Левый нижний квадрант – Важность невысокая, удовлетворенность невысокая. Это  балласт. И выбросить жалко и  нести тяжело. Улучшение атрибутов, в данном случае 8 и, особенно, 4, требует  больших усилий, как маркетинговых, так и производственных. В тоже время может быть и ахиллесовой пятой продукта, если у конкурирующих продуктов данные атрибуты входят в число базовых преимуществ.

   В основе интерпретации такой карты  восприятия лежит допущение, что суждения респондентов об атрибутах товара являются проявлением скрытых факторов, используемых ими для дифференциации брендов. 

   Глава 2. Методы построения карт восприятия.

   По  мере распространения концепции позиционирования возникла потребность в инструментах анализа сходств и различий между брендами и описывающими их атрибутами, возникающими в восприятии потребителей. В настоящее время наиболее адекватными инструментами для решения этой задачи являются многомерные статистические методы.

   Карты восприятия предполагают графическое представление сходств и различий между марками в контексте описывающих их свойств или атрибутов в пространстве низкой размерности (обычно двух- или трехмерном). Такой подход дает исследователю возможность визуально оценить различия между брендами по тем или иным атрибутам, что обеспечивает высокую степень удобства при решении задач позиционирования. Удобство графического представления информации наряду с широким распространением современных статистических пакетов привело к росту популярности использования карт восприятия и увеличению разнообразия используемых для этой цели статистических методов. При этом зачастую игнорируется тот факт, что методы, используемые для построения карт восприятия, имеют серьезные концептуальные и технические различия, ключевым образом влияющие на конечный результат.

   Можно выделить два основных уровня, характеризующих  всю совокупность методов построения карт восприятия: концептуальные различия, формирующие отдельные группы методов, и методологические различия, характеризующие использование методов, составляющих единую концептуальную группу.

   2.1. Композиционные и декомпозиционные методы

   В рамках концептуального подхода  можно выделить две группы методов: композиционные и декомпозиционные.

   Композиционный  подход предполагает изучение сходств и различий между брендами на основе заранее определенных исследователем атрибутов, степень соответствия которых изучаемым брендам и предлагается оценить респондентам. При последующем статистическом анализе полученных в результате опроса данных бренды и описывающие их атрибуты графически отображаются в пространстве низкой размерности. Относительное расположение брендов определяется на основе их оценок по отдельным атрибутам, на основе чего происходит формирование (композиция) общей оценки близости между марками. Композиционный подход имеет следующие основные преимущества и недостатки.

   К достоинствам данного подхода можно  отнести следующее:

   - Относительная легкость интерпретации  карты восприятия этого типа. Поскольку согласно методологии респонденты дают оценку брендам на основе заранее определенных атрибутов, анализ полученных «измерений» (осей карты) потребительского восприятия становится проще.

   - Бренды и описывающие их атрибуты  отображаются в единой плоскости  или пространстве (в зависимости от числа выделенных «измерений»). В большинстве случаев это позволяет визуально оценивать непосредственную степень соответствия изучаемых брендов конкретным атрибутам, что предоставляет неоценимую информацию исследователю.

   Недостатки  данного подхода можно сформулировать следующим образом:

   - Оценка различий между брендами  происходит на основе заранее  определенных атрибутов, в число  которых могут не быть включены  важные характеристики потребительского  восприятия изучаемой товарной  категории. С другой стороны, в анализ могут быть включены и неадекватные с этой точки зрения атрибуты, искажающие полученное решение. 

   - Высокая чувствительность композиционных  методов к качеству исходных  данных. В частности, подразумевается,  что данные должны иметь нормальное (или близкое к нормальному) распределение. Еще одна сторона этой чувствительности проявляется в том, что даже незначительное изменение исходного массива данных по тем или иным причинам (вывод из анализа одной переменной и т.п.) может непредсказуемо изменить конечное решение.

   Использование композиционных методов более предпочтительно  в случае, когда целью исследования является оценка различий между брендами и их соответствия конкретным атрибутам, которые интересуют исследователя  на данный момент. Композиционные методы также более оправданы, если исследователь уверен (по результатам, например, фокус-группы), что набор атрибутов, используемых им для оценки брендов, полностью «перекрывает» большую часть системы восприятия потребителя. Этот подход также может быть целесообразным, когда оценка соответствия атрибутам более приоритетна, чем выявление степени различия между брендами.

   Декомпозиционный  подход к построению карт восприятия имеет совершенно другую основу. Респондент дает лишь общую оценку степени сходства или различия между брендами, руководствуясь исключительно собственными соображениями, а не заранее предложенными для оценки атрибутами. Полученная на основании общих оценок матрица расстояний между объектами может быть отображена в пространстве низкой размерности. В этом смысле можно говорить о декомпозиции общих оценок в необходимое количество измерений, в которых и будут отображены изучаемые бренды. Декомпозиционный подход имеет следующие основные преимущества и недостатки.

   Преимущества:

   - Использование декомпозиционного  подхода позволяет получить «чистое», не ограниченное изначально заданными  атрибутами восприятие брендов.  В этом смысле декомпозиционный  подход обеспечивает более точную  оценку, чем использование композиционных  методов.

   - Меньшие требования к исходному массиву данных. Фактически, большинство существующих на сегодняшний день программных алгоритмов требует лишь наличия матрицы расстояний между объектами, которая может состоять и из единичного наблюдения, что достаточно удобно.

   Недостатки:

   - Результаты, полученные с помощью  многомерного шкалирования невозможно  качественно интерпретировать без  дальнейшей обработки, поскольку  они не содержат описывающие  восприятие атрибуты. Несмотря на  то, что существуют специальные программные алгоритмы, позволяющие обеспечить «врезку» атрибутов в полученное многомерное пространство, их использование требует дополнительного массива данных, состоящего из собственно оценок брендов по атрибутам, аналогично композиционному подходу. С другой стороны, использование подобных алгоритмов требует от пользователя дополнительных навыков. В совокупности эти проблемы могут существенно снизить качество конечного результата.

   - Ограничения по минимальному  количеству оцениваемых объектов (брендов). Общепринятой практикой является, что для получения значимого двухмерного решения необходима оценка как минимум девяти объектов относительно друг друга. Это означает, что респонденты должны попарно произвести в общей сложности 36 сравнений, что представляется несколько утомительным.

   - Чувствительность процедуры к  набору объектов, по которым проводится  оценка. Оценка должна проводиться  по всем брендам, имеющим отношение  к изучаемому рынку, о которых  респондент имеет представление.  Поскольку многомерное шкалирование, по сути, способ отображения относительных позиций объектов, отсутствие в анализе даже одного из них приведет к абсолютно иному результату.

   - Когнитивные системы потребителей, оценивающих степень сходства  между марками, могут существенно  различаться. Например, мужчины и женщины могут проводить оценку исходя из абсолютно разных критериев, в связи с чем возможны диаметрально противоположные оценки, искажающие конечный результат.

   Использование декомпозиционных методов может  быть оправданным, если целью исследования в большей степени является оценка общей степени различия между брендами, чем установление степени их соответствия тем или иным атрибутам. Декомпозиционный подход также оправдан, если исследователь имеет основания полагать, что набор атрибутов, который он мог бы использовать в рамках композиционного метода, сильно расходится с реальным положением вещей. Применение этого метода также имеет смысл, если его результаты можно уточнить на последующих исследованиях (например, попросить респондентов или экспертов в отрасли интерпретировать полученную карту восприятия). 

   Выбор статистического метода анализа данных. После принятия решения о выборе композиционного или декомпозиционного подхода исследователь должен определить метод статистической обработки данных, который он будет использовать для построения карты восприятия.

   В рамках композиционного подхода  исследователь может использовать анализ соответствий, дискриминантный или факторный анализ, в рамках декомпозиционного – многомерное шкалирование.

   2.2. Дискриминантный анализ.

   Дискриминантный анализ представляет собой аналитический  инструмент, с помощью которого на основании некоторых признаков (независимых переменных) объект может быть причислен к одной из двух (или к одной из нескольких) заданных заранее групп.

   Основная  идея состоит в том, что в качестве групп, представляющих зависимую переменную, используются участвующие в анализе  бренды, а в качестве независимых переменных – атрибуты, по которым респонденты оценивают каждый из брендов. Полученные в результате анализа коэффициенты при независимых переменных (атрибутах) будут показывать относительную важность каждого из атрибутов при проведении классификации, т.е. в какой степени различия между брендами обусловливаются различиями в оценках по каждому конкретному атрибуту. Соответственно, атрибуты с наиболее высокими коэффициентами будут характеризоваться как формирующие значительные различия между брендами и наоборот. Таким образом, формируется персептивное пространство, которое и представляет когнитивную систему потребителя, представляющую собой при использовании двух функций плоскость с отображенными на ней атрибутами. Как правило, двух функций вполне достаточно для практического использования. В данном случае координаты самих брендов будут представлять собой стандартизированные средние значения дискриминантных функций, полученных для каждого из брендов. Отобразив их в уже имеющемся пространстве атрибутов, мы получим готовую карту восприятия.

   К основным его преимуществам можно  отнести следующие аспекты.

   - Рассчитываемые в процессе анализа  дискриминантные функции согласно  логике метода (функции являются  линейно независимыми) наилучшим  образом при имеющихся ограничениях описывают имеющиеся различия. В этом смысле дискриминантный анализ является наиболее методологически адекватным инструментом построения карт восприятия.

   - Доступность для понимания. В  принципе, дискриминантный анализ  имеет под собой ту же самую основу, что и множественная регрессия, поэтому он вполне доступен для понимания людям, имеющим даже элементарное представление о статистике.

   - Легкость интерпретации полученных  результатов. Результаты, полученные  посредством дискриминантного анализа, достаточно просто интерпретировать. В этом плане дискриминантный анализ очень прямолинеен: большая близость бренда к атрибуту на карте означает большую выраженность этого атрибута у бренда.

   К недостаткам дискриминантного анализа  следует отнести его высокую чувствительность к характеру распределения исходных данных (желательна близость к нормальному распределению). Поэтому исследователь обязательно должен учитывать этот нюанс и продумать, как этого избежать (например, мотивировав респондентов, использовать при оценках всю шкалу, а не только ее крайние значения, и т.п.).

   Ниже  приведен пример карты восприятия брендов  супермаркетов одного из регионов России на основе использования дискриминантного анализа (рис.2). В процессе анкетирования респондентам предлагалось оценить по семибалльной порядковой шкале, насколько изучаемые атрибуты описывают каждый из исследуемых брендов. Полученные данные были использованы для проведения дальнейшего анализа. 

Рис. 2. Карта восприятия брендов супермаркетов (дискриминантный анализ). 

  В результате анализа было получено две  дискриминантные функции, в совокупности объясняющие 86% вариаций данных, что  является весьма неплохим результатом. На графике значения полученных коэффициентов  при атрибутах (аргументах) для первой дискриминантной функции представлены как их координаты по оси Х, а коэффициенты атрибутов по второй дискриминантной функции – как координаты по оси Y. Аналогично координаты самих брендов по оси Х представляют собой средние значения первой дискриминантной функции для каждого из брендов, а по оси Y – средние значения второй дискриминантной функции. Для удобства визуального отображения информации все значения были стандартизированы. Атрибуты, расположенные ближе к периферии карты восприятия, являются в большей степени дифференцирующими (отличающими бренды друг от друга в сознании потребителей), чем расположенные рядом с началом координат, то же самое можно сказать и о брендах, расположенных дальше от начала координат, чем другие.