Анализ соответствий (correspondence analysis)

В статье рассматривается реальный пример розничных сетей одежды, показывающий, как следует измерять и сравнивать потребительское восприятие брендов с помощью анализа соответствий. Как потребители воспринимают наш бренд? Этот вопрос мучает многих руководителей. Конечно, есть некоторые стандартные инструменты оценки, которые позволяют измерить общее восприятие – такие как Net Promoter Score (NPS) или осведомленность (с подсказкой и без). Тем не менее, большинство из них не дают подробной картины. Они могут измерить общее состояние здоровья бренда, но не способны выявить причины этого состояния.

Для получения полной картины, кампаниям придется задавать огромный спектр вопросов своим потребителям. Различных аспектов может быть 30 и даже больше. Кроме того, по стратегическим соображениям клиенты часто хотят узнать восприятие собственных брендов в сравнении с конкурентам. Такая подробная информация может дать важные инсайты, но здесь присутствует опасность информационной перегрузки.
Клиенты используют различные подходы при анализе информации о бренде. Некоторые из них углубляются в стопки бумажных отчетов со сводными таблицами. По иронии судьбы, ради этой бумаги было вырублено много деревьев, но клиенты по-прежнему блуждают в трех соснах! Давайте рассмотрим пример.

Представим бренд-менеджера торговой сети, продающей одежду. Он хочет узнать, как в целом потребители воспринимают его бренд, а также бренды конкурентов в своей категории. Кроме того, он хочет получить полное представление о восприятии и факторах, которые (как он считает) могут способствовать укреплению здоровья бренда и его имиджа. После некоторых манипуляций, чтобы не утонуть в океане данных, он ограничивается списком из 24 параметров, представленных в таблице 1. При этом он хочет сравнить свой бренд с целой группой конкурентов, для этого собираются данные еще по 20 кампаниям.

Анализ бренда

Чтобы обеспечить достоверность данных, бренд-менеджер должен еще убедиться, что имидж каждого бренда отражен точно и правильно. В данном случае он делает это с помощью следующих условий, так как любой анализ будет хорош ровно настолько, насколько хороши были данные, полученные от респондентов.

Вопросы респондентам задаются только о тех брендах, о которых они знают, и с которыми они так или иначе взаимодействовали. Это особенно важно при анализе редких брендов. Если респонденты плохо осведомлены о бренде, у них может не быть никаких ассоциаций с ним, что оставит исследователя без необходимой информации.
Вопросы респондентам задаются только о нескольких брендах, даже если они знают и взаимодействовали с большинством из них. Усталость может стать серьезной проблемой, поэтому рекомендуется не более четырех или пяти брендов на каждого респондента.
Избегать эффекта шкальных оценок. Вместо того чтобы заставлять респондентов оценивать каждый параметр каждого бренда по шкале Лайкерта, просим его указать, какие из брендов подходят каждому из аспектов. Это сводит к минимуму количество «удовлетворяющих» ответов, которые респонденты дают в ходе опроса.

Итак, готова таблица для каждого аспекта. При рассмотрении их в отдельности, бренд-менеджер может получить некоторые ценные инсайты. Например, график «присутствие бренда в Интернете», показанный на рисунке 1, наглядно демонстрирует лидирующие позиции Amazon в Интернет-пространстве. Также четко видно, что, по мнению потребителей, у бренда Ross не очень сильное присутствие в Интернете.

Каждый из этих параметров является ценным, но при попытке показать их на одном графике, вы с трудом сможете разобраться в том, что получилось. На рисунке 2 показаны все 20 брендов, измеренные по всем 24 параметрам и выведенные в виде линейного графика. В этом хаосе трудно выявить какие-либо тренды или даже понять, какие магазины похожи друг на друга.

К счастью, есть способ упростить этот график и при этом не потерять ценную информацию с помощью анализа соответствий и карты восприятия. Анализ соответствий высчитывает оценки бренда по каждому аспекту и по очереди обобщает их в двух или трех параметрах. Эти параметры задают основу для логически взаимосвязанного графика, который позволяет быстро увидеть все самое важное.
Пример двухмерной карты анализа соответствий показан на рисунке 3. Для создания этой карты была использована программа R (The R Project for Statistical Computing) , которую может скачать любой желающий. Понять значение параметров можно, взглянув на красные линии. Сначала вы смотрите, какие стрелки указывают в одном и том же направлении (чтобы понять, какие аспекты в сознании потребителей находятся вместе). На этом графике «хорошо представлена в Интернете» и «хорошая доставка», как правило, идут рука об руку, так как они оба направлен вверх. Кроме того, эти два параметра воспринимаются противоположно тому, как воспринимаются параметры «широкий выбор», «последние тенденции в моде» и «дизайн, который мне нравится», направленные вниз. В целом бренд воспринимается как неплохой либо по одним, либо по другим аспектам, но не по тем и другим вместе.

Анализируя график справа налево видно, что аспект «для семьи» часто соответствует покупателям, ориентирующимся на цену и удобство (направлены вправо), в то время как люди, посещающие магазины одежды ради развлечения или удовольствия, как правило, больше внимания уделяют модной атмосфере и обстановке (направлены влево). Эти тенденции очень полезны для составления карты потребительского восприятия брендов в целом, а также понимания того, какие аспекты хорошо сочетаются в представлении потребителей о бренде. Кроме того, интересно посмотреть на те параметры, которые застряли в центре. Например, у параметра «хорошо обученный персонал» нет высоких оценок, следовательно, ни один магазин не смог проявить себя хорошо в этой области.

На рисунке 4 показано, как на этой карте располагаются бренды. На графике можно легко увидеть некоторые скопления. Например, слева немного ниже оси X располагаются Nordstrom, Buckle, Urban Outfitters и Express – они формируют более модную группу более высокого ценового уровня. При этом у Nordstrom не такие высокие оценки по аспекту «относятся ко мне как к ценному клиенту». Это может быть важным предупредительным сигналом, если Nordstrom планирует формировать дополнительную прибыль за счет обслуживания клиентов. Также неудивительно, что на правой стороне мы видим Target, Walmart и Costco (бренды для потребителей, ориентированных на выгодные предложения). Можно видеть, что Ross неплохо показывает себя в сегменте выгодных предложений для семей, дифференцируя себя здесь даже лучше, чем другие бренды, такие как T.J.Maxx или JCPenney. Все это можно увидеть, посмотрев всего на один график, вместо того, чтобы копаться в наборах таблиц.

Аналогично, вы можете обнаружить, что конкретный параметр может оказаться нерелевантным вашему бренду. Например, предположим, что после раздумий вы приходите к заключению, что рассмотрение такого атрибута как «присутствие в Интернете» не добавляет ценности вашему анализу. Вы можете легко заменить «присутствие в Интернете» следующим аспектом. Результаты такой замены показаны на рисунке 5. Можно видеть, что в нижней части оси Y теперь располагается «качество одежды», а «модная атмосфера» стремится вверх.

Теперь видно, что Nordstrom уже не рядом с Buckle, Urban Outfitters и Express. Nordstrom дифференцирует себя по аспекту «качество одежды», в то время как другие магазины сосредоточены в центре шкалы «качество – атмосфера». То же самое мы наблюдаем и с Costco по сравнению с Target и Walmart. Кроме того, очевидно, что Forever 21 доминирует по таким аспектам как «последние тенденции» и «модная обстановка». Аналогично, Ross опережает своих конкурентов по аспекту «выгодности».
Использование трехмерных графиков, помогает выявлять важные инсайты. Кроме того, программа R может создавать трехмерные графики, которые можно вращать для просмотра. Вращение графика позволяет заметить немаловажные соотношения. Возможно, некоторым захочется добавить еще одно измерение для получения еще больше полезной информации. Конечно, это сделает анализ сложнее, и вы уже не сможете быстро оценить ситуацию, лишь взглянув на полученный график, но он по-прежнему будет крайне эффективен для оценки каждого отдельного «дерева» в этом «лесу».
Чем меньше, тем больше
Анализ соответствий и полученная на его основе карта восприятия могут помочь вам быстро определить важные тенденции. Эти тенденции могут относительно быстро превратить бесформенную кучу данных в полезную информацию (по сравнению с анализом таблиц или попытками проанализировать линейный или двухмерный график со слишком большим количеством брендов или параметров). Иногда чем меньше, тем лучше – особенно при анализе ключевых аспектов вашего бизнеса.