Читайте также:
|
Напомним вкратце основные идеи мультиатрибутивной модели, элементы которой приведены в табл. 4.1.
— Люди воспринимают марку или товар как набор атрибутов.
— Различные люди могуг придавать атрибутам неодинаковую значимость.
— Люди придерживаются определенных взглядов на степень присутствия атрибутов в каждой оцениваемой марке.
— Люди формируют функцию полезности для каждого атрибута, ассоциируя степень удовлетворенности, или полезность, со степенью присутствия в объекте определенного атрибута.
— Отношение людей структурировано, т.е. основано на хранящейся в их памяти информации.
Наиболее широко используемый вариант мультиатрибутивной модели (Fishbein, 1967; Bass and Tarlarzyck, 1969) может быть записан следующим образом:
Аij = 
,
где Аij - позиция лица j по отношению к марке i; Wjk - относительная важность для лица i атрибута k; хijk - воспринимаемая лицом j степень присутствия атрибута k в марке i (балл); п - количество учитываемых (детерминирующих) атрибутов.
Речь, следовательно, идет о простой средневзвешенной оценке. Применение этой модели требует в качестве исходной информации балльную оценку степени присутствия каждого атрибута в каждой марке. Такая оценка должна делаться по шкале интервалов. Относительная важность атрибутов, напротив, должна измеряться по шкале отношений. Чтобы получить ее, респондента просят распределить 100 баллов между основными атрибутами пропорционально придаваемой им важности.
Численный пример приведен в табл. 5.2, где пять марок компьютеров типа «лэптоп» оцениваются в соответствии с пятью детерминирующими атрибутами:
— размер: степень громоздкости,
— автономность: время работы без перезарядки,
— производительность: МГц,
— клавиатура: степень удобства,
— экран: качество изображения и размер.
Если потенциальный покупатель оценивает марки по линейно-аддитивному методу, то выбранный компьютер необязательно будет самым компактным или имеющим самый благоприятный для чтения экран, наивысшую мощность, самую удобную клавиатуру и т. д. Однако будет выбран компьютер, который является «интегрально» лучшим для этого покупателя с учетом всех релевантных атрибутов и их относительной важности. Согласно данной модели можно прогнозировать, что предпочтение будет отдано марке D.
Таблица 5.2. Пример мультиатрибутивной модели отношения (декомпозиционный подход).
| Марка микрокомпьютера | Атрибуты | Баллы | |||||
| Размер | Автономность | Мощность | Клави-атура | Экран | Сред-ние | С коррекцией | |
| А | 7, 50 | 7, 68 | |||||
| B | 7,6 | 7,58 | |||||
| С | 7, 55 | 7, 86 | |||||
| D | 7, 85 | 7, 95 | |||||
| Е | 7, 00 | 7, 08 | |||||
| F | 5, 80 | 5, 07 | |||||
| Важность Дифференциация1) Характерность2) | 0,30 1,41 0,25 | 0,25 2,56 0,38 | 0,20 1,97 0,23 | 0,15 0,98 0,09 | 0,10 0,98 0,06 | 1,00 - 1,00 | 1,00 - 1,00 |
| 1) Дифференциация атрибута оценивается среднеквадратичным отклонением распределения баллов оценок по этому атрибуту. 2) Нормированная характерность атрибута рассчитывается умножением балла важности на балл дифференциации с последующим нормированием этих произведений таким образом, чтобы их сумма равнялась единице. |
Рассмотренный пример показывает, что данная модель (модель Фишбейна) является компенсаторной. Это означает, что низкие баллы по одному атрибуту могут компенсироваться высокими баллами по другим. Так, в случае с компьютерами марке А может быть отдано предпочтение, несмотря на ее высокую цену. Данный метод оценки необязательно самый адекватный. Можно, например, представить, что у покупателя имеется абсолютное ограничение в виде предельной цены. В подобной ситуации, когда какой-то критерий доминирует, метод оценки уже не является компенсаторным.
Дата добавления: 2015-09-11; просмотров: 22 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |