Анализ воспринимаемого сходства

Многомерный анализ воспринимаемого интегрального сходства особенно эффективен для описания известных наборов марок Green and Rao, 1972). Он используется для понимания того, как торговая марка позиционирована в сознании потенциальных покупателей по отношению к конкурирующим маркам. Метод осуществляется путем построения карт восприятия, которые дают визуальное представление о воспринимаемом сходстве торговых марок без каких-либо предварительных гипотез относительно причин воспринимаемого сходства или различия. Именно по этой причине он может рассматриваться как форма познавательной реакции, несмотря на то что информация, получаемая от респондента, неизбежно подразумевает вынесение оценок.

Метод многомерного анализа сходства, более подробно описанный во врезке 5.2, базируется на следующих гипотезах.

— Любой товар или марка (любой объект) воспринимается как комби нация свойств, или атрибутов, соответствующих выгодам, которых ищет покупатель.

— Эти свойства служат мысленными критериями сравнения марок, входящих в рассматриваемый набор.

— Если каждую из К характеристик геометрически представить осью, т.е. измерением в К-мерном пространстве, каждую марку или объект можно представить точкой в этом пространстве с координатами, соответствующими оценкам объекта по каждой характеристике.

· Репрезентативную выборку респондентов просят проранжировать все возможные пары исследуемых марок по степени их сходства. Таким образом мы получаем треугольную матрицу, элементами которой являются просто порядковые номера, или отношения, используя которые можно упорядочить марки по степени их различия. Для N сравниваемых марок мы будем иметь N(N-1)/2 различных элементов.

· Задачей аналитика является определить конфигурацию точек минимальной размерности, которая наиболее точно соответствует исходному порядку воспринимаемых расстояний между марками. Это геометрическая конфигурация, в которой физические расстояния между точками монотонны (т.е. изменяются в том же порядке) с исходными суждениями о сходстве. Обычно начинают с произвольной конфигурации в N-1 измерениях, для которой измеряют «нарушения» монотонности, т.е. различие между наблюдаемыми и расчетными рангами. Это различие оценивается коэффициентом «напряженности».

· Чтобы улучшить это приближение, применяют эвристический подход. Методом проб и ошибок пытаются перестроить классификацию, чтобы получить лучшее соответствие. Размерность проблемы постепенно сокращают, используя для этого на каждом этапе эвристическую процедуру. В конце концов оставляют конфигурацию желаемой размерности, обеспечивающую наилучшее соответствие исходным данным.

· Когда наилучшая конфигурация идентифицирована, остается интерпретировать оставшиеся размерности, т.е. обнаружить лежащие в их основе макрохарактеристики, используемые респондентами для сравнения марок.

Дата добавления: 2015-07-15