Analiză Multidimensională

Capitolul 1

METODELE MULTIVARIATE – INSTRUMENTE

PERFORMANTE DE ANALIZA A DATELOR DE MARKETING

Analiza statistica multivariata exista de aproape un secol. Cu toate acestea, aplicarea ei în cercetarile de marketing îsi are începuturile în perioada anilor 1950, când unii cercetatori foloseau, ocazional, una sau câteva tehnici. În timp, utilizarea acestor aplicatii a devenit din ce în ce mai frecventa, ca rezultat al aprecierii crescânde a aportului si valorii lor venite din partea cercetatorilor dar si a celor responsabili cu deciziile de marketing.

1.1. Locul si rolul analizei statistice multivariate în cercetarile de marketing

Un reper important în surprinderea relatiei dinamice dintre marketing si analiza

statistica multivariata este articolul realizat de Jagdish N. Sheth1 în 1971, intitulat “Revolutia multivariata în cercetarile de marketing”. Autorul prezenta cadrul de lucru al celor mai utile tehnici statistice multivariate pentru cercetarile de marketing, alaturi de o scurta descriere a fiecareia. În plus, articolul trata rolul extrem de important al tehnologiei informatice, a dezvoltarii echipamentelor si programelor, pentru extinderea rapida a utilizarii pe scara larga a acestor metode. Începând cu acel moment, se considera ca utilizarea metodelor multivariate de analiza a început sa creasca simtitor, iar aceasta tendinta se va mentine si în viitor. Revolutia înca nu s-a încheiat.

Daca termenul de “revolutie” pare prea pretentios, este importanta întelegerea modului în care era realizata analiza statistica a datelor de marketing înainte de aplicarea metodelor multivariate. De-a lungul istoriei cercetarii de marketing, majoritatea analizelor implicau o singura variabila (analiza univariata) sau cel mult doua variabile considerate simultan (analiza bivariata). Datele referitoare la variabile erau introduse în tabele simple sau încrucisate (cu dubla intrare) si erau analizate prin calcularea unora dintre urmatorii indicatori statistici:

- tendinta centrala – media, mediana si modul;

- variabilitatea (distributia) – deviatia standard (abaterea medie patratica), varianta, deviatia medie, amplitudinea, distanta interquartile;

- intervalele de încredere – erori standard ale diferitilor indicatori statistici (intervalele de încredere fac legatura între conceptele de tendinta centrala si de variatie);

- testarea ipotezelor – testele t , Z, F si analiza variatiei.

Câtiva din analistii temerari ai acelor vremuri calculau, ocazional, un coeficient de corelatie între doua variabile pentru a surprinde forma si intensitatea legaturii dintre acestea. Iar dintre acestia, doar un numar restrâns de cercetatori erau capabili sa aplice câteva din tehnicile avansate precum regresia multipla, analiza discriminantului, analiza factoriala sau alte metode statistice de analiza multivariata pe datele obtinute, în cea mai mare masura, în baza unor cercetari directe asupra clientilor sau consumatorilor. Dar cea mai mare parte a variabilelor de marketing erau introduse (tabulate), prezentate si centralizate în tabele individuale sau încrucisat, cu o alta variabila sau cel mult alte doua variabile (ocazional). Pe cât de folositoare si importante erau si sunt aceste tipuri de analize, în majoritatea studiilor de marketing din ziua de astazi ele reprezinta (sau ar trebui sa reprezinte) doar începutul, partea de analiza primara.

Ca o perspectiva istorica, în anii ‘50 si ‘60, cercetatorii realizau regresia multipla si analiza factoriala, efectuând calculele manual sau cu ajutorul calculatoarelor de birou. Acest demers dura, de obicei, zile sau chiar saptamâni, înainte de a se ajunge la etapa de verificare a erorilor. În ziua de astazi, gratie evolutiei tehnologieiIT, realizarea calculelor aferente analizelor multivariate necesita câteva minute, sau chiar câteva secunde, prin folosirea calculatorului personal (PC) si a unui program informatic specializat.

Metodele statisticii multivariate furnizeaza instrumente mult mai puternice care permit cercetatorilor sa descopere configuratii ale relatiilor dintre mai multe variabile, configuratii care altfel ar ramâne ascunse sau foarte putin vizibile. În plus, cele mai multe metode pot face acest lucru cu o buna precizie, existând posibilitatea testarii semnificatiei statistice prin calcularea nivelului de încredere asociat validarii legaturii respective la nivelul întregii populatii si nu doar a esantionului investigat1. Aceste metode contribuie la cresterea substantiala a volumului de informatii relevante si utile care putea fi extrase dintr-o sursa de marketing. O buna analogie care sa exprime raportul dintre contributia informationala a metodelor uni- si bivariate, pe de o parte si cea a celor multivariate, pe de alta parte, ar putea fi exemplul comparatiei dintre o fotografie alb-negru si una color.

Principalele directii de utilizare a metodelor de analiza multivariata în marketing au în vedere :

1: simplificarea datelor. Una din situatiile cu care se confrunta cel mai des un

cercetator este cea de scalare. Respondentilor li se pot pune întrebari legate de

atributele multiple ale unui produs sau pot evalua importanta caracteristicilor unor produse sau servicii. Astfel de întrebari vin în grupuri de 20 sau 30 iar uneori pot ajunge si la câteva sute. Dar în timp ce un producator poate considera importante chiar si 100 de atribute ale unui produs, este mai mult ca sigur faptul ca majoritatea consumatorilor au în vedere numai câteva dimensiuni ale acestuia. În aceste situatii calculele arata mici diferente de la o întrebare la alta. Chiar si când diferentele sunt semnificative, poate fi dificil sa le centralizezi dupa caracteristicile consumatorilor, cum ar fi cele demografice, din moment ce aceste diferente ar implica întrebari multiple si apar pe mai multe pagini de analiza (familii întregi de tehnici multivariate au fost nevoite sa înfrunte acesta problema).

2. segmentarea pietei. Segmentarea pietei este aria care arata cel mai clar

accesibilitatea analizei multivariate. Aproape orice schema de grupare este rezultatul aplicarii uneia sau a câtorva tehnici multivariate. Orice ancheta bine proiectata poate fi subiectul unor tehnici variate de analiza multivariata pentru a dezvolta scheme de segmentare bazate pe intrebarile incluse în ancheta. Datele de identificare geografica a respondentilor din ancheta sau un fisier cu informatii despre clienti permit ca datele înregistrate sa fie legate de cele de structura demografica din statisticile oficiale si astfel sa fie utilizate pentru a elabora o schema de grupare specifica produsului sau serviciului oferit. Aceste scheme raportate la client ofera o imagine speciala asupra pietelor pe care sistemele de grupare mai generale nu o pot oferi. În anumite cazuri, precum marketingul business-to-business sau marketingul pentru nise, aceste tehnici sunt aproape singura modalitate pentru a obtine informatii pentru segmentare relevante statistic.