Съвместен анализ
Основни понятия на "съвместния анализ":
Атрибут е една от изследваните характеристики на продукта (пример: марка, цвят, цена).
Нива на атрибути – набор от стойности, които даден атрибут може да приеме. Например атрибутът "цвят" има нива "червено", "синьо", "зелено" и т.н. Всички нива на атрибути трябва да се изключват взаимно.
Полезност е числов израз на степента на предпочитание от респондента на едно или друго ниво на атрибут (частична полезност) или на продукта като цяло (обща полезност като сума от полезностите на всички нива на атрибут на продукта).
Профил на продукта - описание на продукта с помощта на изследваните атрибути.
Важност на атрибута - степента на влияние на атрибута върху предпочитанието на продукта като цяло. То е равно на разликата между полезността на най- и най-малко предпочитаното ниво на атрибут.
Съвместният анализ е специален вид методология за количествени маркетингови изследвания, основана на експериментиране.
В рамките на всяка задача на респондента се представят няколко "продукта"-концепции (обикновено от 3 до 6), които представляват набор от характеристики на продукта - различни комбинации от нивата на разглежданите атрибути. Концепциите, атрибутите и техните нива могат да бъдат както реални (вече представени на пазара), така и очаквани да навлязат на пазара. Във всяка задача респондентът трябва (в зависимост от методологията) или да оцени всяка концепция по скала, или да подреди концепциите според степента на предпочитание, или да избере най-добрата (и най-лошата) концепция. Всеки респондент изпълнява еднакъв брой задачи за оценка/подбор, обикновено 6 до 8.
Формиране на метода на съвместния анализ
Произходът на съвместния анализ се крие в експерименталната психология и психометрията. себе симетодът на съвместния анализ е фиксиран в изследователския дискурс в началото на 70-те години на ХХ век.
През 1971 г. Пол Грийн предлага адаптиране и използване на подхода на Лус и Тъки за решаване на маркетингови проблеми: да се анализира приемането на сложни решения от потребителя, да се оцени важността на различни характеристики на продукта, да се моделира потребителското поведение.
Именно Питър Грийн постави основите за прилагането на метода за анализ на комбинираната стойност (CVA). Събирането на данни беше извършено, както следва:
С помощта на ортогонален план беше генериран набор от определен брой карти с продуктови профили (броят на профилите директно зависи от броя на атрибутите).
Анкетираните бяха помолени да оценят всяка карта от даден комплект. Оценката беше извършена чрез сортиране на картите от респондента от най-предпочитания до най-непредпочитания вариант.
Чрез анализиране на реда на сортиране изследователят може статистически да определи важността на всеки атрибут както на ниво всички респонденти като цяло, така и на ниво на всеки отделен респондент. С увеличаване на броя на изследваните атрибути (и съответното увеличение на броя на картите в ортогонален план), оценката за сортиране беше заменена с оценка на независим ранг (например 10 точки), а полезностите бяха изчислени с помощта на регресия.
Независимо от Питър Грийн в началото на 70-те години Ричард Джонсън разработва метода на двойните сравнения на изборите, който е подходящ за сравнения с голям брой атрибути (повече от 10)20. В рамките на този метод респондентите класираха предпочитанията си между няколко двойки комбинации от признаци.
Пример: симулира се ситуацията на закупуване на компютър, изучават се атрибутите "честота на процесора" и "цена". Респондентът трябва да попълни „матрицаизбор." Той сравнява всички възможни комбинации от две нива на атрибути (комбинирани нива) и ги класира от най-предпочитаната опция (1) до най-малко предпочитаната.
В рамките на този метод респондентът трябва да попълни такъв брой „матрици за избор“, който „покрива“ всички изследвани признаци (но не всички възможни комбинации от признаци). По този начин изследователят може да оцени нивото на предпочитание на атрибута и неговата важност за всеки респондент. Въпреки това, методът на Джонсън има очевидни недостатъци в сравнение с метода на Грийн.
Първо, методът на сравняване по двойки на изборите не е пълномащабен и не възпроизвежда самата ситуация на избор на продукт. Второ, за респондентите е доста трудно да се справят с множествените матрици за подбор, които се приемат в случай на значителен брой изследвани атрибути. За да се премахне неудобството на набора от инструменти за респондентите,
До края на 80-те години Джонсън успява да разработи нов, прогресивен метод за анализ на ставите - адаптивен анализ на ставите (Adaptive Conjoint Analysis, ACA). Особеността на метода е, че наборът от атрибути е адаптиран за всеки конкретен респондент, т.е. респондентът оценява само тези атрибути, които са релевантни за него или са значими за него. Основното предимство на този метод е възможността да се изследва значително по-голям набор от атрибути, като се избягва претоварването с информация на респондента. Този метод обаче изисква специален платен софтуер (например от Sawtooth Software).
Съвместен анализ на базата на избор
В средата на 70-те години на ХХ век. разработи метод за съвместен анализ, основан на "дискретен избор" (choice-based conjoint, CBC). Основата на товаМетодът е заложен в работата на Daniel McFadden „Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior“22. Най-важната отличителна черта на CBC метода, благодарение на която той стана толкова популярен сред теоретиците и практиците, е високото ниво на сходство между експерименталната ситуация и избора на стоки и услуги в реална конкурентна среда.
При изпълнение на задачи респондентът не класира продуктовите профили в зависимост от предпочитанията си, а просто избира най-атрактивния профил от наличните алтернативи. Броят на профилите в една задача, като правило, може да бъде от 2 до 5. В някои случаи респондентът има техническа възможност да не избира нищо от офертата. Докато в основата си методът на CBC винаги следва принципите, описани по-горе, самият въпросник може да варира значително. Класическият вариант, към който повечето изследователи клонят, е CBC анализът с един избор. Тоест респондентът е помолен да избере един продукт с определени характеристики от всеки отделен набор от продукти (единичен избор или избор на един подход).
Друг вариант за организиране на въпросник е експериментална ситуация, при която респондентът е помолен да определи своите следващи 10 покупки (само един продукт може да бъде закупен за всяка покупка), като същевременно посочи колко от всеки от продуктите ще купи (разпределение на чипове или подход на равна сума). Същността на този подход е, че респондентът в рамките на всяка задача разпределя 10 конвенционални единици („чипове“) между опциите от предложения набор от продукти (пълни профили). Екстремни случаи може да са да разпределите всичките 10 единици към един продукт (или да направите 10 покупки на един продукт) и да разпределите всички единици по равно, например 2 до 5продукти.
В допълнение, има и общ вариант на организиране на въпросника на метода CBC, когато респондентът е помолен да посочи най-добрата и най-лошата алтернатива на профила в рамките на една задача или да направи „втори избор“ от останалите алтернативи23.
През 1999 г. J. Pinnell предполага, че в рамките на ситуация на избор респондентът може да бъде повлиян от допълнителни обстоятелства. Например, в ситуация на избор на бирени продукти, респондентът може да даде предпочитание на различни марки в зависимост от условията, при които се очаква да се консумира: в компанията на приятели, в бар или у дома. Съответно, изключването на такъв допълнителен контекст от CBC анализа може да доведе до значително изкривяване на резултатите. В тази връзка беше предложено да се направят следните промени в методологията на изследването: първо на респондентите бяха зададени въпроси за това какви обстоятелства могат да повлияят на избора на конкретен продукт и едва след това беше предложено да се направи дискретен избор в зависимост от предложения контекст или ситуационен сценарий.
Важна характеристика и предимство на метода CBC е, че в сравнение с предишните методи за съвместен анализ има ситуация, при която значението на най-важните атрибути на профила (или продукта) се увеличава, докато значението на атрибутите, които не са важни за респондента, напротив, намалява. Това явление възниква поради "дихотомизацията" на оценката на продуктовия профил в рамките на ситуацията на избор. В рамките на метода CBC не само „основните ефекти“ на нивата на атрибутите, но и ефектите на взаимодействие могат да бъдат анализирани на ниво агрегирани данни, което е значително предимство на метода.
Сред очевидните недостатъци на "дискретния избор" могат да бъдат отбелязанинеобходимостта от по-голяма извадка в сравнение с методите CVA и ACA. Дискретният базиран на избор съвместен анализ е една от най-популярните техники за съвместен анализ днес. През 1993 г. Sawtooth Software създава персонализиран софтуер за метода на дискретния избор. Възможността за анализиране на полезността на индивидуално ниво също беше приложена с помощта на йерархични методи на Bayes (CBC HB (йерархичен Bayes)).
Модели за съвместен анализ
В съвместния анализ има 2 групи математически модели:
- Модели на предпочитания за полезност (опишете връзките на нивата в рамките на един атрибут)
- Общи модели (описват връзката между цялостната полезност на даден продуктов профил и полезността на съставните му нива на атрибути).
За модела на предпочитанията за полезност има три начина за моделиране чрез математически формули на връзките между нивата на полезност в рамките на един атрибут. Тези методи включват модела на идеалната точка (и неговия специален случай, модела на антиидеалната точка), векторния модел и модела на дискретната частична полезност (модел на частична стойност).
Предимството на идеалния точков модел е фактът, че той може да се приложи както към ценовия атрибут, така и към други качествени атрибути на продукт или услуга. Този модел се отразява от криволинейна функция (квадратичен регресионен модел), която определя идеалната стойност за нивото на атрибута. Логиката на метода на идеалната точка предполага, че всеки респондент има свое собствено най-предпочитано ниво в рамките на всеки от атрибутите. Отклоненията от това ниво неизбежно водят до намаляване на полезността. Специален случай на този модел, антиидеалната точка, предполага товареспондент, има някаква стойност на ниво във всеки атрибут с най-нисък резултат за полезност. Съответно, колкото по-отдалечено ниво от дадена точка избира респондентът, толкова по-голяма е неговата полезност.
В рамките на линейна зависимост (линеен регресионен модел) се отразява промяната в стойността на полезността и стойността на нивото на атрибута във векторния модел. По този начин повишаването на ранга на атрибут в тази логика трябва да доведе до линейно увеличение или намаляване на полезността. Векторният модел може успешно да се използва за анализиране на полезността в рамките на атрибут, изразен чрез числени стойности (тегло, цена и т.н.).
Дискретният модел на частична полезност (модел на частична стойност) се отразява от крива, състояща се от прави сегменти, свързващи точки, които съответстват на оценките на полезността за нивата на атрибути. Този модел изхожда от убеждението, че няма недвусмислена форма на зависимост между нивата на атрибутите и тяхната степен на полезност. Твърди се дискретният характер на нивата на атрибути, което изисква изчисление във всяка отделна точка на полезност като функция на това специфично ниво.
Този модел е най-разпространеният в рамките на съвместния анализ в момента.