Широкое решение задачи 140 Шкала Лайкерта 397 Шкалирование многомерное 381 Школа маркетинг-менеджмента 25 Шоппинг 613 [c.1194]
Некоторые читатели зададут вопрос можно ли и как включить сложный, многомерный анализ, такой как кластерный анализ или многомерное шкалирование, в подход к сегментированию, который мы описываем. Описание данных методов выходит за рамки этой книги, однако те, кто имеет опыт работы с подобными статистическими приемами, могут воспользоваться ими для анализа данных на любой из стадий, описанных на рис. 2.4. Остальные же найдут описанный далее метод более практичным и вполне применимым. [c.35]
Далее с помощью выбранных атрибутов выявляются позиции товаров различных конкурентов (включая товары компании, проводящей исследование). Определяется имидж различных конкурентов, сложившийся у потребителей. Важным является определить, какие конкуренты воспринимаются потребителями подобным или различным образом. Такое исследование называется многомерным шкалированием. Оно может осуществляться как с помощью, так и без помощи атрибутных данных. В первом случае используются многокритериальные оценки, а также семантическая дифференциация (см. раздел 3). [c.245]
Как порядковое, так и метрическое шкалирование экономических величин существенно затрудняется многомерностью их характеристик (см. Измерение экономических величин, Функция соответствия). [c.395]
Другая полезная задача — определить, как позиционированы конкуренты (включая наш продукт). Первичный центр интереса — то, как они позиционированы относительно относящихся к делу атрибутов марки. Каково потребительское мнение о различных конкурентах Нас также интересует, как они позиционированы относительно друг друга. Какие конкуренты воспринимаются как похожие, а какие — как различные Такие суждения можно делать субъективно. Однако можно также использовать результаты исследования, чтобы ответить на эти вопросы эмпирически. Такое исследование названо многомерным шкалированием, потому что его цель — дать оценку объектам по нескольким параметрам (или атрибутам). Основой многомерного шкалирования могут служить данные об атрибутах или данные, не основанные на атрибутах. Сначала мы рассмотрим подходы, основанные на данных об атрибутах. [c.204]
Многомерное шкалирование, основанное на данных об атрибутах [c.205]
Многомерное шкалирование, не основанное на атрибутах [c.205]
На рис. 4.7 идеальная точка изображается как точка на карте. Однако, если используются многомерное шкалирование, основанное на атрибутах, и шкала типа "дорого—недорого", респондент старается ответить как можно правильнее. В этом случае "идеальная точка" будет изображена как идеальное направление, или вектор, а не как точка. [c.214]
Существуют десятки других моделей, которые представляют собой усовершенствованный вариант основной оценочной модели мнений. Некоторые из них, такие как модель идеальных точек зрения, основана на различных подходах к сбору данных и допущении того, что можно найти такую комбинацию уровней каждого атрибута, которая была бы "идеальной" для человека или рынка вообще. Эти модели включают в себя составление карт восприятия и процедур многомерного шкалирования, рассмотренных в главе 6 [22]. В свете этих моделей наиболее вероятной стратегией сообщения станет стремление приблизить рекламируемую марку к идеальной. Тактика данной стратегии обсуждается в главе 6. [c.263]
В маркетинговой литературе эту совокупность часто называют статистическим банком или банком моделей. Среди наиболее популярных методов математической статистики, входящих в этот банк, следует назвать регрессионный анализ, вариационный анализ, факторный анализ, дискриминантный анализ, кластерный анализ, многомерное шкалирование. [c.50]
Существует два основных вида многомерного шкалирования неметрическое (НМШ) и метрическое (ММШ). Метрическое многомерное шкалирование требует измерения близостей на количественной шкале, но при оценке потребительских предпочтений чаще [c.142]
Конечный результат применения многомерного шкалирования представляет собой интерпретацию полученных координатных осей, в качестве которых выступают базовые характеристики, и конфигурации объектов, например сегментов рынка, в пространстве данных координат. Содержательная интерпретация осей позволяет, в свою очередь, выявить мотивы, которыми руководствовались респонденты, упорядочивая пары объектов по степени их близости, или обнаружить скрытые факторы, определяющие структуру сходства и различия объектов. [c.143]
Количество сводных схем определяется количеством параметров, по которым производится позиционирование. В общем случае, таких схем должно быть п(п-1), но не менее чем (п-1), где п - количество параметров, выделенных для позиционирования. На рис. 72 (а) приведены формы схем позиционирования, а на рис. 72 (б) карты восприятия. Для анализа восприятия марок потребителями, из целевого рыночного сегмента строят карты восприятия, построенные на основе процедуры многомерного шкалирования. [c.169]
| Рис. 4. Карта многомерного шкалирования, показывающая параметры, продукты и сегменты |  |
Многомерное шкалирование Насколько услуга соответствует идеалу потребителя Какой имидж имеет организация Как изменялось отношение к услуге в течение ряда лет [c.67]
Методология экспертных опросов. Формирование экспертной группы. Оценки компетентности экспертов. Анкетирование экспертов. Дельфи-метод. Метод мозгового штурма (brain-storm). Метод си-нектики. Морфологический -метод. Метод семантического дифференциала Логико-смысловое моделирование проблем. Многомерное шкалирование. [c.150]
РАНЖИРОВКА (от нем. ranglerung — распределение по порядку) — способ оценки переменной, когда ее значению приписывается место в последовательности величин (т.н. ранг), определяемое при посредстве порядковой шкалы. Хотя результаты Р. имеют численную форму, они не обладают некоторыми фундаментальными свойствами натуральных чисел, вследствие чего операции над ними требуют обращения к специальным аналитическим и вычислительным методам (напр., к неметрическому многомерному шкалированию). В социологии Р. является основным источником количественной информации, т.е. выполняет столь же фундаментальные методологические функции, как и измерение в естественных науках. [c.301]
СОЦИОГРАММА — способ представления межличностных и межгрупповых отношений в виде графа-системы связей между точками, каждой из которых соответствует определенный индивид или социальная группа. Для построения С. предварительно выделенную совокупность респондентов опрашивают относительно содержания и параметров их взаимных контактов. Полученную информацию представляют в виде матрицы и анализируют методами автоматической классификации данных, логико-структурного или факторного анализа, многомерного шкалирования и др. В практике эмпирической С. используется для определения границ различного рода сообществ выявления и анализа их структуры, а также дифференциации их представителей на статусные и ролевые категории. [c.350]
Вследствие недостатков вышерассмотренных подходов часто используется многомерное шкалирование, не требующее четкого выявления атрибутов, а определяющее сходство и различие исследуемых товаров по ним в целом. Например, потребителей на основе парного сравнения просят определить степень сходства каждой пары изучаемых товаров. В данном случае атрибуты в явном виде не используются. Затем исследуемые товары располагают в зависимости от степени их сходства в двух- или трехмерных координатах (строится карта восприятия). Например, в разделе о позиционировании товара приведены результаты изучения мнения потребителей корпорацией Крайслер относительно позиции марок легковых автомобилей. Было использовано два недостаточно четко определенных атрибута консервативность — одухотворенность и представительность — практичность. [c.245]
Закрытые вопросы строятся в форме альтернативных вопросов, вопросов с выборочным ответом, вопросов, построенных методом шкалирования, например в виде шкалы Лайкерта, когда альтернативные ответы строятся от самого решительного согласия к самому категоричному несогласию и опрашиваемому предлагается отметить ответ в соответствующем диапазоне метода семантического дифференциала, когда опрашиваемому предлагается перечень противоположных, биполярных определений шкалы влажности, оценочной шкалы (с ранжированием любого признака), с использованием метода многомерного шкалирования, позволяющего учитывать отношение опрашиваемых ко многим характеристикам товара, рекламы и др., которое далее подвергается обработке с помощью компьютеров и сводится, например, в четырехмерный или восьмимерный график, а также метода ранжирования путем расположения по достоинствам и с помощью парных сравнений. [c.87]
Подобно тому как специалисты по маркетингу используют пространственные представления (например, многомерное шкалирование) для анализа позиционирования продукта, экономисты с конца 1920-х гг. прибегают к моделям пространственной конкуренции для изучения воздействия разнообразия продуктов на ценовую конкуренцию. Т. Нейгл (Nagle, 1984) считает, что эти подходы возможно объединить так, чтобы специалисты по маркетингу смогли исследовать не только позиционирование и выпуск продукта с целью максимизации рыночного потенциала, но также решить вопрос о том, где (по отношению к конкурентам) должен совершаться выход продукта на рынок, чтобы минимизировать потенциальную конкуренцию с фирмами, которые выйдут на тот же рынок впоследствии. [c.112]
Из приведенных данных видно, что в рассмотренном при мере с точки зрения оценки статистической значимости связи между строками и столбцами традиционный и логлинейный подходы к таблицам сопряженности, с одной стороны, и дуальное шкалирование, с другой стороны, дают сравнительно близкие результаты. Однако в общем случае связь между этими двумя методами пока достаточно не изучена [232, с. 181]. 3.2.6. Таблицы объект—многомерный отклик . Исходные данные для дву-, трех- и более мерных таблиц сопряженности часто могут.быть представлены в форме таблицы, в которой строки соответствуют объектам (субъектам), столбцы — градациям используемых классификационных переменных и на пересечении i-й строки и столбца, соответствующего у-й градации /-и переменной, стоит 1 или 0 в зависимости от того, имеет ли место для 1-го объекта эта градация (1) или нет (0). В случае когда для ряда объектов значения одной из переменных не определены (измерены в непредусмотренной шкале, не измерены, утрачены при обработке и т. п.), либо исключают из таблицы соответствующие объекты, либо вводят для этой переменной дополнительную градацию значение не определено . Пример фрагмента таблицы, которая могла бы быть исходной для данных примера п. 3.2.2, дан в табл. 3.4, где приведена оценка организации труда в четырех лабораториях (таблица Единица наблюдения —(лаборатория, оценка, эксперт) ). В качестве единицы наблюдения (объекта) в ней взято резюме из карточки, заполняемой экспертом после обследования и оценки организации труда в лаборатории, в котором указываются номер лаборатории, оценка, номер эксперта. [c.139]
Когда альтернативы характеризуются более чем одним фактором, для их сравнит, оценки необходимо использовать многомерные методы анализа экспертной информации. К их числу относятся многомерное шкалирование, факторный анализ, формирование обобщённых критериев — т. н. функций полезности. Последнему целесообразно предпослать анализ связей и соотношений между факторами, определяющими оценку альтернатив. Используя соответствующие методы математпч, статистики, оценивают достоверность результатов экспертиз. [c.558]
Измерения сходства просто отражают воспринятое сходство двух объектов в глазах респондентов. Например, каждого респондента можно попросить оценить степень сходства каждой пары объектов. Таким образом, респондент не имеет списка атрибутов, который неявно предлагает критерии, которые должны быть включены или исключены. Результат приведения данных всех респондентов к среднему арифметическому является оценкой сходства для каждой пары объектов. Потом многомерная программа шкалирования пытается расположить объекты в двух-трехмерном пространстве (при необходимости и больше). Такое пространство названо перцептуалъной картой. Программа пытается построить перцептуалъную карту так, чтобы два объекта с самым высоким сходством были отделены самым коротким расстояни- [c.205]
Микромаркетинг, 176 744 Многоканальное кабельное тестирование, 479 576 Многомерное шкалирование, 204 Многопокупающий потребитель, 137 183 Модели [c.768]
Анализ соответствия ( orresponden e analysis), другое название — анализ корреспонденции. Наряду с факторным анализом и методом многомерного шкалирования его используют для снижения размерности, в частности для перевода номинальных данных, таких, как ответы да — нет , в метрические шкалы. [c.78]
Метод многомерного шкалирования (MDS — multi-dimensional s aling) имеет очень специфическое, но мощное применение на рынках. MDS изучает ощущения и дает способ интегрировать собранные данные в карты восприятия. В этом случае обычно значимой характеристикой является ценность товара, например важность цвета для выбора hi-fi системы по сравнению с альтернативными. MDS-ана-лиз изучает концепции, чтобы найти ценную часть каждого элемента. Сила MDS состоит в способности выяснять эту информацию без обращения к исчерпывающему набору перестановок и комбинаций характеристик продукта. MDS дает результаты по каждому опрошенному лицу, которые анализируются в рамках выборки с помощью кластерного анализа, чтобы сформировать сегменты. Результат может показать, что один сегмент покупателей машин не готов платить за дополнительную мощность, но будет вполне рад заплатить за качества, облегчающие использование продукта. Напротив, другой сегмент может не пожелать платить за внешний вид, но с готовностью заплатит за улучшенные характеристики и мощность. [c.109]
Многомерное шкалирование похоже на кластерный анализ, поскольку тоже включает ряд методик, направленных на одну проблему, в данном случае на составление карт восприятия клиентами предложений на рынке. Рисунок 4 показывает типичную карту, изготовленную с помощью этого метода на основе информации по тематическим паркам отдыха. На этом рисунке пространство — не географическое расстояние между парками, а психологическое пространство. Карта показывает, насколько близко клиент видит центры отдыха в своем сознании, и параметры, которые он применяет. Помимо визуализации рынка карты, произведенные с помощью многомерного шкалирования, могут помочь позициони- [c.109]
Многовариантные методы, описанные здесь, получили название многовариантных джунглей (Hooley, 1980). Действительно, разнообразие и сложность методов таковы, что они могут показаться темным, пугающим и загадочным лесом для людей, не сталкивавшихся с ними. Так же как и джунгли, многовариантные методы — богатый источник идей и вдохновения. Они могут помочь менеджерам понять сложные ситуации и навести порядок в больших объемах информации. Немногие менеджеры, похоже, в состоянии применять эти методы без посторонней помощи, но они в состоянии понять, что именно могут сделать различные подходы и каковы их ограничения. После того как вы смогли представить рынки методом многомерного шкалирования, видеть их традиционным способом — все равно что ограничиваться черным и белым цветами, когда доступны все живые цвета. Было время, когда требования, выдвигаемые этими методами к расчетам, делали их недоступными для большинства пользователей, но теперь все они доступны в простой и удобной для работы форме. Главное требование они предъявляют к сбору и пониманию данных, а не к расчетам. [c.110]
Смотреть страницы где упоминается термин Шкалирование многомерное
: [c.460] [c.266] [c.268] [c.311] [c.275] [c.54] [c.56] [c.145] [c.143] [c.143] [c.144] [c.146] [c.106] [c.1168] [c.1176] [c.76] [c.79]Маркетинг (2002) -- [ c.381 ]