ПРИМЕНЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ ABC ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА В ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ ПЕРСОНИФИКАЦИИ БРЕНДА

УДК 339.1

ПРИМЕНЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ ABC  ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА  В ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ ПЕРСОНИФИКАЦИИ БРЕНДА

Долгих Ирина Владиславовна

Студентка 4 курса,

Новосибирский государственный технический университет,

г. Новосибирск, Россия

E-mail: irado@bk.ru

Научный руководитель – Щеколдин Владислав Юрьевич

к.т.н., доцент, кафедры маркетинга и сервиса

Новосибирский государственный технический университет,

г. Новосибирск,  Россия

E-mail: raix@mail.ru

APPLICATION OF ABC CONCEPT WHEN USING FACTOR ANALYSIS TO THE PROBLEM OF ESTIMATING THE BRAND PERSONIFICATION

Dolgikh Irina Vladislavovna

Fourth year student,

Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia

Scientific Adviser – Shchekoldin Vladislav Yurievich

Candidate of Science (Engineering), Associate Prof. of marketing and service,

Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia

В статье рассматриваются вопросы применения методов классификации при построении моделей персонификации бренда. Предлагаются способы выделения значимых общностей и определения числа латентных факторов в факторном анализе, основанные на применении АВС-анализа и аппарата кумулятивных кривых. На примере брендов модной одежды демонстрируются возможности предлагаемого подхода.

Ключевые слова: ABC-анализ, факторный анализ, бренд, персонификация бренда

In article we consider problems of using classification methods while constructing models of brand personification. Ways of distinguishing significant communities and detection latent numbers of factors in factor analysis are suggested this ways based on using ABC-analysis and cumulative curves.

Key words: ABC-analysis, factor analysis, brand, brand personality

Применение метода ABC активно выходит за рамки логистики, например, с помощью него проводят анализ эффективности работы подразделений и анализ трудовых ресурсов в целом, анализируют бюджет предприятия, изучают группы потребителей различных товаров. С момента предложения Неnry Ford Dickie этого инструмента, список результирующих признаков значительно расширился.

Классически метод АВС определяется как способ формирования и контроля за состоянием запасов, заключающийся в разбиении номенклатуры реализуемых товарно-материальных ценностей на три неравномощных подмножества А, В и С на основании некоторого формального алгоритма [1]. В данной статье для задачи оценки персонификации бренда ABC-анализ используется как способ выделения наиболее значимых элементов анализируемых множеств (общностей и латентных факторов).

Для изучения структуры некоторого конечного набора однотипных элементов применяются разные методики проведения ABC-анализа. Одной из наиболее популярных является использование разбиения Парето-Джурана 20/80 [7]. Однако, как показывают исследования реальных наборов экономических данных, правило 20/80 выполняется крайне редко, в связи с чем возникает необходимость выбора наилучшего разбиения для определения групп A, B, C (а в некоторых случаях и группы D). Например, согласно рекомендациям American Production and Inventory Control Society (APICS) в группу A входят 10-20% от общего количества позиций, в группу B включаются 20% наименований и в группу C – 60%-70% позиций [1].

Выделяют три способа определения номенклатурных групп: эмпирический, дифференциальный, аналитический. В рамках данной работы используется аналитический метод, при котором деление на классы зависит от характера интегральной кривой. При его проведении большое значение играет корректный выбор функции, с помощью которой оценивается форма кумулятивной кривой. Обычно среди рассматриваемых параметризаций, следует выбирать ту, которая обеспечит наилучшую аппроксимацию исходных данных [2]. Кроме того, исследователь может исходить из сущности явления – например, распределение Парето (и соответствующая параметризация Парето) обычно используется для описания производственных процессов, а при равномерном распределении данных кумулятивная кривая имеет вид квадратичной функции.

Ориентация бизнеса на потребительский рынок возможна при наличии бренда процесс создания и управления которым, называется, соответственно, брендинг. При разработке концепции бренда [6] важным элементом представляется его персонификация, т.е. отождествление бренда с личностными качествами, свойственными человеку. Для оценки персонификации пионер исследований Дж. Аакер выделила пять обобщенных факторов: искренность, яркость, компетентность, изысканность и сила. Обобщенные факторы содержат 15 частных, а те в свою очередь разделяются на 42 компоненты. Такую иерархическую структуру Аакер назвала «шкалой персонификации бренда» [3].

Для оценки персонификации бренда выбраны бренды одежды Zara и Pull and Bear. Стоит отметить, что индустрия моды представляется показательным примером применения данной концепции [5], поскольку бренды одежды передают индивидуальность через продукцию, с помощью рекламы и т.д.

В качестве инструмента исследования разработана анкета, опрошено 300 человек в г. Новосибирске в возрасте от 15 до 35 лет, которые были знакомы с брендами. На основе корреляционного анализа установлено, что между 42 показателями существуют взаимосвязи, которые могут определяться латентными факторами. Для их выявления был использован факторный анализ на основе метода главных компонент.

При анализе общностей, т.е. долей единичной дисперсии стандартизированных переменных, которые обусловлены воздействием латентных факторов [4], возникла необходимость исключить некоторые из рассмотрения с целью повышения интерпретационных способностей получаемой модели, и для этого был привлечен ABC-анализ.

Для каждого из брендов были построены аппроксимации кумулятивных кривых, критерием точности выбран ESS  для того, чтобы масштаб ошибки аппроксимации совпадал с размерностью исходных данных [2]. После сравнения различных оценок кривой, выяснилось, что для бренда Zara наилучшую аппроксимацию исходных данных обеспечивает функция Баллоу-Парето, а для бренда Pull&Bear – функция Каквани-Поддера.

Таблица 1

Результаты оценивания кумулятивных кривых для бренда Zara

Таблица 2

Результаты оценивания кумулятивных кривых для бренда Pull&Bear

Таблица 3

Сравнение наполнения классов А и В для двух брендов

Таким образом, для бренда Zara дальнейший анализ продолжился для 26 общностей из 42 первоначальных, для бренда Pull&Bear для 30 общностей.

При проведении факторного анализа всегда возникает проблема определения числа выделяемых латентных факторов, для чего на практике применяются различные эвристические процедуры такие, например, как отбор факторов в зависимости от собственных значений λi  ковариационной матрицы [4]. В статистических пакетах анализа данных, таких как SPSS, Statistica, Eviews и др., по умолчанию в качестве критерия используется правило λi≥1 . В данной работе определение количества латентных факторов проводится на основе ABC-анализа.

Для этого были построены кумулятивные кривые по значениям упорядоченных по убыванию собственных чисел λi . Для решения этой проблемы важно было выделить класс A, так как именно в нём содержатся собственные значения, соответствующие наиболее значимым скрытым факторам. Наилучшей параметризацией для двух брендов оказалась функция Каквани-Поддера. Оценка кумулятивной кривой для Zara в этом случае выглядела как y=1-(1-x)1e-5,58x , а для Pull&Bear как y=1-(1-x)1e-5,22x .

Рис.1. Сравнение критерия выделения латентных факторов правила

по умолчанию SPSS и значений, полученных на основе ABC-анализа

В итоге для первого бренда было выявлено четыре латентных фактора, критерий SPSS показал аналогичный результат, однако λi≥1,13 . Для второго бренда выявлено пять латентных факторов (λi≥1,19 ), в то время как SPSS выделил семь факторов. Данное различие является существенным, так как на этой основе идентифицируются группы потребителей и определяются маркетинговые цели.

Использование ABC в качестве подхода к решению проблем факторного анализа ведёт к более корректной интерпретации факторов, а значит к достоверному описанию целевых аудиторий. На основе полученных результатов планируется разработать анкету, направленную на выявление доли каждого профиля и разработку адресных программ по работе с ними. Компания, которая знает, кто её потребитель и использует эти знания, занимает выигрышные позиции на рынке.

Библиографический список:

1.                Модели и методы теории логистики. / под ред. В.С. Лукинского. – СПб.: Питер-Пресс, 2007.

2.                 Щеколдин В. Ю. Выявление потребителей услуг интернет-магазинов на основе АВС-модификации факторного анализа. / В. Ю. Щеколдин // Логистика-евразийский мост: материалы 6 междунар. науч. – практ. конф. – Красноярск: КГАУ, 2011. – Ч. 2. – С. 186–192.

3.                Aaker J. L. Dimensions of  brand personality. // Journal of Marketing Research. – Vol. 34, N 3. – 1997. – P. 47 – 56.

4.                Тимофеев В. С. Эконометрика: учеб. пособие / В. С. Тимофеев, А. В. Фаддеенков, В. Ю. Щеколдин. – 2-е изд., пер. и доп. – Москва: ЮРАЙТ, 2015.

5.                Долгих И.В. Персонификация брендов модной одежды: специфика локальных рынков / И.В. Долгих  // Актуальные вопросы развития территорий : теоретические и прикладные аспекты : сб. науч. ст. / Под общ. ред. Т.М. Сигитова. – Пермь: ИП Сигитов Т.М. (ЦСЭИ), 2016. – № 2. – С. 46-49

6.                Teichert T., Effertz T., Tsoi M., Shchekoldin V.  Predicting brand perception for fast food market entry. // Theoretical Economics Letters, 2015. Т.5. № 6. С. 697-712.

7.                Juran J.M. The non-Pareto principle: Mea Culpa. Quality progress, 1975, vol.8, p.8-9.