Анализ сформированности рыночных образов
Закускин С.В.1
1 ООО Агентство «Компас Рисерч», Россия, Москва
Скачать PDF | Загрузок: 6 | Цитирований: 13
Статья в журнале
Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 14, Номер 6 (Июнь 2020)
Цитировать:
Закускин С.В. Анализ сформированности рыночных образов // Креативная экономика. – 2020. – Том 14. – № 6. – С. 1115-1136. – doi: 10.18334/ce.14.6.110524.
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=43077416
Цитирований: 13 по состоянию на 07.12.2023
Аннотация:
Рассмотрена задача анализа сформированности образов товаров/ торговых марок/ фирм в сознании представителей целевой группы. Предложены метрики для оценки расплывчатости/ компактности образов, позволяющие оценить сформированность образов и принять решение о разработке/ корректировке торгового предложения. Приведены примеры оценки сформированности образов в практических исследованиях
Ключевые слова: Интегрированные маркетинговые коммуникации, целевая группа, сегментация, позиционирование, образ товара, образ торговой марки, образ фирмы, сформированность образа, потребительские предпочтения и ожидания, формирование имиджа, формирование торгового предложения, маркетинговые исследования, факторный анализ, дискриминантный анализ
JEL-классификация: M31, M37, M39
Введение
Существующие в сознании представителей целевой группы образы товаров/услуг, торговых марок, фирм играют важнейшую роль в их продвижении. На основе анализа образов выбираются целевые сегменты, производится отстройка от конкурентов, с учетом его результатов создается стратегия продвижения и разрабатывается оперативный план мероприятий по продвижению.
В исследовании образов, как правило, сразу приступают к анализу текущих позиций, упуская из вида важный предварительный вопрос: в достаточной ли степени сформирован образ товара / торговой марки / фирмы или целевая группа имеет о нем весьма расплывчатые представления. Исходя из ответа на этот вопрос, принимается решение: надо ли формировать образ «с нуля» (и тогда анализ текущих позиций имеет мало смысла) либо работать с имеющимся образом в сознании представителей целевой группы.
В равной степени интересен анализ сформированности образов идеальных объектов, т.е. сформированности потребительских предпочтений (что является одним из показателей зрелости рынка). Он позволяет выяснить, насколько расплывчаты или компактны предпочтения, наметить направления их развития и найти сегменты целевой группы, потенциально наиболее привлекательные с коммерческой точки зрения.
В литературе есть много публикаций, посвященных формированию образа (имиджа) самых разнородных объектов и субъектов. В некоторых работах отмечается, что искомый образ не сформирован (например, [13, с. 85] (Sulyma, 2017, р. 85) – для среднего уровня фактического имиджа региона, [1, с. 17] (Alekseeva, Bulygina, 2017, р. 17) – для имиджа Саратовской области как туристской дестинации, [3, с. 115] (Voytkevich, Sosunova, Toymentseva, Pogorelova, 2018, р. 115) – для образа г. Самары), но не встречается работ, в которых оценивался бы уровень сформированности образа. В некоторой степени можно считать показателем сформированности «интегральный показатель оценки имиджа организации» [9, с. 44] (Ivanova, Gorchakova, 2015, р. 44), однако авторы относят его к оценке «уровня развития имиджа», включая в него помимо характеристик собственно имиджа также и параметры бизнеса.
При рассмотрении вопросов формирования образов исследуется, как правило, очень широкий круг влияющих факторов; однако обычно обсуждение ведется на качественном уровне, что не позволяет дать объективную оценку степени сформированности. В качестве исключения укажем работу [2] (Bacherikova, 2017), где приводятся количественные оценки (полученные на основе контент-анализа открытых источников) восприятия Приморского края различными целевыми аудиториями по факторам формирования имиджа, выделенным по научным публикациям (т.е. фактически на базе мнений экспертов); при этом автор оперирует суммами и средними значениями позитивных, негативных и нейтральных оценок по каждому фактору (неявно предполагая возможность преобразования порядковой измерительной шкалы в интервальную с равными интервалами), что не позволяет определить разброс оценок исследуемого объекта (Приморского края) по каждому фактору.
Добавим, что во всех процитированных публикациях исследуется исключительно имидж территорий. Из работ, посвященных исследованию образов рыночных объектов, укажем [8] (Ibragimova, Gilmullina, 2017), где с помощью аппарата нечеткой логики оценивается имидж продукции под собственной торговой маркой торгового предприятия; сформированность имиджа по приведенным данным также невозможно оценить.
В настоящей статье решается задача оценки сформированности образов любых рыночных объектов на базе специально построенных метрик. Обсуждаются примеры анализа образов в практических исследованиях эмоционального восприятия товаров / торговых марок/ фирм представителями целевой группы. Данные для анализа были получены с использованием техники семантического дифференциала: респонденты оценивали идеальные и реальные товары/ торговые марки/ фирмы по биполярным шкалам эмоционального характера (количеством от 10 до 20) со значениями от 1 до 3 в каждую сторону; нейтральная оценка отмечалась значением 0, при отсутствии предпочтений оценка не ставилась. Перед обработкой данных каждая шкала преобразовывалась в целочисленную порядковую переменную со значениями от -3 до +3. Тем самым этой переменной придавался смысл, совпадающий с правым полюсом шкалы, а левый полюс лишь уточнял оттенки понимания; некоторые шкалы были перевернуты, чтобы их положительное направление совпадало с позитивным смыслом оппозиции.
Анализ образов рассмотрен как в исходных (непосредственно замеренных) шкалах, так и в свернутом пространстве имиджеобразующих факторов (с использованием подхода [4] (Zakuskin, 2018)). Последнее строилось в каждой задаче с помощью категориального анализа главных компонент и нелинейного канонического корреляционного анализа (использовались процедуры CatPCA и Overals пакета программ SPSS).
Подчеркнем, что предложенный подход применим для анализа сформированности образов не только в рассмотренной сфере эмоционального отношения представителей целевой группы к товарам / торговым маркам / фирмам, но также и в любой сфере, где возможно построение рыночных образов.
Подход к анализу сформированности образов. Метрики сформированности образов
Типичный вид распределений потребительских оценок
На практике не бывает случаев, когда представители целевой группы воспринимают товар / торговую марку / фирму абсолютно одинаково. Исследование причин этого явления выходит за рамки настоящей работы, в данном случае важно лишь, что наблюдается определенный разброс мнений. Технически мнения представителей целевой группы замеряются посредством оценивания изучаемых объектов в баллах по заданным измерительным шкалам, ранжированием, попарным или множественным сравнением объектов.
Пример 1. Предпочтения операторов сотовой связи
Типичные распределения оценок показаны на рисунке 1, где приведены результаты замера эмоционального предпочтения операторов сотовой связи в Поволжье тремя сегментами целевой группы по измерительной шкале «крупный – мелкий» («мелкий» в данном случае понимался относительно: «не такой крупный, как другие»).
Оговорим, что ввиду порядкового характера измерительной шкалы на рисунках, показывающих распределения оценок в исходных шкалах, смысл имеют только маркеры, но не кривая распределения (она добавлена лишь для улучшения визуального восприятия).
Рисунок 1. Эмоциональные оценки идеального оператора сотовой связи сегментами целевой группы по шкале «крупный – мелкий»
Показано распределение эмоциональных оценок, которые выставлены идеальному оператору сотовой связи представителями сегментов целевой группы (обозначенных буквами от А до В). По оси ординат отложена доля в процентах относительно численности каждого сегмента.
Источник: составлено автором.
Видно, что сегмент А отличается очень компактными предпочтениями по рассматриваемой шкале – более 80% процентов его представителей видят идеального оператора сотовой связи очень крупным и еще 10% – просто крупным. Доля респондентов, отметивших другие варианты, сравнима с погрешностью замера.
Сегмент Б также склоняется к крупному оператору, однако его предпочтения гораздо более расплывчаты – максимум (для оценки «крупный») едва превышает 30%, имеется заметная доля респондентов, считающих, что идеальный оператор должен быть мелким. Распределение оценок сегмента В является многомодовым (просматривается, по крайней мере, два пика).
Многомодовость распределения оценок встречается в практических задачах достаточно часто. Она указывает на важные особенности исследуемой ситуации: в анализе идеальных объектов она означает неоднородность потребительских предпочтений, в анализе реальных объектов – неоднозначность восприятия их целевой группой. Неоднородность предпочтений вызывает необходимость выделения подсегментов, характеризующихся однородными предпочтениями. Неоднозначность восприятия свидетельствует о наличии сегментов с существенно различающимся взглядом на оцениваемый объект и может указывать на принципиальные ошибки в продвижении объекта.
Оценка сформированности образов
Основная идея оценки сформированности образов заключается в соотнесении наблюдаемого и максимально возможного разброса замеренных показателей восприятия образов.
Конкретизируем для измерительной шкалы порядкового типа (применительно к примеру 1). Для многомодового распределения (случай В, рис. 1) вряд ли уместно вычислять показатели центральной тенденции и разброса – это будет классическая «средняя температура по больнице» ( [11, с. 287] (Orlov, 2004, р. 287)); анализировать такие распределения имеет смысл лишь после выделения более-менее однородных групп респондентов.
Для одномодовых распределений (случаи А и Б) медиана является достаточно информативным показателем центральной тенденции, а какая-либо разность квантилей – показателем разброса. Возьмем в качестве последней количество категорий между квантилями 0,85 и 0,15 (процентилями 85 и 15) – в этих пределах будут учтены мнения 70% респондентов. Отнесем это значение к количеству категорий измерительной шкалы (как в [12] (Pavlov, 2012)), чтобы получить показатель относительной расплывчатости образа:
|
(1)
|
– количество категорий между процентилями 85 и 15 распределения оценок плюс единица; если указанные процентили совпадают, то полагается равным нулю;
– количество категорий измерительной шкалы минус единица.
Из формулы (1) видно, что коэффициент Кр меняется в пределах от 0 до 1 (отсюда ясна техническая необходимость добавления единицы к количеству категорий между процентилями и вычитания единицы из количества категорий шкалы в формуле). Он обращается в ноль, когда 85% и более респондентов поставили одну и ту же оценку, и в единицу для U-образного распределения [10] (Kendall, Styuart, 1966), когда крайние значения измерительной шкалы отметили более чем по 15% респондентов.
Заметим, что в числителе формулы (1), в принципе, могла быть любая мера разброса. Мы остановились на разности процентилей 85 и 15, так как в этом случае в выбранный диапазон попадают оценки 70% респондентов (за вычетом «хвостов» распределения); для нормального и некоторых других видов распределений числовых величин это примерно соответствует критерию «одной сигмы» – отклонения границ диапазона от его средины приблизительно равны среднеквадратичному отклонению.
Если значения измерительной шкалы закодированы целыми числами, идущими по возрастанию и без пропусков, то
|
(2)
|
– максимальное и минимальное значения измерительной шкалы.
Разность процентилей и значений шкалы в формуле (2) имеет смысл количества категорий между ними на измерительной шкале плюс единица.
Обратный к коэффициенту Кр показатель характеризует компактность образа:
|
(3)
|
Коэффициент Кк также меняется в пределах от 0 до 1, обращаясь в ноль при и в единицу при .
Подчеркнем относительность показателей, полученных по формулам (1) – (3), которая выражается в том, что они имеют смысл лишь для конкретной исследуемой ситуации, так как опираются на свойства измерительных шкал, используемых в исследовании. Сравнивать данные нескольких исследований можно лишь при полностью совпадающих измерительных шкалах и с учетом возможного различия других условий исследования.
Близость коэффициента расплывчатости к единице (и коэффициента компактности – к нулю) не означает автоматически слабую сформированность предпочтений. Не исключено, что предпочтения просто неоднородны и рассматриваемая выборка распадается на несколько подвыборок (как сегмент В на рисунке 1), каждая из которых вполне может иметь компактные предпочтения; выявить подвыборки можно из рассмотрения графика распределения.
В дальнейшем мы будем различать ситуацию расплывчатости предпочтений и ситуацию несформированности предпочтений. При высоком значении коэффициента расплывчатости первое означает, что про однородность выборки ничего не известно, второе – что выборка однородна, и значит, образ идеального объекта в сознании представителей целевой группы не сформирован.
Для распределений рисунка 1 разность максимального и минимального значений шкалы , значения коэффициентов даны в таблице 1.
Таблица 1
Оценка расплывчатости/компактности образов идеального оператора сотовой связи сегментами целевой группы по шкале «крупный – мелкий»
Показатель
|
Сегмент
| |
А
|
Б
| |
Процентиль
|
-3
|
-3
|
Процентиль
|
-2
|
1
|
Коэффициент расплывчатости
|
0,17
|
0,67
|
Коэффициент компактности
|
0,77
|
0,27
|
Таким образом, в практическом исследовании было установлено, что существующий сегмент А характеризуется высокой сформированностью предпочтения операторов сотовой связи по шкале «крупный – мелкий», а сегмент Б – низкой сформированностью предпочтений.
Сводные показатели сформированности образов
Коэффициенты, вычисляемые по формулам (1) – (3), характеризуют сформированность конкретного образа по конкретной шкале, и их полное обозначение должно быть таким: и , где i – указатель на конкретный образ, k – указатель на конкретную шкалу.
Усреднив по i и (или) k коэффициенты, вычисленные по формулам (1) – (3), мы получим средние показатели:
|
(4)
|
|
(5)
|
|
(6)
|
где – средний коэффициент расплывчатости/компактности по i-му образу;
s – число измерительных шкал;
– средний коэффициент расплывчатости/компактности по k-й шкале;
m – число исследуемых образов;
– средний коэффициент расплывчатости/компактности для исследуемой ситуации.
На практике коэффициенты по формуле (4) позволяют принять решение о создании i-го образа «с нуля» либо о работе со сформировавшимся образом, коэффициенты по формуле (5) – об основных параметрах формирования/корректировки образа, коэффициенты по формуле (6) – о положении дел с формированием образов на исследуемом рынке (в секторе рынка) для исследуемой целевой группы. Последнее предполагает сравнение с вычисленными значениями коэффициентов в других ситуациях; ясно, что для корректного сравнения измерительные шкалы должны быть одинаковы и условия задач сопоставимы.
Методологическое замечание. Если отсутствует необходимость оценивать расплывчатость/компактность каждого образа, то для оценки коэффициентов расплывчатости/компактности по каждой шкале и средних по рынку более адекватным способом представляется их вычисление по формулам (5) и (6) для всей выборки, без разбивки по образам.
Возможное дальнейшее развитие предложенного подхода – проверка наблюдаемых распределений на совпадение с распределениями стандартного вида – в настоящей работе рассматриваться не будет. Оно предполагает, что будут изучаться механизмы, приводящие к наблюдаемым распределениям [10, с. 275] (Kendall, Styuart, 1966, р. 275); однако в практических исследованиях, как правило, бывает достаточно выделить сегменты целевой группы, представляющие коммерческий интерес (в предложенном подходе – имеющие объем 70% и более от исследуемой совокупности).
Практика анализа сформированности образов
Сформированность образов в исходных шкалах
Вычисление показателей расплывчатости/компактности образов на основе потребительских оценок идеальных и реальных товаров / торговых марок / фирм по исходным (непосредственно замеренным) шкалам является наиболее простым способом оценить их сформированность. В таблице 1 даны значения коэффициентов для оценки расплывчатости/компактности предпочтений. Ниже обсуждается пример оценки расплывчатости/компактности реальных образов.
Пример 2. Эмоциональные оценки жилищного кооператива по измерительным шкалам
В ходе исследования рынка жилья, приобретаемого в рассрочку, с целью нахождения возможностей продвижения жилищного кооператива «Строим вместе» был замерен его эмоциональный образ в восприятии сегментов целевой группы. На рисунке 2 показаны распределения оценок по одной из измерительных шкал.
Рисунок 2. Эмоциональные оценки жилищного кооператива сегментами целевой группы по шкале «закрытый – открытый»
Показано распределение эмоциональных оценок, которые выставлены жилищному кооперативу «Строим вместе» представителями сегментов целевой группы (обозначенных буквами от А до В). По оси ординат отложена доля в процентах относительно численности каждого сегмента.
Источник: составлено автором.
На рисунке видны:
– расплывчатость предпочтений сегмента А – распределение оценок близко к равномерному;
– компактность предпочтений сегмента Б с максимумом в области высоких оценок открытости; локальный максимум в нуле не будет учтен при вычислении коэффициентов, так как эту оценку поставили менее 15% респондентов;
– компактность предпочтений сегмента В с максимумом в нейтральном значении.
Показатели расплывчатости/компактности образов в восприятии сегментов приведены в таблице 2.
Таблица 2
Оценка расплывчатости/компактности образов жилищного кооператива «Строим вместе» сегментами целевой группы по шкале «закрытый – открытый»
Показатель
|
Сегмент
| ||
А
|
Б
|
В
| |
Процентиль
|
-3
|
2
|
-1
|
Процентиль
|
2
|
3
|
1
|
Коэффициент расплывчатости
|
0,83
|
0,17
|
0,33
|
Коэффициент компактности
|
0,13
|
0,77
|
0,58
|
Из низкого коэффициента компактности и отсутствия ярко выраженных пиков распределения оценок сегмента А следует, что образ кооператива «Строим вместе» по шкале «закрытый – открытый» в сознании его представителей не сформирован. В то же время сегменты Б и В имеют о нем вполне сформированное представление: сегмент Б – как об открытой организации, сегмент В – как о нейтральной по этой шкале. С учетом отсутствия к моменту исследования каких-либо регулярных действий по формированию образа кооператива такой разброс мнений не выглядит необъяснимым.
Сформированность предпочтений в факторном пространстве
Если исследователь хочет получить сводную картину потребительских предпочтений и переходит к их анализу в пространстве имиджеобразующих факторов, то он может использовать формулу (2), однако должен учесть, что в случае непрерывных переменных (каковыми являются факторы) и представляют собой максимально и минимально возможные (а не полученные на основе замеров в исследовании) значения фактора. Для их определения необходимо провести факторное преобразование минимальных и максимальных (с учетом знаков коэффициентов преобразования) значений исходных шкал.
Пример 3. Предпочтения тортов длительного срока хранения
В процессе исследования рынка тортов длительного хранения в ходе подготовки к выходу в регионы были проанализированы эмоциональные предпочтения целевой группы. На базе эмоциональных оценок идеального торта по 11 биполярным шкалам (см. введение) было построено пространство эмоциональных предпочтений, образованное тремя факторами. На рисунке 3 показаны распределения оценок (преобразованных в соответствии с факторным решением) идеального торта сегментами целевой группы в построенном пространстве в координатах факторов 1 и 2, которые интерпретированы как «привычный формат торта длительного хранения» и «вкусный и красивый российский продукт» соответственно.
Рисунок 3. Эмоциональные предпочтения представителей целевой группы в отношении тортов длительного хранения (плоскость факторов 1 и 2)
В пространстве имиджеобразующих факторов 1 и 2 отображены представления целевой группы об идеальном торте длительного хранения – отдельно для каждого из пяти сегментов, обозначенных буквами от А до Д.
Каждому сегменту соответствует розовая окружность. Ее положение отражает средние значения факторов для представителей сегмента. Ее размер пропорционален численности сегмента.
Горизонтальные и вертикальные линии с засечками показывают разброс предпочтений каждого сегмента. Полупрозрачные эллипсы очерчивают области, в которые попадают предпочтения 70% представителей отдельных сегментов по каждому фактору. Фигура сложной формы очерчивает область, в которую попадают предпочтения 70% представителей сегментов с пересекающимися предпочтениями по каждому фактору.
Источник: составлено автором.
Полученные в рассматриваемой задаче оценки коэффициентов даны в таблице 3.
Таблица 3
Оценка сформированности образов идеального торта длительного хранения в пространстве эмоциональных предпочтений
Сегмент
|
Фактор 1
|
Фактор 2
|
Среднее по
сегменту*1
| |||
|
|
|
|
|
| |
А
|
0,21
|
0,72
|
0,02
|
0,97
|
0,17
|
0,78
|
Б
|
0,20
|
0,73
|
0,02
|
0,96
|
0,14
|
0,81
|
В
|
0,32
|
0,60
|
0,06
|
0,91
|
0,40
|
0,55
|
Г
|
0,17
|
0,77
|
0,03
|
0,95
|
0,09
|
0,88
|
Д
|
0,12
|
0,83
|
0,16
|
0,78
|
0,19
|
0,75
|
Среднее по фактору
|
0,21
|
0,73
|
0,06
|
0,92
|
0,20
|
0,75
|
Источник: составлено автором.
Из рисунка и таблицы видно, что по фактору 1 наблюдается определенный разброс предпочтений внутри сегментов – сегмент В характеризуется по нему пониженной компактностью, сегмент Д – повышенной, остальные сегменты имеют средние показатели. Заметим, что различие предпочтений имеется и между сегментами. Так, самый многочисленный сегмент А предпочитает торты оригинального формата, в то время как сегменты В и Д склоняются к привычным тортам; сегменты Б и Г не имеют особых предпочтений по фактору 1.
В коэффициентах для фактора 2, на первый взгляд, содержится противоречие между рисунком и таблицей: разброс предпочтений по нему на рисунке визуально велик, в то время как коэффициент расплывчатости в таблице очень мал. Это объясняется тем, что потребительские предпочтения группируются в области положительных значений фактора (что понятно – вряд ли потребители захотят покупать невкусные и некрасивые торты), а глобальный минимум фактора находится «далеко внизу», в области больших по модулю отрицательных значений (на рисунке отображен не весь диапазон значений фактора 2, иначе идеальные области сегментов были бы неразличимо малы). И, как видно на рисунке и в таблице, расплывчатость предпочтений сегмента Д на порядок превышает расплывчатость предпочтений остальных сегментов. Дополнительный анализ показал, что распределение предпочтений сегмента Д является «двугорбым».
Средние значения по строкам таблицы 3 представляют собой средние коэффициенты расплывчатости/компактности для каждого сегмента (с учетом всех факторов полученного факторного решения) по формуле (4). В данном случае показатели сегментов близки, лишь предпочтения сегмента В несколько менее компактны.
Средние значения по столбцам таблицы 3 представляют собой средние коэффициенты расплывчатости/компактности по каждому фактору по формуле (5). Видно, что предпочтения целевой группы по фактору 2 менее расплывчаты, чем по фактору 1.
Значения в правом нижнем углу таблицы 3 представляют собой средние коэффициенты расплывчатости/компактности предпочтений (с учетом всех факторов полученного факторного решения) на изучаемом рынке по формуле (6). Отдельно взятые эти величины не дают никакой информации, однако при сравнении их в нескольких замерах, разнесенных по времени, можно проследить динамику формирования предпочтений, а при соотнесении с замерами на других рынках в сопоставимых условиях можно оценить сравнительный уровень сформированности предпочтений. В данном случае соотнесение с другими рынками показало высокий уровень сформированности предпочтений, что вполне объяснимо – торты длительного срока хранения являются давним и хорошо знакомым потребителям продуктом.
Примеры в разной степени сформированных эмоциональных предпочтений покупателей нелицензионных DVD приведены в [5, с. 2702] (Zakuskin, 2018, р. 2702): сегмент light users имеет расплывчатые предпочтения по имиджеобразующему фактору 1 и компактные – по фактору 2, сегмент heavy users – наоборот, компактные по фактору 1 и расплывчатые – по фактору 2, сегмент middle users – расплывчатые по обоим факторам. Примеры сформированных и несформированных идеалов на рынке развлекательных услуг показаны для пространства эмоциональных предпочтений – в [6, с. 1010–1011] (Zakuskin, 2019, р. 1010–1011), для пространства рациональных предпочтений – в [7, с. 1814–1818] (Zakuskin, 2019, р. 1814–1818).
Выбор позиции с учетом сформированности предпочтений
Задача выбора позиции для товара / торговой марки / фирмы на базе сформированности потребительских предпочтений возникает нечасто. Фактически она отвечает ситуации, когда известны лишь предпочтения, но нет никаких данных о восприятии продвигаемого объекта целевой группой, о позициях конкурентов и о планируемой позиции, куда предполагается переместить продвигаемый объект. Гораздо чаще требуется решать ее как фрагмент общей задачи выбора позиции с учетом всей информации о рынке.
В любом случае практические рекомендации могут быть таковы:
– для сформированных предпочтений (сегмент А, рис. 1, а также сегменты А, Б и Г, рис. 3) – строить кампанию продвижения, ориентируясь на моду распределения оценок;
– для несформированных предпочтений (сегмент Б, рис. 1, сегмент В, рис. 3) – приложить усилия к формированию предпочтений (по возможности в направлении, соответствующем параметрам продвигаемого объекта); другой вариант – дождаться, когда они сами сформируются (однако надо учесть, что в этом случае процесс будет проходить бесконтрольно);
– для многомодовых предпочтений (сегмент В, рис. 1, сегмент Д по фактору 2, рис. 3) – опираться на глобальный максимум распределения оценок либо переключиться на работу с подсегментами, выделенными в зависимости от пиков распределения.
Выбор позиции в факторном пространстве имеет преимущество в том, что в нем интегрируется информация ото всех исходных шкал. Однако иногда в выработанных рекомендациях могут появляться коллизии, связанные с разнонаправленностью продвижения по отдельным компонентам факторов. Они разрешаются путем детального исследования оценок по шкалам, по которым возникла разнонаправленность; однако разрешать их удобнее на базе анализа расхождения оценок идеальных и реальных объектов, что выходит за рамки настоящей статьи.
Сформированность реальных образов в факторном пространстве
Сводная картина восприятия образов в пространстве имиджеобразующих факторов позволяет оценить сформированность реальных образов с учетом информации об оценках по всем измерительным шкалам.
Пример 4. Эмоциональный образ жилищного кооператива в факторном пространстве
В задаче примера 2 было построено пространство восприятия жилищных кооперативов представителями целевой группы, составленное тремя факторами, и образ кооператива «Строим вместе» в восприятии сегментов целевой группы. На рисунке 4 представлены проекции образа на плоскость факторов 1 и 2, интерпретированных, соответственно, как «индивидуальный подход и надежность» и «доверие/активность/внимательность».
Рисунок 4. Эмоциональные образы жилищного кооператива в восприятии сегментов целевой группы (плоскость факторов 1 и 2)
В пространстве имиджеобразующих факторов 1 и 2 отображены представления целевой группы о жилищном кооперативе «Строим вместе» – отдельно для каждого из трех сегментов, обозначенных буквами А-В.
Каждому сегменту соответствует цветная окружность. Ее положение отражает средние значения факторов для представителей сегмента. Ее размер пропорционален численности сегмента.
Горизонтальные и вертикальные линии с засечками показывают разброс оценок каждого сегмента. Полупрозрачные эллипсы очерчивают области, в которые попадают предпочтения 70% представителей каждого сегмента по каждому фактору.
Источник: составлено автором.
Полученные в рассматриваемой задаче оценки коэффициентов даны в таблице 4.
Таблица 4
Оценка сформированности образов жилищного кооператива «Строим вместе» в пространстве эмоционального восприятия
Сегмент
|
Фактор 1
|
Фактор 2
|
Среднее по
сегменту*2
| |||
|
|
|
|
|
| |
А
|
0,27
|
0,65
|
0,43
|
0,49
|
0,38
|
0,53
|
Б
|
0,49
|
0,42
|
0,33
|
0,58
|
0,40
|
0,52
|
В
|
0,31
|
0,61
|
0,21
|
0,73
|
0,23
|
0,70
|
Среднее по фактору
|
0,36
|
0,56
|
0,32
|
0,60
|
0,34
|
0,58
|
Источник: составлено автором.
Из таблицы и рисунка видно, что сформированным можно считать образ кооператива в сознании представителей сегмента В (включая и фактор 3, для которого коэффициент компактности равен 0,77). У сегмента А образ сформировался лишь по фактору 1, а сегмент Б имеет расплывчатые представления по всем факторам. С учетом того, что распределения значений факторов для сегмента Б близки к равномерным, можно утверждать, что образ кооператива «Строим вместе» в сознании его представителей не сформирован.
Что касается имиджеобразующих факторов (параметров, по которым различается образ кооператива в сознании представителей целевой группы), то в данном случае они с точки зрения сформированности образов примерно равнозначны.
Выбор позиции с учетом сформированности реальных образов
Задача выбора позиции для товара / торговой марки / фирмы на базе сформированности их образа в сознании представителей целевой группы соответствует случаю, когда нет информации о потребительских предпочтениях и позициях конкурентов. Понятно, что в такой постановке она встречается редко; однако бывают ситуации, когда указанная информация подменяется субъективным мнением маркетологов или руководства фирмы, часто весьма приблизительным и сформулированным на качественном уровне. И в любом случае анализ сформированности реальных образов необходим при решении задачи выбора позиции с учетом всей информации о рынке.
Если общий образ (в восприятии всей целевой группы) сформирован в приемлемой степени, то нет нужды в анализе образов в представлении сегментов целевой группы; иначе необходимо анализировать образы в разрезе сегментов. Высокая степень сформированности образа в восприятии какого-либо сегмента дает веские основания для рассмотрения его в качестве целевого.
Если сформированность образов по рассматриваемым факторам заметно отличается, то необходимо сосредоточиться на продвижении по факторам с наиболее компактными образами – вероятно, затраты на формирование образов по ним будут не так велики (конечно, при этом надо учесть расположение реальных образов относительно идеальных). Оценка общего уровня сформированности образов в решаемой задаче позволит соотнести его с аналогичными ситуациями и оценить уровень возможных затрат на формирование образа.
Анализ сформированности реальных образов вряд ли уместен при выводе на рынок нового товара / торговой марки / фирмы – понятно, что никакого сформированного образа в сознании представителей целевой группы нет. Однако на практике предварительная информация о выводимом товаре (торговой марке, фирме) все же проникает на рынок и создает некоторые потребительские ожидания; не исключено, что они будут искаженными.
Заметим, что отсутствие сформированного образа товара / торговой марки / фирмы в определенной степени «развязывает руки» при их продвижении – упрощенно говоря, можно выбрать любую позицию и пытаться ее достичь. Конечно, свойства продвигаемого объекта накладывают ограничения на возможные диапазоны позиционирования, однако это в любом случае лучше, чем продвигаться, не контролируя процесс – очень вероятно, что после такого продвижения придется корректировать стихийно сформировавшийся образ в сознании потребителей.
Заключение
Исследование сформированности образов товаров / торговых марок / фирм, существующих в сознании представителей целевой группы, дает важную информацию для разработки стратегии их продвижения на рынке.
1. Введенные в работе метрики дают возможность количественно оценить степень расплывчатости/компактности образа, а с учетом особенностей распределения оценок представителей целевой группы – также и степень его сформированности, что позволяет:
а) решить, надо ли формировать образ «с чистого листа» либо можно развивать сформировавшийся образ, ориентируясь на наблюдаемый максимум предпочтений (возможно, на выбранный локальный максимум/максимумы, если их несколько);
б) выявить предпочтительные параметры формирования образа, а также параметры, по которым формирование образа будет затруднительным;
в) оценить ситуацию со сформированностью образов на исследуемом рынке в целом.
2. В исследовании потребительских предпочтений (образов идеальных товаров / торговых марок/ услуг в представлении целевой группы) введенные метрики:
а) для несформированных предпочтений – позволяют выбрать направления их формирования;
б) для сформированных предпочтений – дают ориентиры для формирования реальных образов.
Анализ на основе введенных метрик возможен в любой сфере, где показатели образов могут быть замерены; его можно провести как в пространстве непосредственно наблюдаемых/замеряемых показателей, так и в свернутом пространстве имиджеобразуюших факторов.
Полученные решения учитываются при подготовке торгового предложения, отвечающего предпочтениям целевой группы.
Источники:
2. Бачерикова М.Л. Методический подход к оценке факторов формирования имиджа территории на основе контент-анализа (на примере Приморского края) // Практический маркетинг. – 2017. – № 11 (249). – С. 3-13.
3. Войткевич Н.И., Сосунова Л.А., Тойменцева И.А., Погорелова Е.В. Маркетинговые технологии формирования и поддержки имиджа дестинации // Экономические науки. – 2018. – № 162. – С. 112-115.
4. Закускин С.В. Интеграция маркетинговых коммуникаций на основе анализа потребительских предпочтений// Российское предпринимательство. — 2018. — Том 19. — № 6. — С.1913-1938.
5. Закускин С.В. Определение целевой группы с использованием рыночных факторов // Российское предпринимательство. – 2018. – Том 19. – № 9. – С. 2691-2712.
6. Закускин С.В. Рынок услуг развлекательных центров: взгляд через призму имиджеобразующих факторов. Часть 1. Эмоциональный аспект, общее решение // Креативная экономика. — 2019. — Том 13. — № 5. — С.1003-1026.
7. Закускин С.В. Рынок услуг развлекательных центров: взгляд через призму имиджеобразующих факторов. Часть 4. Рациональный аспект, общее решение // Креативная экономика. — 2019. — Том 13. — № 9. — С.1807-1826.
8. Ибрагимова Л.А., Гильмуллина Г.И. Оценка имиджа продукции розничного торгового предприятия с помощью нечёткой логики // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. – 2017. – Т. 7. – № 1 (22). – С. 64-72.
9. Иванова И.А., Горчакова Р.Р. Имидж промышленного предприятия: специфика, механизм формирования и оценка состояния // Экономический анализ: теория и практика. – 2015. – № 11 (410). – С. 40-48.
10. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений // М.: Наука. – 1966. – 588 с.
11. Орлов А.И. Нечисловая статистика// М.: МЗ-Пресс, 2004. – 513 с.
12. Павлов О.Ю. Бренд-менеджмент: глубинный семантический дифференциал бренда// Креативная экономика. — 2012. — № 9. — С.96-106.
13. Сулыма А.И. Формирование модели имиджа региона // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Экономика и управление. – 2017. – Т. 3(69). – № 4. – С. 77-87.
Страница обновлена: 15.07.2024 в 01:47:23