Анализ покупательских предпочтений: современные модели

Метод контент-анализа  часто используется в прокатном  периоде. При помощи данной методики проводится анализ отзывав о проекте  в СМИ, мониторинга зрительских оценок фильма. 

Контент-анализ позволяет:

• выявить отношение  к фильму, распространяемое в СМИ,

• выявить отношение  к фильму отдельных специфических  сегментов зрителей (например, кинокритиков),

• Выявить отношение  к фильму активной Интернет-аудитории (анализ социальных сетей, блогов) и  проч.

ПОДСЧЕТ «ПО ГОЛОВАМ» 

Техника подсчета зрителей «по головам». Используется уже в прокатный период кинопроекта  для мониторинга кассовых сборов. 

Для получения  достоверной информации о кассовых сборах в кинотеатрах целесообразно  проводить выборочную проверку посещаемости сеансов с подсчетом зрителей «по головам». На данный момент подобный мониторинг проводится вручную, однако в недалекой перспективе в крупных кинотеатрах возможна автоматизация процесса при помощи инфракрасных сенсоров с программным обеспечением по распознаванию образов.

ИНТЕРНЕТ-ОПРОС 

Интернет-опрос  может проводиться путем размещения анкеты на сайтах с целевой аудиторией, рассылки анкеты по электронной почте, предложения заполнения анкеты в  телеконференциях. Метод проведения опроса посредством размещения анкет на Web-сайтах возможен как при наличии у заказчика собственного сайта, так и при его отсутствии. Во втором случае специалисты Movie Research подбирают сайты, подходящие по тематике опроса и предоставляющие услуги опросов. Поскольку заполнение анкеты требует некоторых усилий от посетителей, необходима достаточная мотивация для их убеждения в том, чтобы потратить несколько минут на ее заполнение. Для повышения интереса пользователей к заполнению анкет в Интернете в полной мере применимы традиционные средства, такие как премирование или оплата. Например, может применяться практика начисления бонусов на счета клиентов за заполнение анкеты, цифровые купоны (скидки при покупке) и т. п. Кроме того, Интернет позволяет существенно снизить время, затрачиваемое на прохождение анкеты по цепочке от процедуры непосредственно опроса до представления результатов обработки и анализа данных. Современные информационные средства позволяют уменьшить время прохождения данных по этой цепи до минимальных сроков.

КИНО-ПРОГНОЗ 

Модель КиноПрогнозa используется для прогнозирования  кассовых сборов фильма.  

Расчет проводится с использованием программного модуля КиноПрогнозa для различных вариантов  стратегии продвижения и дистрибуции, что позволяет выбрать из имеющихся  вариантов оптимальный. Ошибка прогноза не превышает 10-15%. 

Модель основана на «цепях Маркова» – вероятностной  теории, позволяющей описывать поведение  массовой зрительской аудитории  кинофильма в зависимости от нескольких существенных факторов: 

Общей информации о фильме (жанр, актерский состав и др.)

Стратегии продвижения (медиа-план, каналы, бюджет продвижения)

Стратегии дистрибуции (число копий, роспись фильма)

Качества фильма (соответствие ожиданиям, игра актеров  и др.)

Сарафанного радио (число участников, их активность). 

Методы анализа  данных

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ 

Факторным анализом называют совокупность методов, которые  позволяют выявлять латентные (скрытые, неявные) обобщающие характеристики структуры  и механизма развития изучаемых  явлений и процессов на основе существующих связей признаков (или объектов). Проще говоря, факторный анализ позволяет сгруппировать и выделить основные факторы, влияющие на изучаемое явление. В основе моделей факторного анализа лежит гипотеза, что наблюдаемые переменные являются косвенными проявлениями небольшого числа скрытых (латентных) факторов. Хотя такую идею можно приписать многим методам анализа данных, обычно под моделью факторного анализа понимают представление исходных переменных в виде линейной комбинации факторов. В маркетинге методы факторного анализа используют для углубленного анализа потребительского поведения, психографики и прочих задач, в которых необходимо выявление явно не наблюдаемых факторов.  

Чаще всего  факторный анализ используют:  

• при сегментации  рынка (можно сгруппировать покупателей определенной категории товаров в зависимости от того, чем они руководствуются в своем выборе)

• в ценовых  исследованиях - для выявления характеристик  потребителей, наиболее чувствительных к ценовым изменениям

• для выявления атрибутов бренда, которые определяют его предпочтительность для потребителей

• во всех остальных  случаях, где задачей выступает  выявление латентных факторов

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ  

Представляет  собой группу методов, которые используются для классификации объектов или событий в относительно однородные группы, которые называют кластерами. Проще говоря, если данные понимать как точки в признаковом пространстве, то задача кластерного анализа формулируется как выделение "сгущений точек", разбиение совокупности на однородные подмножества объектов. Объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах.  

Кластерный анализ используют в маркетинге для различных  целей, например:

• для сегментации  рынка,

• для идентификации и изучения однородных групп покупателей,

• для клатеризации марок и продуктов, которой можно  определить конкурентоспособные наборы в пределах данного рынка.

• для интерпретации  поведения потребителей; идентифицируются однородные группы потребителей продукта, затем поведение каждой группы изучается отдельно.

• для прочих задач, связанных с необходимостью разбивать объекты на группы по заданным признакам.

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ 

Метод статистического  анализа, который позволяет исследовать  влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. В дисперсионном анализе исследователь исходит из предположения, что одни переменные выступают как влияющие (именуемые факторами или независимыми переменными), а другие (результативные признаки или зависимые переменные) – подвержены влиянию этих факторов. Кроме того, дисперсионный анализ позволяет определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений.

СОВМЕСТНЫЙ АНАЛИЗ 

Метод совместного  анализа широко применяется в  маркетинге и позволяет выбрать  оптимальную для потребителей комбинацию свойств продукта, оставив продукт  в допустимой ценовой категории. Метод построен на принципе оценки и сравнения атрибутов продуктов с целью выявления тех из них, которые оказывают наибольшее влияние на покупательские решения. Психологические исследования показывают, что человек стремится упростить процесс принятия решения, и поэтому включение в план исследования от пяти до восьми важнейших характеристик обычно вполне достаточно, чтобы спрогнозировать вероятность покупки. Респондентов просят вынести суждение о продукте в целом, а не о каждом атрибуте в отдельности. А затем по результатам анализа определяется система ценностей, лежащая в основе их выбора. 

Совместный анализ чаще всего используют в маркетинге для решения следующих задач:

• Определение  наиболее значимых для покупателя характеристик  товара

• Сегментирование  рынка, основанное на сходстве предпочтений

• Определение  структуры свойств наиболее предпочтительной торговой марки

МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ 

Метод многомерного шкалирования позволяет решить две  основные задачи: получить обобщенную оценку исследуемой характеристики (а не ее отдельных аспектов), и определить, не навязывая собственного мнения респондентам, какими же признаками они руководствовались в процессе оценивания того или иного объекта исследован ия. Процедуры многомерного шкалирования позволяют выполнить анализ предпочтений на индивидуальном уровне, что особенно важно, т.к. индивидуальные предпочтения широко варьируются и анализ средних предпочтений, как правило, неинформативен. В общем случае данный метод позволяет таким образом расположить объекты исследования в графическом пространстве некоторой небольшой размерности, чтобы достаточно адекватно воспроизвести наблюдаемые расстояния между ними. В результате можно "измерить" эти расстояния в терминах найденных латентных переменных.  

Многомерное шкалирование чаще всего используют в маркетинге для решения следующих задач:

• При сегментации  рынка размещаются в едином пространстве торговые мароки и потребители , что  позволяет выявить относительно однородные группы потребителей

• Многомерный  анализ потребительских предпочтений

• При разработке нового товара многомерное шкалирование позволяет увидеть пробелы на пространственной карте, которые указывают на потенциальные возможности для размещения новых товаров

АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ / КОРРЕСПОНДЕНТНЫЙ АНАЛИЗ 

Широкое использование  анализа соответствий в сфере маркетинга, обусловлено простотой процедуры сбора данных и получения результатов. Кроме того, метод анализа соответствий достаточно гибкий относительно вида исходных данных (это могут быть частотные данные, проценты, данные в виде рейтингов и т.д.). Как правило, данный метод рекомендуют применять вместе с аналитическими методами анализа. А.с. обеспечивает наглядную картину взаимосвязи переменных и, таким образом, способствует возникновению новых идей и предположений относительно природы этих взаимосвязей, которые могут затем проверяться более тонкими и строгими методами анализа.

ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ 

Дискриминантный анализ используется для разбиения  респондентов на группы с целью обнаружить общую структуру, исходя из набора измерений. Кроме того, данный метод также может быть использован для того, чтобы определить, какие переменные вносят вклад в эту классификацию. Метод работает, в том случае, когда мы имеем дело с теми характеристиками продукта, которые могут быть ясно и однозначно восприняты покупателями 

Дискриминантный анализ чаще всего используют в маркетинге для решения следующих задач:

• При сегментации  рынка 

• Для создания карт потребительского восприятия

АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ  РЯДОВ  

В маркетинге чаще всего анализ временных рядов  используется для прогнозирования спроса и его сезонных, циклических и случайных изменений. Он основывается на разбивке данных об объеме продаж в прошлом для прогнозирования спроса в будущем. Но существуют и более сложные модели прогноза, опирающиеся на анализ временных рядов. Например, можно ответить на вопрос, покупки каких товаров предшествуют покупке данного вида продукции.

АНАЛИЗ ВТОРИЧНОЙ  ИНФОРМАЦИИ 

Анализ вторичной  информации может выступать как  самостоятельное маркетинговое  исследование, так ив качестве одного из этапов комплексного анализа рынка. При анализе рынка какого-либо товара, с помощью вторичной информации можно получить начальное представление о свойствах товара, о технологии его производства, об ассортименте, основных производителях и поставщиках, объемах производства/продажи, конечных потребителях, о сегментации рынка. 

При проведении исследования на базе вторичной информации специалисты Movie Research используют в своей  работе следующие источники информации:

• документацию заказчика 

• публикации в СМИ, рекламные издания, официальные справочные издания,

• интернет;

• коммерческие справочные службы и локальные справочные издания;

• экономические  и маркетинговые обзоры;

• экспертные мнения; 

Получение и  анализ вторичной информации производится посредством кабинетных исследований. 

Достоинства вторичной  информации: небольшая стоимость  работ, поскольку не нужен сбор новых  данных; быстрота сбора материала; наличие  нескольких источников информации; достоверность  информации от независимых источников; возможность предварительного анализа проблемы.