Качественный анализ данных

Оглавление

Методы качественного анализа данных. Вау, это полный рот.

Перво-наперво – давайте сделаем шаг назад и зададим вопрос: «Что такое качественные данные?» Что ж, качественные данные относятся к данным, которые «не являются числами» (не волнуйтесь, это не горячая точка зрения этого поста!). Другими словами, это не то, что вы считаете или измеряете с помощью фиксированной шкалы или сложной статистики и математики. Итак, если это не цифры, что это?

Итак, качественный анализ проще количественного, не так ли?

Не так уж и быстро! Во многих отношениях качественные данные могут быть невероятно сложными и требуют много времени для анализа и интерпретации. В конце фазы сбора данных (например, ваших интервью или фокус-групп), которая сама по себе занимает много времени, у вас могут быть страницы и страницы текстов или часы аудио для работы. У вас могут быть тонкие нюансы взаимодействий или дискуссий, которые крутились у вас в голове и которые были записаны в виде частичных мыслей в беспорядочных полевых заметках. Тогда вам нужно во всем разобраться. Но как? Что ж, вот что такое качественный анализ данных (QDA, если хотите).

В этом посте мы рассмотрим качественный анализ данных на высоком уровне, рассмотрев общие методологические подходы, используемые для работы с качественными данными. Мы не собираемся описывать все возможные качественные подходы и не будем вдаваться в подробности – мы просто дадим вам общую картину. Эти подходы можно использовать для первичных данных (это данные, которые вы собрали сами) или вторичных данных (данных, которые уже были опубликованы кем-то другим).

Методы качественного анализа данных «Большая пятерка»

Метод QDA №1: Качественный анализ контента

Контент-анализ, возможно, является наиболее распространенным и простым видом QDA. Он используется для оценки закономерностей в содержании (слова, фразы или изображения) или в источниках коммуникации, например, от фотографий в газетах до политических выступлений. Вы можете, например, определить частоту, с которой идея обсуждается или обсуждается (например, сколько раз Кардашьян упоминается в Твиттере…). Или вы можете выявить шаблоны более глубоких интерпретаций (например, идентифицируя фразы или слова в туристических брошюрах, которые выделяют Индию как древнюю страну).

Поскольку контент-анализ может использоваться самыми разными способами, важно входить в анализ с конкретным вопросом. Большие объемы текстов (транскрибированных или оригинальных) перегруппированы в коды, обобщены по категориям и темам и, возможно, даже сведены в таблицы. Из-за этого контент-анализ является одним из наиболее количественных и дедуктивных из этих QDA, он больше похож на частоты (числа) вещей, чем на другие виды анализа.

Контент-анализ динамичен и широко полезен, но не лишен недостатков. Это занимает очень много времени (требует много чтения и перечитывания текстов). Кроме того, его обвиняли в том, что он теряет важные нюансы в общении, например, если сосредоточить внимание на словах и фразах в качестве источника кодов.

Метод QDA № 2: повествовательный анализ

Повествовательный анализ – это слушать людей, рассказывающих истории, и разбираться в том, что это значит. Здесь предполагается, что истории формируют функциональную цель. Они существенно помогают нам понять мир. Следовательно, анализируя истории и способы их рассказа, мы раскрываем способы, которыми люди (рассказчики) справляются с реальностью, справляются с ней и понимают ее.

Вы можете использовать повествовательный анализ, чтобы выяснить, насколько важно, КАК что-то говорится. Например, он может раскрыть что-то о рассказчике (например, заключенный пытается оправдать свое преступление), влияет ли он на их успех (например, через то, как предприниматели рассказывают о своей карьере), или может ли он справиться с трудностями. ситуации (например, больные раком рассказывают истории надежды).

Однако у нарративного подхода тоже есть свои недостатки. Размеры выборки обычно очень малы из-за длительного процесса записи рассказов. Из-за небольшого размера выборки, а также множества социальных факторов и факторов образа жизни, которые могут влиять на предмет, повествовательный подход может быть довольно трудно воспроизвести в последующих исследованиях. Это означает, что результаты некоторых исследований сложно проверить.

QDA Метод № 3: Анализ дискурса

Дискурс означает письменный или устный язык или дебаты. Итак, анализ дискурса – это анализ языка в его социальном контексте. Другими словами, анализ языка (например, разговора, речи и т. Д.) В культуре и обществе имеет место. Например, вы можете оценить, как уборщик может разговаривать с генеральным директором или как политики говорят о терроризме.

Чтобы по-настоящему понять эти разговоры или речи, важны культура и история тех, кто участвует в общении. Например, уборщик может более непринужденно разговаривать с генеральным директором компании, которая подчеркивает равенство между работниками. Точно так же политик может больше говорить о терроризме, если в стране произошел недавний террористический инцидент.

Итак, как вы можете видеть, используя анализ дискурса, вы можете определить, как культура, история или дисбаланс сил (и это лишь некоторые из них) влияют на то, как обсуждаются концепции. Поскольку в том, как мы разговариваем друг с другом, существует множество потенциальных социальных влияний, потенциальные возможности для исследования с помощью нарративного анализа огромны. По той же причине очень важно иметь в виду очень конкретный вопрос при анализе данных и поиске закономерностей и тем.

QDA Метод # 4: обоснованная теория (GT)

Обоснованная теория – это методология, в которой явным намерением является создание теории с использованием данных посредством серии «тестов» и «пересмотров». Например, попытка выяснить, какие факторы могут повлиять на то, чтобы студенты прочитали сообщение в блоге о QDA…

В «Основанной теории» вы начнете с общего всеобъемлющего вопроса, а иногда просто с широкого интереса к данной группе населения (например, аспирантам). Вы начнете анализировать отдельный случай или небольшую выборку (например, пять аспирантов на факультете университета), предположительно репрезентативную для населения (аспирантов) в целом.

После тщательной оценки или экспертиз, общая гипотеза или модель может возникнуть (например, студенты, аспиранты, более вероятно, чтобы прочитать этот вид сообщения в блоге, если они только начинают, или изменили дисциплину). Затем вы поищете другой предмет или небольшую выборку (например, еще пять аспирантов на другом факультете) и посмотрите, верна ли эта модель или эта гипотеза. Если нет, вы будете искать общие черты, соответствующим образом адаптируя гипотезу. По мере продолжения этого процесса теория развивается.

Некоторые также утверждали, что у обоснованной теории есть хитрый круг. В принципе, чтобы это сработало, вы должны знать как можно меньше о вопросе исследования и совокупности, чтобы уменьшить предвзятость при интерпретации. Однако во многих случаях также считается неразумным подходить к вопросу исследования, не зная о текущей литературе. Другими словами, это что-то вроде ситуации «курица или яйцо». Тем не менее, обоснованная теория остается популярным (и мощным) вариантом

Источник

Статистические типы данных, используемые в машинном обучении

Введение в статистику

Статистика — это наука об изучении данных. Знания в этой области позволяют использовать подходящие методы сбора и анализа данных, а также эффективно представлять результаты такого анализа. Статистика играет ключевую роль в научных открытиях, принятии решений и составлении прогнозов, основанных на данных. Она позволяет гораздо глубже разобраться в объекте исследования.

Чтобы стать успешным специалистом по теории и методам анализа данных, необходимо знать основы статистики. Математика и статистика — “строительные блоки” алгоритмов машинного обучения. Чтобы понимать, как и когда следует использовать различные алгоритмы, нужно знать, какие методы за ними стоят. Тут встаёт вопрос — что именно собой представляет статистика?

Статистика — это математическая наука о сборе, анализе, интерпретации и представлении данных.

Для чего изучать статистику?

Один из основных принципов науки о данных — получение выводов из их анализа. Статистика отлично для этого подходит. Она является разновидностью математики и использует формулы, но она отнюдь не обязательно покажется пугающей, даже если вам не приходилось сталкиваться с ней раньше.

Машинное обучение зародилось из статистики. Основой используемых в нём алгоритмов и моделей является так называемое статистическое обучение. Знание основ статистики крайне полезно вне зависимости от того, изучаете вы глубоко алгоритмы МО или просто хотите быть в курсе новейших исследований в этой сфере.

Введение в типы данных

Хорошее понимание разных типов данных (шкал измерений) — основное условие для проведения разведочного анализа данных (EDA), ведь для определённых типов данных можно использовать только ограниченный набор статистических измерений.

Чтобы решить, какой метод визуализации выбрать, также необходимо понимать, с какими данными вы имеете дело. Думайте о типах данных как о способе категоризации разновидностей переменных. Далее мы обсудим основные типы данных и рассмотрим примеры для каждого из них.

Качественные и количественные данные

Разделение данных на качественные и количественные — основополагающий принцип разделения данных на типы. Чтобы определить тип, нужно выяснить, можно ли объективно измерить исследуемую характеристику с помощью чисел.

1) Качественные данные

В информации представлены характеристики, которые не измеряются числами, в то время как сами наблюдения можно разделить на измеряемое количество групп. Информацию, хранящуюся в таком типе переменной, трудно измерить, а измерения могут быть субъективными. Вкус, цвет автомобиля, архитектурный стиль, семейное положение — всё это типы качественных данных. Аналитики также называют такие данные категориальными.

1.1) Номинальные данные

Номинальные значения выражают дискретные единицы и служат для обозначения переменных, которые не имеют количественного выражения. Номинальные данные не имеют порядка, поэтому при изменении порядка значений итоговый результат не меняется. Ниже представлено два примера номинальных признаков:

Методы визуализации: для визуализации номинальных данных можно использовать круговую или столбчатую диаграмму.

В науке о данных можно использовать прямое кодирование, чтобы преобразовать номинальные данные в числовое свойство.

1.2) Порядковые данные

Порядковые данные — это смесь числовых и категориальных данных. Данные можно разбить на категории, но числа, ассоциируемые с каждой категорией, имеют значение. К примеру, рейтинг ресторана от 0 (самый низкий) до 4 (самый высокий) звёзд — это пример порядковых данных. Порядковые данные часто обрабатываются как категориальные, когда при построении диаграмм и графиков данные разделяются на упорядоченные группы. Однако, в отличие от категориальных, числа в порядковых данных имеют математическое значение. Таким образом, порядковые данные — это почти то же самое, что и номинальные, с тем лишь отличием, что в номинальных порядок не имеет значения. Взгляните на пример ниже:

Порядковые шкалы обычно используются для измерения нечисловых свойств, таких как счастье, уровень удовлетворённости клиентов, успеваемость студентов в классе, уровень квалификации и т. д.

Такие данные можно обобщать с помощью частотности, пропорций, процентных долей, а визуализировать — с помощью круговых и столбчатых диаграмм. Кроме того, можно использовать процентиль, медиану, моду, межквартильный размах.

В дополнение к порядковым и номинальным есть особый тип категориальных данных — бинарные (двоичные).

Бинарные данные принимают только два значения — “да” или “нет”, что можно представить разными способами: “истина” и “ложь” или 1 и 0. Бинарные данные широко применяются в классификационных моделях машинного обучения. В качестве примеров бинарных переменных можно привести следующие ситуации: отменил человек подписку или нет, купил машину или нет.

2) Количественные данные

Информация записывается в виде чисел и представляет объективное измерение или подсчёт. Температура, вес, количество транзакций — вот примеры количественных данных. Аналитики также называют такие данные числовыми.

2.1) Дискретные данные

Дискретные количественные данные — это подсчёт случаев наличия характеристики, результата, предмета, деятельности. Эти измерения невозможно поделить на более мелкие части без потери смысла. Например, у семьи может быть 1 или 2 машины, но их не может быть 1,6. Таким образом, существует конечное число возможных значений, которые можно зарегистрировать в процессе наблюдений.

У дискретных переменных можно подсчитать и оценить интенсивность потока событий или сводное количество (медиана, мода, среднеквадратичное отклонение). К примеру, в 2014 году у каждой американской семьи было, в среднем, по 2,11 транспортных средства.

Обычный способ графического представления дискретных переменных — столбчатые диаграммы, где каждый отдельный столбик представляет отдельное значение, а высота столбика означает его пропорцию к целому.

2.2) Непрерывные данные

Непрерывные данные могут принимать практически любое числовое значение и могут быть разделены на меньшие части, включая дробные и десятичные значения. Непрерывные переменные часто измеряют по шкале. Когда вы измеряете высоту, вес, температуру, вы имеете дело с непрерывными данными.

Например, средний рост в Индии составляет 5 футов 9 дюймов (

175 см.) для мужчин и 5 футов 4 дюйма (

Непрерывные данные подразделяются на 2 типа:

а) Интервальные данные

Интервальные значения представлены упорядоченными единицами, которые имеют одинаковое отличие друг от друга. Таким образом, мы говорим об интервальных данных, когда есть переменная, которая содержит упорядоченные числовые значения, и нам известны точные отличия этих значений. Примером может служить температура в заданном месте:

Проблема со значениями интервальных данных в том, что у них нет “абсолютного нуля”.

б) Данные соотношения

Данные соотношения также представляют собой упорядоченные единицы с одинаковыми отличиями друг от друга. Это практически то же самое, что и интервальные данные, однако данные соотношения имеют “абсолютный ноль”. Подходящие примеры — высота, вес, длина и т. д.

При работе с непрерывными данными можно использовать практически все методы: процентиль, медиану, межквартильный размах, среднее арифметическое, моду, среднеквадратичное отклонение, амплитуду.

Методы визуализации:

Для визуализации непрерывных данных можно воспользоваться гистограммой или диаграммой размаха. С помощью гистограммы можно определить среднее значение и крутость распределения, изменчивость и модальность. Имейте в виду, что гистограмма не показывает выбросы — для этого нужно использовать диаграмму размаха.

Заключение

Из этой статьи вы узнали о различных типах данных, используемых в статистике, о разнице между дискретными и непрерывными данными, а также о том, что собой представляют номинальные, порядковые, бинарные, интервальные данные и данные соотношения. Кроме того, теперь вы знаете, какие статистические измерения и методы визуализации можно применять для разных типов данных и как преобразовать категориальные переменные в числовые. Это позволит вам провести большую часть разведочного анализа на представленном наборе данных.

Источник

Методы сбора данных при проведении маркетинговых исследований.

Опубликовано в номере «Маркетинг в России и за рубежом»
№6 / 2002

Методы сбора данных при проведении маркетинговых исследований можно классифицировать на две группы: количественные и качественные.

Количественные исследования обычно отождествляют с проведением различных опросов, основанных на использовании структурированных вопросов закрытого типа, на которые отвечает большое число респондентов. Характерными особенностями таких исследований являются: четко определенные формат собираемых данных и источники их получения; обработка собранных данных осуществляется с помощью упорядоченных процедур, в основном количественных по своей природе.

Качественные исследования включают сбор, анализ и интерпретацию данных путем наблюдения за тем, что люди делают и говорят. Наблюдения и выводы носят качественный характер и осуществляются в не стандартизированной форме. Качественные данные могут быть переведены в количественную форму, но этому предшествуют специальные процедуры. Например, мнение нескольких респондентов о рекламе спиртных напитков может быть словесно выражено по-разному, и только в результате дополнительного анализа все мнения разбиваются на три категории: отрицательные, положительные и нейтральные, после чего можно определить, какое число мнений относится к каждой из трех категорий. Такая промежуточная процедура является лишней, если при опросе использовать сразу закрытую форму вопросов.

Ниже будут рассмотрены следующие методы качественных исследований: наблюдение, фокус-группа, глубинное интервью, анализ протоколов, проекционные и физиологические измерения.

Основу качественных исследований составляют методы наблюдений, предполагающие скорее собственно наблюдение, чем коммуникацию с респондентами. Большинство этих методов основано на подходах, разработанных психологами.

Наблюдение в маркетинговых исследованиях представляет собой метод сбора первичной маркетинговой информации об изучаемом объекте путем наблюдения за выбранными группами людей, действиями и ситуациями. Наблюдение в маркетинговом исследовании может быть направлено на достижение различных целей. Оно может быть использовано как источник информации для построения гипотез, служить для проверки данных, полученных другими методами, c его помощью можно получить дополнительные сведения об изучаемом объекте.

Разнообразие способов проведения наблюдений определяется четырьмя подходами к их осуществлению: прямое или непрямое наблюдение, открытое или скрытое, структуризированное или неструктуризированное, осуществляемое с помощью человека или механических средств.

Прямое наблюдение предполагает непосредственное наблюдение за поведением, скажем, покупателей в магазине (например, в какой последовательности они изучают товары, выставленные на прилавке). При применении непрямого наблюдения изучаются результаты определенного поведения, а не само поведение. Здесь часто используются архивные данные — например, данные о динамике запасов определенных товаров по годам могут быть полезными при изучении сдвигов в рыночной ситуации. Кроме того, могут изучаться физические доказательства некоторых событий. Например, по результатам изучения содержимого мусорных баков можно сделать вывод о том, в какой мере упаковка (банки, бутылки, пакеты и т.п.) и каких фирм в наибольшей степени захламляет окружающую среду.

Открытое наблюдение предполагает, что люди знают о том, что за ними наблюдают например, при проведении специальных экспериментов. Однако присутствие наблюдателей влияет на поведение наблюдаемых, поэтому надо стремиться свести его к минимуму.

Этим требованиям удовлетворяет скрытое наблюдение, когда обследуемый не предполагает, что за ним наблюдают. Например, в магазинах могут скрыто наблюдать за тем, насколько продавец вежлив с покупателями и помогает им совершить покупку.

При проведении структуризированного наблюдения наблюдатель заранее определяет, что он будет наблюдать и регистрировать, а все другие виды поведения игнорируются. Часто используется стандартный лист наблюдений, сокращающий до минимума затраты времени наблюдателя.

Когда осуществляется неструктуризированное наблюдение, наблюдатель фиксирует в изучаемом эпизоде все виды поведения. Такой тип поведения часто используется при проведении разведочных исследований. Например, компания, выпускающая строительный инструмент, может послать своих сотрудников для изучения направлений и частоты применения данного инструмента при строительстве домов. Результаты наблюдений используются при совершенствовании данного инструмента.

Недостатки метода наблюдений присущи всем качественным исследованиям. При прямом наблюдении обычно изучается поведение в определенных условиях малой группы людей следовательно, возникает вопрос о репрезентативности. При этом имеет место субъективное их истолкование полученных данных. Человеческое восприятие ограниченно, поэтому исследователь может пропустить, не заметить какие-то важные проявления изучаемой ситуации. Кроме того, надо иметь в виду, что присутствие наблюдателя может оказывать влияние на наблюдаемую ситуацию.

По характеру окружающей обстановки наблюдение может быть полевым, что означает, что оно проводится в естественной обстановке (в магазине, у витрины магазина), или лабораторным, т.е. проводящимся в искусственно созданной ситуации.

Проведение наблюдения начинается с определения цели, постановки задач, установления объекта и предмета наблюдения. В зависимости от целей исследования в качестве предмета наблюдения обычно выбирается какая-то одна или ограниченное число сторон деятельности объекта — например, изучается маршрут движения покупателя в торговом зале магазина.

Далее обеспечивается доступ к среде, получение соответствующих разрешений, осуществляются выбор способа наблюдения и разработка его процедуры на основе предварительно собранных материалов.

Прежде чем приступить к наблюдению, нужно заранее выбрать признаки, единицы наблюдения, по которым можно будет судить о той ситуации, которая интересует исследователя. В качестве единицы наблюдения (а со стороны наблюдаемого — это единица поведения) можно выделить и фиксировать любой сложный набор действий различного характера — например, покупатель может просто посмотреть на определенный товар, а может и взять его в руки.

После разработки плана осуществляются проведение наблюдений, сбор данных, накопление информации.

Необходимо помнить, что в каждый определенный момент человек способен одновременно воспринимать от пяти до десяти дискретных единиц. Если речь идет о достаточно широкой сфере наблюдений, целесообразно поручить работу нескольким наблюдателям, строго распределив при этом между ними функции.

Метод фокус-группы предназначен для получения различной маркетинговой информации от группы, как правило, существующих или потенциальных потребителей, которые на основе свободной дискуссии под руководством ведущего (модератора) обсуждают поставленные перед ними вопросы. Можно выделить пять главных целей применения данного метода:

1. Генерация идей, например, относительно направлений усовершенствования выпускаемых продуктов, их дизайна, упаковки или разработки новых продуктов.

2. Изучение разговорного словаря потребителей, что может оказаться полезным, скажем, при проведении рекламной кампании, составлении вопросников и т.п.

3. Ознакомление с запросами потребителей, их восприятием, мотивами и с их отношением к изучаемому продукту, его марке, методам его продвижения, что является весьма важным при определении целей маркетингового исследования.

4. Лучшее понимание данных, собранных при проведении количественных исследований. Иногда члены фокус-группы помогают лучше разобраться в результатах проведенного опроса.

5. Изучение эмоциональной и поведенческой реакций на определенные виды рекламы.

Обычно работу группы записывают с помощью аудио- и видео-технических средств, а ее результаты могут явиться основанием для проведения количественных исследований, например, путем опроса.

Очевидно, что на возможности и эффективность использования данного метода сильное влияние оказывают культура, традиции общения и т.п. жителей разных регионов и стран. Это учитывается при формировании фокус-группы — например, при определении ее численности, роли и степени активности ведущего.

Оптимальный размер фокус-группы колеблется от 8 до 12 человек. При меньшем числе участников не создается необходимый динамизм для продуктивной работы группы, и ведущему приходится прилагать массу усилий для активизации работы группы. При численности группы, превышающей 12 человек, трудно завязать продуктивные дискуссии, группа при этом может разбиться на подгруппы, в которых могут вестись разговоры на отвлеченные темы, а в самой дискуссии — принимать участие только несколько человек.

К сожалению, заранее трудно определить состав группы. Например, изъявляют желание принять участие в дискуссии 12 человек, а фактически присутствуют только 6.

Что касается состава группы, то рекомендуется ее формировать, исходя из принципа гомогенности состава ее участников (по возрасту, виду деятельности, семейному положению и т.п.). В этом случае, считается, создаются лучшие условия для раскованной дискуссии.

Успешность работы фокус-группы во многом зависит от эффективности деятельности ведущего, который на основе глубокого понимания целей и задач дискуссии без прямого вмешательства в ее ход управляет ее проведением. Он должен стремиться к балансу между естественной дискуссией среди участников и уходом от обсуждаемой темы. Ведущий должен быть высококоммуникабельным человеком, проявляющим глубокий интерес к позициям и комментариям участников группы. Обычно еще до начала дискуссии в фокус-группе ведущий готовит детальный план ее работы, стремится повысить уровень своих знаний по обсуждаемой проблематике.

Использование современных коммуникационных технологий расширяет диапазон применения фокус-групп — например, возможна организация взаимодействия двух групп, проводящих сессию в различных городах.

Ниже кратко будут охарактеризованы следующие методы качественных исследований: глубинное интервью, анализ протокола, проекционные методы и физиологические измерения.

Глубинное интервью заключается в последовательном задании квалифицированным интервьюером респонденту группы зондирующих вопросов в целях понимания, почему он ведет себя определенным образом или что думает об определенной проблеме. Респонденту задаются вопросы по исследуемой теме, на которые он отвечает в произвольной форме. При этом интервьюер задает вопросы типа: «Почему вы ответили подобным образом?», «Можете ли вы обосновать вашу точку зрения?», «Можете ли вы привести какие-то конкретные аргументы?». Ответы на подобные вопросы помогают интервьюеру лучше разобраться в процессах, происходящих в голове респондента.

Данный метод применяется для сбора информации о новых концепциях, дизайне, рекламе и других методах продвижения продукта; он помогает лучше разобраться в поведении потребителей, в эмоциональных и личностных аспектах их жизни, а также в принятии решений на индивидуальном уровне, получить данные об использовании определенных продуктов.

Анализ протокола заключается в помещении респондента в определенную ситуацию, в которой необходимо принятие решения, при этом он должен словесно описать все факторы и аргументы, которыми он руководствовался при этом. Иногда при применении данного метода используется магнитофон. Затем исследователь анализирует протоколы, представленные респондентами.

Метод анализа протокола используется при анализе решений, принятие которых распределено по времени, — например, при решении о покупке дома. В этом случае исследователь собирает в единое целое отдельные решения, принимаемые на отдельных этапах.

Кроме того, данный метод используется при анализе решений, процесс принятия которых очень короток. В этом случае метод анализа протокола как бы замедляет скорость принятия решения. Например, покупая жевательную резинку, люди обычно не задумываются относительно этой покупки, и анализ протокола дает возможность разобраться в некоторых внутренних аспектах подобных покупок.

При использовании проекционных методов респонденты помещаются в определенные имитируемые ситуации в надежде на то, что они выскажут такую информацию о себе, которую невозможно получить при проведении прямого опроса, — например, относительно потребления наркотиков, алкоголя, получения чаевых и т.п. Можно выделить следующие конкретные проекционные методы: ассоциативные методы, испытание при помощи завершения предложений, тестирование иллюстраций, разыгрывание ролей, ретроспективные беседы и беседы с опорой на творческое воображение.

Ассоциативные методы включают ассоциативные беседы и ассоциативное испытание слов, или словесную ассоциацию. В процессе ассоциативной беседы респондента ориентируют вопросами такого рода: «О чем вас заставляет думать то или это. », «Какие мысли у вас возникают теперь в связи с. » и т.д. Этот метод позволяет опрашиваемому говорить все, что ему приходит в голову. В том случае, когда некоторые респонденты испытывают трудности, желая уточнить уровень своих предпочтений, хотя бы из-за недостаточного запаса слов, их ограничивают несколькими вариантами ответов.

Ассоциативное испытание слов заключается в прочтении респонденту слов, который в ответ должен произнести первое пришедшее ему на ум слово, — например, испытываются слова, используемые в рекламе, в названиях и марках продуктов. Таким образом пытаются раскрыть истинные чувства респондентов по отношению к объекту испытания. При этом также фиксируется время задержки ответа, имея в виду, что большая задержка означает отсутствие четко выраженной ассоциации испытываемого слова с какими-то другими словами («приятный», «красивый», «безобразный», «неэстетичный» и др.).

Испытание при помощи завершения предложения заключается в предоставлении респондентам незаконченного предложения, которое они должны завершить сами. Предполагается, что при выполнении данного задания респондент предоставит некую информацию о себе. Предположим, что компания—поставщик чая решила расширить свой рынок на подростков. Исследователь предложил ученикам одной из школ закончить следующие предложения:

«Тот, кто пьет чай, является. »;

«Чай хорошо пить, когда. »;

«Мои друзья думают, что чай — это. »

Далее анализируются окончания предложений. Скажем, в окончаниях первого предложения преобладают такие слова, как «здоровым», «бодрым». Подобным образом поступают и с остальными предложениями. Результатом такого исследования может явиться стремление продвигать чай на изучаемый рыночный сегмент.

Тестирование иллюстрации заключается в том, что участникам исследования демонстрируется определенная иллюстрация (рисунок или фотография), изображающая людей, поставленных в типичную ситуацию и решающих какие-то проблемы, и просят описать на нее их реакцию. Исследователь анализирует содержание этих описаний с целью определения чувств, реакций, вызываемых данной иллюстрацией. Этот метод используется при выборе наилучших вариантов рекламы, иллюстраций для брошюр, изображений на упаковке и т.п., а также сопутствующих им заголовков.

При разыгрывании ролей участникам предлагают войти в роль одного из персонажей определенной ситуации (друг, сосед, сослуживец) и описать его действия в изучаемой ситуации. Таким путем исследуются позитивные или отрицательные скрытые реакции, чувства, системы ценностей. Например, участника вводят в ситуацию, когда его друг купил дорогой автомобиль определенной марки, и просят прокомментировать эту покупку.

В ходе ретроспективной беседы интервьюируемого просят вспомнить некоторые сцены и действия, характерные для области, которую хотят изучить. Исследователь помогает интервьюируемому вызвать в памяти, подробно описать то, что он вспоминает, — например, в ходе беседы опрашиваемый описывает, как он выкуривает свою первую сигарету в день.

При проведении беседы с опорой на творческое воображение интервьюируемого ставят в некую гипотетическую ситуацию. Методика проведения беседы состоит в том, чтобы энергично побуждать человека выражать свои реакции, чувства, демонстрировать поведение, которые были бы ему присущи, если бы он находился в подобной ситуации. Он проецирует на будущее свои отношения, чувства, представления по изучаемой теме.

Реализация всех вышеописанных методов основана на высоком профессионализме лиц, их осуществляющих, что приводит к их высокой стоимости. Особенно это касается интерпретации полученных результатов. Поэтому данные методы не находят широкого применения при проведении коммерческих маркетинговых исследований.

Обычно эти методы используются после того, как исследователь на основе проведенного анкетирования уже получил информацию, дающую ему возможность сформулировать несколько гипотез, которые и будут либо подтверждены, либо опровергнуты.

К числу качественных методов относятся, кроме того, физиологические измерения, основанные на изучении непроизвольных реакций респондентов на маркетинговые стимулы. При проведении подобных измерений используется специальное оборудование — например, фиксируется расширение и перемещение зрачков при изучении определенных товаров, картинок и т.п. Однако данная техника является необычной по своей природе, поэтому она может вызывать у респондентов нервозность, и ее применение не дает возможности отделить положительные реакции от отрицательных.

Физиологические измерения в силу указанных причин довольно редко используются при проведении маркетинговых исследований.

Охарактеризуем более детально количественные методы сбора первичных данных, или методы опроса.

Опрос заключается в сборе первичной информации путем прямого задавания людям вопросов, касающихся уровня их знаний, отношения к продукту, предпочтений и покупательского поведения. Опрос может носить структуризированный и неструктуризированный характер; в первом случае все опрашиваемые отвечают на одни и те же вопросы, во втором — интервьюер задает вопросы в зависимости от полученных ответов.

При проведении опроса группа опрашиваемых может подвергаться или однократному, или многократным обследованиям. В первом случае выбранная группа подвергается однократному изучению по многим параметрам для фиксированного момента времени — например, редакции журналов и газет проводят одноразовые выборочные исследования своих читателей по таким параметрам, как возраст, пол, уровень образования, род занятий и т.п. Поскольку, как правило, при проведении данных исследований используются выборки больших размеров, то эти исследования обычно называются выборочными опросами.

Во втором случае одна и та же группа опрашиваемых, называемая панелью, неоднократно изучается в течение определенного периода времени. Различные типы панелей используют при проведении многих маркетинговых исследований. В этом случае часто говорят, что применяется панельный метод опроса. Базовым понятием панельного метода обследования является понятие панели.

Панель — выборочная совокупность опрашиваемых единиц, подвергаемых повторяющимся исследованиям, причем предмет исследования остается постоянным. Членами панели могут быть отдельные потребители, семьи, организации торговли и промышленности, эксперты, которые, с определенными оговорками, остаются постоянными. Панельный метод опроса имеет преимущества по сравнению с обычными одноразовыми опросами: он дает возможность сравнивать результаты последующих опросов с итогами предыдущих и устанавливать тенденции и закономерности развития изучаемых явлений; обеспечивает более высокую ре-презентативность выборки по отношению к генеральной совокупности.

Все виды панелей подразделяются по: времени существования; характеру изучаемых единиц (субъектов); характеру изучаемых проблем (предметов изучения); методам получения информации.

По времени существования панели делятся на краткосрочные (существуют не более года) и долгосрочные (не более пяти лет). Долгосрочные панели могут давать непрерывную либо периодическую информацию. Непрерывная информация фиксируется в дневниках ежедневно, а сами дневники высылаются организаторам исследования через определенные промежутки времени. Периодическая информация поступает по мере проведения опросов в виде заполненных анкет.

По характеру изучаемых единиц панели делятся на:

По характеру изучаемых проблем панели делятся на общие и специализированные. Специализированные панели могут быть созданы для изучения отдельных товаров или товарных групп.

По методу получения информации возможны четыре вида панелей:

1) члены панели высылают требуемую информацию (заполненные дневники, опросные листы) почтой;

2) члены панели интервьюируются;

3) члены панели заполняют дневники или опросные листы, но собирают информацию специальные работники;

4) члены панели интервьюируются через определенные промежутки времени, а внутри временного интервала высылают информацию по почте.

Методам опроса присущи следующие достоинства.

1. Высокий уровень стандартизации, обусловленный тем, что всем респондентам задаются одни и те же вопросы с одинаковыми вариантами ответов на них.

2. Легкость реализации, заключающаяся в том, что респондентов посещать необязательно, передавая им вопросники по почте или по телефону; не нужно использовать технические средства и привлекать высококвалифицированных профессионалов, как в случае использования метода фокус-группы, глубинного интервью и т.п.

3. Возможность проведения глубокого анализа, обеспечиваемая тем, что респондентам последовательно задаются уточняющие вопросы. Например, работающих матерей спрашивают, насколько важным был учет месторасположения школы при ее выборе для их детей. Далее задается вопрос относительно того, сколько школ рассматривалось в качестве возможных вариантов. Затем задаются вопросы, касающиеся рода занятий, особенностей работы, дохода, размера семьи.

4. Возможность табулирования и проведения статистического анализа, заключающаяся в использовании методов математической статистики и соответствующих пакетов прикладных программ для персональных компьютеров.

5. Применимость полученных результатов анализа к конкретным рыночным сегментам. Это обусловлено возможностью подразделить общую выборку на отдельные подвыборки в соответствии с демографическими и другими критериями.

Интернет может быть использован в следующих направлениях маркетинговой деятельности: реклама (размещение информации о товаре, рассылка электронных писем, участие в телеконференциях); стимулирование сбыта; продажа товаров через Интернет; связи с общественностью (публикация в сети пресс-релизов, предоставление текущей информации для акционеров, для общественности и др.); проведение маркетинговых исследований. Что касается последнего направления использования Интернета, то здесь прежде всего имеется в виду мониторинг рынков и анализ деятельности конкурентов, проведение опросов посетителей собственного сервера, тестирование нового продукта, исследование результатов телеконференций, использование данных опросов, проводимых на других серверах, поиск клиентов и партнеров.

Изучение конкурентов может осуществляться путем посещения их серверов, получения информации об их связях с партнерами. При исследовании рынка можно узнать, кто посещает сервер компании, использовать разнообразную вторичную информацию из сети Интернета.

Данная глобальная сеть будет иметь все возрастающее значение как при проведении маркетинговых исследований, так и при реализации других направлений маркетинговой деятельности. Безусловно, в ближайшие годы будет усиливаться тенденция расширения использования ресурсов Интернет-маркетинга в России.

Пользуясь Интернетом, сотрудники маркетинговых служб имеют возможность:

Наиболее активно в России по Интернету (по нисходящей) реализуются книги, видеокассеты, компьютеры, телефоны, офисная и бытовая техника.

Однако, говоря о ближайших перспективах использования Интернета при проведении маркетинговых исследований в России, необходимо учитывать следующие обстоятельства. Во-первых, небольшое число пользователей в России и их сосредоточение прежде всего в Москве и Санкт-Петербурге, в меньшей степени — в других крупных городах. Это скорее всего организации, а не частные лица. По оценкам специалистов (количественные оценки различных организаций, занимающихся изучением Интернета в России, достаточно разнятся друг от друга) число пользователей Интернета в России составляет 1,5–2 млн. человек, активных же пользователей примерно в два раза меньше. Из них в Москве проживают порядка 25%, в С.Петербурге — 12%, на Урале – 12%, в Поволжье – 10%, в Западной Сибири – 8%. (Для сравнения: аналитики прогнозируют, что в 2000 г. число пользователей Интернета в мире составит более 200 млн. человек, из них около 90 млн. придутся на США и Канаду, 40 млн. — на Европу [6], [7].) Во-вторых, средний российский пользователь Интернета очень сильно отличается от среднестатистического жителя России — в первую очередь по уровню материального благосостояния, уровню образования, технической подготовки; он скорее всего относится к категории новаторов. Этот фактор делает менее эффективным использование Интернета для продвижения товаров массового спроса.

Таким образом, при расширении использования Интернета при проведении маркетинговых исследований безусловно надо учитывать как появляющиеся новые возможности, так и специфику продукта и его потребителей, принимать в расчет все сопутствующие этому трудности и проблемы.

Для сбора данных разрабатываются анкеты (вопросники). Информация для их заполнения собирается путем проведения измерений. Под измерением понимается определение количественной меры или плотности некой характеристики (свойства), представляющей интерес для исследователя. Измерение — это процедура сравнения объектов по определенным показателям или характеристикам (признакам, атрибутам).

Измерения могут быть объективными или субъективными. Объективные измерения производятся измерительными приборами, действие которых основано на использовании физических законов. Теория объективных измерений достаточно хорошо разработана. Субъективные измерения производятся человеком, который при этом сам выполняет роль измерительного прибора. Естественно, что при субъективном измерении на его результаты влияют индивидуальные особенности человека. Законченная теория субъективных измерений пока еще не построена, однако можно говорить о создании общей формальной схемы как объективных, так и субъективных измерений.

Любое измерение включает в свой состав объекты, показатели и процедуру сравнения.

Измеряются показатели некоторых объектов (потребители, марки продуктов, магазины, реклама и т.п.). В качестве показателей сравнения объектов используются пространственные, временные, физические, физиологические, социологические, психологические и другие свойства и характеристики объектов. Процедура сравнения включает определение отношений между объектами и способ их сравнения.

Введение конкретных показателей сравнения позволяет установить отношения между объектами — например, «больше», «меньше», «равны», «хуже», «предпочтительнее» и т.д. Существуют различные способы сравнения объектов между собой — например, последовательно с одним объектом, принимаемым за эталон, или друг с другом в произвольной или упорядоченной последовательности.

Как только была определена некоторая характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект был измерен по данной характеристике. Легче измеряются объективные свойства (возраст, доход, количество выпитого пива и т.п.), чем субъективные свойства (чувства, вкусы, привычки, отношения и т.п.). В последнем случае респондент должен перевести свои оценки на шкалу плотности (в некоторую числовую систему), которую должен разработать исследователь.

Измерения можно провести с помощью различных шкал. Обычно выделяют следующие шкалы измерений: наименований, порядка, интервальную и отношений.

В табл. 1 приводятся примеры вопросов, сформулированных в различных шкалах измерений.

Примеры вопросов, сформулированных в различных шкалах измерений

Шкала наименований ставит в соответствие описываемым объектам только их название — никакие количественные характеристики не используются. Объекты измерения распадаются на множество взаимоисключающих и исчерпывающих категорий.

Шкала порядка разрешает ранжировать респондентов или их ответы. Для того чтобы шкальные оценки отличались от чисел в обыденном понимании, их на порядковом уровне называют рангами — например, частоту покупки определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще). При ранжировании производится оценивание по измеряемому качеству совокупности объектов путем их упорядочивания по степени выраженности выбранного признака. Первое место, как правило, соответствует наиболее высокому уровню. Каждому объекту приписывается оценка, равная его месту в данном ранжированном ряду.

Однако такая шкала указывает только относительную разницу между измеряемыми объектами.

Интервальная шкала обладает также характеристикой расстояния между отдельными градациями шкалы, измеряемого с помощью определенной единицы измерений, то есть используется количественная информация. На этой шкале уже не бессмысленны разности между отдельными ее градациями. В данном случае можно решить, равны они или нет, а если не равны, то какая из двух больше. Например, если оцениваются продавцы магазина по шкале, имеющей градации: «чрезвычайно дружествен», «очень дружествен», «в известной мере дружествен», «в известной мере не дружествен», «очень не дружествен», «чрезвычайно не дружествен», то обычно предполагается, что расстояния между отдельными градациями являются одинаковыми (каждое значение отличается от другого на единицу — см. табл. 1).

Шкала отношений является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому с ее помощью можно проводить количественное сравнение полученных результатов. Такое дополнение позволяет вести речь о соотношении (пропорции) a: b для шкальных значений a и b — например, респондент может быть в 2,5 раза старше, может тратить в три раза больше денег, летать в два раза чаще по сравнению с другим респондентом.

Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой будет располагать исследователь при изучении какого-то объекта. Но скорее следует говорить о том, что выбор шкалы для измерений определяется характером отношений между объектами, наличием информации и целями исследования. Если, скажем, нам требуется проранжировать марки продуктов, то, как правило, нет необходимости определять, насколько одна марка лучше другой, — следовательно, при таком измерении нет и необходимости пользоваться количественными шкалами (интервалов или отношений).

Во многих случаях при составлении вопросников нецелесообразно разрабатывать шкалы измерений с «нуля». Лучше воспользоваться стандартными типами шкал, используемыми в отрасли маркетинговых исследований. К числу таких шкал относится, например, модифицированная шкала Лайкерта.

На основе шкалы Лайкерта (интервальная шкала), адаптированной под цели проводимого маркетингового исследования, изучается степень согласия или несогласия респондентов с определенными высказываниями. Данная шкала носит симметричный характер и измеряет интенсивность чувств респондентов.

В табл. 2 приводится вопросник, основанный на шкале Лайкерта. Этот вопросник может быть использован при проведении телефонных опросов потребителей. Интервьюер зачитывает вопросы, при этом просит опрашиваемых определить степень своего согласия с каждым заявлением.

Вопросник для выявления мнения потребителя относительно
товара определенной марки

Существуют различные варианты модификации шкалы Лайкерта — например, вводится различное число градаций (7—9).

Исходя из изложенных принципов можно построить различные варианты шкал. Окончательный выбор обычно делается на основе испытания уровня надежности и точности измерений, проведенных с помощью различных вариантов шкал.

Описанные выше способы построения шкал не дают полного представления о свойствах полученных оценок — необходимы дополнительные процедуры для выявления присущих этим оценкам ошибок. Назовем это проблемой надежности измерения. Данная проблема решается путем выявления правильности измерения, устойчивости и обоснованности.

При изучении правильности устанавливается общая приемлемость используемого способа измерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону. Возможно, что последующие этапы окажутся излишними, если в самом начале выяснится полная неспособность данного инструмента на требуемом уровне дифференцировать изучаемую совокупность — иначе говоря, если окажется, что систематически не используется какая-то часть шкалы либо та или иная градация шкалы или вопроса. И наконец, возможно, что исходный признак не обладает дифференцирующей способностью в отношении объекта измерения. Прежде всего нужно ликвидировать или уменьшить такого рода недостатки шкалы и только затем использовать ее в исследовании.

Устойчивость характеризует степень совпадения результатов измерения при повторных применениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки (чаще всего используется средняя квадратическая ошибка). Она определяется постоянством подхода респондента к ответам на одинаковые или подобные вопросы. Существует несколько методов оценки устойчивости измерений: повторное тестирование; включение в анкету эквивалентных вопросов, т.е. вопросов по той же проблеме, но сформулированных по-другому, и разделение выборки на две части (сравнение ответов на вопросы двух групп респондентов).

Наиболее сложный вопрос надежности измерения – его обоснованность. Обоснованность связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее. Обоснованность данных измерения – это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено. В отличие от правильности и устойчивости, которые могут быть измерены достаточно строго и выражены в форме числового показателя, критерии обоснованности определяются либо на основе логических рассуждений, либо на основе косвенных показателей. Обычно применяется сравнение данных одной методики с данными других методик или исследований.

При установлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измерения участвуют три составляющие: объект измерения, измеряющие средства, с помощью которых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект (интервьюер), производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей.

Прежде всего, когда в качестве объекта измерения выступает человек, то он в отношении измеряемого свойства может обладать значительной степенью неопределенности. Так, зачастую у респондента нет четкой иерархии жизненных ценностей, а следовательно, нельзя получить и абсолютно точные данные, характеризующие важность для него тех или иных явлений. Он может быть плохо мотивирован, вследствие чего невнимательно отвечает на вопросы. Однако только в последнюю очередь следует искать причину ненадежности оценок в самом респонденте.

С другой стороны, может быть, что способ получения оценки не в состоянии дать максимально точных значений измеряемого свойства. Например, у респондента существует развернутая иерархия ценностей, а для получения информации используется шкала с вариациями ответов только «очень важно» и «совсем не важно». Как правило, из приведенного набора все ценности помечаются ответами «очень важно», хотя реально у респондента имеется большее число уровней значимости.

Наконец, при наличии высокой точности первых двух составляющих измерения субъект, производящий измерение, допускает грубые ошибки; нечетко составлены инструкции к анкете; интервьюер каждый раз по-разному формулирует один и тот же вопрос, используя различную терминологию.

Каждая составляющая процесса измерения может быть источником ошибки, связанной либо с устойчивостью, либо с правильностью, либо с обоснованностью. Однако, как правило, исследователь не в состоянии разделить эти ошибки по источникам их происхождения и поэтому изучает ошибки устойчивости, правильности и обоснованности всего измерительного комплекса в совокупности.

В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифицированное использование измерительных средств и т.п. Это обнаруживается в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, следует ли эти значения признать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу, так чтобы вероятность того, что крайние значения превысят ее, была бы достаточно малой. Для этого используются специальные статистические критерии определения грубых ошибок [8].

Очевидно, что в процессе проведения разными фирмами разнообразных и многочисленных маркетинговых исследований имеет место последовательная адаптация шкал измерений и методик их проведения под цели и задачи конкретных маркетинговых исследований. Это облегчает решение задач, рассмотренных в данном разделе, и делает представленные здесь методы скорее необходимыми при проведении оригинальных маркетинговых исследований.

Достоверность измерений характеризует совершенно другие аспекты, чем надежность измерений. Измерение может быть надежным, но недостоверным. Последнее характеризует точность измерений по отношению к тому, что существует в реальности. Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляет менее 25 000 долларов. Не желая называть интервьюеру истинную цифру, респондент указал доход «более 10 000 долларов». При повторном тестировании он снова назвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Но ложь не является единственной причиной низкого уровня достоверности измерений — можно также назвать неважную память, плохое знание респондентом действительности и т.п.

Часто для оценки достоверности измерений используется несколько различных методов или источников получения информации. Например, после письменного заполнения анкет ряду респондентов из первоначальной выборки дополнительно задаются те же вопросы по телефону. По схожести ответов судят о степени их достоверности.

Вопросы для повторения и обсуждения

1. Дайте определение количественным и качественным маркетинговым исследованиям; укажите, чем они отличаются друг от друга.

2. Что представляет собой метод наблюдений? Что наблюдается и что регистрируется в процессе его реализации?

3. Опишите по крайней мере три различных направления использования метода фокус-группы.

4. Каким путем формируется состав фокус-группы?

5. Должны ли члены фокус-группы быть похожими или непохожими друг на друга и почему?

6. Должен ли руководитель маркетинговой службы выступать в качестве ведущего в ходе работы фокус-группы?

7. Что означает определение «проекционный» в названии «проекционный метод»?

8. Руководитель маркетинговой службы вино-водочного завода озабочен низким уровнем потребления ликеров по сравнению с другой алкогольной продукцией завода. Помогите ему выбрать два проекционных метода для исследования этой проблемы и обоснуйте возможность их применения в данном случае.

9. Что такое измерение?

10. Чем объективное измерение отличается от субъективного?

11. Дайте определение четырем типам шкал и укажите типы информации, заключенные в каждой из них.

12. Каковы аргументы за и против использования нейтральной градации в симметричной шкале?

13. Что представляет собой шкала Лайкерта?

14. Какие компоненты определяют содержание понятия «надежность измерения»?

15. Какими недостатками может обладать используемая шкала измерений?

16. Какие методы оценки устойчивости измерений вы знаете?

17. Какие подходы к оценке уровня обоснованности измерений вы знаете?

18. Чем надежность измерения отличается от его достоверности?

19. В каких случаях исследователь должен оценивать надежность и достоверность измерения?

20. Спроектируйте шкалу измерений (обоснуйте выбор шкалы, число градаций, наличие или отсутствие нейтральной точки или градации; подумайте над тем, то ли вы измеряете, что планировали измерить) для следующих задач:

а) Фирма—изготовитель детских игрушек желает знать, как дошкольники реагируют на видеоигру «Поем с нами», в которой ребенок должен петь совместно с героями мультипликационного фильма.

б) Фирма—производитель молочных продуктов испытывает пять новых вкусовых добавок в йогурты и желает знать, как потребители оценят эти добавки с точки зрения степени их сладости, приятности и насыщенности вкуса.

Глоссарий дополнительных терминов по тематике данной статьи

Атрибут (attribute) – в маркетинге существенное и неотъемлемое свойство продукта. Совокупность атрибутов описывает полный набор выражаемых количественно (скорость, долговечность, мощность) и не выражаемых количественно (имидж, приветливость персонала, дизайн) характеристик и показателей продукта. Потребитель рассматривает любой продукт как совокупность его атрибутов, различные значения которых меняют ценность продукта для потребителя, способность продукта удовлетворять его потребности.

Интервью (interview) — один из контактных методов сбора маркетинговой информации; беседа при проведении маркетинговых исследований, проводимая по заранее намеченному плану с лицом или группой лиц, ответы которых на вопросы исследователя служат исходным эмпирическим материалом для обобщений.

Интервью глубинное (depth interview) – разновидность интервью, основанная на использовании вопросов, побуждающих интервьюируемых к продолжительным рассуждениям по обсуждаемым вопросам.

Интервью групповое (group interview) — разновидность интервью. При его проведении, часто за небольшую плату, приглашается 6—10 человек, беседу с которыми проводит опытный специалист (интервьюер). В ходе дискуссии, которая может длиться несколько часов, обсуждаются различные маркетинговые вопросы (качество продукта, рекламы, услуг, уровень организации торговли и т.п.). Интервьюер начинает обсуждение с рассмотрения общих вопросов, затем постепенно переходит на рассмотрение частных вопросов, всячески поощряя свободный обмен мнениями. Таким образом, осуществляется «фокусировка» групповой дискуссии на рассмотрение наиболее важных для целей маркетинговых исследований вопросов. Интервью групповое, осуществляемое по специальной методике, легло в основу метода фокус-группы.

Модератор (moderator) – человек, осуществляющий руководство и контроль за ведением дискуссии среди нескольких лиц — например, при использовании метода фокус-группы.

Голубков Е.П., академик Международной академии информатизации, д.э.н., профессор АНХ при Правительстве РФ
16.07.2002 Издательская Группа «Дело и Сервис»

Источник