Карта рынка

Как извлечь картину мира из сознания потребителей, будучи уверенным, что она не искажена.

Как упоминалось в заметке про имиджи, анализ соответствий имеет такой существенный недостаток, как зависимость карты от набора марок и высказываний.

В этой заметке рассмотрим подход, который дает карту марок, не зависящую ни от набора высказываний, ни от количества марок.

Начнем с примера.
Пусть это будет карта станций метро.
Зная расстояния между станциями, мы можем воспроизвести расположение станций друг относительно друга.

В основе анализа лежит многомерное шкалирование, на вход которому подается матрица расстояний между объектами.

Чтобы не усложнять, ограничимся 4 станциями. В табличном виде матрица расстояний будет такой:

ВДНХ Щёлковская Люблино Университет
ВДНХ 0 9.91 18.1 15.9
Щёлковская 9.91 0 15.1 21.1
Люблино 18.1 15.1 0 14.4
Университет 15.9 21.1 14.4 0

При помощи многомерного шкалирования построим по этой матрице карту.
Она будет идентична карте города, с той разницей, что для полного совпадения ее нужно масштабировать и ориентировать по сторонам света.

Как видим, карты совпадают. Это говорит о точности инструмента.
И как не трудно догадаться, карта на основе расстояний между парами объектов не зависит от количества объектов. Можно добавлять и удалять точки. Оставшиеся точки не поменяют расположения друг относительно друга.

Теперь вопрос: как извлечь аналогичную картину мира из сознания потребителей.
Для этого нам нужно получить матрицу расстояний между марками. Один из способов – упражнение по группировке марок.

Респондентам предлагается объединить марки в группы таким образом, чтобы для респондента лично марки в группе были взаимозаменяемы между собой и при покупке респондент рассматривал бы их как похожие. Респондент сам решает, сколько групп создать и по каким признакам считать марки взаимозаменяемыми.

Матрица расстояний между марками рассчитывается на основе частоты, с которой всевозможные пары марок попадают в одинаковые группы. На основе матрицы расстояний строим карту. А карту можем дополнить иерархическим кластерным анализом, который покажет, какие марки можно объединить в сегменты, а какие – нет.

И так, карта марок есть. Осталось интерпретировать ее.
В этом поможет дополнительная информация, которую можно нанести на карту при помощи многомерного развертывания. Это может быть все та же табличка с имиджами или какая-то другая описательная информация. Например, соц-дем.

Огромный плюс полученной карты в том, что она неуязвима от неполноты информации. Карту можно делать более детальной или менее детальной, можно даже ошибиться с высказываниями. Но расположение объектов на карте друг относительно друга будет оставаться неизменным. И ошибка с каким-нибудь высказыванием останется частной ошибкой, не повлияв на всю картину мира.

Дополнительными плюсами карты будут:

  • Богатые возможности по интерпретации – можно наносить практически любую информацию. Например, имиджевые высказывания, обстоятельства последнего потребления, мотивы, соц-дем..
  • Марки можно группировать в сегменты, имея твердое основание в виде иерархического кластерного анализа.
  • Сегменты марок можно описать в терминах объемов и стоимости.
  • Сегменты можно описать в терминах удовлетворенности.
  • Белые пространства на карте можно интерпретировать, как ниши. Близлежащие сегменты от белых пространств могут дать идеи для генерации новых продуктов. В особенности, если близлежащие сегменты характеризуются низкой удовлетворенностью.

Недостатками описанного подхода будут:

  • Трудоемкость. Упражнение по группировке марок удлиняет анкету и требует внимательности. Сам анализ трудоемкий.
  • Сложно интерпретировать расстояния на карте. Нет критерия, который позволит одно расстояние считать большим, а другое маленьким. Отчасти эта проблема решается группировкой марок при помощи кластерного анализа
  • Карты сложно анализировать в динамике.

Другие варианты матрицы расстояний между марками

Хорошим вариантом расстояний между марками будет матрица перекрестных эластичностей, полученная на основе choice-based conjoint. Перекрестные эластичности говорят о том, насколько легко покупатели переключаются с одной марки на другую.

Еще один вариант для расчета расстояний между марками – репертуар марок. Но репертуар марок нужно использовать с большой осторожностью.

В репертуаре могут присутствовать и взаимозаменяемые продукты (похожи между собой), и взаимодополняющие (наоборот, сильно различаются). Нужно быть твердо уверенным, что репертуар состоит только из взаимозаменяемых продуктов.

Так, например, на рынке шоколадных батончиков в репертуаре будут оба типа продуктов. Батончики Snickers и Bounty скорее окажутся взаимодополняющими, так как сильно отличаются. Батончики Snickers и Золотой Степ могут оказаться взаимозаменяемыми (второй – калька с первого). На таких рынках карту марок на основе репертуара строить не корректно.

Другой пример – репертуар страховых компаний в рамках одного страхового продукта. С большой вероятностью в репертуаре будут взаимозаменяемые компании. Нет смысла покупать несколько однотипных страховок в разных компаниях в один и тот же период времени.

 


Поделившись этой публикацией в соц-сетях, Вы помогаете нам делать больше хороших исследований. А значит, этот мир может стать чуточку лучше…

One thought on “Карта рынка

Leave a Comment

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *