Навігація
Головна
 
Головна arrow Маркетинг arrow Маркетингові дослідження
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Плани експериментів

Класифікація експериментальних дизайнів

Отже, мета причинних досліджень - виявити результат (виражений значеннями залежних змінних) тестового впливу (вираженого значеннями незалежних змінних), очистивши його від впливу перешкод (виражених значеннями зовнішніх змінних). Для досягнення цієї мети можуть застосовуватися різні плани експериментів.

Розглянемо п'ять типів таких планів. Перші чотири орієнтовані насамперед на виключення впливу тих чи інших зовнішніх змінних на результат виміру. Плани п'ятого типу застосовуються, коли саме тестове вплив описується не однією, а декількома незалежними змінними, і основна проблема - підібрати найкраще поєднання їх значень.

1. Предексперіментальние плани (Preexperimental designs). При використанні предексперіментальних планів дослідник має можливість набирати об'єкти, по відношенню до яких виробляються заплановані дії, і проконтролювати момент, коли ту чи іншу дію проводиться по відношенню до того чи іншого об'єкту, але при цьому набір об'єктів тестування здійснюється за вибором дослідника, а не шляхом випадкового відбору об'єктів тестування. Тому всі ці плани не захищають від зсуву відбору.

Перерахуємо ці плани.

Одномоментні плани (One-Shot Study). Це плани типу:

X О1

Відбір об'єктів тестування дослідник робить довільно. Тому результат вимірювання може пояснюватися не тільки впливом X, але і неконтрольованими зовнішніми змінними. Відповідно дослідження за цим планом можна вважати скоріше пошуковими, ніж причинними.

Претест-посттест плани з однією групою. Ось "формула" цих планів:

О1 X О2

Ефект впливах виражається формулою (О2 - О1). Однак, оскільки контрольна група при такому плані відсутня, валідність залишається під питанням через можливого впливу великого числа неконтрольованих перешкод.

Плани статичних груп (Static Group). Ці плани виражаються "формулою"

X О1

О2

Перша група об'єктів тестування називається експериментальної (EG), а друга - контрольної (CG).

Ефект тестовоговпливу X виражається формулою (О1 - О2). Недолік плану - чутливість до зсуву відбору (SB). Дійсно, при його використанні неможливо перевірити, чи істотні відмінності між експериментальною і контрольною групами.

2. Істинно експериментальні плани. При використанні істинно експериментальних планів дослідник теж має можливість набирати об'єкти, щодо яких виробляються заплановані дії, і контролювати момент, коли здійснюється ту чи іншу дію по відношенню до того чи іншого об'єкту. Але на відміну від предексперіментальних планів відбір об'єктів тестування здійснюється ним з використанням випадкового відбору - рандомізації.

Рандомизация (Randomization) - це відбір і розподіл об'єктів тестування по групах з використанням послідовності випадкових чисел, завдяки чому значення зовнішніх змінних в групах стають рівними або близькими.

Ефект рандомізації позначається лише при досить великому числі відбираються об'єктів тестування. Щоб переконатися в тому, що об'єкти "перемішалися" в достатній мірі, зазвичай порівнюють між собою середні значення зовнішніх змінних в відібраних шляхом рандомізації групах.

Розглянемо варіанти істинно експериментальних планів.

Посттест плани з контрольною групою (Posttest Only Control Group Design). "Формула" цих планів така:

RX О1

R О2

Перша група об'єктів тестування, нагадаємо, називається експериментальної (EG), а друга - контрольної (CG).

Ефект впливах визначається різницею (O1 - О2).

Такий план знімає проблему головного та інтерактивного тест-ефекту, оскільки при його використанні відсутня перша завмер. У той же час план не знімає проблем, пов'язаних з двома іншими перешкодами: зміщенням відбору (SB) і смертністю (МО). Перше, так як тут негласно передбачається, що перед відбором ми добре перемішали об'єкти і тому до тестовоговпливу відмінності між групами були відсутні. Перевірити ж це не представляється можливим. Друге, оскільки невідомо, чи схожі між собою представники експериментальної та контрольної груп, які вибули у ході експерименту.

Незважаючи на ці недоліки, дана різновид планів найбільш популярна в маркетингу завдяки простоті організації та відносній дешевизні. Похибки ж намагаються подолати шляхом акуратною розробки процедур відбору.

Претест-посттест плани з контрольною групою (Pretest-Posttest Control group Design). При використанні цих планів теж формуються експериментальна і контрольна групи. "Формула" цих планів така.

R О1 X О2

R О3 О4

Ефект впливах виражається формулою (О2 - О1) - (О4 - О3). Ці плани на відміну від попередніх, дозволяють контролювати всі види перешкод, окрім одного - інтерактивного тест-ефекту (IT), тобто ефекту підготовленості об'єктів тестування до сприйняття впливах завдяки попередньою виміру О1.

Наприклад, неможливо зрозуміти, чому представники експериментальної групи частіше висловлюють перевагу по відношенню до цікавого для нас товару: чи тому, що їм перед цим показали його рекламу, або тому, що вони ще при першому інтерв'юванні звернули увагу, що в запропонованому ним списку товарів є такий , про який вони нічого не знають, але цікаво було б дізнатися. Зрозуміло, що якщо вірно друге припущення, то люди, які до того не анкетували, поставляться до тій же рекламі абсолютно байдуже, просто не звернуть на неї уваги.

Покажемо на прикладі цього плану, як прийнято аналізувати, які перешкоди планом контролюються, а які - ні.

Позначимо ефект впливу X, який ми і хочемо визначити, через ТІ. Запишемо, як складаються різниці (О2 - O1) і (О4 - О3) з впливів різних ефектів, нагадавши попередньо сенс входять у вирази перешкод:

o історія (Н) - коли за час експерименту щось відбувається в зовнішньому середовищі;

o дозрівання (М) - не залежне від експерименту удосконалення об'єктів тестування;

o головний тест-ефект (МТ) - коли перший завмер зміщує результати другого;

o інтерактивний тест-ефект (IT) - коли людина, якій задавали питання, по-іншому сприймає саме вплив;

o інструментальна похибка (I) - коли змінюється анкета, інтерв'юери;

o статистична регресія (SR) - коли зміщуються до центру крайні оцінки;

o смертність (МО) - коли між вимірами вибувають деякі об'єкти тестування.

Зауважимо, що зміщення відбору (SB) у наведених нижче виразах відсутній: схожість складу експериментальної та контрольної груп за припущенням забезпечується випадковим відбором об'єктів тестування R.

Отже, маємо:

Друге з наведених вище виразів відрізняється від першого тільки відсутністю ефекту впливу (ТІ) та інтерактивного тест-ефекту (IT). Віднімаючи друга рівність з першого, отримаємо:

Отже, даний план дозволяє "впоратися" з усіма перешкодами, але не дозволяє відрізнити ефект тестовоговпливу від інтерактивного тест-ефекту.

Який же висновок випливає з нашого розгляду істинно експериментальних планів? Кожен з них, навіть останній - найбільш складний і дорогий з усіх розглянутих нами, не позбавлений недоліків.

3. квазіекспериментального дизайни. Ці плани використовуються, коли ми не можемо не тільки випадковим чином відбирати об'єкти тестування, а й контролювати, які саме об'єкти тестування піддаються тестового впливу. Організаційно вони зазвичай простіше і дешевше істинно експериментальних.

План тимчасових серій (Time Series Design). Формула цього плану може мати такий вигляд:

За такою схемою здійснюється, наприклад, завмер ефективності вже не "лабораторної", а широкої рекламної кампанії. Формується дослідницька панель, у представників якої періодично змиритися обсяг купівлі певного товару. Одночасно йде рекламна кампанія цього товару. Усереднена по всім членам панелі динаміка обсягу його покупок і дозволяє судити про ефективність рекламної кампанії, незважаючи на те, що дізнатися, коли саме кожен з учасників панелі зустріне рекламу товару і зустріне він її взагалі, не представляється можливим. Основний недолік такого плану досліджень - чутливість до історії. Адже не виключено, що цей товар просто починає подобатися все більшій і більшій кількості покупців, і рекламна кампанія тут не причому.

План множинних тимчасових серій (Multiple Time Series Design). Цей план компенсує вплив історії і виражається, наприклад, формулою

Продовжуючи приклад з оцінкою ефективності рекламної кампанії, такий план на відміну від попереднього означає, що рекламна кампанія в деяких містах проводиться, а в деяких - ні. Інший варіант - адресна реклама через кабельні телевізійні мережі, про яку йшлося вище.

Звичайно, квазіекспериментального плани не позбавлені недоліків. Але, по-перше, нерідко це єдине, що можна зробити, а по-друге, можливість помилок ще не означає їх наявності.

4. Експериментальні плани, засновані на принципі вирівнювання. Вирівнювання (Matching) - це інший, ніж рандомізація, метод елімінування зовнішніх змінних. Він полягає в розділенні сукупності об'єктів тестування на класи з схожими значеннями зовнішніх змінних і в подальшому відборі в кожну групу необхідного числа об'єктів потрібного типу. Відповідно він застосуємо лише тоді, коли відомо не тільки, які зовнішні змінні важливі, але і які значення вони приймають на кожному об'єкті тестування.

Недолік цього методу пов'язаний з тим, що за всіма параметрами вирівняти неможливо. Якщо ж вирівнювання справили не за тими змінним, за якими потрібно, вся робота стає даремною.

Наведемо лише два типи планів.

Рандомізований блоковий план (Randomized Block Design). Цей план дозволяє контролювати тільки одну зовнішню змінну, причому її значення на кожному об'єкті тестування повинно бути апріорі відомо. Об'єкти тестування розбиваються на групи у відповідності зі значенням зовнішньої змінної. У кожній групі робиться випадковий відбір підгруп, кожній з яких призначається один з варіантів тестового впливу. У результаті з'являється можливість порівняти між собою ефективність різних варіантів тестового впливу при кожному із значень зовнішньої змінної.

Наведемо приклад з області тестування телевізійної реклами. Оцінювався вплив трьох варіантів реклами - серйозної (А), забавною (В) і смішний (С) - на ступінь прихильності покупців магазину. Респонденти були розбиті на чотири групи: не користуються магазином (1), мало користуються магазином (2), середньо користуються магазином (3) і багато що користуються магазином (4). У кожній з цих груп було випадковим чином відібрано по три підгрупи респондентів. Першій підгрупі була показана реклама (А), другий - реклама (В), третьою - реклама (С). У результаті з'ясувалося, що найефективніша - реклама (В) - забавна.

Латинський квадрат (Latin Square Design). Цей план дозволяє проконтролювати два зовнішні змінні. Діапазон зміни кожної з цих змінних розбивається на однакове число піддіапазонів. Після цього респондентам, які характеризуються кожним поєднанням зовнішніх змінних, призначається один і тільки один варіант експериментального впливу (одне значення незалежної змінної).

Продовжуючи приклад з трьома варіантами реклами, припустимо, що потрібно контролювати вже не одну, а дві зовнішні змінні. Наприклад, розіб'ємо респондентів не тільки по прихильності магазину, але і за віком (на три вікові категорії).

Складемо таблицю призначення експериментальних впливів (табл. 6.4). З респондентів, відповідних кожній клітині таблиці, відбирається за однаковим числу, і їм демонструється зазначений у клітці варіант реклами. (З тими, хто купує в магазині багато, експерименти не проводяться, щоб піддіапазонів було 3, а не 4.)

Таблиця 6.4. Використання плану латинського квадрата для тестування телевізійної реклами

Користуються

магазином

Варіанти реклами у вікових групах

молоді

середнього віку

літні

Багато

-

-

-

Середньо

У

А

З

Мало

З

У

А

Не користуються

А

З

У

Як видно з таблиці, призначення значень незалежних змінних в латинському квадраті будується за принципом розрахунку визначника матриці: кожен варіант реклами демонструється в клітинах, які беруться при розрахунку одного з беруться зі знаком "плюс" доданків визначника. При цьому забезпечується в точності одноразове призначення впливу кожного типу в кожному рядку і в кожному стовпці таблиці.

Латинський квадрат не позбавлений недоліків:

o не завжди можна виділити однакове число рівнів по кожній зовнішньої змінної;

o можна контролювати тільки дві зовнішні змінні;

o неможливо з'ясувати, чи існує насправді ефект взаємодії між контрольованими зовнішніми змінними: якщо він є, таке тестування не виправдано, а потрібно, наприклад, в кожній з дев'яти груп відбирати випадковим чином по три підгрупи і демонструвати їм серйозну, забавну і смішну рекламу. У цьому випадку експеримент зажадав би побудови 27 груп респондентів, що занадто довго і дорого.

5. Плани, спрямовані на підбір найкращого поєднання незалежних змінних. У планах чотирьох попередніх типів акцент робився на очищенні результатів вимірювання від впливу зовнішніх змінних. Плани ж останнього з розглянутих нами типів орієнтовані насамперед на підбір найкращого варіанту тестового впливу, коли кожен з варіантів характеризується певним поєднанням значень не однієї, а двох чи більше незалежних змінних.

Якщо є підстави думати, що взаємовплив цих незалежних змінних відсутня, можна з успіхом застосовувати описаний вище латинський квадрат, використовуючи його рядки і стовпці для перебору значень не зовнішні, як у розглянутому нами прикладі, а незалежних змінних. Однак нерідко доводиться мати справу з неаддитивну ефектів від окремих незалежних змінних, тобто з ситуацією, коли ефект від спільної зміни цих змінних НЕ дорівнює сумі ефектів від зміни кожної з них. Наприклад, якщо ми хочемо підібрати найкращий для певної групи людей напій, то треба враховувати, що людина може в цілому воліти холодні напої гарячим, але гарячу каву воліти всім іншим напоям.

Для обліку таких ефектів застосовуються повні та часткові факторні плани.

Повний факторний план (Factorial Design). При використанні повного факторного плану на осі кожної незалежної змінної намічається кілька значень. Для кожного з всіляких поєднань значень, намічених на осях всіх незалежних змінних, випадковим чином відбираються об'єкти тестування, які і піддаються даному варіанту тестового впливу. Наприклад, за допомогою такого плану тестувалося дев'ять варіантів рекламного ролика для магазину. Кожен варіант відрізнявся своїм характером (серйозний, забавний або смішний) і ніс певне інформаційне навантаження (високу, середню чи низьку). Виявилося, що якщо реклама несе мало інформації про магазин, то краще, щоб вона була смішною, а якщо багато інформації, то серйозною.

Як видно з прикладу, експерименти по повному факторному плану дозволяють маркетинговим менеджерам діяти досить тонко, підбираючи варіанти, найбільш ефективні поєднання тестових змінних. Для обробки даних таких експериментів зазвичай використовується метод дисперсійного аналізу [2].

Частковий факторний план (Fractional Factorial Design). Якщо незалежних змінних декілька, то застосування повного факторного плану стає малореальним через великого числа можливих поєднань їх значень. У таких випадках застосовують часткові факторні плани, що дозволяють тестувати вже не всі можливі, а тільки цікавлять дослідників поєднання значень незалежних змінних.

Переваги і недоліки причинних досліджень в порівнянні з описовими

До числа переваг причинних дизайнів слід віднести те, що вони дозволяють:

1) розбити респондентів на групи і призначити кожній з груп значення незалежних змінних;

2) відстежити тимчасову послідовність впливу та заміру;

3) контролювати перешкоди.

Недоліками ж причинних дизайнів є:

1) значні часові витрати (особливо якщо треба виявити результати тривалих впливів, наприклад, реальної рекламної кампанії);

2) дорожнеча;

3) складність організації.

Тест-маркетинг (Test-Marketing йди Market Testing)

У зв'язку з причинними дослідженнями необхідно згадати про їх найважливішою різновиди - тест-маркетингу (test-marketing або market testing), тобто про реальних ринкових експериментах, проведених під контролем в спеціально відібраної досить великої частини ринку. У ході тест-маркетингу проходить перевірку весь маркетинговий комплекс: товар (включаючи його позиціонування в очах покупців), ціна товару, система його розповсюдження і заходи по його просуванню.

Без тест-маркетингу великомасштабні ринкові кроки зазвичай не робляться, оскільки ціна помилки дуже велика. Так, в американському підручнику наводиться як приклад невдачі введення вироблялися Росії брендів М & М і "Марс". Так як тест-маркетинг не був проведений, залишилося неясним, чи була їхня реклама по телебаченню занадто нетривалої, достатньої або надлишкової [30].

Перерахуємо ряд правил організації тест-маркетингу, які рекомендується дотримуватися для отримання на його основі надійних висновків.

По-перше, треба прагнути, щоб відібрана частина ринку була представницької:

o з демографії;

o споживчому поведінки;

o споживанню ЗМІ;

o конкурентному середовищі;

o умовам дистрибуції.

По-друге, з досвіду ця частина повинна охоплювати не менше 2% всього ринку.

По-третє, експерименти бажано проводити не в одній, а в двох або навіть трьох різних частинах ринку.

По-четверте, не можна вибирати для тест-маркетингу місця, де часто проводяться такі експерименти.

По-п'яте, рішення щодо тривалості тестування нових брендів повинно прийматися вкрай обережно. З одного боку, тривалість повинна бути такою, щоб перші покупці встигли зробити по повторній покупці, що нерідко становить десять (і навіть більше) місяців. З іншого - при занадто тривалому тестуванні зростає ймовірність, що наші експерименти випадково, а частіше - навмисно, зірве конкурент, вийшовши на обрану нами частину ринку зі своїм новим продуктом без всякого тест-маркетингу. Таким чином, тест-маркетинг слід розглядати як один з важливих інструментів конкурентної боротьби.

 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
data-override-format="true" data-page-url = "//stud.com.ua">
 
Дисципліни
Агропромисловість
Аудит та Бухоблік
Банківська справа
БЖД
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Нерухомість
Менеджмент
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
Соціологія
Статистика
Техніка
Страхова справа
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Пошук