Как было показано в первой главе, условия

Потребитель, как участник в процессе производства товара
Начальник отдела ОАО «ИТКОР»,
к.т.н. Булеев А.И.
Консалтинговые фирмы постоянно проводят исследования, чтобы выявить
предпочтения потребителей относительно тех или иных товаров. Как правило, эти
исследования проводятся по заказу производителей этих товаров, которые хотят
использовать полученные результаты для повышения конкурентоспособности. Такие
исследования проводятся в лучшем случае периодически, и они не позволяют в
реальном времени вносить коррективы в процесс производства товара.
В данной статье предложена методика, которая позволяет производителю
включить потребителя непосредственно в процесс производства товара.
Методика оценки художественно-колористического оформления зонтов была
разработана по заказу фирмы «Лантау», которая разрабатывает и продает зонты в
России, а производство зонтов находится в Англии.
Анализ потребительских предпочтений при выборе зонтов показал, что одни
потребители отдают предпочтение зонтам с рисунком, другие однотонным, некоторые
покупают обязательно модный зонт, многие предпочитают различные зонты. Две трети
потребителей предпочитают одежду классического стиля. Одежду ярких цветов и
спортивного стиля предпочитают в два и в три раза меньше респондентов
соответственно. Пожелания потребителей отражаются на их предпочтениях в выборе
расцветки зонта. В ходе исследования были найдены основные используемые цвета
одежды и зонтов респондентов.
Проведенное исследование показало, что для значительной части потребителей
(40%) покупка их зонта была случайной. Причины таких покупок могут быть самыми
различными, например, на улице шел дождь. При такой случайной покупке меньшее
значение начинает играть фирма или страна-производитель и даже прочность зонта, и
большее влияние начинает приобретать его расцветка и цвет.
Технология разработки и производства зонтов представляет непрерывный
процесс длительностью около шести месяцев. Каждый месяц дизайнеры разрабатывают
порядка 60 цветов и расцветок для зонтов. Из них выбирается 20 лучших и
отправляется в производство. Через шесть месяцев выбранные зонты попадают в
продажу.
Цвет и расцветку зонта, как правило, определяют дизайнеры фирмыизготовителя. Зачастую складывается ситуация, когда зонты, цвета и расцветки
которых оценены дизайнерами как лучшие, не продаются, а те зонты, цвета и расцветки
которых дизайнерам не понравились, очень хорошо реализуются на рынке.
В связи с этим возникла задача минимизировать потери фирмы
из-за
неудовлетворительного выбора дизайнерами перспективных цветов и расцветок зонтов.
Для решения данной задачи была разработана методика оценки художественноколористического оформления зонтов.
На первом этапе разрабатывается механизм реализации методики создания
тест-группы экспертов. Тест-группа состоит из трех групп: розничные покупатели
(потребители), оптовые покупатели и дизайнеры.
Состав групп:
– Розничные покупатели (потребители) – 15-20 человек.
– Оптовые покупатели – 10-15 человек.
– Дизайнеры – 5-10 человек.
Предложенный состав тест-группы экспертов позволяет учесть всю
совокупность мнений. Розничные покупатели выскажут свои личные предпочтения.
1
Оптовые покупатели дадут информацию о наиболее востребованных зонтах с учетом
региональной специфики. Дизайнеры могут уловить перспективные тенденции на
данном рынке.
На втором этапе разрабатывается последовательность шагов оценки
художественно-колористического оформления зонтов.
1. Готовятся две выборки образцов зонтов:
– первая – образцы одноцветных зонтов;
– вторая – образцы зонтов с рисунками.
Требования
к образцам в выборках: образцы должны давать четкое
представление о самом зонте и по воздействию на эксперта приближаться к
восприятию настоящего зонта.
Дополнительно обе выборки должны быть в уменьшенном варианте на
бумажных листках, чтобы можно было легко их расположить по рейтингу от лучшего
образца к худшему.
2. Эксперту предъявляют выборку образцов одноцветных зонтов.
3. Эксперт выбирает два образца, один из которых нравится больше всех, а
другой – совсем не нравится (лучший и худший образцы из выборки).
4. В анкету эксперт заносит оценки для лучшего и худшего образца по
пятибалльной системе с учетом десятых долей балла (минимальная оценка – 1 балл, а
максимальная – 5 баллов; общее количество градаций – 40 значений; например, оценки
1,6 и 4,1).
5. Затем эксперт оценивает остальные образцы по пятибалльной системе с
учетом десятых долей балла в диапазоне от минимальной до максимальной оценки.
6. Аналогично эксперт оценивает выборку образцов зонтов с рисунками.
7. Эксперт возвращается к выборке образцов одноцветных зонтов и располагает
все образцы по их рейтингу от лучшего образца к худшему. Результат фиксируется в
анкете.
8. Аналогично эксперт оценивает выборку образцов зонтов с рисунками.
Как видно из последовательности шагов, все эксперты дважды оценивают
каждый образец. Сначала они выставляют балльную оценку образцу, а затем
располагают его в рейтинге от лучшего образца к худшему. Данный подход позволяет
минимизировать случайные разбросы каждого эксперта.
На третьем этапе разрабатывается математический аппарат методики оценки
художественно-колористического оформления зонтов.
1. Используя данные анкет, для каждого образца определяется математическое
ожидание и среднеквадратическое отклонение для среднего балла по каждой из трех
групп (потребители, оптовые покупатели и дизайнеры):
М рб 
 i
i 1
n
 
n
n
,
 рб 
i 1
 M рб 
2
i
n 1
,
где:
M рб ,  рб – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение для
среднего балла по каждому образцу для группы потребителей (розничные покупатели);
M об ,  об – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение для
среднего балла по каждому образцу для группы оптовых покупателей;
M дб ,  дб – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение для
среднего балла по каждому образцу для группы дизайнеров;
 i – балл по каждому образцу от i-го эксперта;
n – количество экспертов в группе.
2
2. Аналогично вычисляется математическое ожидание и среднеквадратическое
отклонение для среднего места в рейтинге:
М рр 
 Pi
i 1
n
 p
n
n
,  pp 
i 1
 M pp 
2
i
,
n 1
где:
M pp ,  pp – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение для
среднего места в рейтинге для группы потребителей (розничные покупатели);
M op ,  op – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение для
среднего места в рейтинге для группы оптовых покупателей;
M дp ,  дp – математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение для
среднего места в рейтинге для группы дизайнеров.
p i – рейтинг конкретного образца у i-го эксперта;
n – количество экспертов в группе.
3. В каждой группе вычисляется интегральная оценка, характеризующая место
образца в рассматриваемой выборке, которая рассчитывается с учетом среднего балла и
рейтинга образца в группе.
Для вычисления интегральной оценки необходимо совместить результаты для
каждого образца по среднему баллу и среднему месту в рейтинге. Для достижения
сопоставимости результатов необходимо провести нормирование.
Нормирование проводится по следующей схеме:
1. от максимального значения в выборках (по среднему баллу и рейтингу)
отнимается минимальное значение и делится на количество членов в выборке. Для
каждой выборки получается шаг выборки.
Например, для потребителей (розничные покупатели):
М рб ,max  M рб ,min
М рp,max  M рp,min
h рб 
, h рp 
,
m
m
где:
h рб и h рp – шаг в выборках по среднему баллу и рейтингу;
M рб ,max , M рр,max – максимальные значения в выборках для группы потребителей;
M рб ,min ,
M рр,min – минимальные значения в выборках для группы потребителей;
m – количество образцов в выборках.
2. В соответствии с рассчитанным шагом, каждая выборка делится на m ячеек,
где: m – количество образцов в выборке.
3. Каждой ячейке присваивается номер от 1 до m , где: первый номер
присваивается ячейке с максимальным средним баллом и первым местом в рейтинге, а
последний номер присваивается ячейке с минимальным средним баллом и последним
местом в рейтинге.
4. Исходя из рассчитанного математического ожидания среднего балла и
среднего места в рейтинге, каждый образец попадает в конкретную ячейку, и ему
присваивается рейтинг в соответствии с номером этой ячейки, например: для каждого
образца в группе потребителей (розничных покупателей) значения будут: Nкбр и Nкрр,
где значения находятся в диапазоне от 1 до m, где m – количество образцов в выборке.
Nкбо и Nкро – места в рейтинге каждого образца в балльной и рейтинговой
выборках в группе оптовых покупателей;
Nкбд и Nкрд – места в рейтинге каждого образца в балльной и рейтинговой
выборках в группе дизайнеров.
3
5. В случае попадания двух и более образцов в одну ячейку им присваивается
дробный номер, состоящий из номера ячейки и дробей, пропорциональных единице,
деленные на количество образцов, попавших в ячейку. Те образцы,
среднеквадратическое отклонение у которых меньше, получают приоритет и
располагаются выше в рейтинге.
Интегральная оценка образца находится по среднему баллу и рейтингу
полученных мест в обеих выборках:
– для группы потребителей (розничные покупатели) интегральная оценка
каждого образца равна:
Икр= 0,2*Nкбр +0,8*Nкрр;
– для
группы оптовых покупателей:
Икр=0,2*Nкбо +0,8*Nкро;
– для
группы дизайнеров:
Икр=0,2*Nкбд +0,8*Nкрд.
Как следует из представленных выше формул, вес балльной оценки составляет
20%, а рейтинговой – 80%. Данный выбор связан с тем, что при проставлении баллов
эксперт более подвержен случайным погрешностям, чем когда он располагает образцы
по рейтингу и может их переставлять, корректируя свои восприятия и снижая
сиюминутные факторы.
6. Интегральная оценка каждого образца, полученная в результате
коллективного обсуждения в фокус-группе розничных покупателей, определяется как
номер ячейки в рейтинговой выборке:
Икр=Nрейтинга.
7. По интегральной оценке по трем группам и коллективной интегральной
оценке рассчитывается, с использованием метода приоритетов, итоговая оценка для
каждого образца.
Основной проблемой использования разнородных исходных данных при
принятии решения является сложность их сравнения. Поэтому главной задачей при
использовании всей совокупности имеющейся информации становится согласование
этих данных путем выбора шкалы их сравнения. Наиболее эффективно эту задачу
можно решить с помощью метода приоритетов. Суть метода приоритетов сводится к
обоснованию степени несогласованности исходных данных и выбору оптимальной
численной шкалы их сравнений. Подробно метод приоритетов рассмотрен в статье
автора «Повышение качества консалтинговых услуг путем синтеза всей имеющейся
информации», опубликованной в журнале РИСК №3 за 2008г.
На начальной стадии экспертиз проблематично дать предпочтение одной из
трех групп (потребители, оптовые покупатели, дизайнеры), поэтому для всех трех
групп взяты одинаковые степени надежности и достоверности получения требуемого
результата. Вместе с тем, по нашему мнению, результат, полученный в ходе
обсуждения в фокус-группе, более предпочтителен, чем сумма индивидуальных
результатов тех же потребителей, что нашло отражение в матрице сравнений.
Используя полученные значения, рассчитывается итоговая оценка для каждого
образца:
ИОк =Икр*0,21+Ико*0,25+Икд*0,25+Икф*0,29.
В дальнейшем, в ходе набора информации по результатам экспертиз,
необходимо будет вернуться к матрице сравнений и назначить значения, которые более
реально отражают важность вклада каждой группы в итоговую оценку.
8. По итоговым оценкам выстраивается окончательный рейтинг образцов в
выборке.
4
9. Происходит отбраковка худших образцов и выбор проблемных образцов для
дополнительного анализа (имеющих большие среднеквадратические отклонения, т.е.
образцов, оцениваемых разными экспертами диаметрально противоположно: одни
эксперты оценивают их положительно, а другие – отрицательно).
10. Из 5 лучших образцов, 5 средних и 5 худших образцов случайным образом
отбираются по 2 образца, итого 6 образцов, которые будут участвовать в следующей
выборке в качестве тест-образцов.
По завершению данного этапа выбираются 20 образцов художественноколористического оформления зонтов и отправляются в производство. Остальные 40
образцов отбраковываются.
На четвертом этапе разрабатывается методика оценки сопоставимости двух
различных выборок образцов зонтов.
1. Для сопоставимости двух выборок образцов зонтов необходимо из первой
выборки отобрать часть образцов, которые будут участвовать во второй выборке в
качестве тест-образцов.
2. Из 5 лучших образцов, 5 средних и 5 худших образцов первой выборки
случайным образом отбираются по 2 образца, итого 6 образцов, для участия в
следующей экспертизе в качестве тест-образцов.
3. Для сопоставимости результатов используются полученные итоговые оценки
интегральных значений, рассчитанные для каждого тест-образца в ходе проведенных
экспертиз первой и второй выборки.
4. На основе полученных итоговых оценок тест-образцов рассчитываются
средние значения для двух лучших, двух средних и двух худших тест-образцов в
первой и второй выборке:
ИЛ1=(ИОЛ1-1+ ИОЛ1-2) / 2
ИC1=(ИОC1-1+ ИОC1-2) / 2
ИХ1=(ИОХ1-1+ ИОХ1-2) / 2
ИЛ2=(ИОЛ2-1+ ИОЛ2-2) / 2
ИC2=(ИОC2-1+ ИОC2-2) / 2
ИХ2=(ИОХ2-1+ ИОХ2-2) / 2,
где:
ИЛ1,ИОЛ1-1,ИОЛ1-2 – среднее значение и итоговые значения двух лучших тестобразцов в первой выборке;
ИЛ2,ИОЛ2-1,ИОЛ2-2 – среднее значение и итоговые значения двух лучших тестобразцов во второй выборке;
ИС1,ИОС1-1,ИОС1-2 – среднее значение и итоговые значения двух средних тестобразцов в первой выборке;
ИС2,ИОС2-1,ИОС2-2 – среднее значение и итоговые значения двух средних тестобразцов во второй выборке;
ИХ1,ИОХ1-1,ИОХ1-2 – среднее значение и итоговые значения двух худших тестобразцов в первой выборке;
ИХ2,ИОХ2-1,ИОХ2-2 – среднее значение и итоговые значения двух худших тестобразцов во второй выборке.
5. Рассчитывается поправочный коэффициент, учитывающий различное
количество образцов в каждой выборке:
К = М1 / М2,
где:
К – поправочный коэффициент;
М1 – количество образцов в первой выборке;
М2 – количество образцов во второй выборке.
6. Вычисляется значение смещения в оценках тест-образцов, полученных
в первой и во второй выборках:
5
Δ Л = ИЛ1 – ИЛ2;
Δ С = ИС1 – 0,5*К* ИС2;
Δ Х = ИХ1 – К* ИХ2,
где:
ИЛ1 ,ИЛ2, ИС1 , ИС2 ,ИХ1 , ИХ2 – средние значения лучших, средних и худших тестобразцов в первой и второй выборках;
К – поправочный коэффициент.
7. По полученным результатам смещения, вычисляется коэффициент
сопоставимости выборок:
Δ КС = (Δ Л + Δ С + Δ Х ) / 3,
где:
Δ КС – коэффициент сопоставимости выборок;
Δ Л, Δ С, Δ Х – значение смещения в оценках лучших, средних и худших тестобразцов.
Коэффициент сопоставимости выборок характеризует несколько образцов одной
выборки, по мнению всех участников, привлеченных на экспертизу (потребители,
оптовые покупатели и дизайнеры), лучшие или худшие образцы другой выборки.
Данный коэффициент позволяет в постоянном режиме (ежемесячно) отслеживать
динамику работы дизайнеров по художественно-колористическому оформлению
зонтов.
На пятом этапе разрабатывается методика оценки компетентности экспертов:
1. До поступления информации по результатам продажи зонтов, отобранных
экспертами, проводить предварительную экспертизу компетентности постоянных
экспертов (дизайнеры и оптовые покупатели) можно на основе использования тестобразцов.
2. Из 5 лучших образцов, 5 средних и 5 худших образцов первой выборки
случайным образом отбираются по 2 образца, итого 6 образцов, для участия в
следующей экспертизе в качестве тест-образцов.
3. Для оценки компетентности экспертов используются полученные балльные и
рейтинговые оценки, выставленные конкретным экспертом для каждого тест-образца в
ходе проведенных экспертиз первой и второй выборки.
4. На основе выставленных балльных оценок тест-образцов рассчитываются
погрешности оценок для каждого эксперта.
5. По каждому из шести тест-образцов находится разница в баллах в оценке
конкретного эксперта, а затем вычисляется среднее значение погрешности для данного
эксперта при проведении им экспертиз первой и второй выборки:
6
Срб 
 бi1  бi 2
1
6
,
где:
Срб – среднее значение погрешности балльной оценки образца для данного
эксперта при проведении им экспертиз;
бi1, бi2 – балльные оценки, поставленные конкретному образцу в двух разных
экспертизах.
6. Если Срб  1,0 , то эксперт бракуется и в дальнейшем для проведения
экспертиз не привлекается.
Если Срб  0,5 , то эксперт оставляется и в дальнейшем привлекается для
проведения экспертиз.
Если 0,5  Срб  1,0 , то проводится проверка эксперта по рейтинговой оценке.
7. По каждому из шести тест-образцов находится разница в рейтинге в оценке
конкретного эксперта с учетом поправочного коэффициента, а затем вычисляется
6
среднее значение погрешности рейтинга для данного эксперта при проведении им
экспертиз первой и второй выборки:
6
Срр 
 рi1  Кр * рi2
1
,
6
где:
Срр – среднее значение погрешности рейтинговой оценки образца для данного
эксперта при проведении им экспертиз;
рi1, рi2 – рейтинговые оценки, поставленные конкретному образцу в двух
разных экспертизах;
Кр – коэффициент, учитывающий поправочный коэффициент и место образцов в
выборке;
Кр = 1,0 – для двух лучших образцов;
Кр = 0,5*К – для двух средних образцов;
Кр = К – для двух худших образцов;
К = М 1 / М2 ,
где:
К – поправочный коэффициент;
М1 – количество образцов в первой выборке;
М2 – количество образцов во второй выборке.
8. Если Срр  5,0 * Δ КС, то эксперт бракуется и в дальнейшем для проведения
экспертиз не привлекается,
где:
Δ КС – коэффициент сопоставимости выборок.
Если Срр  5,0 * Δ КС, то эксперт оставляется и в дальнейшем привлекается для
проведения экспертиз.
Данный этап позволяет в процессе проведения ежемесячных экспертиз
художественно-колористического оформления новых зонтов отсеять неудачных
экспертов и оставить только лучших экспертов из числа дизайнеров и оптовых
продавцов, привлекаемых для проведения экспертиз.
Предложенная в данной статье методика оценки художественноколористического оформления зонтов обеспечила производителю возможность
включения потребителя непосредственно в процесс производства и повысила
конкурентоспособность товара. Внедрение фирмой «Лантау» рассмотренной выше
методики позволило задействовать постоянную обратную связь с потребителями и
повысить квалификацию экспертов, что обеспечило увеличение объемов продаж зонтов
в России.
Аналогичные подходы могут широко использоваться при производстве
широкого спектра различных товаров массового спроса, например, текстиля,
трикотажа, одежды, обуви, галантереи и т.д.
Источники информации:
1. Булеев А.И. Повышение качества консалтинговых услуг путем синтеза всей
имеющейся информации // РИСК. – 2008. №3.
2. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. – М.:
Финансы и статистика, 1986.
3. Методика оценки художественно-колористического оформления зонтов. – М.:
Институт Исследования Товародвижения и Конъюнктуры Оптового Рынка, 2004.
7