Методы маркетинговых исследований

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.

48

Часто их называют также перекрестными таблицами или кросс-таблицами. В русифицированной версии системы управления базами данных Access им соответствует перекрестный запрос, а в электронных таблицах MS Excel – сводная таблица. Следует отметить, что терминология в русифицированных программах может сильно изменяться от версии к версии.

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.

В более точной формулировке данная гипотеза может звучать так: у дилеров с хорошими деловыми качествами процент регионов с большим объемом продаж на (67-25)=42 процентных пункта [49] больше, чем у дилеров с плохими деловыми качествами.

49

Проценты и процентные пункты часто путают. В данном случае у хороших дилеров результаты на (76-25)/25*100%=204% лучше, чем у плохих.

В результате анализа таблицы гипотеза делается более вероятной, но не доказанной на 100%. Отсутствие связи и даже обратная зависимость также ничего не доказали бы, поскольку на результат могут влиять и другие факторы (хороших дилеров, может быть, специально послали в плохие регионы для налаживания продаж).

Анализ временн’ой последовательности событий

Предполагается, что причина всегда происходит раньше, чем следствие или одновременно с ним [50] . Например, если каждый раз после того, как в магазине появляется товар в новой упаковке, в этом магазине падают продажи данного товара, то это – серьезный аргумент в пользу того, что упаковка оказалась неудачной.

50

Но следует помнить, что после – не значит поэтому. Так что анализ временной последовательности не может быть единственным методом установления причинно-следственной связи. Он лишь позволяет исключить те факторы, которые заведомо не являются причинами.

Сложность применения метода состоит в том, что причину и следствие не всегда можно четко разграничить. Например, имеется гипотеза: повышение затрат на рекламу повышает объем продаж. Но многие фирмы тратят на рекламу определенный процент от доходов прошлых периодов, которые, естественно, зависят от объемов продаж. Здесь причина и следствие находятся в тесной взаимосвязи и их трудно разделить.

Отсекание других возможных объяснений

Этот метод широко освещен в детективной литературе. Основной подход – попытаться зафиксировать все возможные причины изучаемого явления и исключить не связанные с проблемой. Например, причиной большого числа зрителей телепередачи может оказаться просто плохая погода, что никак не говорит об истинных достоинствах этой передачи.

Главная проблема состоит в том, чтобы выявить все возможные объяснения. Это не просто трудоемко. Это требует творческих усилий, практического опыта работы.

Интересные исследования проводились для определения влияния буквенных обозначений на восприятие марок кофе [51] . Оказалось, что если при дегустации пометить банки с кофе буквами, то сами буквы могут определить отношение к сорту кофе. Исследовалось восприятие букв. Буква А была для большинства наиболее приятной, а вот буквы Q, X, Z вызывали отрицательную реакцию. На основе этих исследований для маркировки подбирались буквы, воспринимаемые одинаково. Это исследование проводилось в США. Очевидно, для каждой страны (а может быть, и для определенных групп людей) восприятие букв может оказаться различным [52] .

51

Marketing Research: Methodological Foundations. / D. Iacobucci, G. A. Churchill, Jr., G. A. Churchill. – CreateSpace Independent Publishing Platform. – 2015. – 564 p.

52

В США для оценки знаний учащихся и студентов используются буквы. Например, А соответствует отличной оценке, В – хорошей и т.д. У нас аналогичный эффект будет наблюдаться, если пометить банки цифрами 5, 4, 3, 2, 1 или даже словами "отлично", "хорошо", "удовлетворительно"…

Уровень добросовестности исследователей в любой области науки определяется тщательностью устранения или хотя бы учета посторонних факторов [53] .

Видно, что, хотя по собранным в результате исследования данным можно выдвинуть гипотезу и получить подтверждения ее правильности, полной уверенности в ее справедливости добиться не удается.

Неэкспериментальные и экспериментальные методы исследования причинно-следственных связей

В п. "Анализ сопутствующих изменений" было показано, как причинно-следственная связь определяется по перекрестной таблице, полученной в результате исследований. Применявшийся при этом метод сводится к анализу уже собранных данных о значениях переменной Y и переменных Хi , которые могут оказывать на нее влияние. При этом достаточно высока вероятность наличия других причин изменений. Их, по мере возможности, выявляют и учитывают. Это достаточно распространенный, и зачастую единственно возможный способ анализа реальной рыночной среды.

53

В качестве универсального средства борьбы с влиянием посторонних факторов часто пытаются использовать рандомизацию, то есть случайный отбор элементов исследования. Но пример с исследованиями марок кофе показывает, что это средство не всегда срабатывает. Правильная рандомизация потребовала бы проведения нескольких исследований одних и тех же марок, но со случайным распределением обозначающих их букв. Мало того, что вместо одного довольно дорогостоящего исследования потребуется несколько. Где гарантия, что учтены все факторы? Может быть, следовало еще что-то рандомизировать?

Таким образом, помимо "здравого смысла" и умения "рассуждать логически" исследователь должен обладать довольно большим запасом знаний и постоянно его пополнять.

Уверенность в правильности заключений о причинно-следственной связи стала бы значительно выше, если бы удалось, зафиксировав значения всех переменных и произвольно изменяя значения одной переменной-причины, наблюдать за изменениями переменной-следствия. При многократном повторении таких действий с аналогичным результатом уверенность в наличии и силе причинно-следственной связи могла бы стать почти полной.

Эксперимент – это научное исследование, в котором исследователь сознательно манипулирует одной или несколькими независимыми переменными и наблюдает за возникающими в результате вариациями зависимых переменных.

Маркетинговые эксперименты не имеют большого распространения ввиду сложности организации и достаточно больших затрат, но этот мощный инструмент может принести большую пользу и имеет хорошие перспективы.

В полевых экспериментах, которые проводятся в реальных условиях, нельзя полностью освободиться от влияния посторонних факторов.

В лабораторных экспериментах создаются особые условия, позволяющие минимизировать все посторонние влияния.