Шпаргалка по "Маркетингу"

6.4.2 Словесная шкала

Анкеты, использующие словесные шкалы, просты в заполнении и имеют то преимущество, что они содержат измеряемые параметры (важность и удовлетворенность) внутри шкалы, уменьшая риск путаницы. Поскольку словесная шкала является наиболее простой и ясной, она, как  правило, заполняется аккуратно  и с наименьшим числом ошибок. Составление  отчетов по словесным шкалам с  подсчетом «процента удовлетворенности» (т. е. процента анкет с отмеченными  первыми двумя квадратами) может  скрыть изменения удовлетворенности потребителя, вызванное объединением в одно целое оценок из двух разных категорий — «удовлетворен» и «не удовлетворен». На самом деле, если результаты обрабатываются таким образом, то нет смысла иметь более двух пунктов на шкале — «удовлетворен» и «не удовлетворен».

Статистически не приемлемо преобразовывать  пункты словесной шкалы в числа  и получать средние значения этих чисел. Это вызвано тем, что шкалы  словесного типа — порядковые по своей  функции. Они дают порядок от хорошего до плохого или от удовлетворенности до неудовлетворенности, без определения количественной меры. Другими словами, мы знаем, что «решительно согласен» — лучше, чем «согласен», но мы не знаем — насколько лучше. Также мы не знаем, равна ли дистанция между «решительно согласен» и «согласен» дистанции между «согласен» и «ни да, ни нет». Поэтому словесные шкалы должны анализироваться с использованием частотного распределения, при котором просто подсчитывается, сколько респондентов отметили каждый квадрат. Статистически не приемлемо использовать средние значения и стандартные отклонения или применять многомерные статистические методы для установления взаимосвязи между переменными в наборе данных. Это делает невозможным прямое сравнение по степени важности и удовлетворенности, если только пункты категорий не сгруппированы, например, следующим образом: процент респондентов, отметивших квадраты «очень удовлетворен» и «удовлетворен», по сравнению с процентом, отметивших квадраты «очень важно» и «важно». Как сказано ранее, из-за потенциально большого разнообразия в распределении оценок внутри каждой категории, такие результаты могут не давать надежной картины.

Рис. 6.9 Словесная шкала

Рис. 6.10 Цифровая шкала

6.4.3 Цифровая шкала

Цифровые шкалы легко заполнять  — так же легко, как и словесные  шкалы. В отличие от многих других шкал, цифровые шкалы могут быть использованы независимо от метода сбора  данных. Словесные шкалы очень  неудобны при телефонных интервью.

Очень сильным аргументом в пользу цифровых шкал является их удобство для  анализа и, что очень важно, для  сообщения результатов коллегам в вашей организации. Простые  вычисление средних значений оценок, выставленных по десятибалльной цифровой шкале, упрощают понимание результатов  и их последствий. Непосредственное сравнение со средними оценками важности дает более ясную картину областей, требующих внимания, по сравнению  с гораздо менее наглядными частотными распределениями, которые должны использоваться для соответствующего статистического  анализа шкал словесного типа. Это  — чрезвычайно важный фактор в  пользу применения цифровых шкал в  анкетах ИУП, поскольку там, где  процедура ИУП провалилась, причиной этого для многих организаций  была именно плохая внутренняя обратная связь. Просто там недостаточно хорошо понимались в масштабах всей компании те области, на которых должны быть сосредоточены усилия по улучшению  обслуживания. Обладание ясными и  простыми результатами исследования, которые весь персонал сразу понимает, — хорошая стартовая точка  борьбы за сердца и души потребителей.

Цифровые шкалы можно расширять. Обычно они содержат 5, 7 или 10 пунктов. Непрактично иметь много пунктов  в словесной шкале, и это является их существенным недостатком, поскольку  различия в результатах исследований, проведенных в различные периоды  времени могут быть очень небольшими. Более широкая шкала позволяет  респонденту быть более избирательным, особенно в верхней части шкалы удовлетворенности, что важно, поскольку, если обслуживание становится конкурентоспособным, то именно очень удовлетворенные респонденты будут, скорее всего, давать рекомендации и останутся лояльными.

Большее количество пунктов также  дает большее разнообразие, что лучше  для процесса анализа по двум главным  причинам. Во-первых, шкалы с большим  количеством пунктов позволяют  лучше сделать разграничение  между хорошими и плохими исполнителями, что приносит больше пользы руководителям при принятии решений и отслеживании их результатов. Во-вторых, легче определить «ковариацию» между двумя переменными с большей дисперсией (т. е. разбросом относительно их среднего значения). Ковариация — критическая величина при разработке надежных моделей, таких как модели, определяющие механизмы удовлетворения потребителя (см. главу 7).

Образцы анкет с использованием 10-балльной цифровой шкалы приведены  в конце книги. В приложении Б дан пример заполняемой анкеты, а в приложении А — пример анкеты для телефонного интервью.