Методы маркетинговых исследований

– Трудоемкость и высокая стоимость. Процесс постановки проблемы, определения требуемой информации, выборки, сбора данных, обработки результатов и проверки по ним гипотезы требует значительных усилий и времени.

– Требуется высокая квалификация большого числа полевых работников, собирающих данные, и обработчиков.

По данным нескольких разовых исследований, проведенных в разное время можно провести анализ когорт.

Когорта – группа индивидов, которые испытали некоторое событие в одно и то же время или в один и тот же временной интервал.

Типичным примером когорты являются люди, родившиеся в одно и то же десятилетие.

Рассмотрим абстрактный пример: потребление безалкогольных напитков на душу населения. Распределение по возрасту показано в таблице 11.

Таблица 11 – Потребление безалкогольных напитков в зависимости от возраста

Казалось бы, цифры говорят сами за себя: с возрастом потребление снижается. На основе данных подобного рода и демографических прогнозов о снижении рождаемости был сделан следующий прогноз: через пять лет потребление безалкогольных напитков среди взрослых снизится, лиц в возрасте от 20 до 29 лет станет меньше, следовательно, общее потребление также снизится.

На самом деле дело обстоит прямо противоположным образом.

Рассмотрим результаты нескольких исследований, сведенные в таблицу 12.

Таблица 12 – Потребление безалкогольных напитков на душу населения в разные годы, л/мес.

Серым цветом выделена когорта – люди, родившиеся в период с 1960 до 1970 года. Видно, что они потребляли все больше напитков.

Теперь можно сделать вывод: общее потребление безалкогольных напитков будет увеличиваться, так как уменьшение доли молодежи будет с лихвой компенсироваться увеличением среднего потребления на человека.

Метод разовых исследований применяется достаточно часто. Буквально на каждом шагу можно найти выводы, основанные на опросах тысяч человек. Но часто результаты таких исследований подобны анализу таблицы 11. Как видно из приведенного примера, необходимо глубокое понимание сущности решаемой задачи.

3.3. Причинно-следственные исследования

Причинность – сложная философская категория, которая даже до конца не определена, хотя ею широко пользуются на практике.

Цель причинно-следственных исследований – проверить гипотезу о том, что причина Х вызывает следствие Y.

Примеры причинно-следственных гипотез:

– пятипроцентное увеличение цены не скажется на объеме продаж;

– введение упаковки с более легким способом открывания повысит спрос;

– пассивный образ жизни приводит к преждевременному старению.

Если в обычной жизни, как правило, говорится или подразумевается, что именно Х вызывает Y, то в научной постановке Х признается как одно из возможных условий.

Если в обыденном смысле Х всегда ведет к Y, то ученые чаще говорят о том, что событие Х повышает вероятность наступления события Y.

Полной уверенности в правильности гипотез о причинно-следственных связях быть не может. Существуют только принципы, позволяющие повысить уверенность в их справедливости. Их достаточно много. Здесь будут приведены только те из них, которые наиболее часто используются в маркетинговых исследованиях.

Методы исследования причинности

Анализ сопутствующих изменений

Анализируется вероятность, с которой Х и Y происходят совместно или совместно изменяются (количественно и качественно) согласно гипотезе. Пусть Х – оценка качества дилера (для определенности – это будет оценка дилера его непосредственным начальником), а Y – доля рынка в регионе, который обслуживает дилер. Естественным было бы утверждение о том, что доля рынка зависит от качеств дилера: там, где дилер хорош, доля рынка велика и наоборот. Пусть собраны следующие данные (таблица 13).

Таблица 13 – Количество и процент регионов с различной долей рынка в зависимости от оценки деловых качеств дилера

Видно, что хорошие дилеры обеспечивают большой процент благополучных регионов, в то время как у плохих – высок процент неблагополучных.

Таблица 13 называется таблицей сопряженности[48]. Такие таблицы часто используются и в описательных исследованиях, однако в данном случае на их основе происходит проверка гипотезы о взаимосвязи переменных.

Важно отметить, что для гипотезы требуются какое-либо сравнение. Так, высказывание у хороших дилеров продажи успешны, основанное на первой строчке таблицы, еще не есть гипотеза, поскольку неясно, как обстоит дело у плохих дилеров (может быть, так же или даже лучше). Поэтому обязательно продолжение: …а у плохих – нет.