Для чего используются казуальные исследования

18.04.202220.04.2022 admin 0 Comments

Маркетинговые исследования. Шпаргалка

Казуальное исследование — маркетинговое исследование, проводимое для контроля предположений по поводу причинно-следственных связей. Предоставленное исследование, направленное на стремление понять какое-нибудь явление через применение логики вида: «Если Х, то затем Y». Факторы, впоследствии которых происходят какие-то модификации, получают название независимых переменных, в ту пору как переменные, модифицирующиеся под влиянием настоящих факторов, именуются зависимыми переменными. Маркетолог постоянно старается определить обстоятельства изменения взглядов потребителей, показателя рыночной доли. Другой пример: проверяется гипотеза: «Приведет ли 10 %-ное снижение платы за обучение в частном колледже к увеличению числа учащихся, достаточному для компенсации потерь от снижения платы?»

Казуальное исследование обычно проводится в виде эксперимента, который рассматривается как научное исследование, где исследователь сознательно манипулирует любым количеством независимых переменных и наблюдает за их изменениями от воздействия манипуляции. Эксперимент делится на два типа:

1) лабораторный. Здесь исследователь образует положение желательных условий, потом манипулирует одними переменными, контролируя другие. Впоследствии он может наблюдать и измерять результаты своих манипуляций, всячески уменьшая влияние других факторов;

2) полевой, заключается в исследовании реальной ситуации, сопряженной с манипулированием некоторого количества переменных при наиболее тщательном контроле условий.

На основе логики «если — то тогда» изучить вопросы маркетинга (как и другие проблемы) весьма сложно, а порой и неосуществимо. Например, на поведение потребителей воздействует очень много факторов, которые проявляются двойственным характером. Но даже частичное прояснение задачи уже обнаруживается в некоторой степени утвердительным результатом.

Казуальные исследования можно осуществлять на основе логико-смыслового моделирования с помощью ряда математических методов, например факторного анализа. Однако лучшие результаты получаются при постановке экспериментов.

На практике при проведении конкретного маркетингового исследования чаще применяются не один, а все типы исследований, причем в любой последовательности. Так, на основе описательного исследования принимается решение о проведении разведочного исследования, результаты которого уточняются с помощью казуального исследования.

Источник

Казуальные исследования

Казуальное исследование — маркетинговое исследование, проводимое для проверки гипотез относительно причинно-следственных связей. В основе данного исследования лежит стремление понять какое-нибудь явление на основе использования логики типа: «Если X, то затем Y». Факторы, которые вызывают какие-то изменения, называются независимыми переменными, в то время как переменные, изменяющиеся под воздействием этих факторов, называются зависимыми переменными. Маркетолог всегда стремится определить, скажем, причины изменения отношений потребителей, изменения показателя рыночной доли и т.п. Другой пример: проверяется гипотеза, приведет ли 10%-ное снижение платы за обучение в частном колледже к увеличению числа учащихся, достаточному для компенсации потерь от снижения платы?

К сожалению, на основе логики «если — то тогда» изучить проблемы маркетинга (как и другие проблемы) очень сложно, а иногда и невозможно. Например, на поведение потребителей влияет множество факторов, заставляющих их действовать порой противоречивым образом. Но даже частичное прояснение проблемы может дать положительные результаты.

Казуальные исследования можно осуществлять на основе адаптированного под цели данного исследования метода логико-смыслового моделирования, путем использования ряда математических методов, например факторного анализа. Однако наиболее позитивные результаты получаются при постановке экспериментов.

На практике при проведении конкретного маркетингового исследования скорее всего используется не один, а все типы исследований, причем в любой последовательности. Так, на основе описательного исследования может быть принято решение о проведении разведочного исследования, результаты которого могут быть уточнены с помощью казуального исследования.

Дата добавления: 2015-09-11 ; просмотров: 877 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

Источник

Каузальное исследование

Пример: проверяется гипотеза, приведет ли 10%-ное снижение платы за обучение в частном колледже к увеличению числа учащихся, достаточному для компенсации потерь от снижения платы?

Казуальные исследования можно осуществлять на основе адаптированного под цели данного исследования метода логико-смыслового моделирования, путем использования ряда математических методов, например? факторного анализа. Однако наиболее позитивные результаты получаются при постановке экспериментов.

Под экспериментальными исследованиями понимается сбор первичной информации путем выбора однотипных групп обследуемых, выдачи им разных заданий, контроля за факторами, которые влияют на результаты, и сравнения различий в групповых реакциях. Например, по выявлению реакции на различные цены.

Экспериментом называется манипулирование независимыми переменными с целью определения степени их влияния на зависимые переменные при сохранении контроля за влиянием других, не изучаемых параметров.

Эксперименты могут служить целям решения прикладных маркетинговых проблем, а также и носить разведывательный характер, т.е. быть направленными на уточнение исследуемой проблемы, зондировать малоизвестную ситуацию, уточнять гипотезы.

Выделяют два типа экспериментов: лабораторные и полевые. К первым относятся эксперименты, при проведении которых соблюдаются определенные искусственные условия с целью исключить влияние побочных факторов. Например, при оценке реакции покупателей на различные виды рекламы можно пригласить таких покупателей, которые были бы репрезентативными с точки зрения пола, возраста, социального положения и т.п. Помимо контроля над побочными факторами, лабораторные эксперименты являются также более дешевыми и требуют меньше времени для своей реа-лизации.

В качестве примера можно привести результаты экспериментального изучения уровней запоминания и забывания рекламных сообщений.

Эксперименты показали, что доля людей, сохраняющих внушенное впечатление от рекламы, изменяется во времени по геометрическому закону (рис. 2). Однако скорость снижения способности вспомнить сильно варьируется в зависимости от того, что надо запомнить. Видно, что тема рекламного сообщения запоминается лучше, чем его источник. Аргументы, положенные в основу рекламного сообщения, запоминаются хуже всего. Способность вспомнить как тему, так и источник и аргументы рекламного сообщения резко падает в течение первой недели после появления рекламного сообщения.

Следовательно, у рекламодателя имеется очень короткий срок для оправдания затрат на рекламу или реклама требует повторения. А

Число недель для получения сообщения —¦—»Тема

В результате исследования делается вывод о том, что рекламная телевизионная кампания, состоящая из шести повторений в первой волне и обеспечивающая уровень способности ее вспомнить, равный 60%, не должна прерываться более чем на три месяца, если данный уровень запоминания нежелательно опускать ниже 20%.

Здесь речь идет только об усредненных оценках. Реальные оценки в сильной мере зависят от ценности рекламы, творческого уровня ее исполнения.

За последние годы при проведении лабораторных экспериментов все шире используется компьютерная техника. Существуют компьютеризированные программы-вопросники, которые позволяют потребителям «бродить» по супермаркету и выбирать товары для покупки. Компьютер регистрирует их покупки и измеряет их реакцию на применение определенных элементов комплекса маркетинга (цену, цвет и форму упаковки, внутримагазин- ные методы продвижения товара).

К числу недостатков лабораторных экспериментов прежде всего следует отнести:

•опасность создания слишком искусственной и абстрактной экспериментальной ситуации;

•непосредственное присутствие экспериментатора может в существенной мере увеличивать или тормозить экспериментальный эффект;

•помещение обследуемых в лабораторные условия может оказать большое влияние на результаты исследования;

•перенесение результатов исследования на поведение людей в реальных условиях может представлять определенную проблему.

Полевые эксперименты проводятся в реальных условиях: в магазинах, на дому у потребителей и т.д. Хотя результаты таких экспериментов могут заслуживать большего доверия, чем лабораторных, при их проведении сложно точно учесть влияние побочных факторов, они требуют больше времени для своей реализации и сопряжены с большими затратами.

Многие виды экспериментирования в маркетинге, носящие характер полевых экспериментов, известны под названием «пробный маркетинг» (test marketing). Компании могут проводить такие эксперименты в одном или нескольких городах.

Объектом изучения при проведении пробного маркетинга являются различные рынки, поэтому такую экспериментальную деятельность часто называют тестированием рынка.

Тестирование рынка классифицируется на стандартное, контролируемое, электронное и имитационное.

При применении стандартного тестирования рынка фирма испытывает продукты и другие переменные комплекса маркетинга через обычные каналы сбыта товаров, используемые конкретной фирмой. Данный метод является достаточно дорогим и требует для своей реализации массы времени. Кроме того, он не является конфиденциальным.

Например, было проведено тестирование влияния уровней рекламы и цен на объем продаж нового продукта питания в США. В четырех городах использовалась выборка, включающая 30 магазинов. В двух городах проводилась очень интенсивная реклама, по объему превышающая в два раза рекламу, проводимую в двух других городах. Кроме того, все 30 магазинов были разбиты на три панели по 10 магазинов. При

этом учитывались размеры магазинов, их местоположение в городе и другие факторы. Дня каждой панели использовался свой уровень цен: базовая цена ниже 50 центов, цена на 10 центов выше базовой и цена на 20 центов выше базовой. Тестирование проводилось в течение б месяцев. Каждый месяц в каждом магазине фиксировался объем продаж. Быпо установлено (рис. 3), что более высокий уровень рекпамы является более эффективным при использовании базовой цены и не оказывает влияния на объем продаж при использовании самой высокой цены. До проведения эксперимента была принята гипотеза, согпасно которой при продаже пива по всей стране целесообразно использовать две стратегии: сочетание высоких затрат на рекпаму с высокспЧ ценой и — низких затрат на рекпаму с низкой ценой. Предполагапось, что высокие цены покроют допопнитепь- ные затраты на рекламу. Тестирование рынка показало, что надо придерживаться другой стратегии, а именно: низкая цена — высокие затраты на рекпаму. Из результатов эксперимента также вытекапо, что проведение тестирования рынка при варьировании только одно11 переменной — затрат на рекпаму или цены — дапо бы неверные результаты.

Рис. 3. Влияние уровней рекламы и цен на объем продаж

Источник

Каузальные исследования.

Е.Б. Галицкий, к.э.н.
ведущий сотрудник Всероссийского Общественного Фонда «Общественное мнение»,
доцент Государственного Университета «Высшая школа экономики»

Данная статья посвящена пока еще сравнительно редко применяемому в нашей стране виду маркетинговых исследований — причинным или, как их иногда называют, — каузальным, исследованиям. Материал статьи в основном соответствует содержанию одноименного раздела обширной монографии по маркетинговым исследованиям Нереша Малотры и представляет собой фрагмент курса «Методы маркетинговых исследований», читаемого автором в течение ряда лет в Государственном Университете «Высшая школа экономики».

Относительная редкость применения причинных методов в отечественном маркетинге во многом связана с их относительной дороговизной и сложностью организации по сравнению с описательными методами, к числу которых принято относить формализованные опросы и наблюдения. Однако, поскольку, как будет показано ниже, даже само понятие причины отличается в маркетинге определенной спецификой, нередко лишь причинные исследования позволяют получить достоверные выводы и избежать ошибок.

Примеры использования причинных исследований в маркетинге

Концепция причинности в маркетинге и условия причинности

Причинные (causal) исследования проводятся для того, чтобы сделать заключение о существовании причинной связи. Надо сказать, что в маркетинге под причиной понимается несколько иное, чем в обычной речи (табл. 1).

Таким образом, маркетинговые эффекты обычно проявляются в вероятностной форме.

Для того чтобы сделать заключение о наличии причинной связи в маркетинге, необходимо проверить выполнение трех условий.

Поясним сущность каждого из этих условий.

1. Наблюдается ли совместная вариация, совместное изменение параметров?

Свидетельства о наличии совместных изменений могут иметь как качественный, так и количественный характер.

Пример качественного свидетельства: можно предположить, что чем лучше в магазине сервис, тем выше продажи. Это значит, что в магазинах с хорошим сервисом должны быть высокие продажи, а там, где сервис плохой, — низкие. Если это не так, значит гипотеза под вопросом.

Пример количественного свидетельства совместной вариации. В одном из исследований использовалась случайная выборка из тысячи респондентов для изучения связи между образованием и покупкой модной одежды. Разделим респондентов на две группы: 500 человек с более высоким и 500 — с относительно низким образованием. Выяснилось следующее (табл. 2).

Мы видим, что среди респондентов с высоким образованием доля покупателей модной одежды выше. Похоже, что образование действительно способствует ее покупкам. Но можем ли мы заключить, что высокое образование ведет к увеличению покупок модной одежды? Конечно, нет! Мы можем пока лишь сказать, что наше наблюдение не противоречит этой гипотезе.

2. Правильно ли события упорядочены во времени?

Надо убедиться, что события X и Y произошли в правильной последовательности, то есть либо сначала X, потом Y, либо одновременно. Но никак не сначала Y, а потом X.

Заметим, что взаимосвязанные события X и Y могут быть оба результатом чего-то третьего. Например, человек может совершать много покупок в каком-либо магазине (X) и иметь платежную или дисконтную карточку этого магазина (Y). Что здесь причина, а что — следствие? Ведь понятно, что если у человека есть карточка магазина, его тянет зайти в этот магазин. И наоборот — если ему этот магазин удобен, то велика вероятность, что именно он захочет пользоваться карточкой.

Другой пример. Замечено, что люди стали чаще принимать решение о покупке прямо в магазине. Это происходит из-за того, что в магазинах появилось больше рекламы? Или, наоборот, рекламы стало больше из-за того, что руководство магазинов заметило изменения в поведении людей?

Рассмотрим снова гипотезу, что сервис в магазине приводит к росту продаж. Надо убедиться, что сначала персонал был специально обучен или нанят новый персонал, а в последующие месяцы росли продажи. Либо, допустим, одновременно идет обучение персонала и независимо от этого — повышение продаж. Оба эти варианта не противоречат гипотезе о существовании причинной связи. Но ведь может оказаться и не так: возможно магазин, заметив подъем продаж, направил часть дополнительной выручки на дополнительное обучение персонала.

3. Исключено ли возможное влияние других факторов?

Вернемся к примеру об анализе влияния образования на покупку модной одежды. Совместная вариация с образованием здесь, как мы видели, наблюдается. А как с влиянием других факторов? Ведь модная одежда дороже, а образованные люди обычно зарабатывают больше! Если разделить респондентов еще и по доходу, мы увидим, что эта корреляция — ложная: разницы в процентах между каждой парой столбцов практически нет (табл. 3). Иллюзия же создавалась из-за того, что среди лиц с высоким образованием относительно состоятельных триста из пятисот, а среди лиц с низким образованием — только двести из пятисот.

Теперь продолжим разговор о сервисе и продажах. Чтобы сделать вывод, что хороший сервис увеличивает продажи, надо быть уверенным, что одновременно с улучшением сервиса не изменились другие факторы: цены, реклама, широта предложения товаров, качество товаров, конкуренция и т. д.

Факторов обычно так много, что, изучая ситуацию постфактум, никогда нельзя с уверенностью сказать, все ли они были исключены.

Предположим теперь, что мы все же убедились в наличии совместной вариации, правильной последовательности событий и отсутствии других возможных воздействий. Что нам еще надо, чтобы сделать окончательный вывод о наличии причинной взаимосвязи? Кроме всех этих свидетельств у нас должно быть содержательное внутреннее понимание того, почему такая связь может и должна существовать. Для проверки трех названных нами условий и получения оснований для внутренней убежденности проводятся контролируемые маркетинговые эксперименты.

Определения и обозначения

Прежде всего, дадим ряд определений, касающихся причинных исследований.

X — обозначение набора независимых переменных или событий, воздействие которых замеряется.
O — процесс наблюдения или измерения зависимой переменной на объекте тестирования или группе объектов тестирования.
R — случайное назначение одному или нескольким объектам тестирования того или иного сочетаний значений независимых переменных.

Примем следующие правила графического изображения планов экспериментов.

Например, символическое изображение:

означает, что на данную группу объектов тестирования произведено определенное воздействие X, а затем в моменты O₁и O₂произведены замеры полученных результатов.

А сочетание символов

означает, что были случайным образом отобраны две группы единиц тестирования, на них были одновременно произведены два разных воздействия, а затем в обеих группах были тоже одновременно замерены значения зависимых переменных.

Планы экспериментов

Внутренняя и внешняя валидность (достоверность) экспериментов

Проводя эксперименты, мы преследуем две цели:

Возможность достижения первой цели означает наличие внутренней валидности экспериментов, возможность достижения второй цели — наличие внешней валидности.

Внутренняя валидность означает, таким образом, что выявленные изменения зависимых переменных являются именно результатом запланированных нами различий независимых переменных, а не влияния каких-либо других факторов. Следовательно, для обеспечения внутренней валидности все потенциально важные внешние факторы должны контролироваться. Внутренняя валидность необходима, если ее нет, то вообще не о чем говорить, в экспериментах ничего не обнаружено.

Внешняя валидность означает возможность обобщения выводов о наличии зависимости за пределы изученной в ходе экспериментов ситуации: на другие объекты, периоды времени, ситуации. Поэтому внешняя валидность оказывается под угрозой, если для экспериментов были отобраны слишком «лабораторные», далекие от реальной жизни ситуации. А значит, угрозы для внешней валидности во многом являются платой за стремление во что бы то ни стало обеспечить внутреннюю валидность экспериментов: фиксируя внешние переменные, мы неизбежно снижаем общность выводов.

Внешние переменные в причинных исследованиях

Какие же внешние переменные надо учитывать, контролировать при планировании экспериментов?

1. История (H — History)

Как бы хорошо мы ни подготовили и спланировали эксперименты, в период их проведения может что-то произойти. Рассмотрим, например, такой эксперимент:

Здесь O₁и O₂— измерения продаж в сети универмагов определенного региона до и после новой кампании продвижения. Можно ли сказать, что если разность (O₁— O₂) велика, то кампания эффективна или, если мала, то неэффективна? Конечно же, нет! Не исключено, что за это время произошло какое-нибудь событие, например, закрылся какой-либо завод. И чем дольше эксперимент, тем больше шансов, что за это время возникнет существенный внешний эффект.

2. Созревание (M — Maturation)

Эффект созревания состоит в том, что в ходе эксперимента меняются в лучшую сторону сами объекты тестирования. Речь при этом не обязательно идет об обучении людей. Может меняться, совершенствоваться, например, магазин: улучшаться обслуживание, расширяться ассортимент и т. д. Таким образом, созревание — частный случай истории.

3. Тест-эффекты (Testing Effects)

Под тест-эффектом понимается влияние самого факта замера на результаты эксперимента. Различают главный и интерактивный тест-эффекты. Главный тест-эффект (MT) возникает, когда первый замер влияет на результаты второго. Например, человек старается вспомнить, что он говорил первый раз. Поэтому, например, если человека спрашивают о разных брэндах товара, а между замерами ему была показана реклама, то оценка ее влияния будет искажена воспоминаниями об отношении к брэндам до показа рекламы. Таким образом, главный тест-эффект снижает внутреннюю валидность экспериментов.

Интерактивный же тест-эффект (IT), напротив, снижает внешнюю валидность. Он заключается, например, в том, что человек, которого спрашивали об отношении к брэндам, более подготовлен к восприятию рекламы, чем тот, кому таких вопросов не задавали.

4. Инструментальная погрешность (I — Instrumentation)

Этот эффект возникает, когда по тем или иным причинам приходится менять инструменты измерения, например, отдельные шкалы в анкете. Такая ситуация, скажем, вызвана деноминацией в январе 1998 года. Для восприятия человека, что ни говори, тысяча — это одно, а рубль — совсем другое. И, тем не менее, анкету менять надо! Другой пример — необходимость смещения шкалы просто для учета инфляции.

К инструментам измерения относится не только анкета, но и интервьюер. Даже если претест и посттест проводят одни и те же интервьюеры, то они сами меняются и это влияет на результат.

5. Статистическая регрессия (SR — Statistical Regression)

Эффекты статистической регрессии означают дрейф крайних, отличающихся от остальных, оценок в сторону средней величины. Известно, что люди, склонные выражать восторженные или, наоборот, крайне негативные позиции, более других подвержены изменениям. Разница в результатах претеста и посттеста может быть следствием именно этого временного дрейфа, а не, скажем, показанной респондентам рекламы.

6. Смещение отбора (SB — Selection Bias)

Этот эффект — результат изначально ошибочного назначения объектов тестирования: они могут оказаться исходно различными по значениям зависимых переменных. Например, обнаруженные различия между двумя группами магазинов, которым были назначены разные значения независимых переменных, могут быть всего лишь результатом того, что в первой группе просто оказалось больше крупных магазинов, чем во второй, а крупные магазины по-иному «откликаются» на тестовое воздействие.

7. Смертность (MO — Mortality)

Речь тут идет о неизбежном иногда выбывании объектов тестирования между замерами. Чаще всего причиной являются их отказы от участия.

Способы контроля внешних переменных

Есть четыре способа контроля внешних переменных или, по-другому, помех. Это — рандомизация, выравнивание, статистический контроль и дизайн-контроль.

1. Рандомизация (Randomization)

Рандомизация — это разнесение объектов тестирования по группам с использованием случайных чисел. Каждой из этих групп, например, показывается свой вариант рекламного ролика. В результате такого разнесения внешние факторы распределяются более или менее равномерно. Важно отметить, что рандомизация не спасает при малых выборках: внешние переменные недостаточно усредняются. Чтобы убедиться в допустимости рандомизации, надо сравнивать средние значения внешних переменных в группах, образованных в результате ее проведения.

2. Выравнивание (Matching)

Этот метод состоит в разбиении совокупности объектов тестирования на классы схожих по внешним характеристикам и отборе по одинаковому числу схожих объектов в каждую группу. У этого метода два недостатка. Во-первых, по всем параметрам выровнять невозможно. Во-вторых, если выравнивание произвели не по тем параметрам, по которым надо, вся работа становится бесполезной.

3. Статистический контроль (Statistical control)

Речь идет о применении метода дисперсионного анализа для оценки значимости влияния независимых переменных на зависимые. При этом учитываются также и внешние переменные.

4. Дизайн-контроль (Design control)

Дизайн-контроль означает применение планов экспериментов, специально разработанных для исключения влияния определенных внешних переменных. О том, какие именно дизайны тут применимы, мы узнаем из следующего подраздела.

Классы экспериментальных дизайнов

Рассмотрим три важных класса экспериментальных дизайнов : предэкспериментальные, истинно экспериментальные и квазиэкспериментальные дизайны.

Предэкспериментальные дизайны (Preexperimental designs)

Особенность их в том, что здесь не применяется рандомизация.

a) Одномоментные исследования (One-Shot Study)

Отбор объектов тестирования исследователь делает произвольно. Поэтому результат измерения может объясняться не только воздействием, но и неконтролируемыми внешними параметрами. Поэтому такие дизайны пригодны лишь для поисковых исследований.

b) Претест — посттест дизайны с одной группой

«Формула» этих дизайнов:

Эффект воздействия X выражается формулой: (O₂— O₁). Однако, поскольку контрольная группа при таком дизайне отсутствует, валидность остается под вопросом из-за возможного влияния большого числа неконтролируемых помех.

c) Дизайн статических групп (Static Group)

Эти дизайны выражаются «формулой»:

Экспериментальная группа (EG): X O₁.

Контрольная группа (CG): O₂.

Эффект воздействия X выражается формулой: (O₁— O₂), недостаток дизайна — чувствительность к смещению отбора (SB). Действительно, при его использовании невозможно проверить, существенны ли различия между экспериментальной и контрольной группами.

Истинно экспериментальные дизайны

d) Посттест дизайны с контрольной группой (Posttest Only Control group Design)

«Формула» этих дизайнов проще:

Экспериментальная группа (EG): R X O₁.

Контрольная группа (CG): R O₂.

Эффект воздействия определяется разностью (O₁— O₂).

Такой дизайн снимает проблему интерактивного тест-эффекта, но чувствителен к смещению отбора (SB) и смертности (MO). Первое, так как тут как бы негласно предполагается, что у этих групп независимые переменные до воздействия были одинаковы. Проверить же это не представляется возможным. Второе, так как неизвестно, похожи ли между собой представители экспериментальной и контрольной групп, выбывшие в ходе эксперимента.

Несмотря на эти недостатки, данная разновидность дизайнов наиболее популярна в маркетинге, благодаря простоте организации и относительной дешевизне. Погрешности же стараются преодолеть путем аккуратной разработки процедур отбора.

Претест-посттест дизайны с контрольной группой (Pretest-Posttest Control group Design)

«Формула» этих дизайнов:

Экспериментальная группа (EG): R O₁X O₂.

Покажем на этом примере, как принято обосновывать такого рода утверждения.

Обозначим эффект воздействия через TE. Запишем, что разность (O₂— O₁) складывается из эффекта воздействия плюс всех возможных помех, кроме смещения отбора (SB), которая отсутствует, благодаря случайному отбору объектов тестирования R. А именно:

(O₂— O₁) = TE + H + M + + MT + IT + I + SR + MO,

(O₄— O₃) = H + M + MT + I + + SR + MO,

отличается от первой только отсутствием эффекта воздействия (TE) и интерактивного тест-эффекта (IT). Вычитая второе равенство из первого, получим:

Какой же вывод следует из нашего рассмотрения истинно экспериментальных дизайнов? Каждый из них не лишен недостатков. Единственный дизайн, полностью «справляющийся» со всеми видами помех — Соломонов дизайн с четырьмя группами, который мы здесь не приводим. Он практически никогда не используется из-за чрезвычайной сложности и дороговизны.

Квазиэкспериментальные дизайны

Эти виды дизайнов используются, когда мы не можем контролировать помехи так, как нам бы хотелось. Эти дизайны быстрее и дешевле истинно экспериментальных.

f) Дизайн временных серий (Time Series Design)

Его «формула» проста:

По такой схеме делаются, например, замеры эффективности уже не «лабораторной», а широкой рекламной кампании. Предположим, у нас есть панель. Мы знаем план рекламной кампании, но не можем проконтролировать, когда именно каждый из участников панели встретит нашу рекламу, да и встретит ли он ее вообще. Основной недостаток такой схемы — чувствительность к такой помехе, как история.

g) Дизайн множественных временных серий (Multiple Time Series Design)

Он компенсирует влияние истории и выражается «формулой»:

На практике такой дизайн означает, например, что рекламная кампания проводится только в некоторых городах. Другой вариант — адресная реклама через кабельные телевизионные сети.

Конечно, квазиэкспериментальные дизайны не лишены недостатков. Но, во-первых, нередко это единственное, что можно сделать, а, во-вторых, возможность ошибок еще не означает, что они обязательно есть.

Тест-маркетинг (Test-Marketing или Market Testing)

Говоря о причинных исследованиях, надо сказать хотя бы несколько слов об их важнейшей разновидности — тест-маркетинге, то есть реальных рыночных экспериментах, проводимых под контролем в специально отобранной достаточно большой части рынка. В ходе тест-маркетинга проходит проверку не просто товар как таковой, а весь маркетинговый комплекс: товар (включая способ его позиционирования в глазах покупателей), цена товара, система его распространения и мероприятия по его продвижению.

Без тест-маркетинга крупномасштабные рыночные шаги обычно не предпринимаются, так как цена ошибки слишком велика. Так, в американские учебники попал пример производимых в России брэндов M&M и Марс. Так как тест-маркетинг не был проведен, осталось неясным, была ли их реклама по телевидению слишком непродолжительной, достаточной или избыточной.

Перечислим ряд правил организации тест-маркетинга, которые рекомендуется соблюдать для получения на его основе надежных выводов.

Достоинства и недостатки причинных методов исследований по сравнению с описательными (формализованными опросами и наблюдениями)

К числу преимуществ причинных методов следует отнести то, что они позволяют:

Недостатками же причинных методов являются:

Сноски

См., например: Черчилль Г.А. Маркетинговые исследования. Санкт-Петербург, Питер, 2000. Заметим, кстати, что в первую отечественную монографию, посвященную маркетинговым исследованиям (Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, практика, методология. М.: Финпресс, 1998. С. 120), в определение причинных исследований, думается, вкралась редакторская ошибка: они названы казуальными, а не каузальными. Очевидно, родственным словом должна тут быть не казуистика: «подведение частных случаев под общую догму как прием средневековой схоластики и богословия; изворотливость в защите ложных, сомнительных положений», а каузальный: «относящийся к причинно-следственным отношениям, к выражению этих отношений» (см.: Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка. М.: Азъ, 1993. С. 265, 275). К сожалению, это недоразумение не исправлено, несмотря на переиздание книги. Не хотелось бы, чтобы данный, явно ошибочный, термин закрепился в русском языке.

Neresh K. Malhotra. Marketing research. An applied orientation. Second edition. 1995.

См. Черчилль Г. Маркетинговые исследования. Санкт-Петербург, 2000. С. 142—143.

Опубликовано в журнале «Практический маркетинг» № 11 за 2001 год.