Как оценить эффективность рекламы. Практическое пособие

Построение атрибутивных карт восприятия имеет определенные преимущества: простоту сбора данных, минимум времени; распространенность компьютерных программ для обработки и анализа собранной информации, легкость интерпретации. Проблематичность этого метода заключается в том, что полный перечень атрибутов должен быть известен заранее. Построение неатрибутивных карт восприятия как раз не требует составления перечня свойств торговых марок или товаров.

Для того чтобы выделить соответствующие факторы и расположить оцениваемые торговые марки и товары на карте восприятия, используют один из трех математических методов: факторный анализ, дискриминантный анализ или анализ соответствий.

Задача факторного анализа заключается в выявлении структуры факторов и измерении их значений и степени влияния на поведение человека. «Факторный анализ применяется после того, как потребители дали оценку каждой рассматриваемой торговой марке или товару по всем атрибутам. Компьютерная программа факторного анализа изучает данные оценки и рассчитывает матрицу коэффициентов корреляции переменных. Эта матрица служит отправным пунктом факторного анализа. Основное предположение факторного анализа заключается в том, что лежащие в основе факторы (оси) можно использовать для объяснения сложных явлений. Наблюдаемые значения корреляции между переменными являются следствием того, что переменные испытывают на себе влияние общих факторов»[148].

Дискриминантный анализ нацелен на то, чтобы показать максимальные различия между исследуемыми объектами (дискриминировать их). Практика показывает, что факторный анализ позволяет создавать более наглядные и полезные карты восприятия, чем дискриминантный анализ.

Анализ соответствий, в отличие от факторного и дискриминантного анализов, позволяет создавать карты восприятия на основе данных номинального и порядкового уровней измерения. Например, «предоставляет авиакомпания обеды во время полета или нет (номинальный); «Американские Авиалинии» совершают больше рейсов на юг страны, чем «Объединенные Авиалинии», которые, в свою очередь, совершают больше рейсов, чем авиакомпания «Континентальные Авиалинии» (порядковый уровень)»[149].

Контент-анализ рекламы можно использовать совместно со статистическим анализом. Комплексный подход позволяет глубже понять существующую зависимость между характерными особенностями рекламы и ее воздействием. Так, «Стюарт и Ферз изучали влияние характерных особенностей телевизионных рекламных роликов на их эффективность… Был проведен обширный контент-анализ более 1000 рекламных роликов, получены для этих роликов показатели припоминания, понимания основного обращения, убедительности и, затем, с помощью статистического анализа исследовано, как те или иные особенности рекламных роликов, установленные в ходе контент-анализа, предсказывают или связаны с процессом припоминания, понимания и убеждения. Один из выводов этого исследования состоял в том, что наличие обращения, отличающего данную торговую марку от других, является единственным и наиболее важным определяющим фактором процесса припоминания и убеждения»[150].

Кроме контент-анализа и статистического анализа в распоряжении исследователей имеется Q-методология – метод, занимающий промежуточное положение между качественными и количественными методами. Как качественный, он использует выборки небольших размеров, как количественный – сложные статистические методы»[151].

«В простейшем случае Q-методологии респонденту предлагаются совокупность утверждений (Q-выборка), которые он должен рассортировать вдоль оси (Q-сортировка) в соответствии с указанным критерием (например «расположите данные утверждения в соответствии с тем, насколько каждое из них сходно