BSA FAQ
BSA использует множество статистических методов, начиная с этапа предварительного анализа и до моделирования.
─ Корреляция с зависимой переменной. Позволяет понять, какие из имиджей могут быть прямыми драйверами.
─ Кросс-корреляции между имиджевыми характеристиками. Показывает, в какие группы по смыслам собираются имиджи.
─ Анализ соответствия. Метод помогает разобраться, какие из имиджей больше соответствуют бренду, а какие – конкурентам.
─ Факторный анализ. Позволяет перейти от отдельных высказываний об имидже бренда в ключевые темы и делает данные более управляемыми.
─ Structural equations modeling. Служит для проверки гипотез на уровне бренда и категории. С его помощью можно понять, какие именно имиджи способны повлиять даже на самые абстрактные характеристики (например, «Для таких как я»).
Зачастую в опросе исследователь пытается предусмотреть различные вариации формулировок. Отличия могут быть незначительными, но, в то же время, их разнообразие зачастую помогают рассмотреть категорию более глубоко и подстраховаться, не упустить нечто важное. Обратная сторона — большая вероятность, что часть вопросов будут отражать нечто крайне похожее. В таком случае, для более легкого применения результатов исследования в бизнесе, их необходимо объединить в смысловые группы. Такой подход позволяет сделать расчеты более устойчивыми. И здесь не обойтись без корреляционного и факторного анализа.
Математические методы, начиная от регрессии и корреляции и заканчивая более сложными подходами, позволяют найти в данных паттерны. Например, если имиджи Технологичной компании и Компании-лидера чаще всего упоминаются респондентами вместе по отношению к одному и тому же бренду, это позволит нам сказать, что данные имиджи являются хорошей ассоциацией с лидером в этой категории и между ними существует взаимосвязь. Таким образом, вы можете оценить для себя возможность конкуренции с другими игроками в категории по восприятию вас как Технологичной компании и, развивая этот имидж, вы повышаете свои шансы быть признанными лидером в категории.
Корреляция может говорить нам, связаны ли пары переменных и насколько сильно связаны. Она ограничена в том смысле, что не может объяснить причинно-следственную связь между переменными.
Драйверы на основе регрессии оценивают прямое влияние переменных на зависимых, без учета взаимодействий, опосредующих эффектов и, следовательно, общего (прямого + косвенного) влияния переменных на ключевые показатели бренда.
BSA оценивает общее (прямое и косвенное) влияние переменных на ключевые показатели бренда.
Минимальный размер выборки для BSA N=300 (с учетом специфики анализируемого бренда).
Набор имиджевых атрибутов – минимальное требование для проведения BSA. Можно выбрать в качестве зависимой переменной конкретную метрику brand equity (к примеру, «Силу бренда»).
Да. BSA можно провести на основе данных, полученных в ходе одного исследования, трекинговые даннные не обязательны. Однако мы рекомендуем подумать, насколько ваша категория зависит от сезонности.
Да, но такой анализ не будет рассматривать связи с продажами. Для обеспечения такой связи требуются данные по крайней мере двух лет непрерывного еженедельного трекинга.
Да, такой анализ провести можно.
Да, в случае если размер бренда достаточно значителен, чтобы размер сегмента составлял не менее N=200.
Chin, W., Peterson, R., & Brown, S. (2008). Structural Equation Modeling in Marketing: Some Practical Reminders. Journal of Marketing Theory and Practice, 16(4), 287-298. Retrieved February 25, 2021, from http://www.jstor.org/stable/40470374
Kline, Rex B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. New York:Guilford Press
Francisco J. M‐L, Juan C. G‐A, Carlos M.P. S (2013). Structural equation modelling in marketing and business research: Critical issues and practical recommendations. European Journal of Marketing. DOI: 10.1108/03090561311285484