Калькулятор стоимости услуг

1. Выберите метод опроса  ? Зависит от задач исследования, географии и размера выборки



2. Предполагаемая длительность анкеты ? Грубо оценить "полевую" длительность интервью можно заполнив анкету самостоятельно и умножив полученное время на 1,3

3. Доля целевой
аудитории ? Доля людей, обладающих необходимыми характеристиками, среди населения региона

4. Количество респондентов ? Подробнее о размере и ошибках выборки можно посмотреть здесь http://www.fdfgroup.ru/?id=189

5. Дополнительные виды работ 

Дополнительно в услугу входит:

Стоимость (руб):

Разработка анкеты

0

Программирование и хостинг

0

Сбор информации

0

Подготовка кросс-таблиц

0

Подготовка отчета

0

Менеджмент проекта

0

Итого:

0
(без учета НДС)


Сохранить расчёт

Дополнительно в услугу входит:

Стоимость (руб):

Сбор информации

0

Стоимость подготовки отчета

0

Менеджмент проекта

0

Итого:

0
(без учета НДС)


Для получения информации свяжитесь с нами с помощью формы заявки или позвоните по телефону +7 (495) 755 22 24


Использование данных: TURF-анализ

TURF ("Total Unduplicated Reach and Frequency") анализ представляет собой статистическую модель, которая берет свое историческое начало в изучении средств рекламы. Медиа-планерам, стремящимся максимизировать охват рекламы, одновременно минимизируя ее издержки, требовалась информация, которая указывала бы, насколько аудитории различных медианосителей пересекаются (т.е. дублируются) и, в свою очередь, "взаимоисключаются".

Например, если Журнал X обеспечивает охват аудитории в 1,8 млн читателей, насколько увеличится реальный охват аудитории, если в комплекс средств рекламы будет добавлен Журнал Y с аудиторией в 1,4 млн читателей? Или каков будет прирост аудитории если к Журналу X и Журналу Y добавится еще и Журнал Z с аудиторией в 1 млн читателей?

Простое сложение этих трех значений и использование итоговой суммы в 4,2 млн человек как основы для дальнейших расчетов дало бы заведомо неверные результаты.


Складывать эти три значения было бы неверно, так как среди этих аудиторий могут быть (и скорее всего есть) люди, читающие два, а то и все три эти журнала одновременно. Такие "дублирующиеся" люди оказались бы посчитаны дважды и даже трижды.

Далее предположим, что медиабюджет допускает покупку рекламного места только в двух из этих трех журналов. Вопрос заключается в том, какие два из трех журналов максимизируют эффективность использования медиабюджета, пока без учета демографических характеристик и стоимости рекламы.

Следует ли просуммировать различные комбинации этих журналов (X+Y, X+Z и Y+Z) для определения того, какая пара журналов обеспечила бы максимальный охват? Очевидно, что нет, как уже было сказано выше, ведь так мы все равно не получим оценки пересекающейся и недублирующейся аудитории.

Конечно, медиа-планеры/покупатели рекламы постоянно сталкиваются с гораздо более сложным набором вариантов размещения рекламы, чем указано выше. TURF-анализ представляет собой незаменимый инструмент для принятия решений при выборе рекламных носителей. И хотя TURF-модель изначально была разработана для измерения "общего недублирующегося охвата и частоты повторения" для различных комбинаций рекламных носителей, данный вид анализа был успешно адаптирован для нужд маркетинговых исследований.

Далее приводится упрощенное объяснение того, как TURF-анализ и его впечатляюще обширный спектр применений может использоваться для оптимизации продуктовых линеек и свойств продукта: аромат, вкус, цвет и размер.


TURF-анализ для маркетинговых исследований

Основные задачи

Одна из задач TURF-анализа заключается в определении комбинации, которая привлечет наибольшее количество потребителей при минимальном количестве предложений или разновидностей продукции.

Другая задача заключается в расчете увеличения прибыли в результате добавления нового потенциального продукта или варианта продукта в продуктовую линейку.

Пример №1

Для наглядности допустим, что производитель намерен выпустить два новых вкуса мороженого из трех предложенных вкусов A, B и C. При какой комбинации двух из этих вкусов будет возможно продать мороженое наибольшему количеству людей - AB, AC или BC?

На самом деле, количество вариантов в подобного рода TURF исследованиях как правило составляет от семи до 35 для оптимизации группы из двух-десяти различных вариантов.

В этом гипотетическом исследовании рынка участвуют 200 респондентов, отобранных в пяти торговых центрах. Каждому респонденту предлагаются три вкуса, которые представляются в случайном порядке для минимизации искажения результатов в связи с порядком представления.

Респонденты выражают свое намерение совершить покупку каждого вкуса, используя стандартную пятиразрядную шкалу покупательского отношения.

Критерием отбора может быть только получение первого или первого и второго места при оценке уровня покупательского интереса в зависимости от их относительного уровня.


TURF-алгоритм в первую очередь анализирует структуру ответов каждого респондента, регистрируя уровень покупательского интереса, проявляемый к каждому из предложенных вкусов. То есть он определяет, какие вкусы выбирают отдельные респонденты.

В контексте этого рассуждения, вкус оказывается "выбран", если он получает оценку покупательского интереса первого или второго уровня: "точно/скорее всего купил бы". Конечно, конкретный респондент может "выбрать" все три вкуса, два из трех, один вкус или вообще ни одного.

Этот ряд ответов представляет собой базу данных TURF. Далее модель расчитывает различные комбинации выборов, т.е. сколько респондентов не выбрали ни одного вкуса, сколько выбрали только Вкус A, сколько выбрали Вкус A и B, затем Вкус A и C. Аналогичным образом процесс проводится для Вкуса B и затем для Вкуса C, определяя различные комбинации предпочтений через непрерывные попарные итерации.

Предположим, что в настоящем примере с гипотетическими вкусами мороженого получено следующее распределение оценок первого и второго уровня (т.е. "точно/скорее всего купил бы"):


ТАБЛИЦА I

БАЗА 200

                                                                      Процент выбравших вкус
(точно/скорее всего бы купил бы)
Вкус A 50%
Вкус B 45%
Вкус С 25%

По данным, приведенным в Таблице I, можно было бы сделать очевидный вывод о том, что клиенту следует производить Вкусы A и B, которые вызвали у респондентов наибольшее желание их купить.

Однако подход, основанный на TURF, привел бы к другому выводу, так как он выявляет следующее:

  • Вкус A выбрали 50% респондентов
  • Вкус B выбрали 45% респондентов
        30% также выбрали A
        15% выбрали только B
  • Вкус C выбрали 25% респондентов
        5% также выбрали A
        15% также выбрали B
        5% выбрали исключительно C

Исходя из уровня интереса к каждому вкусу и на основании попарного расчета для каждого из трех вариантов вкусов, TURF-данные по результатам опроса 200 потребителей выглядели бы так:

  • 65% точно/скорее всего купили бы A или B
        50% выберут только A и 15% выберут только B
  • 70% точно/скорее всего купили бы A или C
        50% выберут A и 20% выберут C, но не A
  • 55% точно/скорее всего купили бы B или C
        45% выберут B и 10% выберут C, но не B

Таким образом, вывод, основанный на TURF-подходе, будет отличаться от предыдущего. TURF-анализ говорит о том, что оптимальной парой вкусов следует считать A+С, а не A+B, как следует из предыдущего, более традиционного анализа.

TURF-анализ может также применяться для оценки увеличения прибыли при добавлении новых продуктов, вкусов и т.п., например, увеличивая количество продуктов в линейке с одного до двух, с двух до трех, с трех до четырех, с n до n+1 и т.д.

Например, в этом гипотетическом случае, добавление Вкуса B к комбинации A+C "точно/скорее всего" прибавило бы еще 15% потребителей к уже имеющимся у клиента, таким образом увеличивая "охват аудитории" с 70% до 85%. При добавлении дополнительных вкусов, эти 85% с большой вероятностью возросли бы еще, но величина такого прироста может оказаться недостаточной, чтобы сделать добавление новых вкусов экономически целесообразным.

Иными словами, если линейка в настоящий момент состоит из двух (или N) продуктов, какой дополнительный покупательский интерес может вызвать добавление третьего, четвертого, пятого, шестого (n-ого) продукта? В какой момент наступает убывание доходности? Здесь необходимо рассмотреть следующий пример на основе TURF-подхода.

Пример №2

Производитель освежителей воздуха проводил оценку существующей линейки из семи ароматов, четыре из которых продавались весьма хорошо, а три – хуже. По итогам исследований и разработок, для изучения потребительского спроса было представлено пять новых ароматов. Исходя из практических соображений производства, маркетинга и распространения продукции, для линейки продукции был установлен минимальный лимит из шести и максимальный лимит из восьми ароматов.

Кроме того, так как четыре из семи ароматов продавались успешно, их не планировалось убирать из линейки продукции. Однако их было необходимо включить в исследование в целях проведения всестороннего TURF-анализа.

Вопросы, на которые необходимо было ответить:

  • Насколько привлекателен каждый вновь разработанный аромат по сравнению с четырьмя успешно продающимися и с тремя менее успешными вариантами?
  • Из 12 ароматов, помимо четырех существующих успешных ароматов, какие два-четыре из оставшихся восьми с наибольшей вероятностью позволили бы собрать оптимальную линейку продукции?


ТАБЛИЦА II

БАЗА 500

Существующие ароматы Процент выбравших аромат
(точно/скорее всего бы купил бы)
Наилучшие продажи
А 42%
В 40%
С 39%
D 36%
Более слабые продажи
E 21%
F 18%
G 11%
Разработки-кандидаты
V 38%
W 35%
X 17%
Y 15%
Z 10%

В Таблице II приведены значения покупательского интереса к различным ароматам. Очевидно, что группа успешно продающихся в настоящий момент ароматов получила относительно высокий уровень заинтересованности. Результаты TURF-анализа, представленные в Таблице III, показывают, что эти четыре аромата выбрали в совокупности 73% респондентов, что однозначно оправдывает их сохранение как группы.

Хотя разработки (Ароматы V и W) по отдельности обогнали других кандидатов, а также ароматы из группы менее успешно продающихся – их выбрали 38% и 35%, соответственно (см. Таблицу II) – TURF-анализ показывает, что новый кандидат V предлагает наибольший потенциал увеличения охвата (+8%). Кандидат V увеличивает потенциальный охват аудитории пяти ароматами с 73% до 81%, которые обеспечивают уже существующие ароматы A-D.

Новый кандидат W, хотя и получил высокие оценки покупательского интереса на уровне кандидата V (35% и 38%, соответственно), не предлагает существенного расширения аудитории для линейки ароматов. Новый кандидат X, напротив, хоть и был выбран только 17% респондентов, увеличил чистый прирост еще на семь процентных пунктов до совокупных 88%. Такого рода вывод, хотя он встречается редко, однозначно говорит о сильной нишевой привлекательности этого аромата освежителя воздуха.


ТАБЛИЦА III
ОСНОВНЫЕ ВЫБРАННЫЕ ВАРИАНТЫ ПО TURF
(Частичные данные)


Существующие ароматы Потенциал прироста Совокупное количество выбравших
Успешно продающиеся (A-D) 73% 73%
Плюс (совокупная привлекательность)
Новый кандидат V
8% 81%
Новый кандидат X 7% 88%
Менее успешный Аромат E 2% 90%
Новый кандидат W 1% 91%

Из TURF-анализа следует, что сохранение менее успешного уже существующего Аромата E и/или включение в линейку нового кандидата W не привело бы к существенному повышению интереса к линейке продукции в целом. Тот небольшой потенциал покупательского интереса, который они обеспечивают, не оправдывает их включения с точки зрения соотношения издержек и доходности.

По результатам TURF-анализа делается вывод о том, что реализуя линейку из шести продуктов (четырех уже существующих и успешно продающихся вариантов A-D и двух из пяти новых кандидатов V и X), бренд имеет линейку ароматов, потенциально способных привлечь 88% потребителей освежителей воздуха.

Следует отметить, что это данные по пользователям категории в целом. В зависимости от позиции бренда на рынке и конкретных конкурентных обстоятельств, может возникнуть необходимость проведения дополнительного TURF-анализа для изучения состава продуктовой линейки на подгруппах пользователей, например, среди активных и менее активных пользователей категории и/или подргуппах пользователей различных брендов, помимо анализа общей выборки.


Заключение

TURF-анализ представляет собой универсальную методику, которую следует использовать:

  • Для планирования оптимизации продуктовых линеек
  • Для создания рекомендаций по потенциальному расширению продуктовых линеек

Он позволяет получить надежные, экономически рациональные рекомендации для принятия решений в области исследований и маркетинга. Исследования, основанные на TURF-анализе, могут составлять самостоятельные проекты или быть частью более комплексных исследований концепций/продуктов.



Оставить свои комментарии по затронутой теме Вы можете на наших страницах в Facebook и Вконтакте.

Оригинал статьи www.quirks.com
Перевод статьи Агентство маркетинговых исследований FDFgroup







Будьте в курсе, а также
получайте полезные материалы