Текст книги "Прайс-менеджмент"

3.4. Эмпирическое определение функции «цена-отклик»

Опросы и наблюдения – два основных варианта сбора данных, необходимых для определения функции «цена-отклик». К опросам относятся экспертные мнения и различные формы опросов клиентов. Наблюдения мы подразделяем на эксперименты и наблюдения за рынком. В табл. 3.5 представлен общий обзор.

3.4.1.1. Экспертное мнение

Метод экспертных мнений предусматривает опрос специалистов или экспертов, обладающих глубокими знаниями о рынках и отдельных рыночных сегментах или специализированными знаниями о ценах. К таким экспертам, способным прогнозировать функцию «цена-отклик», относятся:

• сотрудники компаний – руководители, менеджеры, сотрудники подразделений по продажам и маркетингу;

• консультанты по менеджменту со знанием рынка или его сегментов, продуктов или прайс-менеджмента в целом;

• специалисты институтов исследований рынка;

• дилеры/дистрибьюторы или консультативные клиентские комиссии/советы.

Экспертные мнения подходят в том случае, если опрос клиентов обходится слишком дорого, занимает слишком много времени и связан со сложностями в проведении. Если речь идет об инновациях или новых ситуациях (например, предстоящее появление на рынке нового конкурента), экспертное мнение может оказаться единственным практическим вариантом. Благодаря доступности и скорости метод экспертных мнений часто используется в дополнение к другим. Опросы можно проводить в неструктурированной (открытые интервью) или структурированной форме с помощью анкеты или в формате семинара. Свободная, неструктурированная форма может раскрыть новые аспекты ценообразования. Структурированный формат облегчает подготовку и анализ данных. Для таких форматов рекомендуется использовать компьютеризованные опросы и аналитические инструменты. Экспертные опросы в форме структурированных индивидуальных интервью подходят для исследования рыночных трендов, клиентских откликов и оценок продукта/потребительских свойств. Рабочие семинары дают возможность одновременно проводить опрос и вести глубокую дискуссию с несколькими экспертами.

Таблица 3.5. Методы определения функции «цена-отклик»

Для интервьюирования экспертов мы рекомендуем следующее.

• Необходимо опросить не менее 5–10 экспертов. Прогнозы часто варьируются в зависимости от эксперта. Чем больше экспертов, тем выше достоверность.

• Эксперты должны занимать различные должности в оргструктуре (например, руководители и сотрудники по продажам) и обладать соответствующими знаниями о конкретном рынке (например, о ценовой чувствительности, масштабе рынка, конкуренции и т. д).

• Опрос должен проводить нейтральный человек со стороны (например, консультант).

Опрос экспертных мнений проходит в три этапа. На первом этапе эксперты совместно обсуждают базовые данные, в том числе детально анализируют конкурентное и рыночное окружение. Проводятся идентификация и анализ отдельных клиентских сегментов, конкурентов, конкурирующих продуктов и положения дел в индустрии. Эксперты должны прийти к согласию относительно ключевых исходных посылок по поводу цен и соответствующих объемов продаж. Если речь идет о новом продукте, следует исходить из предполагаемых базовых цен и прогнозируемых объемов продаж.

Собственно опрос проводится на втором этапе. Сначала эксперты определяют объем продаж для одной конкретной цены. Взяв ее за основу, каждый эксперт оценивает ожидаемый объем продаж по различным ценам. Если есть желание включить сюда конкурентные отклики, надо оценить, как будут реагировать конкуренты на каждый ценовой пункт, и скорректировать начальный прогноз объемов продаж для этого ценового пункта. В идеале нужно использовать программу (например, PRICESTRAT от Simon-Kucher & Partners) для компилирования и анализа данных и построения графика на основе полученных результатов.

На третьем и последнем этапе эксперты должны провести совместное обсуждение. Это сделать легче, если эксперты имеют возможность видеть результаты опроса (в частности, отношение «цена-объем») в графическом виде.

Правдоподобие результатов проверяется на резко выделяющихся значениях или экстремальных/радикальных прогнозах, сделанных отдельными экспертами. Обсуждение мыслительного процесса и логики прогнозирования помогает рассуждать контекстно и улучшает понимание.

На рис. 3.11 представлено применение метода экспертных мнений в туристической индустрии. Эксперты изучили изменения цен в диапазоне от –15 % до +15 % и спрогнозировали их влияние на объем продаж.

Рис. 3.11. Функция «цена-отклик» на основе экспертных мнений (туристическая индустрия)(Simon-Kucher & Partners)

В диапазоне незначительных ценовых изменений отклик показателя объемов слабый. Но повышение цен на 5 % – это пороговый уровень. Если повышение цены превышает этот порог, наблюдается значительное падение объемов. Согласно экспертным прогнозам, повышение цены на 15 % обернется потерей 26 % клиентов. Ценовая эластичность равна –1,73 (= –26 %/+15 %). Для снижения цен ценовая эластичность ниже в абсолютном выражении. Для снижения цены на 15 % она составляет –1,33 (= +20 %/–15 %). Кривая функции «цена-отклик» имеет форму модели Гутенберга. Эта форма типична для экспертного мнения.

У метода экспертных мнений есть несколько достоинств и недостатков.

Достоинства

• Процесс опроса экспертных мнений легче, использовать его проще, чем опросы клиентов. В целом результаты доступны быстрее, а сам метод относительно недорог.

• Структурирование вопросов для экспертных мнений на основе систематической модели (например, PRICESTRAT) дает хорошие результаты. Количественный подход помогает структурировать проблему и получить рыночные знания и опыт изнутри компании. Кроме того, он ослабляет эмоциональную подоплеку дискуссии.

• Можно предусмотреть и учесть отклики конкурентов и новые ситуации.

• Процесс подходит для больших ценовых интервалов, хотя риск ошибки возрастает, если цены меняются сильнее, чем это готовы принять клиенты.

Недостатки

• Прогнозы дают «внутренние» эксперты, а не клиенты.

• Эксперты могут исходить из ложных допущений или попасть в ловушку группового мышления.

• Индивидуальные прогнозы иногда варьируются с коэффициентом от 10 до 20. В подобных ситуациях даже среднее значение не поможет. Дополнительный риск связан с тем, что эксперты, стоящие выше в организационной иерархии, склонны навязывать другим свои оценки, хотя такие эксперты далеко не всегда обладают лучшим знанием рынка.

3.4.1.2. Опросы потребителей

Прямые опросы потребителей

Вопросы в прямом опросе потребителей ставятся прямо и по теме. Кто-то, к примеру, определяет ценовую эластичность, напрямую спрашивая клиентов, сколько они готовы заплатить за конкретный продукт или услугу и как отреагируют на изменение цены. Есть множество вариантов, в том числе следующие открытые вопросы.

• Сколько бы вы заплатили за этот продукт?

• Какова самая высокая цена, за которую вы были бы готовы купить этот продукт?

• Какое количество этого продукта вы бы приобрели по цене Х долларов?

• Какова должна быть разница в цене, чтобы вы перешли с продукта А на продукт В?

Вопросы меняются соответственно, если мы имеем дело с ситуацией «да-нет» или «переменное количество». Из ответов на эти и сходные вопросы мы выводим функцию «цена-отклик».

На рис. 3.12 представлено использование прямых вопросов по промышленному товару. Клиентов поставщика спрашивали, при каком повышении цены они уйдут к другому поставщику при условии, что у других конкурентов цены останутся прежними. При повышении цены на 5 % уйдут 9 % клиентов (ценовая эластичность –1,80). При повышении на 10 % уйдет 31 % существующих клиентов (ценовая эластичность –3,10). Чем больше повышение цены, тем выше ценовая эластичность в абсолютном выражении. При повышении цены на 20 % ни один клиент не сохранит лояльность поставщику. Функция «цена-отклик» соответствует правой части модели Гутенберга.

В следующем примере рассматривается калибровка функции «цена-отклик» для ноутбука. Покупателям был задан вопрос: «Сколько вы готовы потратить на этот товар?» Респондентов просили назвать только максимальную цену, отражающую максимальную готовность платить за товар. Ответ показан на рис. 3.13. Это четкое предельное значение – $750.

Рис. 3.12. Функции «цена-отклик» на основе прямых вопросов (промышленный продукт)

Рис. 3.13. Функции «цена-отклик», калиброванные с помощью прямых вопросов (ноутбук)

Как вариант, можно спрашивать респондентов, приобрели бы они продукт по определенным ценам. Респонденты дают серию ответов «да-нет». Неясно, что дает более достоверные результаты: вопросы «да-нет» при заранее определенных ценах или возможность для респондентов самим назвать цену.

Прямые опросы потребителей имеют несколько достоинств и недостатков.

Достоинства

• Прямые опросы потребителей позволяют изучить вопрос желаемых цен конкретным целевым образом.

• В отличие от интервью с экспертами, прогнозы исходят непосредственно от потребителей.

• По нашему опыту, метод прямых опросов имеет более высокую достоверность для промышленных, чем для потребительских товаров. Мы всегда рекомендуем использовать прямые методы вместе с другими (в духе комплексного анализа), чтобы обеспечить перекрестную проверку достоверности.

Методы прямых опросов имеют свои ограничения с точки зрения достоверности и надежности. В частности, можно назвать следующие недостатки.

Недостатки

• Цена рассматривается изолированно, хотя в действительности клиент всегда взвешивает атрибуты цены и ценности. Прямой подход делает слишком сильный упор на цену, при этом ее влияние переоценивается.

• Вопросы о рисках ценового поведения раскрывают расхождения между тем, что потребители говорят при опросе, и тем, как они ведут себя в действительности. Возможно, здесь играет свою роль эффект престижа. Возможность, что на ответы респондентов повлияют социальные предпочтения, может подорвать достоверность опроса. Эмпирические сравнения прямых вопросов и наблюдаемого поведения рынка работают в поддержку данной скептической оценки [26–29].

• Использование прямых вопросов особенно проблематично в случае «переменное количество», поскольку потребителям, как правило, сложно количественно оценить маржинальную полезность дополнительной единицы товара.

Метод Ван Вестендорпа

Метод Ван Вестендорпа – это особая форма прямого опроса потребителей. Он основан на фундаментальной предпосылке, что готовность клиента платить можно выразить в виде максимальной цены («Я заплачу за смартфон самое большее $400») и ценового диапазона («Я готов потратить на смартфон от $200 до $400»). Согласно этой предпосылке, готовность платить не обязательно предполагает конкретный ценовой пункт или справочную цену. Ее можно рассматривать и как конструкцию ценового диапазона, в духе теории ассимиляции-контраста (см. главу 4). Итак, потребитель не покупает, когда цена слишком высокая или слишком низкая.

На первом этапе использования метода Ван Вестендорпа респонденту задают четыре вопроса.

Вопрос А:

«При какой цене продукт покажется таким дорогим, что вы не станете его покупать?»

Вопрос В:

«При какой цене продукт покажется вам дорогим, но вы всё равно будете настроены приобрести его?»

Вопрос С:

«Какую цену вы сочтете приемлемой, чтобы продукт стал хорошим приобретением за такие деньги?»

Вопрос D:

«Какая цена будет слишком низкой, чтобы вы начали сомневаться в качестве продукта и не стали его покупать?»

Из ответов на эти вопросы мы выводим четыре ценовых пункта по каждому респонденту, а затем на их основе получаем кумулятивное распределение частоты. Итоговые кривые показаны на рис. 3.14.

Рис. 3.14. Кривые на основе модели Ван Вестендорпа

Различные их пересечения можно интерпретировать следующим образом.

• Вопросы В (дорого) и С (приемлемо). Данное пересечение указывает на так называемую цену безразличия, при которой одинаковое число репондентов описывают продукт как «дорогой» и «приемлемый». Цена безразличия – это цена, при которой 50 % респондентов воспринимают образ продукта как сбалансированный по цене (не слишком дешевый, не слишком дорогой). С точки зрения ценового имиджа цена безразличия представляет собой род оптимального компромисса.

• Вопросы А (слишком дорого) и D (слишком дешево). Данное пересечение именуется «цена проникновения», при которой респонденты считают продукт приемлемым. Это цена, при которой самое малое число респондентов отказываются покупать товар по причине его дороговизны. Объем продаж при цене проникновения самый высокий.

• Пересечение кривых вопросов В и D определяет ценовой порог. Ниже этого предела вероятность покупки быстро снижается, поскольку качество субъективно воспринимается как низкое. Пороговое значение образует нижнюю границу соответствующего ценового интервала.

• Пересечение кривых вопросов А и С отмечает верхний порог. Выше данного ценового порога вероятность покупки быстро снижается, поскольку цена слишком высока.

Для определения практически реализуемой цены следует принять во внимание кривые вопросов В и С. Данные кривые описывают «дорогую» и «приемлемую» цены. Оптимальная цена должна попасть в этот ценовой диапазон.

Метод Ван Вестендорпа определяет не функцию «цена-отклик», а диапазон, в рамках которого многие потребители считают цену приемлемой и решают сделать покупку [28]. Готовность платить, измеряемую согласно этому методу, нельзя использовать для прецизионного прогнозирования объемов продаж. Действительно, можно допустить, что объем будет, как правило, тем выше, чем ниже цена. Однако этот вывод не стоит обобщать на основе имеющихся данных и, конечно же, нельзя квантифицировать. Продукт может восприниматься как дорогой, и всё равно его предпочтут более дешевым вариантам. Тем не менее, если цена будет ниже «слишком дорогого» ценового пункта, можно ожидать резкого падения объемов продаж.

Метод Ван Вестендорпа обладает определенными достоинствами и недостатками.

Достоинства

• Легко применять, осуществлять и анализировать результаты.

• Подходит для определения ценовых порогов.

• Помогает установить ценовые диапазоны «слишком дорогого» или «слишком дешевого» товара.

• Обеспечивает информацию по ценам проникновения и безразличия.

Недостатки

• Риск избыточного упора на атрибут цены: цена рассматривается изолированно.

• Объемы продаж, ассоциированные с конкретными ценовыми пунктами, не поддаются квантификации, то есть невозможно определить цену максимизации дохода или прибыли.

• Следует принимать во внимание конкуренцию – хотя бы косвенным образом.

Обзор

Метод Ван Вестендорпа помогает получить представление о диапазоне цен, достижимых на данном рынке. В последние годы этому методу придается большое значение в исследованиях рынка. Но так как его результатов недостаточно для прогнозирования объема продаж, метод Ван Вестендорпа нельзя применять изолированно. Лучше использовать его для валидации других методов (например, совместного измерения).

Непрямые опросы потребителей

Непрямые опросы потребителей не предназначены для того, чтобы рассматривать цену в отрыве от прочих индикаторов. Задача этих опросов – как можно точнее воспроизвести реальную ситуацию покупки. Потребители платят не за продукт или услугу как таковые, а за удовлетворение своих потребностей.

В ситуации реальной покупки потребитель ориентируется не только на цену, но принимает в расчет субъективную полезность различных атрибутов товара. Метод совместного измерения помогает квантифицировать плюсы и минусы. Совместное измерение – это самый успешный и чаще всего применяемый аналитический метод в маркетинге. Он дает возможность одновременно оценивать полезность атрибутов товара и ценовые эффекты. Этот метод применим для широкого спектра проблем, касающихся управления продукцией и прайс-менеджмента.

Главная задача совместного измерения – ответить на вопрос: какая именно полезность и, соответственно, готовность платить ассоциируется у потребителя с данным продуктом? Респондентов не спрашивают о цене напрямую – им предлагают оценить альтернативные профили «продукт-цена». Иными словами, их спрашивают об их предпочтениях относительно различных уровней атрибутов, в том числе о ценах. Респонденты должны только указать предпочтения в представленных им комбинациях. По этим всеобъемлющим данным о предпочтениях мы можем судить о влиянии не только цены, но и атрибутов продукта в комбинациях «продукт-цена». Совместное измерение, таким образом, хорошо подходит не только для измерений влияния цены на готовность купить товар, но и для квантификации полезности неценовых атрибутов.

Совместное измерение дает ответы на следующие вопросы.

• Насколько определенные улучшения качества, сервиса и дизайна значимы для потребителя в ценовом отношении?

• Какова ценность бренда с точки зрения цены по сравнению с ценностями других брендов?

• Какова готовность потребителя платить за особые аксессуары, свойства или улучшенный сервис?

• Как влияет изменение цены на субъективную полезность и предпочтения потребителей?

Совместное измерение очень важно в прайс-менеджменте. Ежегодно в мире ведутся тысячи исследований по совместным измерениям. Данный метод постоянно совершенствуется – и не только потому, что он отлично подходит для управления ценами, но и благодаря улучшенной компьютерной поддержке. Как следствие, в наше время разработано множество подходов [30–32].

Прежде чем мы обратимся к наиболее значимым вариантам использования данного метода, хотелось бы поговорить о базовой концепции, положенной в основу классического совместного измерения, и представить типичные подходы.

Чтобы измерить влияние цены на готовность купить товар с помощью совместного измерения, следует выполнить следующие шаги.

1. Определить атрибуты.

2. Определить уровни каждого атрибута.

3. Разработать анкету и использовать ее.

4. Вычислить функцию предпочтения и частичный ценностный вклад (ЧЦВ).

5. Рассчитать функцию «цена-отклик».

Это этапы анализа ценовых эффектов, которые можно перевести в ценовые рекомендации, схемы сегментации и стратегии позиционирования. Критическую важность имеют выбор атрибутов и установление их уровней. В данном процессе должно участвовать руководство компании, и, по нашему опыту, лучший формат для дискуссии – это рабочий семинар. Если возможно, суждения и мнения руководства следует дополнить опросами потребителей или фокус-групп. Здесь особенно важно задать диапазоны уровней. Диапазон не должен быть узок настолько, чтобы нельзя было охватить весь оптимальный интервал. В то же время задание уровней, которые далеки от реальности или выходят за рамки привычных клиентских интервалов, может привести к искажению результатов.

Другая проблема – это количество уровней одного атрибута. Согласно некоторым исследованиям, неодинаковое количество уровней влияет на общие результаты, так как чем больше уровней, тем выше вес отдельного атрибута. Обычно мы рекомендуем использовать идентичное или одинаковое количество уровней в расчете на атрибут. На практике, однако, это не всегда имеет смысл применительно к ценам. Зачастую исследователи намеренно берут для тестирования больше уровней цены, чем иных атрибутов. Как только атрибуты и их уровни определены, переходим к третьему этапу: принятию решения о том, как представить стимулы респонденту. В рамках полнопрофильного метода все атрибуты, и цена в том числе, представлены в каждом профиле. Иными словами, респондент всегда видит продукт в полном виде, а не частичном. В качестве альтернатив можно использовать двухфакторный метод на основе «матрицы компромиссов». В рамках данной техники респондент должен только определить компромиссный выбор, проведя сравнительную оценку двух атрибутов. С помощью декомбинационного анализа продуктов респонденты сравнивают пару профилей, каждый из которых включает несколько атрибутов (но не все). Достоинство полнопрофильного метода состоит в том, что он близко подходит к реальному решению о покупке. Однако он и сложнее для респондента.

Совместные измерения проще выполнять, они достовернее, если опросы проводятся с помощью компьютеров и видеоресурсов.

Во-первых, компьютерная поддержка дает возможность вводить больше атрибутов и профилей. Во-вторых, можно применять несколько методов (например, прямые опросы) одновременно и встраивать профили поэтапно, например, с помощью программ декомбинационного анализа от Sawtooth Software. Анализ предпочтений и расчет частичного ценностного вклада (этап 4), как правило, проводятся по отдельным респондентам. При данном подходе можно избежать усреднения клиентских различий, а также получить данные и индикаторы для рыночной сегментации и дифференциации цен. На этапе 5 индивидуальные функции «цена-отклик» агрегируются, чтобы получить укрупненную функцию «цена-отклик».

Метод совместного измерения представлен в следующем примере.

Таблица 3.6. Атрибуты и уровни в исследовании автомобильной индустрии

Рис. 3.15. Парное сравнение двух автомобилей (полнопрофильный метод)

Пример

Исследование в автомобильной индустрии

Чтобы решить проблему цены в укрупненном масштабе, мы помогли производителю автомобилей выбрать атрибуты и уровни, которые представлены в табл. 3.6. Мы обсудили и установили их совместно с руководством компании.

Каждый вариант профиля автомобиля определен на основе четырех атрибутов, которые в свою очередь имеют три возможных уровня. Это означает для целей данного исследования, что возможно сконструировать 81 (3 × 3 × 3 × 3) различный «автомобиль». Мы использовали полнопрофильный метод совместно с парными сравнениями. В каждой паре респонденты видят два «автомобиля» и указывают предпочитаемый вариант. На рис. 3.15 показано такое парное сравнение.

Автомобиль С может развить большую скорость, чем автомобиль В, однако он дороже и расход бензина у него выше. Также автомобиль В относится к другому бренду, нежели автомобиль С. Если респондент выбирает автомобиль С, это означает, что разница в брендах и более высокая скорость компенсируют высокую цену и повышенный расход бензина.

При парном сравнении респондент должен взвесить достоинства и недостатки каждого профиля по сравнению с другим. Это соответствует типичной ситуации покупки и более приближено к реальности, чем прямые вопросы насчет цены. Отклики на серию схожих парных сравнений показывают, насколько каждый отдельный атрибут важен для респондента. Далее мы можем определить, сколько полезности получает респондент от каждого уровня каждого атрибута.

Одна из проблем заключается в общем количестве парных сравнений, которые должен провести респондент. Если рассматривать в исследовании 81 потенциальный «автомобиль», это дает 3240 возможных парных сравнений. При дробном эксперименте количество необходимых парных сравнений можно существенно сократить. На практике, как правило, достаточно провести от 10 до 20 парных сравнений.

Как только данные получены, можно рассчитать частичные ценностные вклады. Это вклады каждого индивидуального уровня в общую полезность. Программное обеспечение (например, Sawtooth Software) поддерживает и сбор данных, и их анализ. На рис. 3.16 представлены примерные результаты для одного конкретного респондента.

Частичные ценностные вклады показывают, как меняется общая полезность изменений в автомобилях, если заменить один уровень атрибута на другой. Самые крупные отличия имеют место при изменении уровня атрибута «цена», а самые незначительные – когда мы заменяем уровень атрибута «самая высокая скорость». Влияние на клиентские предпочтения и решения о покупке варьируется в зависимости от атрибута.

Частичные ценностные вклады также помогают определить важность каждого атрибута.

Как правило, чем шире диапазон частичных ценностных вкладов, тем важнее атрибут. Важность w_j атрибута j определяется разницей между самым большим и самым маленьким частичным ценностным вкладом на данном уровне. Эти значения можно выразить в виде относительной важности (в процентах):

В табл. 3.7 представлена абсолютная и относительная важность атрибутов. Цена представляет собой для данного респондента самый важный атрибут, за ним идут бренд и расход бензина. Высокая скорость стоит только на четвертом месте. Цена как более важный критерий, чем бренд, скорее типична для сегмента менее дорогих автомобилей среднего и малого размеров [33].

Частичные ценностные вклады можно применять непосредственно для выражения ценности дополнительных уровней атрибутов в терминах ценовых единиц. Для покупателя на рис. 3.17:

• ценность бренда VW превышает ценность бренда Ford на $862;

• повышение граничной скорости с 110 до 130 миль в час имеет ценность $215;

• повышение экономичности с 28 до 42 миль на галлон стоит $554.

Здесь мы имеем линейную модель предпочтений. Чтобы определить общую полезность конкретной модели автомобиля, нужно сложить частичные ценностные вклады, показанные на рис. 3.16 для каждого соответствующего уровня атрибута. В табл. 3.8 представлен этот процесс для трех автомобилей.

Рис. 3.16. Частичные ценностные вклады по одному респонденту

Таблица 3.7. Расчет важности атрибутов

Рис. 3.17. Функция «цена-отклик» автомобиля А

Таблица 3.8. Расчет значения полезности для трех автомобилей (на индивидуальной основе)

Автомобиль А обладает самой высокой общей полезностью и, скорее всего, из трех вариантов респондент выберет его. Автомобиль С мог бы иметь более высокую полезность, чем автомобиль В, если бы его цена была на $2000 ниже. Но здесь нет комбинации технических новшеств, которые помогли бы автомобилям В и С превзойти автомобиль А по общей полезности. Причиной является большая разница в полезности за счет вклада атрибута «цена» и его высокой важности для потребителей.

Далее мы будем рассматривать только автомобили А, В и С для определения инидивидуальных функций «цена-отклик». В этом случае мы имеем ценовое решение по принципу «да-нет».

Таблица 3.9. Расчеты рыночной доли автомобиля А и одного конкретного респондента

От полезности к объему продаж

Чтобы перейти от полезности к объему продаж, существуют две базовые модели. Детерминированная модель исходит из предпосылки, что будет куплен продукт с самой высокой общей полезностью. Согласно стохастической модели, значения полезности определяют вероятности покупки. В следующем примере мы используем стохастическую модель. Чтобы вывести обобщенную функцию «цена-отклик» из полезностей, используем модель притяжения. Вероятности покупки можно интерпретировать как доли рынка:

При данном подходе мы получаем «вероятности покупки» для каждого респондента и каждого рассматриваемого продукта по трем альтернативным ценам. Этот процесс показан для выбранного респондента в табл. 3.9 и графически представлен на рис. 3.17. Когда цена растет с $20 000 до $22 000, доля рынка снижается с 56 до 47 % (ценовая эластичность –1,6). Если цена повышается с $22 000 до $24 000, доля рынка падает до 33 %, а абсолютная ценовая эластичность резко возрастает до –3,3. Мы получаем общую долю рынка, сложив результаты по всем респондентам.

Довольно реалистичный подход к определению долей рынка основан на полиномиальной logit-модели и подходит для расчета как конкретной общей полезности, так и отношения «рынок – продукты конкурентов». Если автомобили А и В имеют сходные значения полезности, то верятность покупки будет меняться более резко, когда одна модель приобретает добавочную полезность, чем когда в отношении какой-то модели уже имеется сильное предпочтение.

Дальнейшее развитие метода совместного измерения

Теперь мы сосредоточимся на наиболее релевантных теоретичеких и практических подходах. Они различаются по процедуре оценки предпочтений и по выбору алгоритмов прогнозирования [31, 32, 34]. Прежде всего, мы проводим различие между следующими подходами.

• Классические – метод компромиссов и метод профилей.

• Гибридные – ACA (декомбинационный анализ) или ACBC (декомбинационный анализ, основанный на выборе).

• Моделирование дискретного выбора (DCM), совместный анализ, основанный на выборе (CBC) и совместный анализ с постоянной суммой (CSC).

Классический подход наталкивается на определенные проблемы валидности при большом количестве атрибутов. Для решения этих проблем ученые разработали гибридные подходы к совместному измерению.

Гибридные подходы сочетают в себе композиционные и декомпозиционные методы. В них применяются скоринговые модели и совместное измерение. Комбинирование двух данных подходов позволяет применять планы полного факторного эксперимента с дробными откликами к нескольким людям [30, 34]. При гибридном анализе респондентов на начальном (композиционном) этапе просят составить изолированные мнения о важности атрибутов и их уровней. На втором (декомпозиционном) этапе они оценивают выбранные комбинации атрибутов. Подобные подходы смягчают когнитивную нагрузку на респондента. Однако усилия по сбору данных здесь возрастают. Наиболее часто используемая форма гибридного совместного измерения – это ACA (декомбинационный анализ).

ACA адаптирует компьютерные опросы к каждому человеку в постоянном режиме. Ответы респондентов анализируются в ходе опроса, а следующие друг за другом вопросы сосредоточиваются на самой важной для респондента области. Это сокращает число необходимых парных сравнений и продолжительность опроса, что в свою очередь повышает вовлеченность респондентов и качество отдельных ответов.

Типовой опрос ACA включает следующие этапы.

1. Определение неприемлемых атрибутов (как опция).

2. Ранжирование предпочтения для атрибутивных уровней.

3. Оценка важности атрибутов.

4. Парные сравнения.

Чтобы представить респонденту осмысленные варианты решений, нужно, чтобы последние попадали в «приемлемый набор» респондента. Для этого на первом этапе каждый респондент должен исключить неприемлемые атрибутивные уровни. Затем данные уровни исключаются из остальной части опроса.

Предположим, мы проводим ACA по автомобилям. Если респондент на первом этапе указывает, что он не станет покупать Ford ни при каких обстоятельствах, тогда данный уровень исключается из атрибутивного «бренда» начиная с данного момента. Это повышает релевантность профилей в оставшейся части опроса и сокращает число необходимых парных сравнений.

На втором этапе конкретный респондент заявляет о своих предпочтениях по уровням ненаправленных атрибутов. Это атрибуты, которые либо не имеют априорной упорядоченности (например, бренд), либо предпочитаемость которых необязательно возрастает по мере роста атрибутивного уровня (например, мощность двигателя). Нельзя предполагать с определенностью, что все покупатели предпочтут автомобиль с более мощным двигателем.