Процесс принятия решения покупателем покупки

Оценка конкурентоспособности  товара производится путем сопоставления параметров анализируемой продукции с параметрами базы сравнения. Сравнение проводится по группам технических и экономических параметров. При оценке используются дифференциальный и комплексный методы оценки суть который вкратце изложена ниже. Дифференциальный метод оценки конкурентоспособности, основанный на использовании единичных параметров анализируемой продукции и базы сравнения и их сопоставлении. Если за базу оценки принимается потребность, расчет единичного показателя конкурентоспособности производится по формуле:

Рисунок 1 Показатель конкурентоспособности

Где q_i - единичный параметрический показатель конкурентоспособности по i-му параметру (i = 1, 2, 3, ..., n); 
P_i - величина i-го параметра для анализируемой продукции; 
P_iо - величина i-го параметра, при котором потребность удовлетворяется полностью; 
n - количество параметров.

Так как параметры  могут оцениваться различным  способом, то при оценке по нормативным  параметрам единичный показатель принимает  только два значения - 1 или 0. При  этом если анализируемая продукция  соответствует обязательным нормам и стандартам, показатель равен 1, если параметр продукции в нормы и стандарты не укладывается, то показатель равен 0. При оценке по техническим и экономическим параметрам единичный показатель может быть больше или равен единице, если базовые значения параметров установлены нормативно-технической документацией, специальными условиями, заказами, договорами. Если анализируемая продукция имеет параметр, значение которого превышает потребности покупателя, то указанное повышение не будет оцениваться потребителем как преимущество и единичный показатель по данному параметру не может иметь значения больше 100% и при расчетах должна использоваться минимальная из двух величин - 100% или фактически значение этого показателя.

 
Если за базу оценки принимается  образец, расчет единичного показателя конкурентоспособности проводится по формулам:

Рисунок 2 Единичный показатель потребителя

Из формулы 2, в которой росту единичного показателя соответствуют повышение конкурентоспособности. Если технические параметры продукции не имеют количественной оценки, для придания этим параметрам количественных характеристик используются экспертные методы оценки в баллах.

Итак, мы имеем результаты ранжирования респондентами характеристик выбираемого объекта(товара, услуги, торговой марки, компании...) по степени важности.

Простые методы обработки данных полноценного результата здесь не дают - ведь необходимо учитывать не только те места, на которые респонденты ставили характеристики, но и количество респондентов, вообще исключивших характеристику из рассмотрения. На практике очень трудно добиться, чтобы все респонденты оценили все характеристики; более того, в действительности респонденты более-менее уверенно определяют лишь несколько первых мест в ранжировании, а остальные оценивают весьма приблизительно (например, если расположение характеристик на первом и втором местах практически всегда означает, что первая для респондента важнее второй, то одиннадцатая и двенадцатая характеристики, скорее всего, в равной степени незначимы для респондента).

Значимость характеристик  по итогам ранжирования чаще всего определяется следующими способами:

• вычислением среднего ранга (среднего значения тех мест, на которые респонденты поставили характеристику);
• оценкой «степени значимости» (в зависимости от количества респондентов, не исключивших характеристику из ранжирования);
• оценкой «степени лидерства» (по количеству респондентов, поставивших характеристику приранжировании на одно из первых трех (пяти, семи и т.д.) мест).

С учетом приведенных выше соображений, использование этих способов имеет существенные недостатки: при использовании какого-то одного способа теряется часть информации; возможны противоречия между разными способами при их совместном использовании (а такие случаи встречаются на практике довольно часто).

Кроме того, в процессе обработки данных нередко выясняется, что проведенное респондентами ранжирование не позволяет выстроить характеристики так, чтобы они образовывали одну шкалу. Реально это означает, что респонденты ставили оценки, исходя из нескольких признаков, вследствие чего получились замкнутые последовательности характеристик: свойство А важнее свойства Б, свойство Б важнее свойства В, свойство В важнее свойства А. Усреднение рангов характеристик, равно как и другие, обычно используемые способы, в этом случае даст картину, далекую от реальности. [21, с. 113,]

Вместе с тем, существует аппарат, который предназначен специально для обработки результатов ранжирования, - это многомерное шкалирование (см., например, М.Дэйвисон. Многомерное шкалирование. М., Наука, 1988). Оно позволяет в свернутой форме учесть всю информацию, полученную в ходе ранжирования, и избавиться от недостатков перечисленных способов обработки данных.

Основная его идея заключается в том, чтобы выработать порядок («шкалу») следования характеристик, который по возможности более точно воспроизводит результаты ранжирования характеристик респондентами. При этом снимаются отмеченные выше недостатки, и учитывается вся имеющая информация (в том числе и исключение респондентами некоторых характеристик из ранжирования).

Многомерное калибрование позволяет разрешить и противоречие с образованием замкнутых последовательностей характеристик - оно выявляет все признаки, которыми руководствовались респонденты при ранжировании (есть критерий, именуемый «стресс», который позволяет оценить, имеет ли смысл искать дополнительные шкалы), и установить порядок характеристик по каждой из шкал.

Еще одним положительным моментом многомерного калибрования является усиление типа данных: если исходные оценки имели порядковые свойства, то конечные шкалы уже являются интервальными, т.е. если на основании исходных рангов можно было сказать только «свойство А важнее свойства Б», то на основании построенных шкал можно говорить о том, что «свойство А важнее свойства Б на столько-то единиц» (конечно, единицы относительны, но для анализа взаимного расположения свойств на шкале приоритетов это неважно).

Практические примеры шкал предпочтений. Все приведенные ниже примеры взяты из реальных исследований, в ходе которых респондентам предлагалось ранжировать по степени важности характеристики реальных товаров и услуг, торговых марок, фирм, вариантов рекламных материалов, элементов фирменного стиля. Не требовалось обязательно ранжировать все характеристики (если респондент не ранжировал характеристику, то при обработке ей присваивался ранг по принципу «худший плюс 1»); не возбранялось также присвоение разным характеристикам одного и того же ранга. [18, с. 33,]

Обработка полученных данных проводилась с помощью реализованных в пакете программ SPSS процедур многомерного шкалирования (Multidimensional Scaling). Ограничение количества построенных шкал производилось в соответствии с показателем стресса: выбиралась одномерная шкала, если она обеспечивала значение стресса не более 0,15; в противном случае выбиралась минимальная размерность (большая единицы), которая обеспечивала значение стресса не более0,10. Эти значения были установлены в соответствии с рекомендациями М.Дэйвисона; экспериментальная проверка показала, что попытки добиться меньшего значения стресса приводят к появлению шкал, на которых вообще нет значимых для респондентов характеристик.

На выстроенных нормированных шкалах исходные характеристики располагались так, что среднее значение их координат было равно нулю, а дисперсия - единице. С некоторой натяжкой можно считать, что по каждой шкале для респондентов в процессе выбора важны те характеристики, значение координат которых превысило дисперсию (натяжка заключается в том, что на самом деле механизм остановки потребителя в своем выборе неясен - быть может, он при сравнении товаров идет вдоль своих шкал приоритетов до тех пор, пока не увидит существенного преимущества одного товара над другими). [28, с. 177-179,]

Сравнение реальных объектов в пространстве потребительских предпочтений. Построив шкалы потребительских предпочтений, можно определить позиции реальных объектов(товаров, услуг, торговых марок...) по отношению к этим шкалам. Для этого необходимо получить от респондентов оценки того, насколько ранжированные характеристики присущи реальным объектам. Эти оценки для каждой характеристики умножаются на ее значимость на шкале приоритетов, полученные произведения суммируются по каждой шкале для каждого объекта. Чтобы результат был легко интерпретируем, все компоненты вычисления нормируются (по этой причине неважно, какая именно шкала использовалась для оценки наличия свойств), например так, чтобы максимально возможная сумма была равна 100 - все значимые характеристики свойственны объекту в максимальной степени, а минимально возможная сумма 0 - ни одна из значимых характеристик не свойственна объекту.

В заключение еще раз подчеркнем, что мы рассматривали только рациональный аспект потребительских приоритетов. Одновременное обращение к эмоциональному аспекту нередко приводит к противоречию в результатах исследований, когда объекты (товары, услуги, торговые марки...), предпочитаемые на рациональном уровне, отвергаются на уровне эмоциональном, и наоборот.

2.3 Методика оценки уровня удовлетворения потребностей и качеств обслуживания

Методики оценки качества обслуживания разработана  для фирм, работающих в сфере услуг и имеющих широкую филиальную сеть, и подразумевает наличие двух групп параметров: количественных и качественных. Количественные параметры оценки включают в себя показатели, определяемые на основе данных статистического учета объемов услуг, оказываемых точками продаж фирмы. В настоящей статье рассматриваются качественные параметры оценки, которые сложнее формализуемы, чем количественные, однако позволяют оценить не столько результаты предоставления услуги (как количественные параметры), сколько сам процесс ее оказания. Анализ качественных показателей предполагает создание системы их оценки и проведение внутреннего и внешнего бенчмаркинга многофилиальной компанией. При этом проведение внешнего бенчмаркинга по качественным показателям значительно проще, чем по количественным, что объясняется большей степенью транспарантной компаний-конкурентов по качественным показателям, так как их характеристики поддаются оценке при обследовании конкурентов в результате опросов и «рейдов». [34, с. 7,]

Методика SERVQUAL часто  используется как основа для разработки других методик оценки качества услуг (например, SERVPERF, предложенной Кронином и Тэйлором, методики, предложенной Ли, методики Аквирана и т.д.). Методика предложена в середине 80-х годов группой американских исследователей из Техасского университета. Она разработана на основе серии фокус-групп и глубинных интервью с менеджерами компаний, работающих в сфере услуг. За прошедшие два десятилетия SERVQUAL неоднократно подвергали критике и теоретики маркетинга, и исследователи-практики, однако методика достаточно прочно укрепилась в практике маркетинговых исследований.

Концепция «ожидание  минус восприятие». Авторы SERVQUAL стремились создать универсальную методику оценки качества обслуживания именно с точки зрения потребителей услуги. В результате был сделан вывод, что воспринимаемое качество обслуживания определяется расхождением между ожиданиями потребителя и реально воспринятым качеством. Когда ожидания превышают воспринимаемый уровень обслуживания, клиенты ощущают неудовлетворенность и оценивают обслуживание как некачественное. Когда качество услуги превосходит ожидания, обслуживание воспринимается как очень хорошее, клиент удовлетворен. При проведении исследований удовлетворенности необходимо решить две основные задачи.

 Выявление ожиданий потребителя в отношении услуги. Необходимо понять, что потребитель рассчитывает получить при взаимодействии с компанией, предоставляющей определенную услугу. Оценка ожиданий потребителя – одно из «узких мест» методики. Часто участники исследования заявляют о достаточно высоком уровне ожиданий. Вполне понятно, что чем разнообразнее потребительский опыт, чем выше платежеспособность потребителя, тем выше его стандарты и ожидания. Но в некоторых случаях потребитель устанавливает «высокую планку» только в момент опроса, а в действительности он не столь притязателен. [40, с. 88,]

 Оценка воспринимаемого  качества. Потребителя просят оценить качество обслуживания в конкретной компании. Оценка восприятия качества услуги характеризуется пятью параметрами:

1) осязаемость,  материальность (tangibles) – возможность увидеть физические, осязаемые характеристики услуги (оборудование, интерьер помещения, внешний вид сотрудников, рекламные материалы);

2) надежность (reliability) – способность компании вовремя в полном объеме и в согласованные сроки оказать услугу;

3) отзывчивость (responsiveness) – активная готовность помочь клиенту и быстро оказать услугу;

4) убедительность, уверенность (assurance) – компетентность персонала, информированность и профессионализм, вежливость и дружелюбие, способность вызвать у клиента доверие к компании, уверенность в безопасности услуг;