом оценивать параметры с достаточной точностью, желательно ограничить число уровней.

Методология совместного анализа рассмотрена на примере оценки студентами кроссовок. Качественное исследование позволило определить три явно выраженные характеристики кроссовок: материал подошвы, материал верха и цену. Для каждой характеристики определили три уровня, приведенные в табл.17.1. Эти характеристики и их уровни использовали для создания объектов в совместном анализе.

Таблица 17.1.

Характеристики кроссовок и их уровни

Уровень	Номер	Описание
Подошва	3	Резина
	2	Полиуретан
	1	Пластик
Верх	3	Кожа
	2	Парусина
	1	Нейлон
Цена	3	50$
	2	70$
	1	100$

Считается, что если на выбор потребителей сильно влияет дизайн изделия, то следует использовать его изображение, так как выбор в значительной степени зависит от проверки реальных изделий или их фотографий.

2. Построение объектов.

Существует два широко распространенных подхода к построению объектов в совместном анализе - попарный подход и метод полного профиля.

В попарном подходе, также называемом методом двухфакторных оценок, респонденты одновременно оценивают по две характеристики до тех пор, пока не оценят все возможные пары характеристик.

Э тот подход показан на рис.17.2 в контексте примера с кроссовками.

	Резина	Полиуретан	Пластик
Кожа
Парусина
Нейлон

	Резина		Полиуретан		Пластик
50$
70$
100$

	50$	70$	100$
Кожа
Парусина
Нейлон

Рис.17.2. Попарный подход к сбору данных для совместного анализа

Для каждой пары кроссовок респонденты оценивали все комбинации уровней обеих характеристик, представленных в матричной форме.

В подходе полного профиля, также известного под названием метод многофакторных оценок, для всех характеристик строили полные профили торговых марок. Обычно каждый профиль описывают на отдельной индексной карточке. Этот подход показан в табл.17.2 на примере с кроссовками.

Таблица 17.2.

Полнопрофильный метод сбора данных для совместного анализа

Профиль кроссовок 1
Подошва	Сделана из резины
Верх	Сделан из нейлона
Цена	50$

Необходимо оценивать все возможные комбинации, однако это не так просто. В попарном подходе можно снизить число попарных сравнений, используя периодический план. Аналогично в полнопрофильном методе можно значительно уменьшить число объектов с помощью дробного факторного эксперимента. Специальный класс факторных экспериментов, называемый ортогональной таблицей, позволяет эффективно оценивать все главные эффекты. Ортогональная таблица допускает измерение всех изучаемых главных эффектов на некоррелированной основе. Эти планы предполагают, что все взаимодействия пренебрежимо малы. Ортогональные таблицы составляют, исходя из планов полного факторного эксперимента, заменив выбранные эффекты взаимодействия, которые принимают пренебрежимо малыми, новым фактором. Обычно получают два набора данных. Набор вычисления используют для вычисления функций полезности для атрибутивных уровней. Набор проверки достоверности используют для оценки надежности и достоверности.

Преимущество попарного метода в том, что он легче для респондентов: им проще высказать свое мнение при попарном сравнении характеристик. Однако относительным недостатком этого подхода является то, что в нем требуется сделать больше оценок, чем при использовании полнопрофильного метода. Кроме того, задача оценивания может оказаться нереалистичной, если одновременно оценивают только две характеристики. Сравнение двух подходов показывает, что оба метода приводят к сопоставимым функциям полезности, однако полнопрофильный метод распространен больше.

Полнопрофильный метод использовался в примере с кроссовками. При заданных трех характеристиках и трех уровнях можно построить 3 * 3 * 3 = 27 профилей. Чтобы уменьшить для респондентов задачу оценки, использовали план факторного эксперимента с дробными откликами и составили набор из девяти профилей для создания набора оценочных объектов (табл.17.3). Другой набор из девяти объектов составлен для проверки достоверности результатов. Для обоих наборов (вычисления и проверки достоверности) получили исходные данные.

Однако, прежде чем получить исходные данные, необходимо решить вопрос о форме представления исходных данных.