Прайс-менеджмент
Часть 22 из 99 Информация о книге
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 wj 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.