Важная часть исследовательского процесса - выбор респондентов. Именно он будет влиять на характер задаваемых вопросов и на методы, используемые для того, чтобы их задать. Обычно бывает нереалистичным и излишним включать в опрос всех возможных респондентов. Вместо этого исследователь создает выборку респондентов, которые входят в состав генеральной совокупности всех респондентов, которых нужно опросить. (Генеральная совокупность включает всех людей, обладающих определенными характеристиками, по поводу которых должно быть выведено некоторое заключение.) Выборка дает исследователю ряд преимуществ, которые не были бы доступны при опросе всех респондентов из генеральной совокупности. Например, проводя личные интервью, исследователь с помощью выборки экономит время и деньги, поскольку интервью проводятся с меньшим числом людей. Более того, выборка в действительности может приводить к более точным результатам, чем опрос всех респондентов, составляющих генеральную совокупность. Во многих случаях просто невозможно опросить всех респондентов, - представьте себе, что такое побеседовать со всеми, кто играет в теннис в США. Поскольку мысли, впечатления и чувства респондентов могут меняться, к тому времени, когда будет проведено интервью с последним респондентом, многие из тех, с кем уже поговорили, могут изменить свое мнение.
Существует два основных типа выборки: вероятностная, когда все респонденты генеральной совокупности имеют известный шанс быть включенными в выборку, и неслучайная, в которой респонденты выбираются на основании суждений исследователя. Вероятностная выборка создается в соответствии с правилами статистики, которые не оставляют места для субъективных суждений исследователя или интервьюера. Заметьте, мы сказали, что каждый субъект из генеральной совокупности имеет известный шанс быть включенным в выборку, но это вовсе не значит, что все респонденты имеют равные шансы. Зная шанс, исследователь может вычислить вероятность того, что определенный человек будет включен в выборку. Мы обсудим три приема создания вероятностной выборки: простая случайная выборка, стратифицированная случайная выборка и дифференциальная (групповая) выборка.
При простой случайной выборке исследователь получает полный список генеральной совокупности и создает выборку случайным образом. Например, имена всех людей, составляющих генеральную совокупность, могут быть написаны на карточках, которые тщательно перемешиваются. Затем исследователи создают выборку, вынимая наугад карточки, никак не влияя на их выбор. Это дает всем участникам из генеральной совокупности не только известные, но и равные шансы попасть в выборку.
При стратифицированной случайной выборке все население разбивается на подгруппы, или страты, с каждой из которых поступают как с простой случайной выборкой. Такому подходу часто следуют, когда определенные подгруппы генеральной совокупности могут оказывать влияние на результаты. Например, предположим, что цель исследования состоит в том, чтобы определить среднее количество времени, которое люди проводят за игрой в теннис. Те, чей доход выше, чем в целом у играющих в теннис, с большей вероятностью играют круглый год и делают это в закрытых помещениях. Следовательно, чтобы убедиться в том, что выборка не отражает слишком много круглогодичных игроков, исследователи должны разбить всех игроков в теннис на группы, основываясь на доходах или членстве в теннисных клубах, имеющих крытые корты. Затем они могут использовать простую случайную выборку, чтобы выбрать людей из каждой страты (группы). Во многих случаях бывает трудно получить список всей популяции, но данные об определенных географических областях, таких, как городские районы, можно с легкостью получить в Американском бюро по переписи населения. Выбор области (кластера) осуществляется случайным образом из списка географических областей. Затем интервьюируется каждая семья в этой географической области, или из каждой географической области создается вторая случайная выборка, и интервьюируются уже эти семьи.
При неслучайной выборке ее состав основывается, до некоторой степени, на суждении исследователя. Шанс каждого отдельного человека попасть в выборку неизвестен. Неслучайная выборка используется, когда невозможно создать вероятностную выборку: когда не существует списков населения, когда численность населения нестабильна во времени и так далее. Мы покажем три приема создания неслучайной выборки: нерепрезентативная (непредставительная) выборка (взятая из соображения удобства исследования) (convenience sampling), не вполне случайная выборка (judgment sampling) и групповая выборка (quota sampling).
Как и предполагает название, нерепрезентативная выборка создается так, как удобно исследователю. Примеры включают просьбы добровольно поучаствовать в тестировании продуктов, использование описанного ранее метода опроса в магазине, привлечение студентов в качестве участников эксперимента и проведение телевизионных интервью на улице. Нерепрезентативные выборки, кроме того, почти всегда используются в новых неформальных типах исследования потребителей, таких, как «выгуливание собаки». Во всех этих случаях выборка формируется либо из добровольцев, проявивших интерес к проекту, либо исследователь создает ее из тех людей, которые ему доступны. Как бы то ни было, при таких выборках в точности не ясно, какая группа населения представлена; участники той группы, которую желательно рассматривать, не имеют равных или известных шансов участия в выборке. Следовательно, зачастую имеет смысл использовать нерепрезентативную выборку в исследовании, в задачу которого входит понять суть проблемы, после чего использовать статистические выборки, если возникнет необходимость подтверждения сделанных открытий. При использовании не вполне случайной выборки она создается на основании критерия, который, по мнению исследователя, приведет к созданию группы, адекватно представляющей группу населения, которую необходимо опросить. При тестировании методов работы на рынке с новыми продуктами, например, исследователи могут обратиться в Бюро по переписи населения, чтобы вынести суждение о том, какие города схожи с национальными рынками.
Групповая выборка - особая форма оценочной выборки. В этом случае исследователи предпринимают определенные шаги, чтобы получить выборку, которая похожа на всю группу обследуемого населения с точки зрения определенной характеристики или набора характеристик. Например, интервьюер может получить указание создавать половину выборки из людей моложе 30 лет, а другую половину - из людей старше 30 лет, поскольку исследователь знает, что данная группа делится пополам тридцатилетним рубежом. Более того, этот простой пример использует лишь одну характеристику. Чтобы получить действительно репрезентативную выборку, исследователь должен использовать несколько характеристик, что делает создание групповой выборки очень трудным делом.
Что означают полученные данные? Дают ли они возможность глубже понять, в каком направлении прилагать маркетинговые усилия? Возможно, - но д^я этого вам нужно разыскать ответы. Наиболее значимыми будут те результаты, которые могут быть сведены к простой статистике или картине, подчеркивающей важные моменты. И в этом смысле анализ играет критическую роль в исследовательском процессе.
Посмотрите на диаграмму на рис. 4.3, которая использовалась исследовательской фирмой Burke Customer Satisfaction Associates для объяснения результатов опроса покупателей. Она показывает, как могут сочетаться три различных статистических измерителя, и используется для того, чтобы определить наиболее надежных покупателей, которые с наименьшей вероятностью могут перейти к конкурентам. Это простая и убедительная диаграмма, которая помогает клиентам Burke понять важные взаимоотношения между данными, которые в ином случае могли бы быть представлены тремя никак не связанными таблицами статистических цифр, содержащихся в ответах, измеряющих лояльность покупателей, их удовлетворенность и необходимость за них бороться.
Исследователи рынков используют разнообразные статистические методы, чтобы превратить первичные данные в полезную информацию. Сначала они сводят данные в таблицы и вычисляют частоту ответов каждого типа. Поступая таким образом, они получают три показателя: моду, медиану и среднее значение. Эта простая статистика дает основу для более подробного статистического анализа.
На финальном этапе процесса исследований готовят отчет. Он должен объяснять процесс исследования и указывать на все проблемы, которые возникли во время проведения исследования, например, на низкий процент откликов. Отчет должен быть написан для менеджеров по маркетингу, которые будут использовать результаты исследования. Первая часть отчета должна представлять краткое резюме, чтобы читатели могли сразу увидеть, к каким результатам пришли исследователи. Ради наглядности этой информации полезно использовать разнообразные графики и таблицы. Сюда же должны быть включены и рекомендации относительно действий. Разнообразие возможностей сбора информации о рынке и сложный, состоящий из пяти этапов процесс проведения оригинального (или первичного) исследования делают эту тему трудной для понимания. Добавьте сюда немного математики, и большинство менеджеров сочтет все это совершенно отталкивающим. Вероятно, по этой причине в большинстве компаний проведение исследований поручают специалистам. Обычно фирмы делегируют вопросы исследования специальному менеджеру, который, в свою очередь, нанимает подрядчиков из специальных исследовательских фирм для проведения всех основных мероприятий. В других случаях фирмы в вопросах разработки исследования полагаются на отделы своих рекламных агентств и нанимают соответствующих исполнителей.