Глава 9. Принципы и методы исследования чувствительности покупателей к уровням цен.

9.1. Классификация методов количественной оценки ценовой чувствительности покупателей:

Качественные и количественные методы исследования рынка;

Зачем при ценообразовании нужны методы количественных исследований рынка;

Чем различаются методы маркетинговых исследований.

9.2. Методы, основанные на анализе фактических данных о покупках:

Экстраполяция: плюсы и минусы;

Как пользоваться данными о собственных продажах;

Почему стремление к точности и полноте данных не всегда разумно;

Что такое покупательская панель и как ею пользоваться;

Как правильно вести сбор информации в магазинах.

9.3. Методы, основанные на анализе данных о покупках в условиях контролируемого эксперимента:

Как спрятать маркетинговое исследование в каталог;

Зачем нужен контрольный объект и как им пользоваться;

Почему маркетологи создают исследовательские лаборатории;

Подводные камни лабораторных исследований покупателей.

9.4. Изучение предпочтений и намерений покупателей в условиях неконтролируемого опроса:

Для каких товаров опросы покупателей проводить бессмысленно;

Какие типы покупателей встречаются при проведении маркетинговых исследований;

Что такое «кривая вероятности покупок»;

Как правильно поставить вопросы покупателю.

9.5. Исследования предпочтений и намерений покупателей в контролируемых экспериментатором условиях:

Как использовать анализ имитируемых покупок;

Conjoint analysis — модная игрушка или мощный инструмент.

9.1. Классификация методов количественной оценки ценовой чувствительности покупателей.

Все расчеты экономических последствий изменений цен, равно как и обоснования цен на товары, выводимые на рынок, могут быть реально полезными для фирмы при условии, что в их основе лежат достаточно достоверные оценки возможной реакции на эти цены покупателей. Это требует от специалистов по ценообразованию умения находить количественные параметры чувствительности покупателей к ценам.

Однако при всей значимости количественных параметров им нельзя придавать роль основного критерия при решении ценовых проблем. Эти количественные оценки должны лишь дополнять тот глубокий качественный анализ интересов и предпочтений покупателей, принципы которого мы рассмотрели выше. Именно такой качественный анализ дает наилучшие основания для правильного решения проблем: сегментации рынка, координации ценообразования и рекламы, а также выбора типа скидок. Принять такие решения на основе одного лишь количественного показателя чувствительности покупателей к уровню цены практически невозможно.

Вместе с тем сочетание качественного анализа и количественных оценок ценовой чувствительности может заметно повысить эффективность маркетинговых решений, поэтому фирмам стоит тратить усилия и средства на определение количественных характеристик спроса на рынках своей продукции. А это требует прежде всего осознанного выбора наиболее адекватного метода исследования ценовой чувствительности покупателей.

Множество способов оценки чувствительности покупателей к ценам, применяемых в маркетинговых исследованиях, можно классифицировать так, как это показано в табл. 9.1.

Таблица 9.1 Методы оценки чувствительности покупателей к ценам.

Основой классификации выступают два признака:

1) тип исследуемых переменных;

2) мера вмешательства маркетолога в процесс покупки товаров.

Скажем, общим для всех методов, основанных на действиях покупателей в неконтролируемой исследователем среде, является то, что маркетолог выступает лишь в качестве наблюдателя, ни в коей мере не вмешиваясь в поведение покупателей. Он лишь собирает данные о том, каковы реальные объемы покупок, либо о том, что и в каком объеме покупатели собираются приобрести в фактически существующей ситуации. Например, он может собрать данные об объеме покупок определенной марки алкогольных напитков в определенном магазине на протяжении месяца. Но при этом цены всех остальных алкогольных напитков (равно как и другие важные параметры формирования спроса) он принимает в качестве независимых переменных.

Напротив, выбирая в качестве основы экспериментальное изучение поведения покупателей в контролируемых условиях и желая точнее оценить влияние тех или иных параметров (переменных) на спрос, маркетолог начинает сознательно манипулировать поведением покупателей. Скажем, если реакция на цену определенной марки алкогольных напитков будет исследоваться таким образом, то маркетолог станет варьировать как ценой, так и способами рекламы данной марки напитка, а также способами размещения бутылок с данным напитком на полках магазина, который выбран в качестве экспериментального полигона.

Еще более контролируемый вариант обследований состоит в организации закупок в лабораторном магазине, когда управляемым параметром становится еще и круг покупателей. В этом случае можно либо сформировать репрезентативную группу покупателей, адекватную генеральной совокупности с точки зрения возрастной, половой структуры и структуры доходов, либо исследовать покупки для целевой группы покупателей (например, изучить приобретение определенной группы молочных продуктов матерями с детьми дошкольного возраста).

Как нетрудно догадаться, такие лабораторные эксперименты при их правильной постановке позволяют получить наиболее точные результаты. Вместе с тем они требуют весьма крупных затрат и обычно довольно длительны, что ограничивает возможности их широкого использования.

Если обратиться к классификации исследовательских методов с точки зрения их объекта, то, как мы видим (см. табл. 9.1), можно разграничить методы, предполагающие изучение данных о реально совершенных покупках, т. е. о фактическом поведении покупателей, и методы, предполагающие изучение предпочтений и намерений покупателей, т. е. их возможного поведения в некоторой гипотетической ситуации покупки товаров. Поскольку для любой фирмы особую ценность представляет информация именно о том, как покупатели будут реагировать на цены ее товаров в реальной действительности, то, сравнивая эти методы, можно априорно отдать предпочтение методам, основанным на изучении фактических продаж. Но, к сожалению, эти методы также дорогостоящи, требуют более длительных исследований и потому оказываются для многих фирм просто неприемлемыми.

Чтобы осознанно сделать выбор в пользу наиболее подходящего способа исследований, следует хорошо представлять сущность и возможные результаты использования каждого из методов. Этот обзор мы начнем с методов, опирающихся на данные о фактических (не контролируемых исследователями) покупках.

9.2. Методы, основанные на анализе фактических данных о покупках.

Делать выводы относительно чувствительности покупателей к уровням цен проще всего на основе данных о продажах в прошлом. К сожалению, ценность таких выводов умаляется их историческим характером, сильно снижающим пригодность подобной информации при принятии решений о поведении в будущем, а именно решения относительно уровня цены на новый товар или изменения цены на товар, уже продаваемый.

Но очевидно, что полной сопоставимости данных здесь быть не может. И максимально, на что способны исследователи, — это предположить, что покупатели будут реагировать так же, как они в прошлом реагировали на изменения цен товаров, которые в их глазах являются аналогами. На том же принципе аналогии строятся и ценовые прогнозы, когда оценка возможных результатов крупномасштабного изменения цен основывается на данных о реакции покупателей на небольшие колебания цен. Конечно, если нет иной альтернативы для оценки чувствительности покупателей к ценам, то можно воспользоваться и такими методами, но надо понимать, что достоверность опирающихся на них выводов будет невысока.

Разработка прогнозов экономических последствий изменений цен на базе данных о продажах в прошлом позволяет получить надежные выводы лишь в том случае, если намечаемые изменения цен сходны с теми, что практиковались в прошлом и явились основой формирования такого рода исторических данных. Это вполне реальная ситуация, когда мы рассматриваем, например, всякого рода сезонные или оказиональные (т. е. приуроченные к определенному типу событий, оказии) изменения цен. Скажем, если ежегодно в разгар лета фирма, торгующая овощами и фруктами, вводит скидки на свои товары, то данные о приросте продаж после введения таких скидок в прошлые годы могут обеспечить более или менее достоверные прогнозы и при оценке выгоды от их введения в текущем году.

К сожалению, как было верно подмечено еще в древности, в одну реку нельзя войти дважды, и потому даже в рассмотренных выше ситуациях абсолютно достоверных прогнозов быть не может. Это порождается изменениями, происходящими год от года (сезон от сезона) в таких условиях реализации коммерческой, и в частности ценовой, политики фирмы, как:

1) текущее количество конкурирующих фирм и торговых марок;

2) масштабы и дата самого недавнего изменения цен конкурентами;

3) масштабы и эффективность рекламной кампании каждой из конкурирующих марок (фирм);

4) макроэкономическая ситуация в стране.

Существование таких изменений приводит к тому, что текущий рынок в текущем сентябре оказывается не совсем тем же, что рынок, скажем, в сентябре прошлого года.

Мини-кейс 9.1.

Например, российский маркетолог, который попытался бы осенью 1996 г. сделать некоторые оценки возможного влияния изменения цены на сбыт определенной марки мониторов для персональных компьютеров, опираясь на данные о продажах в аналогичный период 1995 г., неизбежно столкнулся бы со значительными трудностями. Даже если бы он мог собрать информацию об объемах продаж мониторов различных марок и сопоставить объемы продаж аналогичных по техническим свойствам мониторов с уровнями их цен, то сделать достоверные выводы на будущее он бы все равно не смог.

Дело в том, что (даже если абстрагироваться от разницы в макроэкономической ситуации осени 1995 и 1996 гг.) ситуация на рынке принципиально изменилась вследствие перехода покупателей к новой модели формирования парка своего компьютерного оборудования. Если в 1995 г. и начале 1996 г. преобладали продажи полностью укомплектованных компьютеров, то к осени 1996 г. все более частыми стали обособленные покупки системных блоков и мониторов, т. е. произошла дифференциация рынка. А потому статистика продаж мониторов в 1995 г. оказывается совершенно непригодной для формирования оценок относительно возможного изменения продаж мониторов в 1996 г. при той или иной корректировке их цен.

Даже если фирма предлагает на рынок тот же товар, что в прошлом году, и намечает аналогичные прошлогодним изменения его цен, итогом может оказаться существенно иной масштаб изменения продаж. К тому же на все это накладываются происходящие год от года изменения в характере и масштабах рекламной кампании самой фирмы, уровне развития ее сбытовой сети, методах организации деятельности. И все это приводит к тому, что из общей динамики продаж становится крайне трудно вычленить влияние именно изменений цен.

Помня это, проанализируем теперь три типа аналитических процедур, которыми могут пользоваться маркетологи при оценке чувствительности покупателей к уровням цен определенных товаров (см. табл. 9.1).

Этап 1. Исследование агрегированных данных о продажах, т. е. обработка и анализ сводной информации о динамике продаж товаров определенной марки, полученной либо из собственной отчетности фирмы, либо из баз данных, формируемых специальными службами изучения рынка. Речь идет о тех данных, которые регулярно накапливаются в бухгалтерии фирмы, и поэтому служат наиболее доступным и дешевым источником сведений о продажах тех товаров, которые уже некоторое время предлагаются на рынке. Вместе с тем у такого рода информации имеются существенные недостатки, о которых маркетолог не может забывать.

1. Периодичность поступления информации, так как сбор и обработка данных о продажах осуществляются, как правило, лишь раз в месяц или даже квартал. Некоторое изменение в эту ситуацию вносит лишь появление штрих-кодов и компьютеризованных касс, что в принципе позволяет перейти к ежедневному сбору и анализу данных.

2. Косвенность получаемых данных. Большинство фирм продают свои товары не напрямую конечному покупателю, а через посредников. Но в этом случае статистика продаж фактически представляет собой лишь свод данных об отгрузке товаров торговым посредникам, но не о реальных продажах. Чтобы преодолеть этот недостаток, надо накладывать на статистику отгрузки статистику погашения дебиторской задолженности, что делает задачу формирования информационной базы ценовых расчетов крайне сложной.

Но чем дольше продолжается процесс сбора базы данных о прошлых продажах, тем менее надежной основой для выводов о будущем она становится из-за возрастающей возможности того, что на динамику объемов покупок большее влияние станут оказывать факторы иные, чем цены (см. мини-кейс 9.1). И тогда исследователь рискует попасться в известную ловушку: чем больше времени необходимо для сбора данных, тем больше параметров исследуемой ситуации изменяется, а это требует сбора дополнительных данных. В результате процесс формирования надежной базы для расчетов становится бесконечным.

3. Агрегированность данных, т. е. сводный (а потому как бы усредненный) характер получаемой информации. Это особенно существенно для средних и крупных фирм, которые ведут продажу своих товаров в регионах или через торговых посредников (особенно если последние обладают правом варьировать цены конечных продаж в достаточно большом диапазоне). В результате в один и тот же период времени на рынке могут существовать достаточно различающиеся уровни цен на один и тот же товар и соответствующие им объемы покупок. Например, в сентябре 1996 г. в Москве монитор фирмы Samsung марки 17 Sync Master GLsi можно было приобрести по цене и 825, и 920 долл.[15]. Таким образом, разница в цене составляла более 11 %, что, естественно, сказывалось на объемах продаж отдельными фирмами. Но при использовании агрегированных данных аналитик вынужден был бы оперировать лить средневзвешенной ценой продаж этих мониторов в Москве (на уровне, скажем, 860 долл.). А значит, выводы, которые бы он сделал на этой основе, могли быть столь же близки к реальному отношению покупателей к ценам на мониторы Samsung, как оценка здоровья пациентов больницы, сделанная на основании информации о средней температуре всех пациентов.

Поэтому информационная ценность агрегированных данных всегда ниже, чем индивидуальных рядов, характеризующих продажи данного товара в одном конкретном магазине.

Особенно дезориентирующим может быть использование агрегированных данных при оценке чувствительности к ценам тех покупателей, которые приобретают продукцию промышленного назначения. Здесь на формирование рыночной ситуации накладывается еще один, весьма мощный фактор производности спроса, который связан с тем, что спрос на такую продукцию прямо определяется спросом на конечные изделия, для изготовления которых она приобретается.

И если изготовители промежуточной продукции начинают делать выводы о чувствительности покупателей к тем или иным элементам своей маркетинговой политики на основании лишь собственных данных о прошлых продажах, ценах, затратах на рекламу и т. п., они рискуют прийти к ошибочным выводам. Причиной окажется неучет данных о динамике продаж на рынках следующего уровня, которые неспециализированной фирме собрать крайне трудно.

Вышесказанное не следует понимать как рекомендацию вообще не пользоваться агрегированными данными о продажах при оценке чувствительности покупателей к ценам. Такой анализ может быть полезен как источник дополнительной информации. Важно лить помнить описанные выше его слабости и не позволять экономико-статистическим расчетам (внешне вполне строгим) стать единственной основой принятия маркетинговых решений.

Этап 2. Изучение панельных данных, т. е. информации о динамике покупок специальным образом отобранной группы покупателей (покупательской панели).

Для некоторых типов товаров изучение рынка, и в частности чувствительности покупателей к ценам, может быть проведено на куда более надежной основе по итогам постоянного обследования репрезентативной группы покупателей. Размер такой панели может варьироваться в достаточно большом диапазоне, доходя иногда до нескольких тысяч семей (к этому близка, скажем, панель, с помощью которой Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации изучает закономерности формирования семейных бюджетов граждан страны). Все семьи, включенные в панель, за определенную плату ведут ежедневный учет всех своих покупок (с указанием марки и цены приобретаемых товаров и объема покупки). Затем с определенной периодичностью (например, еженедельно или два раза в месяц) такие данные агрегируются и направляются для изучения.

При корректном формировании панели и хорошо организованном сборе и обработке получаемой с ее помощью информации она становится источником данных, обладающих рядом существенных достоинств.

1. При обработке информации еженедельно или раз в две недели появляется возможность проводить анализ рынка более оперативно. Таким образом, ослабляется искажающее влияние прочих факторов формирования спроса.

2. Появляется возможность ближе подойти к оценке влияния на спрос фактических цен покупки в различных магазинах (регионах), а при определенной постановке обследований выявить и покупки, явившиеся следствием введения, например, определенного типа скидок (скажем, на основе предъявления все шире распространяющихся в России купонов).

3. Если покупатели фиксируют не только тип, но и марку покупаемых товаров, то становится возможным сопоставление их реакции на разницу в соотношениях «цена/полезность» по товарам различных марок.

4. Можно проводить анализ информации о покупках и чувствительности покупателей к ценам в увязке с демографическими и иными характеристиками совокупности покупателей. А это дает более объективные основания для выработки политики сегментации рынка и соответствующей корректировки рекламной и ценовой политики фирмы.

К сожалению, достоинства покупательской панели тесно соседствуют с ее недостатками, главным из которых является возможная нерепрезентативность выборки покупателей, т. е. отличие характеристик поведения ее участников от типового поведения основной массы покупателей. Здесь легко просматривается аналогия с методами испытаний, применяемыми в технике, когда можно определить предел прочности материала, лишь разрушив его. То же самое происходит и с покупательской панелью, причем это обусловлено двумя причинами.

Во-первых, далеко не каждый покупатель соглашается стать участником таких регулярных обследований (обычно принимают такое предложение и регулярно ведут учет покупок не более 5 % семей). А значит, панель неизбежно формируется из наиболее сознательных и педантичных покупателей, модели предпочтений которых могут быть отличны от моделей основной массы населения.

Во-вторых, как свидетельствуют специальные психологические тесты, сама необходимость для участников панели фиксировать цены своих покупок заставляет их более внимательно относиться к этим ценам, а значит, и быть более чувствительными к их уровням. Причем с увеличением стажа участия в панели этот эффект возрастает. В итоге опять-таки возникает определенное деформирование информации.

Ослабить такую деформацию поведения в принципе возможно, хотя это требует достаточно высокого технического уровня организации торговли. Объективность данных можно повысить следующим образом:

1) компьютеризовать кассовые узлы в магазинах;

2) ввести специальные расчетные карточки для покупателей — членов панели;

3) покупателям осуществлять покупки только в специально отобранных магазинах, откуда информация поступает в аналитическую фирму.

При такой организации работы можно и повысить степень охвата покупателей, и устранить эффект повышенной чувствительности к ценам.

Конечно, подобная высокотехничная организация панельных исследований — для России дело будущего, но сама работа по созданию покупательских панелей, несомненно, может стать одним из важнейших направлений деятельности возникающих сейчас в нашей стране маркетинговых фирм. Тем более что определенный опыт таких исследований у отечественных специалистов имеется. В свое время такого рода панели успешно создавались и использовались Всесоюзным институтом конъюнктуры и спроса (ВНИИКСом) при Министерстве торговли СССР.

Конечно, наиболее успешно материалы панельных обследований могут использоваться при оценке чувствительности покупателей к ценам часто приобретаемых товаров, т. е. преимущественно продовольственных и некоторых промышленных (бытовая химия, парфюмерия и т. п.).

Этап 3. Анализ данных, полученных при обследовании магазинов, т. е. информации, собранной в специальным образом отобранном магазине (или ином центре продаж).

Конечно, у такого метода есть и недостаток: нельзя гарантировать демографическую и экономическую репрезентативность той совокупности покупателей, которая посещает выбранный для исследований магазин. А значит, снижается достоверность выводов, которые.

На основе подобного обследования делаются применительно ко всей (генеральной) совокупности покупателей.

Если говорить о методике обработки и анализа данных, полученных одним из трех описанных выше методов, то обычно она основывается на построении регрессионных уравнений и оценке значений их коэффициентов. Этот метод позволяет определить, в какой мере изменения в объемах продаж могут быть отнесены на счет того или иного фактора, включенного в регрессионную модель.

Мини-кейс 9.2.

В качестве примера типичного маркетингового исследования чувствительности покупателей к уровню цен (эластичности спроса по цене) можно привести работу, выполненную американскими исследователями Рокни Г. Уолтерсом (Университет Индианы, Блумингтон) и Уильямом Боммером (Университет Южного Иллинойса, Эдвардсвилль] и опубликованную в Journal of Business Research (1996 г. № 36. Pp. 203–216).

Они ставили задачу исследования совместного влияния на объемы продаж таких факторов, как: 1) доля определенной торговой марки в общем объеме продаж; 2) цена товаров определенной марки; 3) геометрические размеры продукта; 4) место, занимаемое товаром данной марки на полке магазина; 5) тип торговой марки (общенациональная, местная, данной торговой сети). При этом особое внимание было уделено исследованию проблемы совпадения эластичности спроса по цене применительно к регулярным и рекламным ценам, т. е. соответственно к ценам, по которым постоянно ведется продажа товаров данной марки, и к тем, которые являются новинками.

Основой для проведения обследования послужили данные о еженедельных продажах, ценах и деятельности в области продвижения товаров на рынок (промоушн) в течение 52-недельного периода с апреля 1990 г. по апрель 1991 г. по товарам 302 марок. При этом в основу анализа данных была положена следующая модель:

Где Qt — объем товаров определенной категории (по всем маркам), проданных в период времени t;

RPit — цена товаров марки i, относящихся к данной категории, в период обычных (нерекламных) продаж t.

DPit — цена товаров марки i, относящихся к данной категории, в период рекламных продаж t;

RPjt — цена товаров марки j, относящихся к данной категории, в период обычных (нерекламных) продаж t.

DPjt — цена товаров марки j, относящихся к данной категории, в период рекламных продаж t. Величины рг, — , и т. д. — оцениваемые коэффициенты.

В результате исследования были определены, например, следующие коэффициенты эластичности спроса по ценам, используемым в период вывода товара на рынок (в целом для товарной группы):

Молочные/охлажденные продукты 0,08.

Консервы 0,20.

Готовые завтраки 0,05.

Полуфабрикаты 0,17.

Писчебумажные товары 0,14.

Соки в бутылках 0,12.

Использование методов регрессионного анализа может вызвать у самих исследователей и менеджеров фирм, которые заказывают такие работы, ощущение точного знания, т. е. как бы абсолютно надежной и достоверной базы для принятия ценовых или иных маркетинговых решений. Между тем более глубокое знакомство с основами математической статистики позволяет обнаружить, что полученные результаты в немалой степени зависят от принятых исследователями исходных предпосылок, и прежде всего формы регрессионной зависимости, используемой в качестве исходной модели. И если исследователь изначально неверно задал математическую форму зависимости между ценой и продажами, то степень достоверности его выводов будет низкой.

Кроме того, выводы регрессионного анализа можно считать достоверными лишь в пределах того диапазона значений переменных, который был использован в ходе анализа. Нет никаких оснований полагать, что эти закономерности сохранятся за пределами таких диапазонов. И наконец, мы должны помнить, что любая регрессионная модель описывает связи, сложившиеся в прошлом, но не может считаться абсолютно надежной моделью для прогнозирования. Чем в большей мере внешние параметры будущей ситуации отличаются от их значений в прошлом, тем менее надежными будут прогнозы на основе регрессионных моделей.

Вышесказанное ни в коем случае не следует трактовать как призыв отказаться от регрессионного или иного математического анализа данных о фактических продажах как способа определения меры чувствительности покупателей к ценам. Необходимо лишь понимать ограниченность возможностей такого анализа и использовать его результаты с должной осторожностью. Однако чем больше такого рода исследований будет выполняться российскими специалистами, тем с большей обоснованностью отечественные фирмы смогут принимать решения в области цен.

9.3. Методы, основанные на анализе данных о покупках в условиях контролируемого эксперимента.

Для определения чувствительности покупателей к ценам могут также использоваться данные, получаемые в результате специальных экспериментов. Как мы уже отмечали выше, такие эксперименты могут проводиться прямо в магазине так, чтобы покупатели о них не знали, либо в особых лабораторных условиях. В любом случае проведение маркетинговых экспериментов удобно тем, что позволяет либо исключить влияние на объемы покупок неценовых факторов (например, рекламы или величины сегмента, занимаемого обычно товарами данной марки на полках магазинов), либо проверить результаты использования желаемого сочетания этих факторов. При достаточной квалификации исследователей такие эксперименты могут даже не слишком нарушать обычные модели покупательского поведения, а значит, обеспечивать получение достоверных результатов, на которых можно строить коммерческую политику фирмы.

Эксперименты в магазинах.

Такие эксперименты представляют собой сбор информации в реальном торговом заведении в условиях не замечаемого покупателями управления условиями их покупок.

Необходимо сразу оговориться, что, хотя чаще всего маркетинговые исследования такого типа действительно проводятся прямо в магазинах, это не исключает возможности их организации в рамках и иных форм торговли.

Например, вполне возможно проведение таких экспериментов в условиях посылочной торговли по каталогам. Для этого достаточно напечатать небольшой тираж таких каталогов с иными, экспериментальными уровнями цен и осуществить их рассылку в избранном для эксперимента регионе. Сопоставление объема и структуры заказов из этого региона с аналогичными показателями в регионах, куда рассылались стандартные каталоги, даст объективную информацию о чувствительности покупателей именно к ценам, так как все прочие условия формирования спроса будут тождественными.

Аналогичным образом можно оценивать чувствительность покупателей к ценам даже на рынках самого сложного типа товаров производственно-технического назначения. Здесь процедура организации эксперимента может предполагать формирование репрезентативной выборки среди потенциальных клиентов и рассылку им коммерческих приглашений с иными ценами, чем для остальной, преобладающей массы возможных покупателей. Разница в объеме полученных заказов может быть использована для оценки чувствительности покупателей к уровню цены.

Вернемся, однако, к организации типовых экспериментов в магазинах. Их проведение во всех случаях должно начинаться с определения исходной картины, т. е. сбора фактических данных о продажах в данном магазине при ранее сложившихся ценах. Затем экспериментатор меняет цены исследуемого товара и изучает данные об изменении продаж. Если изменения происходят, то их можно увязать с новым уровнем цен и таким образом найти меру чувствительности покупательского спроса к ценам.

Однако при подобной простейшей организации эксперимента есть опасность получить не вполне достоверные выводы. Причиной тому может быть совпадение эксперимента по времени с изменением в уровнях каких-то внешних факторов, способных повлиять на поведение всей совокупности покупателей и тем самым искажающих результаты эксперимента.

Поэтому более правильной является иная организация магазинных экспериментов, которая предполагает в качестве первого шага исследование фактических данных о продажах в нескольких сходных по типу магазинах. В итоге обработки информации (теоретически достаточно ее собирать на протяжении одной недели) выявляется пара магазинов, в которых структуры продаж и колебания их объемов наиболее сходны.

Затем один магазин становится полем для эксперимента, связанного с варьированием цен, а второй служит контрольным объектом, т. е. там собирается обычная информация о продажах при стандартных ценах. Если в контрольном магазине происходят изменения обычной картины продаж, то это дает основания экспериментатору предположить, что на рыночное поведение всей совокупности покупателей в этот период оказали влияние не цены, а какой-то внешний фактор. Чтобы очистить экспериментально полученные данные от влияния этого внешнего фактора, надо скорректировать данные о продажах в экспериментальном магазине в той же пропорции, что и изменение продаж в контрольном, и только затем использовать скорректированные данные для оценки меры чувствительности покупателей к изменениям цены.

Для маркетолога ценность экспериментально организованных покупок состоит еще и в том, что подобные исследования дают возможность проверить различные варианты комбинированных решений, в которых варьирование цен выступает как лишь один из инструментов управления продажами. К сожалению, такие комбинированные эксперименты (например,

Эксперимент, учитывающий влияние как цен, так и рекламы) обычно под силу лишь наиболее крупным фирмам. Причина проста: они весьма дороги, так как требуют включения в исследование дополнительного числа экспериментальных и контрольных магазинов. Как нетрудно представить, наиболее совершенный эксперимент (его принято называть полнофакториальной схемой) требует, чтобы в него было включено столько магазинов, сколько нужно для проверки каждого исследуемого уровня каждого инструмента маркетинга при каждом возможном уровне всех остальных переменных. Поскольку такая совершенная постановка исследования малореальна, как правило, приходится ограничиваться менее многогранными экспериментами (их принято называть частично факториальная схема), в которых количественно оценивается лишь несколько наиболее существенных переменных, а влияние остальных определяется на качественном уровне.

В специальной прессе (упомянем, например, такие зарубежные издания, как Journal of Marketing, Journal of Marketing Research и др.) можно найти статьи, описывающие результаты таких экспериментов в магазинах. Но хотя на первый взгляд эта работа выглядит простой и дешевой, для понимания того, что это не совсем так, достаточно недельного наблюдения в двух одинаковых магазинах.

Широкому использованию этого метода препятствует его дороговизна. Дело в том, что организация наблюдений за продажами, сбор и обработка данных требуют немалых затрат, а достижение договоренности с владельцами магазинов о проведении исследований — больших усилий исследователей и некоторого везения. Отметим в этой связи, что для получения надежных результатов необходимо обследовать несколько магазинов, а само исследование затягивается на несколько месяцев. Только при таком подходе можно надеяться элиминировать влияние внешних факторов, способных сказаться на динамике продаж в одном отдельно.

Взятом магазине, и определить закономерности, присущие всей генеральной совокупности покупателей.

Что касается увеличения продолжительности эксперимента, то она призвана решить задачу сглаживания влияния эффекта создания запасов, о котором мы говорили выше. Напомним, что по таким товарам большее, чем ожидалось покупателями, изменение цены вызывает модифицированную реакцию: снижение цен на такие товары обычно вызывает значительно больший рост объема продаж, чем такое же по масштабу снижение цен на аналогичные товары, непригодные для резервирования. Конечно, после создания покупателями запаса таких товаров дома объемы продаж существенно падают, как правило, ниже уровня, существовавшего до введения скидки. И напротив, большее, чем ожидалось, повышение цен вызовет более резкое падение объема продаж, так как некоторое время покупатели будут использовать ранее созданные ими запасы.

В этих условиях продление срока эксперимента приводит к постепенному ослаблению влияния данного эффекта и получению более достоверных выводов. Но за такую повышенную достоверность приходится платить немалую цену. Во всяком случае, известны примеры экспериментов, которые охватывали до 120 магазинов и продолжались до трех месяцев. Их стоимость (в условиях США) достигает нескольких миллионов долларов.

Кроме того, у подобных исследований есть и другие уязвимые места (возможность утечки информации о новых ценах и ее распространения между покупателями, получение сведений о новых товарах конкурентами, возможность искажения результатов эксперимента в результате параллельно осуществляемых мер конкурентов и т. д.). Все это вместе приводит к снижению реальной ценности магазинных экспериментов и побуждает исследователей обращаться к экспериментам в лабораториях.

Экспериментальные покупки в условиях лабораторий.

Главной задачей организации таких экспериментов является максимальное воспроизведение реалий магазинных покупок при сокращении затрат и предотвращении утечки информации к конкурентам. При этом первым и чрезвычайно важным условием решения подобной задачи является правильный подбор группы покупателей — будущих участников эксперимента.

Такой отбор можно провести первоначально прямо в зале какого-либо магазина путем экспресс-опроса находящихся там покупателей, чтобы найти тех, кто покупает товары нужного типа. При этом собирается адресная база покупателей и выясняется их готовность принять участие в эксперименте. Затем отобранная таким образом первичная группа потенциальных участников эксперимента подвергается анализу на предмет соответствия ее по структуре генеральной совокупности покупателей (критериями обычно выступают такие параметры, как пол, возраст, место жительства, тип семьи и в идеале уровень дохода, хотя последний фактор, конечно, учесть наиболее трудно, особенно в условиях России).

Если сформировать репрезентативную выборку на основе магазинных опросов не удается, то дополнять ее приходится путем телефонных бесед с жителями данного населенного пункта, чтобы найти недостающие категории участников.

Но если удается сформировать репрезентативную группу покупателей, то перед исследователями открываются очень большие возможности, в частности, проверка куда большего числа комбинаций различных маркетинговых параметров (собственно цены, типа упаковки, размещения товара в магазине, ширины сегмента, занимаемого товаром на полке, и т. д.). При этом результаты получаются достаточно чистыми, так как можно практически полностью элиминировать влияние внешних факторов (колебание цен и ассортимента товаров конкурентов, наличие запасов конкурирующих товаров, различие в расположении магазинов и составе их покупателей и т. п.). Удается справиться даже с такой проблемой, как обнаруженные многими исследователями различия в реакции на цену в зависимости от времени суток.

Например, если мы исследуем реакцию покупателей на три разных уровня цены, то в условиях лаборатории возможно разбить участников экспериментальной группы на три подгруппы, каждой из которых в течение одного и того же часа товары будут предложены по своей цене. Такого рода возможности тонкой настройки эксперимента позволяют маркетологам получить достоверные данные даже при относительно небольшом числе совершенных в лабораторных условиях покупок.

Что касается организации лабораторного маркетингового исследования, то она, конечно, в большей степени зависит от средств, которые на него выделены. Самый простой и дешевый вариант — выделение специальной комнаты для проведения интервью и контрольных закупок. В этой комнате устанавливается стенд с товарами определенного типа, производимыми одной или несколькими фирмами (в зависимости от цели эксперимента), причем для каждого товара четко и крупно обозначена его цена. Покупатель тратит свои деньги, а значит, волен решать, приобретать ему товар или воздержаться от покупки.

Теоретически такая организация эксперимента вполне правомерна, поскольку имитируются основные условия приобретения товаров в реальных магазинах. На самом деле это не совсем так, поскольку подобным образом организованная лаборатория все же заметно отличается от обычных магазинов, и это не может не накладывать отпечаток на поведение покупателей, даже если они сами этого прямо не осознают.

Прежде всего наличие в лаборатории стенда с товарами только одного типа искусственно фокусирует внимание покупателей, заставляя их анализировать свойства и цены этих товаров куда более пристально, чем обычно. Например, исследования, проведенные в продовольственных супермаркетах и предполагавшие скрытое наблюдение за покупателями, показали, что многие из них берут товары с полок, даже не посмотрев на ярлыки с ценами (здесь проявляется уже рассмотренный нами (гл. 7) эффект формирования общего представления о допустимом диапазоне, в котором скорее всего находятся цены товаров данного типа).

Участвуя в лабораторном эксперименте, люди ведут себя иначе: они хотят выглядеть рассудительными покупателями, обращая большее внимание на уровни цен, чем в реальном магазине, а значит, и чувствительность к ценам проявляется здесь куда сильнее. Кроме того, возникает эффект показного поведения: тестируемые пытаются понравиться экспериментаторам. В результате одни выбирают наиболее дешевые товары, чтобы продемонстрировать, насколько они рассудительные и экономные покупатели, другие же покупают товары более дорогие, чем в повседневной жизни, чтобы никто не заподозрил в них скряг.

Чтобы минимизировать проявление подобных эффектов, наиболее крупные исследовательские маркетинговые фирмы оборудуют собственные магазины, полностью имитирующие по размерам и интерьеру типичные магазины определенного населенного пункта и содержащие такой же, как там, ассортимент товаров. При этом покупателям перед входом в такой магазин разъясняют, что они могут делать здесь любые покупки, как в своем обычном магазине. Покупатели приобретают товары исключительно на собственные средства, и для них остается неизвестным, какой именно тип продуктов является в данном случае объектом эксперимента. Единственным поощряющим фактором является большая скидка с общей суммы покупок, которую они получают при предъявлении выбранных товаров кассиру-контролеру.

Конечно, даже при такой совершенной технике постановки маркетинговых экспериментов фактор искажения поведения покупателей из-за искусственности ситуации сохраняется. Однако поскольку этот фактор проявляется слабее, чем при экспериментах в реальном магазине или одностендовой лаборатории, а затраты на проведение исследований существенно меньше, чем при постановке надежного эксперимента в достаточно большом числе реальных магазинов, то данный вариант можно считать предпочтительным. Во всяком случае, ведущие исследовательские фирмы по проблемам маркетинга упакованных потребительских товаров и мелкой бытовой техники пользуются такими экспериментальными магазинами весьма активно.

9.4. Изучение предпочтений и намерений покупателей в условиях неконтролируемого опроса.

В настоящее время наиболее широко используемым методом прямой оценки чувствительности покупателей к уровням цен являются обследования их предпочтений в выборе товаров различных марок или покупательских намерений. То обстоятельство, что фирмы предпочитают изучать намерения покупателей, а не фактические покупки, неслучайно и обусловлено рядом причин.

Прежде всего сбор такой информации с помощью опросов покупателей обходится дешевле, чем сбор данных о покупках. Не для всех товаров можно организовать исследование чувствительности к ценам на основе лабораторных или моделируемых магазинных покупок. Для дорогостоящих и редко покупаемых товаров (автомобилей, крупной бытовой техники, компьютеров и т. д.) такой подход малореален.

Сбор данных о фактических покупках или организация лабораторных экспериментов не годятся для тех случаев, когда новый товар лишь создается и когда его предварительная оценка покупателями может оказаться особенно ценной. Кроме того, немаловажно, что проведение опросов покупателей относительно их предпочтений и намерений позволяет получить информацию для маркетинговых решений наиболее оперативно.

К сожалению, данный подход имеет не только достоинства, но и определенные недостатки. Речь идет прежде всего о том, что в ходе опросов покупатели часто дают ответы, не вполне адекватные их реальному поведению в магазинах, особенно когда речь касается цены. Этот недостаток можно нивелировать с помощью перекрестной проверки результатов. Для этого необходимо одновременно проводить несколько опросов, опирающихся на слегка различающиеся методы сбора данных и опроса покупателей. Например, основной опрос может проводиться на основе персональных интервью, тогда как его перекрестная проверка — с помощью телефонного опроса другой группы покупателей, которым задаются те же самые вопросы (этим методом обследований в России лишь начинают пользоваться). И соответственно, чем ближе данные, полученные в ходе разных субисследований, тем точнее и достовернее выводы по итогам работы в целом.

Познакомимся теперь несколько подробнее с основными разновидностями методик, применяемых при изучении мнений и предпочтений покупателей. Отметим, что еще на заре такого рода исследований рынка ученые обнаружили нежелательность использования вопросов, сформулированных прямо по теме, что называется, в лоб. Например, не следует спрашивать покупателей: «Сколько вы готовы заплатить за данный товар?» Дело в том, что в любой случайно сформированной группе респондентов имеется несколько типов покупателей:

1) «незнайки»;

2) «лжетранжиры»;

3) «хитрецы»;

4) «искренние покупатели» (рис. 9.1).

Рис. 9.1.

Типология покупателей, обычно выявляющаяся при непосредственном анкетировании относительно приемлемого уровня цены на новый продукт.

«Незнайка» — покупатель, который совершает покупки чисто импульсивно и не привык их всерьез обдумывать. Поэтому на заданный ему вопрос об отношении к определенному уровню цены он просто не имеет ответа и либо отвечает «не знаю», либо дает ответ совершенно случайный, никак не соотносящийся с тем, как он на самом деле поведет себя в магазине.

«Лжетранжира» — покупатель, который старается понравиться интервьюеру или боится показаться скрягой, а потому называет в качестве приемлемой цену куда более высокую, чем реально согласится заплатить за данный товар.

«Хитрец» — покупатель, который, услышав вопрос о приемлемой цене, немедленно начинает игру против исследователя. Смысл ее в том, что он пытается дезориентировать интервьюера и нанявшую его фирму и побудить их предложить товар к продаже по пониженной цене. Для этого «хитрец» называет в качестве приемлемой цену куда более низкую по сравнению с той, которую готов заплатить за товар на самом деле.

«Искренний покупатель» — тот единственный тип покупателя, который называет действительно ту цену, которая побудит его совершить покупку данного товара.

Практика маркетинговых исследований показала, что влияние ответов «незнаек», «лжетранжир» и «хитрецов» на сводные результаты опросов столь сильно, что превращает непосредственное анкетирование в метод, не только способный породить ошибки, но и, как правило, их порождающий. А потому просто опасный.

Если все же такое обследование планируется провести, например, с целью перекрестной проверки результатов, полученных с помощью иных методов, то по крайней мере это надо делать с помощью наиболее совершенной модификации данного метода на основе шкал цен. Вид таких шкал показан на рис. 9.2.

Определение готовности к покупке представляет собой такой модифицированный вариант непосредственного анкетирования, который позволяет получать все же более или менее приемлемые результаты.

Суть такого модифицирования состоит в том, что покупателю вместо вопроса «По какой цене вы бы купили этот товар?» задается вопрос «Купили бы вы этот товар по следующей цене?» Иными словами, товар предъявляется покупателю с уже обозначенной на этикетке ценой.

Как ни странно, такая формулировка вопроса приносит ответы куда более реалистичные. И если собрать достаточное число такого рода ответов для каждого допустимого уровня цены, то в итоге можно построить кривую вероятности покупок, напоминающую своими очертаниями кривую спроса.

Рис. 9.2.

Шкалы для исследования мнений покупателей о приемлемых уровнях цен.

Мини-кейс 9.3.

Исследовательская фирма из Бостона (штат Массачусетс) Chadwick Martin Bally провела исследование, призванное определить готовность к покупке определенного программного продукта. Указанный продукт был предназначен для юридических фирм и обеспечивал ускорение работы с документами. При этом в качестве ориентировочной разработчики назвали цену 500 долл.

С этого пункта и началось исследование чувствительности потенциальных покупателей к цене данного товара. Оно проводилось различными способами, призванными выяснить мнение членов целевой группы покупателей. При этом использовалась методика частично структурированного интервью. Уже эта стадия исследования принесла интересный результат: выяснилось, что для большой группы адвокатов вполне приемлемой будет куда более высокая цена в диапазоне 6 тыс. долл.

Затем исследовательской фирмой был проведен телефонный опрос 603 адвокатов с целью определить вероятность покупки ими данного программного продукта при ценах на уровне соответственно 2, 4, 6 и 8 тыс. долл. При этом каждому опрашиваемому называлась только одна цена, а значит, каждый уровень проверялся примерно на 150 респондентах. Респондентов просили оценить вероятность покупки ими данного продукта по указанной цене с помощью шкалы с диапазоном 0–10, где 0 соответствовал варианту «не куплю ни в коем случае», а 10 — варианту «куплю обязательно». Взвешивание полученных ответов на соответствующие им вероятности покупок дало общую закономерность возможного спроса на данный продукт (рис. 9.3).

Рис. 9.3.

Кривая вероятности покупок при различных уровнях цены.

Как видно на рис. 9.3, спрос на данный продукт весьма эластичен в диапазоне значений цен 2–4 тыс. долл. и малоэластичен в диапазоне цен 4–8 тыс. и особенно 6–8 тыс. долл. Если увеличение цены продажи с долл. 2 тыс. до 4 тыс. снижает долю фирм, желающих купить данный продукт, с 49 до 38 % (т. е. на 11 пунктов, или на 22,4 %), то такое же по масштабу, т. е. двукратное, повышение цены с 4 тыс. долл. до 8 тыс. снижает долю покупателей в обследованной совокупности лишь на 3 пункта, с 38 до 35 % (или в относительном выражении 7,9 %).

Соответственно, если данная программистская фирма желает использовать свою ценовую политику для проникновения на рынок и увеличения там своей ниши, то ей можно рекомендовать цену на уровне 2 тыс. долл.

Если же данная фирма преследует своей целью максимизацию выручки и прибыли при позиционировании своего продукта как особенно ценного, то ей можно порекомендовать цену в диапазоне 4–8 тыс. долл., где спрос малоэластичен, но зато достигается резкое увеличение выручки. Это хорошо видно на рис. 9.4, который отражает возможную выручку от продаж данного программного продукта участникам обследованной совокупности покупателей при различных уровнях цены[16].

Рис. 9.4.

Изменение выручки от продаж в зависимости от уровня цены.

Почему, однако, изменение типа вопросов в анкете столь существенно повышает достоверность получаемой информации о чувствительности покупателей к ценам? Причины этого кроются в сфере психологии: когда покупателю предлагают самому назвать цену, по которой он готов был бы купить данный товар, он попадает в крайне непривычную психологическую ситуацию. Его лишают возможности торговаться и в то же время предлагают выступить в крайне странной роли ценового арбитра, призванного определить справедливую цену.

Напротив, отвечая на вопрос интервьюера о том, купит ли он товар по такой-то цене, покупатель ведет себя в соответствии с привычной экономической моделью. Строго говоря, он в этот момент вступает в стандартный рыночный торг, к которому его приучил весь предыдущий жизненный опыт.

Отметим, что кривую вероятности покупок можно использовать и в еще одном варианте анализа. Чтобы это продемонстрировать, посмотрим на рис. 9.5.

Графики на рис. 9.5 построены на основе опроса, в ходе которого вероятность покупки оценивалась применительно к верхнему и нижнему лимитам цены.

Рис. 9.5.

Оценка емкости рынка в зависимости от цены по методу построения «кривой вероятности покупок».

Под верхним лимитом мы понимаем в данном контексте тот уровень цены, который кажется опрашиваемому слишком высоким — настолько, что он заявляет, что с высокой вероятностью по такой цене данный товар не купит. Что касается нижнего лимита цены, то под ним мы понимаем уровень, который кажется потенциальному покупателю слишком низким, чтобы можно было решиться на покупку («Такой дешевый товар явно слишком низкого качества»). Очевидно, что по мере повышения цены, указываемой в опросных листах, доля людей, для которых такая цена является верхним лимитом, растет, а доля тех, кто воспринимает ее как нижний лимит, снижается. Опрос проводится, естественно, таким образом, что каждой группе респондентов называется только один уровень цены и фиксируется, для какой доли респондентов эта цена является нижним или верхним лимитом.

Данные опроса сводятся в таблицу (табл. 9.2) и обрабатываются с целью определения вначале кумулятивных значений долей покупателей, для которых цены выше определенного уровня являются верхним лимитом, а ниже определенного уровня — нижним лимитом. После этого рассчитывается разность между кумулятой нижнего и верхнего пределов цены (данные графы 6 являются основой для построения кривой, описанной жирной линией на рис. 9.5).

Таблица 9.2.

Исходные данные для расчета диапазона приемлемых цен.

Что же характеризует эта линия, определяемая разностью кумулят? Ее экономический смысл чрезвычайно интересен для маркетологов, так как точки, ее образующие, показывают, какова при различных уровнях цены доля покупателей, для которых такая цена и не слишком высока, и не слишком низка. Иными словами, этот график дает представление о том, какую долю покупателей мы имеем шанс завоевать при такой цене.

При этом стоит обратить внимание на любопытное обстоятельство. Если мы проанализируем рис. 9.5, то обнаружим, что одну и ту же долю от общего числа потенциальных покупателей фирма может завоевать при совершенно различных уровнях цены. Например, из табл. 9.2 следует, что фирма может привлечь к своему товару 73 % всех покупателей данного рынка и при цене в 1 тыс. руб., и при цене в 1,5 тыс. руб. Разница будет состоять только в том, какие доходные группы войдут в состав этих 73 %. В первом случае это будут беднейшие и среднедоходные группы семей, во втором — средне— и высокодоходные группы. При этом очевидно, что финансовый результат продаж для фирмы при ценах, различающихся в 1,5 раза, будет неодинаковым. Понимая это, фирма может выбирать ценовую стратегию и стратегию позиционирования куда осмысленнее и точнее.

Те же закономерности действуют и для опросов, проводимых применительно к товарам производственно-технического назначения.

Но из того, что опросы для определения готовности к покупке по детерминированной цене дают более реальные оценки, чем непосредственное анкетирование по вопросу о цене, которую заслуживает данный товар, еще не следует, что такие опросы обеспечивают получение данных, которые потом полностью подтвердятся в ходе реальных продаж. И в таких исследованиях, пусть в меньшей мере, но проявляются особенности ответов, присущие выделенным нами выше различным типам покупателей. Кроме того, ответы на опросы о готовности купить товар по заданной исследователем цене существенно зависят от того, насколько хорошо покупатели знакомы с ценами конкурирующих товаров и каковы свойства и цены тех конкурирующих товаров, которые будут доступны им на данном рынке в момент фактических продаж исследуемого товара.

И все же проведение подобных опросов можно считать целесообразным. Они полезны тем, что дают возможность:

Нащупать диапазон приемлемых цен для исследуемого продукта;

Выявить изменения в чувствительности покупателей к ценам в различных географических пунктах или во времени (при сохранении неизменными прочих условий продаж).

Отметим также, что достоверность выводов об объемах покупок при том или ином уровне цен, когда эти выводы делаются на основе опросов покупателей при детерминированной цене, тем выше, чем больший опыт аналогичных исследований для такого рода товаров и данного рынка имеют исследователи или маркетинговая служба фирмы. Использование результатов предыдущих исследований намерений и данных о фактических покупках позволяет найти устойчивое соотношение между ними, а на этой основе получить более достоверные прогнозы.

Скажем, обычно в ходе опросов используется следующая ткала отношений покупателя к возможности для него купить данный товар при заданном уровне цены:

«непременно куплю»;

«возможно, куплю»;

«может быть, куплю, а может быть, и нет»;

«скорее всего не куплю»;

«не куплю ни в коем случае».

Такие варианты ответов ведущие зарубежные исследовательские фирмы на протяжении многих лет своей работы задавали миллионам покупателей применительно ко многим тысячам продуктов, а потом сопоставляли с информацией о фактических объемах продаж. В конце концов это дало им возможность эмпирически нащупать устойчивые соотношения между поведением покупателей, декларируемым во время опросов, и фактическим в магазинах. Проще говоря, опытный исследователь может с достаточно высокой уверенностью полагать, что доля тех, кто реально купит данный товар по заданной цене, составит, например, в массе заявивших, %:

«непременно куплю» 80;

«возможно, куплю» 50;

«может быть, куплю, а может быть, и нет» 25;

«скорее всего не куплю» 10.

Такие оценки, скорректированные на экспериментально обнаруженные устойчивые соотношения между намерениями совершить покупку и фактической покупкой, могут действительно принести надежные прогнозы результатов продаж. Накопление ноу-хау требует многих лет и постоянного обновления, чтобы не упустить изменений в поведении покупателей. Будем надеяться, что рождающиеся сейчас российские маркетинговые фирмы со временем наберутся такого опыта и помогут отечественным производителям более обоснованно прогнозировать реакцию клиентов на тот или иной уровень цен, а значит, и финансовые результаты продаж.

Параметрическое позиционирование — метод, основанный на включении цены в описание товара как одного из его основных параметров (атрибутов). В рамках такого исследования покупателям предлагается оценить важность каждого атрибута, т. е. меру его влияния на принятие ими решения о покупке данного товара. При этом конкретные подходы к такой оценке могут быть различными: начиная от простейшей шкалы с диапазоном оценок 15 до шкал с диапазонами 110 или 1100 или просто оценки доли покупателей, отметивших тот или иной параметр в качестве важного для себя.

Ценность данного метода не очень высока, так как нередко покупатели дают в ходе основанных на нем обследований не очень продуманные ответы. Причины здесь те же, что в случае непосредственного анкетирования: ведь оценивается цена как таковая, а не как условие, которое необходимо выполнить, чтобы реально получить товар в свое распоряжение. Поэтому такой способ исследований чувствительности покупателей к ценам допустим и полезен лишь в сочетании с другими методами, чтобы обеспечить взаимную перепроверку их результатов.

Эти недостатки параметрического позиционирования удается преодолевать лишь в рамках технологий совместного анализа (conjoint analysis), о котором речь пойдет несколько ниже.

9.5. Исследования предпочтений и намерений покупателей в контролируемых экспериментатором условиях.

Мы уже говорили о том, что одной из сложнейших проблем в маркетинговых экспериментах является устранение искажений и влияния внешних факторов, способных изменить описание покупателями своих намерений и предпочтений. Чтобы добиться этого, экспериментатору нужно обладать некоторым контролем над ситуацией, в которую он ставит респондентов.

Отсюда вытекает задача постановки вопросов о намерениях и предпочтениях таким образом, чтобы они порождали у респондентов логический мыслительный процесс, как можно более сходный с тем, который предшествует их реальным покупкам. Вопрос о том, можно ли этого добиться полностью, все еще остается открытым, но во всяком случае существуют несколько апробированных исследователями приемов, которые по крайней мере позволяют продвинуться к такой цели и которые мы вкратце рассмотрим ниже.

Например, участнику эксперимента предлагается представить, что он находится в магазине и ему надо купить товар определенного типа. Затем экспериментатор демонстрирует фотографии, описания или в крайнем случае образцы товаров определенных марок (причем во всех материалах обязательно указана цена, по которой продается соответствующий товар) и предлагает респонденту сделать свой выбор. Такая организация эксперимента удачна тем, что позволяет исследовать чувствительность покупателей к ценам на еще не выпущенные товары, которые могут быть продемонстрированы лишь с помощью фотографий, описаний или макетов.

На первый взгляд, этот эксперимент подобен организации экспериментальных покупок в условиях лабораторий. Но разница есть, и состоит она в том, что покупатель на самом деле не приобретает товар, а значит, не испытывает нервного напряжения, связанного с необходимостью доказать свои предпочтения тратой собственных денег. Опыт показывает, что метод имитируемых покупок имеет два преимущества перед другими формами опросов:

1) покупателю предлагается сделать выбор между товарами одного целевого назначения, но различных марок (и с различными ценами), что ближе к реальному процессу покупки в магазине;

2) поскольку респондент не знает, какая именно марка товара интересует исследователя, он лишается возможности вести с ним игровой торг, занимая позицию «лжетранжиры» или «хитреца».

Именно благодаря этому анализ имитируемых покупок позволяет получать достаточно достоверные оценки чувствительности покупателей к уровням цен. Особенно они полезны в том случае, когда используются в сочетании с анализом фактических данных о продажах или иными типами исследований, описанными выше.

Скажем, если фирма планирует вывести свой продукт на общенациональный рынок, то это требует больших затрат и сопряжено со значительным риском. Снизить этот риск до минимума можно путем проведения экспериментов в реальных магазинах во многих регионах страны. Но это весьма дорогостоящий проект.

В таком случае можно ограничиться проведением в нескольких регионах комбинированных (параллельных) исследований, сочетая метод имитируемых покупок и эксперименты в реальных магазинах. Это даст возможность обнаружить устойчивое соотношение их результатов. В этом случае можно ограничиться проведением в остальных регионах страны лишь наиболее дешевых исследований типа имитируемых покупок, корректируя их результаты в соответствии с ранее обнаруженной закономерностью. В итоге фирма может получить достаточно надежные данные о состоянии рынка в целом и обоснованно принять решения о ценах на свои товары и использовании других инструментов маркетинга.

Иногда декомбинационный метод называют совместным, или компромиссным анализом (trade-off analysis), так как он позволяет взглянуть на цену как на компромиссную (интегрированную) оценку покупателем всех свойств данного товара.

Правильно проведенный декомбинационный анализ дает фирме возможность понять, какова ценность для покупателей каждого из свойств товара, а значит, перейти к созданию товаров, обладающих только теми свойствами, которые покупатели ценят и за которые соответственно готовы платить больше, чем стоит фирме наделение товара этими свойствами.

Основой для проведения декомпозиционного анализа являются ответы покупателей на вопросы специальных анкет, но они сформулированы таким образом, чтобы выявлять не покупательские намерения, но те скрытые предпочтения, которые эти намерения формируют. Для того чтобы получить такого рода информацию, исследователь предлагает респондентам сделать выбор между двумя товарами, свойства которых детально описаны, либо между двумя одинаковыми товарами, различающимися лишь уровнями проявления определенного свойства. Технически такой опрос может проводиться с помощью обычных анкет или компьютерной программы, на вопросы которой респондент отвечает самостоятельно и даже в отсутствие исследователя.

Получив таким образом сведения о предпочтениях покупателей по ряду продуктов или парам товаров с различиями в качестве, исследователь затем обрабатывает информацию, чтобы определить ту ценность (полезность), которую имеет для респондентов каждый параметр (свойство) товара, или то значение, которое это свойство имеет для принятия решения о покупке. Если такое обследование проведено для репрезентативной группы покупателей, то становится возможным построение модели покупательских предпочтений. А уже на основе этой модели можно прогнозировать, по какой цене покупатели согласятся приобрести товар, содержащий определенный набор свойств (причем могут быть смоделированы реакции на товары с наборами свойств, пока отсутствующими на рынке). Можно также прогнозировать, какая доля покупателей предпочтет товар той или иной марки, т. е. строить прогнозы предельно возможных объемов сбыта (что важно, в частности, при составлении бизнес-планов и разработке крупных инвестиционных проектов[17]).

Кроме того, способность данного метода выявлять скрытые (подсознательные) предпочтения открывает дорогу для прогнозирования реакции покупателей даже на те уровни цен и потребительских параметров товаров, которые впрямую в исследовании не фигурировали (но находятся в рамках диапазона значений, охваченного анкетами).

Надо сказать, что из всех вышеописанных методов исследования чувствительности покупателей к ценам декомбинационный анализ способен принести информацию, наиболее ценную для разработки маркетинговой, в том числе ценовой, стратегии фирмы. Он дает возможность выделить наиболее ценимые покупателями параметры товара, нащупать те сегменты рынка, где определенные свойства будут цениться особенно высоко, т. е. сформировать объемную и диверсифицированную картину чувствительности покупателей к ценам. При этом, что особенно важно, модель оценки покупателями товара (с тысячами различных комбинаций свойств) может быть построена при затратах не намного больших, чем необходимы для проведения анализа имитируемых покупок одного конкретного товара.

Именно такие возможности сделали декомбинационный анализ чрезвычайно модным в последние годы, когда на его основе было проведено множество исследований самых различных товаров и услуг. Однако нельзя этот метод переоценивать: и ему присущи определенные слабости, подрывающие достоверность получаемых выводов. К основным следует отнести:

Проведение оценки товаров в условиях, отличных от тех, в которых происходят реальные покупки;

Сосредоточение внимания покупателей на отдельных свойствах товара в большей мере, чем они это делают в жизни;

Нарушение логики сравнений товаров: в реальной жизни покупатель почти никогда не проводит детальных попарных сравнений товаров различных марок. Он делает выбор в окружении множества различных марок, что порождает иной процесс сравнительной оценки, чем в процедурах декомбинационного (совместного) анализа.

И все же, помня об этих слабостях, пользоваться таким методом исследований можно и нужно. Более того, можно предположить, что в ближайшие годы будут созданы улучшенные методики декомбинационного анализа, которые позволят сгладить его недостатки.