Файл: «Бренд как конкурентное преимущество компании» . . ..pdf

Планшетный ПК был куплен в подарок (или принадлежит семье)

Респондент получил бренд, который не предпочитал

Респондент получил бренд, который предпочитал

«Если бы Вы в момент покупки знали о своем планшете все, что знаете сейчас, Вы бы купили планшет того же бренда?»

Остается выбранный бренд, считаем, что выбор сделан самим потребителем

Нет

Да

Значение переменной change_brandдля респондента принимает значение «1»

Респондент добавляется в группу потребителей того бренда, который указал в вопросе 19.

1. Если респондент разочаровался в выборе бренда, то есть ответил «нет» на вопрос «Если бы Вы в момент покупки знали о своем планшете все, что знаете сейчас, Вы бы купили планшет того же бренда?», то значение переменной «disappointment» для этого респондента становится равным «1»;
2. Если респондент полностью хочется отказаться от использования планшетного ПК, то респондент удаляется из выборки;
3. Привести цены устройств к ценам текущего года;
4. Удалить диапазон цен «более 80 тыс. рублей», так как планшеты респондентов в данном диапазоне из рассматриваемых брендов представлены только компанией Apple;
5. При упоминании выбранного бренда в вопросе «Вспомните, рекламу каких планшетных компьютеров Вы видели за последние 2-3 месяца? Назовите 2-3 бренда, которые Вы видели в этой рекламе» считать переменную «adv» равной «1»;
6. Аналогично в вопросе «Планшетами каких брендов пользуются Ваши родственники/друзья?».

Зависимой переменной Y в модели служит выбор респондентом бренда планшетного ПК, которым он пользуется чаще других (в случае наличия нескольких планшетных устройств в семье). Y может принимать два значения: 1 и 0, где 1 – это выбор респондентом конкретного бренда, а 0 – выбор всех остальных брендов. Независимыми переменными являются перечисленные выше факторы выбора, относящиеся к бренду и «потребительскому опыту». То есть всего таких было построено 3 модели:

1. Y=1 если респондент пользуется планшетными ПК Apple и Y=0 в остальных случаях;

2. Y=1 если респондент пользуется планшетными ПК Samsung и Y=0 в остальных случаях;

3. Y=1 если респондент пользуется планшетным ПК Asus и Y=0 в остальных случаях.

Независимые переменные, X-ы, во всех моделях одинаковые.

Модели 4-6. Модели 4-6 строятся аналогичным образом, но только для устройств одного ценового сегмента – стоимостью от 20 тыс. рублей до 40 тыс. рублей. Таким образом, исключается ценовой фактор, и в модели остается чистая неценовая конкуренция. Используется именно данный диапазон цен, потому что самый дешевый планшетный ПК производителя Apple стоит от 20 тыс. рублей, а то время как свыше 40 тыс. рублей планшетные компьютеры компаний Samsung, Asus и других, практически не представлены.

Модель 7. Y=1, если респондент пользуется планшетным ПК Samsung, Toshiba (корейские и японские марки) и Y=0, если респондент пользуется планшетным ПК Lenovo, Asus (китайские марки).

Оптимальным в представленных моделях является использование бинарной логистической регрессии или пробит-регрессии (так как зависимая переменная Y принимает всего 2 значения). Вероятность наступления события для некоторого случая в логистической регрессии рассчитывается по следующей формуле:

,

где .

Коэффициент β определяет вероятность наступления события (Y=1), если данный фактор присутствует; exp(β) показывает насколько возрастет вероятность наступления события при увеличении данного фактора на единицу измерения.

Коэффициент a – некоторая константа.

Вторая модель – пробит-регрессия. В отличие от логит-регрессии, которая основана на логистическом распределении, пробит-регрессия основана на нормальном распределении. Также используется в моделях бинарного выбора. В пробит-модели пробит-функция от вероятности моделируется как линейная комбинация факторов. Вероятность наступления события для некоторого случая в пробит-регрессии:

b),

Где Ф – интегральная функция стандартного нормального распределения,

b – неизвестные параметры, которые требуется оценить.

2.3 Результаты исследования брендов

Был проведен опрос среди молодых людей от 18 до 25 лет, большинство респондентов пользуются планшетными ПК марки Apple (58%), Samsung (14%), Asus (14%).

Рис.1 Распределение респондентов по выбранным маркам планшетных ПК

Выборка равномерно распределена между мужчинами и женщинами:

Рис.2 Распределение респондентов по полу

Далее важно проанализировать степень удовлетворенности респондентами от владения планшетными ПК различных брендов.

Рис. 3. Степень удовлетворенности от владения планшетным ПК

Самый высокий коэффициент удовлетворенности присутствует у владельцев Apple, владельцы остальных брендов менее удовлетворены от владения своим планшетным ПК.

Коэффициенты перед переменными в данном виде в нижеследующих моделях указывают нам лишь направление влияния факторов на зависимую переменную. Проблема гомоскедастичности была решена введением команды robust в программу Stata.

Жирным шрифтом в таблицах 1-7 указаны атрибуты бренда.

Размер планшетного ПК для всех владельцев Apple оказался неважен (значение переменной, отвечающей за этот фактор выбора, для всех респондентов-владельцев планшетных ПК бренда Apple оказалось равной 0), поэтому из этой модели переменная была удалена. Модель строилась на 452 наблюдениях.

Мультиколлинеарность присутствовала среди следующих переменных:

• род деятельности;
• защита от воды и пыли;
• наличие USB;
• наличие клавиатуры.

В следствие чего, данные переменные были исключены программой Stata из рассматриваемой модели.

Значимыми коэффициентами на уровне значимости 95% в первой модели оказались:

• цена планшета;
• наличие высшего образования;
• уровень дохода;
• наличие других гаджетов того же бренда;
• приверженность к операционной системе Android;
• известность марки;
• лидерство по количеству продаж;
• возможность подключения к мобильному Интернету;
• качество камеры;
• возможность совершать звонки;
• использование планшета для просмотра фильмов.

Pseudo R2 = 0.4468, объясняется 45% общей дисперсии, что является достаточно высоким показателем. Это значение, так как псевдо-достаточно высокий, может быть проинтерпретировано как удовлетворительное качество модели.

Модель обладает хорошей предсказательной силой, дает верный прогноз в среднем в 82,08% случаев (см. Приложение 3).

Коэффициенты значимых переменных представлены в таблице ниже^[3].

Таблица 1

Коэффициенты значимых переменных в модели Apple

То есть высокая цена, присутствие марки среди лидеров продаж, хорошее качество камеры, наличие представителя бренда, возможность соединения планшетного ПК с мобильным Интернетом положительно влияет на выбор бренда Apple. В то же время как относительно высокий располагаемый доход, приверженность к системе Android влияют отрицательно. В случае, если респондент использует устройство для просмотра фильмов, то вероятность выбора Apple возрастает, что является свидетельством того, что пользователи ценят хорошее качество экрана устройств бренда Apple. Пользователям планшетных ПК бренда Apple ценят известность бренда, об этом свидетельствует отрицательный коэффициент перед переменной, отвечающей за возможность покупки планшетного ПК неизвестного бренда. То есть если пользователь может приобрести планшетный ПК неизвестного бренда, то вероятность покупки планшета марки Apple падает.

Отрицательное влияние личного располагаемого дохода можно объяснить тем, что многие молодые люди школьного или студенческого возраста (то есть люди с маленьким личным располагаемым доходом) просят родителей или других родственников себе в пользование именно эту марку, чтобы подчеркнуть свой статус перед сверстниками. При росте личного располагаемого дохода, то есть при возникновении ситуации, в которой потребитель, скорее всего, покупает планшетный компьютер лично себе возникает отрицательная корреляция с выбором планшетного ПК бренда Apple.

Cреди владельцев Samsung не оказалось тех, кому важен размер планшетного ПК. Также владельцы планшетов Samsung практически не совершают покупки со своих устройств и не часто используют в качестве навигатора. Поэтому переменные, отвечающие за эти факторы выбора были исключены из модели. Соответственно, было исключено 30 наблюдений, и общее число наблюдений для этой модели составило 425 респондентов.

Мультиколлинеарность возникла у переменных, отвечающих за следующие факторы выбора:

• Защита от воды и пыли;
• Наличие USB;
• Наличие съемной клавиатуры.

В следствие чего, данные переменные были исключены программой Stata из рассматриваемой модели.

Pseudo R2 = 0.2398. Этот показатель означает, что объясняется 24% общей дисперсии. Показатель ниже, чем в первой модели, одним из объяснений может служить тот факт, что число респондентов-владельцев планшетными ПК марки Samsung существенно меньше, чем респондентов-владельцев марки Apple.

Модель обладает хорошей предсказательной силой, дает верный прогноз в среднем в 87,53% случаев (см. Приложение 3).

Коэффициенты значимых переменных представлены в таблице ниже^[4]:

Таблица 2

Коэффициенты значимых переменных модели Samsung

То есть относительно высокий личный располагаемый доход, советы друзей или знакомых, распространенность бренда среди известных людей, возможность совершать звонки с устройства положительно влияют на регрессант, на выбор бренда Apple. В то же время как приверженность к системе Windows, важность наличия камеры хорошего качества в устройстве влияют отрицательно. В случае, если у респондента присутствуют другие гаджеты того же бреда, то вероятность наличия планшетного ПК марки Samsung падает.

Как упоминалось выше, для всех владельцев Asus факт наличия и использования планшетного ПК того же бренда известными личностями оказался безразличен. Также, для всех владельцев марки Asus неважно наличие представителя бренда, каким являлся, например, Стив Джоббс у компании Apple.

Мультиколлинеарность выявилась среди таких факторов выбора как:

• Защита от воды и пыли;
• Наличие USB разъема;
• Размер планшетного ПК;
• Наличие съемной клавиатуры.

Соответственно, переменные, отвечающие за эти факторы выбора были исключены из модели программой Stata. Всего количество наблюдений составило 367 наблюдений.

Pseudo R2 = 0,3345. Показатель, как и в модели Samsung, ниже, чем в модели для бренда Apple, так как количество респондентов-владельцев Asus значительно меньше, чем количество респондентов-владельцев Apple.

Модель обладает хорошей предсказательной силой, дает верный прогноз в среднем в 88,15% случаев (см. Приложение 3).

Коэффициенты значимых переменных представлены в таблице ниже^[5]: