Казуальные исследования

В дескриптивных исследованиях часто используются двумерные таблицы, демонстрирующие связь между двумя переменными. Зачастую, когда такая таблица указывает на статистически значимую связь, особенно если предполагается влияние одной переменной на другую (как в регрессионном анализе), возникает соблазн рассматривать данный факт как неопровержимое доказательство существования причинно-следственной связи

Перед каузальными исследованиями ставятся три разные, хотя и взаимодополняющие цели:

· Установить направление и силу причинной связи между одной или несколькими переменными действия и одной переменной отклика.

· Измерить в количественном выражении степень влияния переменной действия на переменную отклика.

· Предсказать значения переменной отклика при разных значениях переменных действия.

Однако необязательно преследовать все указанные цели. Несколько методов каузального исследования подчинены одной-единственной цели: установить причинно-следственную связь и тем самым достичь более глубокого понимания изучаемого явления. В таких случаях ни количественные оценки, ни степень влияния не определяются.

Для оценки причинных связей используются три типа свидетельств, достаточно интуитивных:

· Свидетельства о том, что переменная действия предшествует переменной отклика.

· Свидетельства о том, что между действием и наблюдаемым результатом существует связь.

· Свидетельства о том, что влияние других возможных причинных факторов устранено либо контролируется.

Последнее условие - самое жесткое. Оно требует контроля над всеми внешними переменными, с тем, чтобы эксперимент можно было считать «чистым». Наибольшую угрозу внутренней валидности эксперимента представляют:

· Фон: внешние по отношению к эксперименту события, воздействующие на реакции участников эксперимента.

· Естественное развитие: изменения, происходящие с респондентами по прошествии времени, такие, как взросление (старение), появление чувства голода, усталости.

· Эффект теста: осознание факта участия в эксперименте, способное обострить чувствительность и необъективность респондентов.

· Эффект протеста: предшествующая эксперименту оценка (наблюдение, тестирование) также может повысить чувствительность и необъективность респондентов, тем самым оказывая влияние на реакцию респондента на экспериментальное вмешательство и на последующую оценку.

· Инструментарий: средства измерения могут изменяться, например когда в эксперименте участвуют много наблюдателей или интервьюеров.

· Выбывание: респонденты могут отказываться от участия в эксперименте после того, как он начался.

· Субъективность отбора: экспериментальная группа может иметь систематические и значимые отличия от генеральной совокупности.

Рыночный аналитик должен распланировать эксперимент таким образом, чтобы устранить эти внешние факторы либо контролировать их влияние.

Определение эксперимента. Эксперимент - это научное исследование, в котором исследователь управляет и контролирует одну переменную действия или более и наблюдает за сопровождающими это управление изменениями одной или нескольких переменных отклика. Переменные действия, над которыми осуществляется управление и влияние которых измеряется, называются экспериментальными воздействиями. Организации, респонденты или физические объекты, над которыми осуществляются экспериментальные воздействия и чья реакция оценивается, называются группами испытуемых.

Экспериментальный план включает в себя определение: экспериментальных воздействий, которыми будет управлять исследователь; группы испытуемых, которые будут участвовать в эксперименте; переменной отклика, значение которой будет измеряться; процедуры управления внешними переменными.

Различают два типа экспериментов:

· Лабораторный эксперимент, когда исследователь создает ситуацию с требуемыми условиями (имитация магазина, опрос) и затем управляет одними переменными, контролируя остальные.

· Полевой эксперимент, который проводится в реальных или нейтральных условиях (например, в настоящем магазине), при этом в нем также осуществляется управление одной или несколькими переменными действия и тщательно контролируются внешние условия.

Типы планов проведения эксперимента. В типовом эксперименте выбираются две группы респондентов (или магазинов), имеющие схожие по отношению к цели исследования характеристики.

В основе любого плана эксперимента лежит один и тот же принцип: не имеет значения, какие внешние факторы действуют в эксперименте, лишь бы они одинаково воздействовали на экспериментальную и контрольную группы. Основные условия валидности - случайный выбор групп испытуемых и случайное распределение экспериментальных воздействий между группами.

Сегодня, когда все супермаркеты оборудованы сканирующими устройствами, организовывать маркетинговые эксперименты стало намного проще.

Методы сбора данных о предпочтениях.

Существуют два метода сбора данных о предпочтениях: полнопрофильный метод и метод парного сравнения.

Метод полнопрофильной презентации более популярен ввиду того, что он позволяет уменьшить число сравнений посредством применения фракционированных факторных планов. При таком подходе каждая концепция товара описывается отдельно, чаще всего на специальной карточке-профиле. Количество сравнений в этом случае меньше, а сами оценки могут ранжироваться или даваться в виде рейтинга. Основные преимущества:

· определение уровня каждого свойства в концепции товара дает более реалистичное описание последней;

· обеспечивается наглядное отображение компромиссов между всеми свойствами;

· сама ситуация очень близка реальному поведению при покупке.

Главный недостаток - опасность утомления респондентов из-за информационной перегрузки, когда им предлагается проранжировать или построить рейтинг слишком большого числа концепций. Данная проблема может возникнуть даже во фракционированном факторном плане. Избавиться от нее позволяет метод парных сравнений.

Оценка частичных полезностей. Что касается методик оценки, то тут в последние годы произошел заметный прорыв вперед, и причиной тому является использование метода адаптивного совместного анализа. Для оценки методом ранжирования требуется модифицированный вариант дисперсионного анализа, созданный специально для исходных данных

Следующая проблема - интерпретация результатов всей выборки респондентов. Здесь могут применяться два подхода. Во-первых, можно рассчитать средние значения всех частичных полезностей по каждому свойству. Данный метод прост, однако он неминуемо ведет к потере информации, так как предполагает однородность предпочтений в пределах изучаемой совокупности. Во-вторых, можно воспользоваться методом кластерного анализа, т. е. сгруппировать респондентов в сегменты, в пределах которых предпочтения однородны. В настоящее время данный метод применяется для сегментирования по выгодам.

Моделирование структурных уравнений. За последнее десятилетие в развитии методов анализа данных заметен существенный прогресс. Новые методики, называемые вторым поколением методов анализа данных, или моделированием структурных уравнений (МСУ), позволяют изучать несколько отношений зависимости одновременно (в обычном многомерном анализе допускается только одна связь за раз). На практике рыночному аналитику часто приходится отвечать сразу на несколько связанных друг с другом вопросов. Например, при оценке эффективности работы магазина необходимо исследовать такие взаимосвязанные проблемы:

· Какие факторы определяют имидж магазина?

· Как этот имидж вкупе с другими переменными (близость, ассортимент) влияет на решения о покупках и на удовлетворение от посещения магазина?

· Как удовлетворение от магазина соотносится с долговременной лояльностью к нему?

· Как лояльность магазину влияет на частоту посещений и эксклюзивность?

· Как частота посещений и эксклюзивность определяют прибыльность магазина?

Доход и уровень образования - наблюдаемые факторы. Их можно использовать в качестве показателей такой ненаблюдаемой концепции, как социальный статус. Скрытыми переменными являются имидж магазина, удовлетворение, лояльность и эффективность. Еще одна ненаблюдаемая переменная - эффективность фирмы в целом. Ее скрытыми индикаторами являются прибыль на инвестиции, темпы увеличения выручки от реализации или доли рынка, процент успеха новых товаров и т. д.