2.3.4 Экспериментальные проекты и их разновидности

Эксперимент – исследование, в котором определяется как изменения одного или нескольких независимых факторов, влияющих на одну или несколько (зависимых) переменных.

Задание эксперимента –получение своевременной информации об успехах или неудачах отдельных альтернативных вариантов поведения фирмы на рынке.

Существуют следующие виды экспериментов:

• полевые (тест рынка) – испытание элементов комплекса маркетинга в реальных условиях на определенном географическом пространстве;

• лабораторные (тест продукта) – испытание отдельных в искусственно созданных условиях атрибутов продукта (свойств, дизайна, упаковки).

Основными задачами полевых экспериментов выступают:

1. Оценка комплекса маркетинга какого-то товара или услуги

2. Оценка восприятия потребителя товара-новинки.

Полевые эксперименты носят характер маркетингового теста, его характеристиками являются:

1. высокие финансовые затраты на осуществление;

2. длительность осуществления от 6-12 месяцев;

3. возможность воздействия на результат теста, со стороны конкурентов;

4. необходимость учета размеров тестируемого рынка.

Проведение экспериментов полевых связано с возможностями ошибок. Эти ошибки возникают из-за невозможности полного контроля посторонних переменных. Ими могут быть:

1. исторические факторы - характеризуются возникновением событий в процессе эксперимента не являющихся следствием этого эксперимента (воздействие теле рекламы на товар);

2. степень зрелости (она отражает изменение в поведении респондентов в течение определенного времени;

3. смертность;

4. эффект тестирования - характеризует ситуацию, когда в процессе эксперимента респондент становится более чувствительным к воздействию нового фактора либо испытывает предубеждения.

До тестовое измерение очень часто повышает восприимчивость респондентов к вещам, которые они раньше не замечали

5. инструменты исследования, ошибка связанная с формированием группы респондентов, когда туда попадают люди или услуги.

Лабораторное тестирование появились в мировой практике в 60-е года. Этот метод предусматривает создание в лабораторных условиях магазина, где потребители могут приобрести продукт. Синхронно ведется наблюдение за их реакцией относительно товаров, рекламы и иных обстоятельств.

Лабораторное тестирование может проводиться в следующем порядке.

1. Отбирается несколько групп респондентов, каждая из которых представляет какой-то рыночный сегмент. Сначала респонденты заполняют анкету, которая содержит сведения о нем. Потом им демонстрируют рекламу различных товаров одной продуктовой линии, среди которых есть продукт, который тестируется.

2. После этого респондентам выдают определенную сумму денег на что они должны приобрести продукты, которые рекламировались, в специально оборудованном под магазин помещении.

3. После покупки с респондентами проводится обсуждение различных причин приобретения того или иного товара.

4. После некоторого периода времени с респондентами проводят повторные интервью по телефону для того, чтобы определить окончательную реакцию на покупку с точку зрения преимуществ и недостатков продукта в сравнении с иными существующими марками.

Маркетинговая информация для проведения экспериментов должна содержать следующие сведения о: объеме продаж; объеме рынка; характеристике рыночных сегментов; характеристике потребителей; частоте закупок на различных рыночных сегментах; способе использования продукта; прибыльности продажа; эффективности системы продвижения; эффективности рекламы; эффективности маркетинговой программы в целом; реакции потребителей.

Для описание вида экспериментов, введем условные обозначения:

X - это независимая переменная, характеризующая экспериментальное воздействие, которому подвергалась группа респондентов.

О - измерение зависимой переменной У тестируемых единиц. R - характеризует случайный отбор респондентов.

RO1XO2 - респонденты были отобраны случайно, перед воздействием фактора X, было проведено измерение О1, а после его измерение - О2. Вертикальная зависимость означает, что события в результате эксперимента происходят одновременно RO1XO2

R*O3 - означает, одновременно были случайно отобраны 2 группы респондентов. В 1 группе были проведены до и после тестовых измерения X, а во 2, только послетестовые О3, одновременно с осуществлением измерения О2. Экспериментальные проекты бывают следующие разновидности:

До и после тестовый метод контрольной группы

Метод 4 групп Соломона

Послетестовый метод контрольной группы

До и после тестовый метод контрольной группы:

• экспериментальная группа RO1XO2

• контрольная группа RO3O4

Случайно отбираются две группы, в которых проводят до тестовые измерения О1 и О3,затем 1-я группа подвергает воздействию X и приводятся после тестовое измерение О2. В контрольной группе повторные замеры О4 проводятся без воздействия фактора X. Этот метод позволяет измерить эффект воздействия X.

Эффект воздействия X = (О2-О1)-(О4-О3)

Проблемой этого метода - является возможность повышения чувствительности экспериментальной группы к тестируемых факторам в процессе эксперимента. В этом методе нельзя разделить тестируемый эффект и эффект тестовой чувствительности.

Метод 4-х групп Соломона

• экспериментальная группа N1 RO1XO2

• контрольная группа N1 RO3O4

• экспериментальная группа N2 R XO5

• контрольная группа N2 RO6

Этот метод используют, когда предполагают, что до тестовые измерения могут повлиять на окончательный результат.

2-ой набор групп показывает, что результаты эксперимента будут очищены от эффекта до тестовых измерений. Это позволяет определить эффект тестовой чувствительности от тестируемого эффекта. Однако, для определения изменений в экспериментальной группе n2, необходима оценка до тестовых измерений.

Поскольку все группы отбирались случайно, можно использовать О1 и О3. Для большей объективности, берется средне арифметическое (О1+О3)/2. Поскольку экспериментальная группа n2 не подвергается до тестовым измерениям, мы можем определить эффект общей тестовой чувствительности общего эффекта X.

Эффект воздействия X =(О5-(О1+О3)/2)-(O6-(O1+O3)/2);

Эффект взаимодействия.

Эффект взаимодействия =(О2-О1) -(О5-(О1+О3)/2);

Данный метод позволяет измерить и изолировать эффекты взаимодействия (и поскольку этому эффекту подвержены только 1-я эксперимент. группа.

Этот метод позволяет контактировать все факторы, внутренние недействительности. Его недостаток - высокая стоимость.

Послетестовый метод контрольной группы.

Его особенность отсутствие до тестовых измерений, экспериментального фактора RXO2, контрольного RO2.

О1 включает в себя эффект воздействия X, а также воздействие посторонних факторов

О2 характеризует воздействие посторонних факторов.

Эффект воздействия X=O1-O2. Его простота и дешевизна этого метода обуславливают его широкое распространение.

Помимо перечисленных многих экспериментальных методов существуют и другие, позволяющие изучать более одного уровня независимых переменных:

Метод полностью случайного отбора

Метод латинского квадрата

Метод факторного анализа

Метод полностью случайного отбора

Это простой метод, который используется для анализа эффекта одной независимой переменной, предусматривая, что между тестируемой единицами нет существенных различий, если одинаковы, подвержены воздействию и случайно распределяют в тестируемые группы, т.е. предполагают отсутствие посторонних факторов, воздействующих на результат. Исследуется уровень цены намного эффективнее продажи товара. При этом тестируется 3 уровня цены: высокая, средняя, низкая и измеряется уровень продаж при каждом из них. Тестируемые единицы - магазина, случайно распределены по 3 переменным воздействия.

Проекты исследования:

Магазины	Уровень воздействия
	Высокая	Средняя	Низкая	Всего
N	Xn1	Xn2	Xn3
Среднее значение	Х1	Х2	Х3	Х

Xn-1 – измерения зависимой переменной для n тестовой единицы.

Х₁ - средняя величина для всех тестовых единиц подверженных воздействию. Сравниваются значения Х₁, Х₂, Х₃, на предмет наличия существенных различий, анализ результатов производится путем сравнения средних величин, которое не показывают воздействия посторонних факторов (размеры магазина, цены конкурентов, реклама). Этот случайные факторы могут существенно влиять на результат, однако выделить их воздействие нельзя. Преимущества низкие издержки.

Метод случайных блоков

Является развитием предыдущего метода, однако позволяет выделить 1 посторонний фактор, который может искажать результаты. Исследования старается блокировать эффект этого фактора. Одни из посторонних факторов, в предыдущем примере был тип магазина. Рассмотрим 3 типа магазина:

1. магазин со скидкой;

2. универмаг;

3. специализированный магазин.

Тестовые единицы группируются, в однородные слоты по одной характеристике.

Разделение выборки на блоки позволяет определить среднее значение каждого блока, несущие в себе этот посторонний эффект. Например, отбирается в спец. магазинов, в универмагов, в магазинов со скидкой.

Проект исследования: х1 х2 х3 х4

Уровень воздействия
№1- магазины со скидкой	X11 X21	X12 X22	X13 X23
№2 –универмаги	X31 X41	X32 X42	X33 X43
№3 - спец. Магазины	X51 X61	X52 X62	X53 X63

Этот метод анализирует побочный эффект 1-го фактора.

Метод латинского квадрата

Он позволяет контролировать и выделять воздействие 2-ч посторонних факторов. Для удаления эффекта посторонних факторов обеспечивается тестирование метод латинского квадрата

Он позволяет контролировать и выделять воздействие 2-ч посторонних факторов. Для удаления эффекта посторонних факторов обеспечивается тестирование воздействия на каждую единицу в определенный момент времени и определенной последовательности. Поскольку происходит изменение места приложения воздействия предполагается, что посторонние факторы вытесняют друг друга, давая чистоту эксперимента. Например, изучается эффективность проведения использования выставок на уровне продаж товара. Поскольку выставки не одинаковы между собой, для сравнимости полученных результатов принимается решение переменной их из одного магазина в другой через равные интервалы времени:

Проект исследования:

Магазин	Время Проведения
	1	2	3	4
A	1	2	3	4
B	4	3	1	2
C	3	4	2	1
D	2	1	4	3

Характеристиками этого эксперимента являются:

1. тестирование каждого воздействия в каждом магазине;

2. тестирование каждого воздействия однажды в каждый период времени;

3. последовательность тестирования движется в обоих направлениях, равное количество раз.

Эффекты различных характеристик магазина и последовательности проведения выставок нивелируются (взаимно уничтожаются). Однако существует еще один источник постороннего воздействия: динамика спроса и продаж в течении n-х временных интервалов.

Поэтому надо добавить контрольный 5-й магазин либо группу магазинов, чьи продажи в течение 4-х промежутков времени будут выступать как нормативное, тогда действие это надо будет убрать. Статистически этот метод определяет ошибки, вытекающие из 2-х невзаимодействующих переменных: (время проведения особенность магазина). При статистической обработке данных, эффект воздействия тестируется несколько раз, а значит требует равное кол-во расчетов, для каждой политики. В этом методе присутствует эффект ломки, определяется как сумма данных по каждой вертикали.

Эффект ряда – сумма всех данных по горизонтальной эффект воздействия. Чистый эффект воздействия будет получен после вычета эффекта ряда и колонки. Соответственно расчеты выполняют:

1. расчет полной суммы значений во всех квадратных матрицах

2. Расчет сумм квадратов воздействия колонок и рядов.

Метод факторного анализа

Пример, исследуется использование методов стимулирования на рынке товаров. Рассматривается 2 метода:

1. реклама по телевидению

2. ценовая скидка

Предполагается, что эффект может быть получен при одновременном использовании обоих методов, проблема заключается в объеме рекламы и ценовой скидки, которую следует применить

Схема:

Ценовые скидки	0,6%	1,0%	1,4%
0,03 у.е	А	В	С
0,04 у.е	D	C	F
0,05 у.е	I	H	I

Буквы не повторяются, они должны быть разными, буквы означают разные тестируемые рынки, при условии, что временная переменная у всех одинакова. Метод не требует составления квадратной матрицы, поскольку нас интересуют относительные изменения, происходящие на 9 рынках, а не их абсолютные результаты. Факторный анализ предполагает комплексные вычисления, которые включают определение взаимодействия переменных, чтобы выделить эффект каждой переменной.