Коротков А.В., Синяева И.М. Управление маркетингом

Подождите немного. Документ загружается.

Глава 4. Управление продуктом

потребителя, т.е. позиционирование и сегментацию. В соответствии с

одним из определений, позиционирование на рынке означает обеспе-

чение товару четкого отличия от других, желательного места на рынке

и в сознании целевых потребителей [25]. Это согласуется с утвержде-

нием другого автора, что позиционировать товар означает представить

его в соответствии с ожиданиями определенного слоя клиентов, выде-

ляя его, если возможно, из ряда конкурирующих товаров [1, с. 552].

Содержание комплексного подхода к позиционированию хорошо от-

ражает следующее его определение: позиционирование — выбор оп-

ределенной позиции в каждом целевом сегменте и в отношении ожи-

даний потенциальных потребителей, и с учетом позиций, занятых

конкурентами [32].

Далее рассматриваются графо-аналитический и табличный мето-

ды комплексного позиционирования.

1. Графо-аналитический метод. Наглядный пример комплексного

позиционирования на рынке фармацевтических препаратов приво-

дится в [25]. В терминах первоисточника рассматриваются три графи-

ческие модели — схема позиционирования, схема потребительских

предпочтений и сводная схема. Схемы даны в таких координатах

свойств препаратов, как «мягкость для желудка» и «эффективность»

по пятибалльной шкале. Эти характеристики признаны наиболее важ-

ными. Отмечается, что для позиционирования можно выбрать другое

свойство, которое недостаточно присутствует в марках конкурентов.

В рассматриваемом примере учтено как сопоставление с товара-

ми конкурентов, так и ориентация на конкретного потребителя, но

без акцента на продвижение, как в позиционировании в сознании

потребителей. В рассматриваемом примере комплексное позициони-

рование включает три элемента:

1) конкурентное позиционирование, что реализовано в виде схе-

мы (карты) позиционирования;

2) сегментацию потребителей. Неоднородность облака точек на

схеме будет означать неоднородность рынка и наличие сегментов;

3) изображение так называемой сводной схемы, полученной в ре-

зультате простого наложения друг на друга первых двух схем. Так,

например, при рассмотрении двух разновидностей продукта и семи

респондентов будут получены два интересующих нас графических

изображения — совокупность двух точек и совокупность семи точек.

2. Табличный метод: функциональная карта. Достаточно широко

известен метод функциональных карт, который фактически представ-

ляет собой табличный метод совмещения позиционирования и сег-

ментации. С помощью составления функциональных карт можно оп-

ределить сегмент рынка, на который ориентирован конкретный про-

дукт. Можно выяснить те свойства продукта, которые соответствуют

потребностям потребителей.

Часть II. Управление на инструментальном уровне

В наиболее полном виде содержание метода состоит в том, что

каждому свойству абстрактного товара из рассматриваемого перечня

дается оценка представителями каждого заранее указанного сегмен-

та. Затем дается оценка каждому свойству некоторой конкретной

разновидности товара. Функциональная карта имеет такой вид, как

в табл. 4.1. При рассмотрении сложного электротехнического устрой-

ства, одежды, обуви и т.д. разновидности товара, как известно, назы-

ваются моделями. Звездочкой обозначены уровни свойств по сегмен-

там, а крестиком — уровни свойств по моделям. Число звездочек,

крестиков означает степень одобрения свойств потребителями.

Свойства

Таблица 4.1. Функциональная

Потребительские сегменты

***

карта

Модель

XXX

Замечания:

• иногда говорят, что метод реализует «двойную сегментацию» —

по товару и по потребителю, что отражено в первой части таб-

лицы — «потребительские сегменты»;

• важно указать на одну особенность функциональной карты: свой-

ства абстрактного продукта выражаются в терминах их важнос-

ти, а свойства конкретного продукта — в терминах выраженно-

сти, что создает теоретическую проблему применения метода.

Многомерное конкурентное позиционирование

Применение многомерного статистического анализа в позициони-

ровании Конкурентное позиционирование непосредственно ос-

новано на статистической группировке, это означает возможность

применения всего арсенала метода статистических группировок и

особенно в направлении более широкого применения многомерных

методов. Задача многомерного позиционирования как задача много-

мерной группировки конкурирующих продуктов может решаться раз-

личными способами.

Первый способ основан на использовании части исходных при-

знаков. Может быть проведен отбор «наиболее важных» признаков с

привлечением экспертов. Возможен также отбор некоррелирован-

ных признаков. В результате процедуры отбора для последующего

Глава 4. Управление продуктом

анализа используется как можно меньшее число взаимно независи-

мых признаков.

Второй способ основан на методах снижения размерности при-

знакового пространства, например на основе метода главных компо-

нент или факторного анализа. Для возможности визуального анализа

и применения карты позиционирования число характеристик не долж-

но превышать двух. В результате возникает задача снижения размер-

ности признакового пространства, т.е. сведения множества исходных

свойств к одному-двум признакам для последующего рассмотрения

исходных точек — товаров в пространстве этих признаков.

Третий способ основан на результатах попарного сравнения про-

дуктов с точки зрения их сходства по степени удовлетворения по-

требностей в целом. При этом не обязательно сравнение продуктов

по отдельным свойствам, которое может и не проводиться. Именно

сравнительные оценки являются наиболее достоверными при опросе

потребителей об их отношении к продукту. Данный способ проведе-

ния позиционирования продуктов может быть основан на примене-

нии кластерного анализа или метода многомерного шкалирования,

когда для визуализации используются одна-две оси (шкалы). Оба ме-

тода используют исходные данные в виде характеристик удаленности

или близости между объектами — разновидностями товара.

Обзор некоторых методов многомерной классификации и снижения

размерности 1, Метод главных компонент широко применяется

для снижения размерности признакового пространства и последующего

визуального анализа взаимного расположения объектов наблюдения.

При применении метода главных компонент анализируемый признак

X представляет собой m-мерную случайную величину с вектором сред-

них значений а и ковариационной матрицей Е, которые, как прави-

ло, неизвестны. Вектор главных компонент Z также размерности т

определяется как линейная комбинация:

Z = LX,

где матрица L имеет размерность /и х т и является ортогональной.

Первой главной компонентой системы исходных признаков явля-

ется такая нормированно-центрированная линейная комбинация ис-

ходных признаков, которая среди всех прочих главных компонент

обладает наибольшей дисперсией. При этом k-й главной компонен-

той называется такая нормированно-центрированная линейная ком-

бинация исходных признаков, которая не коррелирована с А: — 1 пре-

дыдущими главными компонентами и среди всех прочих главных ком-

понент обладает наибольшей дисперсией.

114

Часть II. Управление на инструментальном уровне

Когда признаки, входящие в X, имеют различную размерность, то

результаты исследования с помощью метода главных компонент бу-

дут существенно зависеть от размерности признаков масштаба изме-

рения. Для однозначности решения задачи следует предварительно

переходить к центрированным средним и нормированным выбороч-

ным среднеквадратическим отклонениям.

В задачах снижения размерности вектор главных компонент име-

ет размерность п < т. Для возможности визуального представления

данных используются всего одна—две главные компоненты. Считает-

ся, что двух главных компонент, оставленных для проведения визу-

ального анализа, достаточно, если на них приходится не менее 80%

суммарной дисперсии всех исходных признаков.

Метод позволяет осуществить переход от главных компонент к ис-

ходному признаковому пространству, что актуально для проведения

синтеза продукта по результатам его позиционирования. Умножая обе

части уравнения Z = LX на L ' слева, получаем зависимость X = L 'Z.

Поскольку матрица L ортогональная, то обратную матрицу L ' можно

заменить на транспонированную L

. В результате; X = L

2. Метод многомерного шкалирования находит все большее приме-

нение при проведении маркетинговых исследований. Метод лишен

ограничений, касающихся нормального распределения исходных при-

знаков и линейной статистической зависимости между ними, что не-

обходимо для факторного анализа. Принципиальная особенность в

том, что поиск координатного пространства осуществляется не по

значениям самих признаков, характеризующих объекты, а по харак-

теристикам сходства или различия объектов между собой.

В качестве меры сходства и различия между объектами имеется

возможность использования самых разнообразных характеристик,

распространенных на практике. Основным источником данных явля-

ются эксперты, субъективно воспринимающие и оценивающие вза-

имное расположение объектов. Не исключено использование объек-

тивных характеристик объектов. Если число сравниваемых продуктов

равно п и сравнение не предполагает оценку преимущества, т.е. объекты

равноправны, то количество сравнений составляет п(п — 1)/2.

Одна из целей многомерного шкалирования, как и метода глав-

ных компонент, состоит в том, чтобы дать визуальное отображение

данных, сжать исходный массив данных, отыскать и интерпретиро-

вать скрытые (латентные) переменные. Данный метод часто комплек-

сно используется с различными статистическими методами, включая

метод главных компонент, факторный анализ, корреляционный ана-

лиз, регрессионный анализ, кластерный анализ и др.

Исходные данные для проведения анализа задаются в виде матри-

цы попарных расстояний (удаленностеи) или в виде матрицы порядко-

Глава 4. Управление продуктом

вых отношений между объектами. В первом случае применяются ме-

тоды метрического, а во втором неметрического шкалирования. Не-

метрические методы многомерного шкалирования применяют для

обработки ранговых (порядковых) данных. Наибольшее распростра-

нение получили матрицы сходства и матрицы различия, которые уже

фигурировали в главе о сравнительных характеристиках.

Многомерное шкалирование имеет мощное программное обеспе-

чение. Оно может быть проведено на основе пакета научных статис-

тических программ «Statistica» по модулю «Multidimensional Scaling».

Начальная конфигурация вычисляется с помощью метода главных

компонент или задается пользователем. Окончательная конфигура-

ция может быть выведена на графиках и в виде таблиц.

3. Кластерный анализ позволяет определить естественное расслое-

ние исходных наблюдений на четко выраженные скопления — клас-

теры, лежащие друг от друга на некотором расстоянии, но не разби-

вающиеся на столь же удаленные друг от друга части. Следует отме-

тить, что такая задача не всегда имеет решение. Может оказаться, что

множество исходных наблюдений не обнаруживает естественного рас-

слоения. Кластерный анализ может быть проведен несколькими спо-

собами. Каждый способ характеризуется тремя особенностями:

1) мерой близости любых двух объектов;

2) мерой близости двух групп объектов;

3) правилом выбора окончательного варианта классификации.

Наиболее употребительной, но не единственной, мерой близости

двух объектов является евклидово расстояние. Когда объекты задаются

дихотомическими признаками — «да» и «нет», 0 или 1, используется

хеммингово расстояние, равное числу несовпадающих значений соот-

ветствующих признаков у двух сравниваемых объектов. Возможно

использование показателя в виде отношения числа совпадений к об-

щему числу признаков.

В качестве расстояния между группами объектов используются

следующие наиболее употребительные меры близости:

1) расстояние по принципу «ближайшего соседа» в виде мини-

мального расстояния между всеми парами точек из разных групп;

2) расстояние по принципу «дальнего соседа», измеряемого как

максимальное расстояние между всеми парами точек из разных групп;

3) расстояние, измеряемое по центрам тяжести групп, координа-

ты которых рассчитываются как средние арифметические значения;

4) расстояние по принципу «средней связи» как среднее арифме-

тическое взвешенное всевозможных попарных расстояний между

объектами двух рассматриваемых групп. Число таких расстояний рав-

но произведению чисел объектов в группах.

Часть II. Управление на инструментальном уровне

Когда число объектов не превышает нескольких десятков, целесо-

образно использование агломеративных иерархических процедур. Среди

них наиболее распространены процедуры, имеющие следующий алго-

ритм. На первом шаге число групп равно числу объектов. На каждом

шаге число групп уменьшается на единицу. На последнем шаге все

объекты оказываются объединенными в один класс. Изложенная про-

цедура имеет графическое представление в виде дерева, структура

которого формируется от ветвей вершины к корню. Кроме агломера-

тивных существуют дивизимные процедуры, в соответствии с которыми

осуществляется последовательное разъединение совокупности объек-

тов, что соответствует движению от корня дерева к его ветвям.

При использовании иерархических процедур требуется привлече-

ние критерия остановки процесса. В частности, процесс может про-

должаться до тех пор, пока число классов не станет равно заранее

заданному их числу. Например, при использовании агломеративного

иерархического алгоритма «ближайшего соседа» анализируются рас-

стояния между объединяемыми классами. За окончательное разбиение

принимается такое, после которого «резко» увеличивается расстоя-

ние между объединяемыми классами.

Примеры позиционирования

Многомерное позиционирование бытовой холодильной техники

Позиционирование бытовой

ХОЛОДИЛЬНОЙ

техники на российском

рынке проведено по пяти свойствам товара на основе снижения раз-

мерности признакового пространства по методу главных компонент.

Позиционирование проводится на основе визуального анализа. Рас-

смотрено 20 моделей холодильников. Для проведения позициониро-

вания использованы пять объективных конструктивных характерис-

тик холодильников: объем общий, объем холодильной камеры, цена,

число компрессоров, наличие системы «No frost».

Карта позиционирования представляет собой пространство двух

главных компонент. Первые две главные компоненты объясняют 76%

общей дисперсии, что позволяет использовать данный метод для сни-

жения размерности признакового пространства. Результаты класси-

фикации по методу главных компонент приведены на рис. 4.5.

Метод главных компонент дал наглядные результаты. В отдель-

ную группу выделены точки 10 и 11, соответствующие марке

«Electrolux». Отличительной особенностью этих холодильников явля-

ется наличие двух компрессоров, высокая цена и достаточно высокая

доля холодильной камеры. Предположительно, что эта группа далеко

отстоит от остальных по причине конструктивных особенностей в

виде двух компрессоров. Остальные группы холодильников с одним

компрессором расположились вдоль первой главной компоненты.

Вторая группа из четырех моделей (точки 3, 4, 8, 20) состоит исключи-

тельно из морозильников. Третья — самая многочисленная группа —

состоит из 12 моделей различных марок. Эти модели должны придер-

живаться ценовой конкуренции. Четвертая группа неоднородна и со-

стоит из двух достаточно различающихся между собой моделей одной

марки «Daewoo» с системой заморозки без инея — «No frost». Такие

результаты позволяют говорить о сильной инновационной политике

фирмы, которая выпустила кардинально усовершенствованный товар

и работает на собственном субрынке, осваивая новые сегменты.

Рис. 4.5. Проецирование холодильников в плоскость

двух главных компонент

Позиционирование по первым двум главным компонентам дает

возможность провести синтез новой модели холодильника. Предлага-

емый подход заключается в том, что фирма, которая придерживается

видовой конкуренции, стремится найти свой субрынок. После запол-

нения пустот на карте позиционирования осуществляется переход от

главных компонент (Z) к исходным свойствам (X).

Как следует из рис. 4.5, можно заметить две незаполненные области

в качестве областей, где можно применять видовую конкуренцию. В эти

области помещены точки «А» и «Б». Первая находится между третьей и

четвертой, а вторая между второй и третьей группами. Из визуального

анализа следует, что положению точки «А» между третьей и четвертой

группами соответствуют следующие ориентировочные значения глав-

ных компонент: = 1. Положению точки «Б» между вто-

рой и третьей группами соответствуют следующие ориентировочные

значения первой и второй главных компонент:

118

Часть II. Управление на инструментальном уровне

Переход от главных компонент к исходным признакам проводит-

ся в соответствии с выражениями:

где — исходные характеристики, а— их средние значения.

Результаты расчетов сведены в табл. 4.2, где наряду с расчетными

приведены реальные данные, которые получены в результате осмыс-

ливания расчетных данных.

Таблица 4.2. Синтез новой модели холодильника

Параметр

Объем, л

Доля холодильной

камеры

Цена, долл.

Число компрессоров

Наличие «No frost»

Модель «А»

Расчет

301,47

0,47

397,09

2,12

-0,41

Реально

300

0,5

400

«нет»

Модель «Б»

Расчет

301,86

1,16

396,25

0,95

0,74

Реально

300

400

«да»

Для характеристики точности полученных результатов важно под-

черкнуть, что первые две компоненты объясняют исходные перемен-

ные следующим образом: первую — на 67%, вторую — на 45, третью —

на 96, четвертую — на 96 и пятую —- на 80%. Следовательно, первая

и вторая характеристики холодильников объясняются в меньшей сте-

пени, чем остальные.

Характеристика новых моделей заключается в следующем. Мо-

дель «А» представляет собой холодильник с морозильной камерой в

половину объема. Его общий объем 300 л, цена 400 долл. Холодиль-

ник имеет два компрессора без системы «No frost». Модель «Б» имеет

следующие характеристики: отсутствие морозильной камеры, объем

300 л, цена 400 долл., один компрессор, система «No frost». В обеих

моделях есть полное сходство по цене и по объему, а также принци-

пиальные различия. Одна модель — холодильник с морозильной ка-

мерой, другая — холодильник без отдельной морозильной камеры и

с системой, препятствующей образованию инея. Все рассматривав-

Глава 4, Управление продуктом

мые морозильники имеют объем менее 300 литров, который близок к

среднему.

Полученные результаты следует понимать таким образом, что на

рынке следует предлагать холодильники средних размеров с большой

морозильной камерой. Такая модель будет одновременно восполнять

пробел в маленьких холодильниках и морозильниках по модной сис-

теме «два в одном». Также предлагается холодильник без морозиль-

ной камеры. Можно сделать вывод, что наличие системы «No frost»

сокращает дистанцию между чисто холодильниками и чисто моро-

зильниками в пользу первых.

Многомерное позиционирование телевизоров На основании бал-

льных экспертных оценок потребительских свойств проведена мно-

гомерная группировка телевизоров с диагональю 21 дюйм — самого

массового продукта на рынке телевизоров. На этом субрынке идет

сильнейшая конкурентная борьба мировых гигантов Европы, Япо-

нии, Южной Кореи. Дальнейшее исследование фактически представ-

ляет собой анализ конкурентоспособности наиболее популярных мо-

делей телевизоров различных фирм, каждая из которых представлена

одной моделью.

Тестирование моделей было проведено редакцией журнала «Спрос».

Рассмотрено шесть потребительских характеристик:

1) пульт дистанционного управления,

2) экранное меню;

3) настройка каналов;

4) эргономичность;

5) инструкция по эксплуатации;

6) коммутация с внешними устройствами.

Для позиционирования применен метод многомерною шкалиро-

вания. Для применения данного метода требуется матрица сходства

или различия между так называемыми стимулами, которыми в дан-

ном конкретном анализе являются модели телевизоров. В качестве

мер сходства стимулов в матрице расстояний использованы коэффи-

циенты корреляции.

Многомерное шкалирование позволяет получить конфигурацию,

которая наилучшим образом объясняет исходные расстояния. Для

получения наглядных результатов проведено шкалирование по двум

шкалам. Графическое представление результатов дано на рис. 4.6.

Одним из направлений анализа результатов многомерного шка-

лирования является оценка степени близости стимулов — моделей

телевизоров. Как видно из рисунка, близкими, по оценкам потреби-

телей, являются модели «Panasonic» и «Samsung». Производителям этих

моделей необходимо разработать конкурентные стратегии, чтобы вы-

120

Часть II. Управление на инструментальном уровне

делить свою продукцию. Другие модели занимают свои ниши на суб-

рынке телевизоров с размером 21 дюйм по диагонали. Телевизор «Ре-

корд» далеко отстоит от импортных моделей.

Рис. 4.6. Позиционирование телевизоров

Другое используемое на практике направление анализа состоит в

интерпретации полученных шкал. В многомерном шкалировании, в

отличие от факторного анализа, отсутствуют уравнения зависимости

шкал от исходных признаков, что тем не менее полностью не исклю-

чает возможность подобного анализа. В соответствии с оценками по-

требительских свойств можно сделать выводы по характеристике шкал

и предложить их названия.

Первая шкала, если судить по крайним по горизонтали моделям

№ 2 и № 7, характеризует пульт и эргономику и имеет обратную

ориентацию. В целом шкала может быть названа «эргономика», по-

скольку пульт по существу является основой всей эргономики. Ха-

рактеристики «пульт» и «эргономика» являются зависимыми. По этой

причине использование линейной модели при проведении комплек-

сной оценки отношения потребителей к продукту было бы не со-

всем корректно, поскольку использование зависимых характерис-

тик по существу означает использование одной характеристики с

увеличенным весом.

Вторая шкала, соответствующая вертикальной оси, характеризует

качество экранного меню и настройку каналов. В целом данная шкала

может быть названа как «удобство перенастройки телевизора». В соот-