Моделирование потребительских предпочтений на московском рынке смартфонов методом совместного анализа

Как и для любой другой сферы экономики, для рынка смартфонов справедлив постулат: «спрос рождает предложение». В условиях роста уровня компьютеризации общества, развития интернет-технологий, увеличения степени проникновения Интернета в домашние хозяйства, повышения мобильности населения, развития малого и среднего бизнеса возникает необходимость оперативной вовлеченности индивида в рабочие и повседневные жизненные процессы. В свою очередь развитие технологий требует расширения функций технических устройств.

Задачу изучения предпочтений продукта или услуги можно решить с помощью одного из методов изучения реакции потребителей - так называемого совместного анализа (conjoint analysis). Данная статья является продолжением серии статей на тему применения совместного анализа. Для демонстрации алгоритма и особенностей проведения исследования, интерпретации полученных результатов авторы используют материалы, полученные в ходе анализа рынка смартфонов. В ранее опубликованных статьях был подробно описан этап подготовки данного исследования, охарактеризованы выборка респондентов, статистика ответов на опросник, а также алгоритм проведения совместного анализа с технической точки зрения. В частности, была описана разработка программного кода для реализации алгоритма совместного анализа на встроенном языке программы IBM SPSS Statistics с использованием синтаксиса команд.

Целью данной статьи является демонстрация пошагового алгоритма совместного анализа как одного из методов статистической обработки данных на примере результатов проведенного авторами опроса потребителей смартфонов. Авторы определили суть совместного анализа, его преимущества и недостатки как статистического метода, описали алгоритм предварительной обработки исходных данных, на основе проведенного совместного анализа представили интерпретацию результатов исследования. Особое внимание в статье уделяется анализу и аргументации выбора модели частной полезности, а также оценке ее параметров.

Результаты данной статьи могут быть использованы в практической деятельности специалистами в области статистической обработки информации, а также экспертами рынка информационных технологий. В дальнейшем авторы планируют публикацию статьи теоретического содержания, где основной упор будет сделан на характеристике особенностей применения совместного анализа и классификации подходов к реализации концепции на практике.

1. Абдрахманова Г.И., Гохберг Л.М., Ковалева Г.Г. и др. Информационное общество: востребованность информационно-коммуникационных технологий населением России. М.: НИУ ВШЭ, 2015. 120 с.

2. Звездина Н.В., Сорокин А.С. Исследование потребительских предпочтений на московском рынке смартфонов // Вопросы статистики. 2017. № 7. С. 41-51.

3. Сорокин А.С. Разработка алгоритмов исследования потребительских предпочтений методом совместного анализа на примере московского рынка смартфонов // Плехановский научный бюллетень. 2018. № 1(13). С. 95-102.

4. Luce R., Tukey J. Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement // Journal of Mathematical Psychology. 1964. Vol. 1. No. 1. P. 1-27.

5. Green P.E., Rao V.R. Conjoint Measurement for Quantifying Judgmental Data // Journal of Marketing Research. 1971. Vol. 8 (August). P. 355-363.

6. Ковалев А.П., Моисеева Б.И., Сысун В.В. и др. Справочник по функционально-стоимостному анализу / под ред. М.Г. Карпунина, Б.И. Майданчикова. М.: Финансы и статистика, 1988.

7. Захарова Т.А., Кутлалиев А.Х. Метод совместного анализа как инструмент изучения предпочтений потребителей // Социология: методология, методы и математическое моделирование. 2009. № 28. С. 5-28.

8. Аббакумов В.Л., Лёзина Т.А. Бизнес-анализ информации. Статистические методы. М.: Экономика, 2009.

9. Караев В.Ю., Балабанов А.С. Совместный анализ в практике исследований рынка // Маркетинг в России и за рубежом. 2008. № 2. С. 3-17.

10. Караев В.Ю., Балабанов А.С. Совместный анализ в практике исследований рынка (окончание статьи) // Маркетинг в России и за рубежом. 2008. № 5. С. 7-15.

11. Дубина И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010.