Диссертация (1152670), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Бенчмаркинг производителей схожих продуктовФормулировки атрибутов и их уровней2. Разделение атрибутов на группыМаксимально независимые друг от друга группы атрибутов3. Расщепленный conjoint анализ по каждой группеНаиболее важные и полезные характеристики по каждой группе4. Объединенный conjoint анализ по важным атрибутам всех группНаиболее важные и полезные характеристики продукта в целом5.
Симуляционный анализОценка уровня предпочтений каждым поколением каждоговарианта продуктаРисунок2.5–Методика«Расщепленныйанализпредпочтений»дляколичественной оценки интенсивности изменений потребительского поведения вразрезе поколений пользователейМетодика также была апробирована на рынке справочных правовых систем.Подробное описание ее этапов и результаты апробации приведены ниже.75На 1-м этапе (бенчмаркинга14) были изучены службы поддержки различныхпроизводителей справочных правовых систем и информационных продуктов насмежных рынках.
По результатам изучения:- сформулированы характеристики эталонной службы поддержки. Эталономможет выступать как реально существующая служба поддержки одного изконкурентов, так и гипотетическая, учитывающая сильные стороны разныхконкурентов при условии их совместимости;- выявлены различия между эталонной и изучаемой службами поддержки;- сформулированы атрибуты, характеризующие службу поддержки;- определены уровни атрибутов, представляющие собой возможныеварианты реализации каждого атрибута.Служба поддержки является сложным продуктом, и существенноеколичество ее атрибутов (более 10) накладывает ограничения на применениеопросных методик для получения достоверного результата.
Поэтому следующим(2-м) этапом методики «Расщепленный анализ предпочтений» идет уточнениеформулировок атрибутов и их уровней, а также разделения атрибутов намаксимально независимые между собой группы с пригодным для достовернойколичественной оценки количеством атрибутов (не более 7).Изначально характеристики были сгруппированы по производственнымпроцессам по принципу независимости. Производство контента консультаций итехническая организация взаимодействия с клиентов в процессе консультированияосуществляются разными, не зависимыми друг от друга подразделениями.Поэтому характеристики были поделены на две группы - «экспертные» и«технические».
Гипотеза о независимости полученных групп была проверена входе фокус-групповых дискуссий с пользователями. Окончательно группысформировались после получения экспертных оценок с использованием методаДельфи. Эксперты и пользователи сошлись во мнении о том, что разделениехарактеристик на группы, при котором изменения в одной группе не затрагиваютБенчмаркинг включал в себя изучение описаний и регламентов служб поддержки различных производителейинформационных продуктов, а также контрольные обращения в службы поддержки конкурентов.1476другую, позволяет получить максимально независимые между собой группыхарактеристик.В результате были сформированы две группы атрибутов – 5 «технических»атрибутов (как организована поддержка) и 5 «экспертных» (характеризующихконсультирующих экспертов).Каждый атрибут представлен двумя уровнями,представляющими собой варианты его реализации как у изучаемой и как уэталонной службы поддержки (Таблицы 2.16 и 2.17)Таблица 2.16 - «Технические» атрибуты службы поддержки«Технические»атрибутыУровни атрибутов для соответствующейслужбы поддержкиизучаемойэталоннойt1.
Возможностьознакомиться сответами напопулярные вопросыдругих пользователейОтветы на похожиевопросы другихпользователей недоступныМожно ознакомиться сответами на похожиевопросы другихпользователейt2. Необходимостьсамостоятельноклассифицироватьсложность вопросаРазные «окна» дляобращений задокументом и законсультациейОдно «окно» для всехобращенийt3. Каналыкоммуникации сослужбой поддержкиОбращение потелефону или поэлектронной почте.Обращение письменноиз системы (чат,специальное «окно»)t4. ПорядокидентификацииПри обращении ВасПри каждом обращении«узнают»нужно представиться автоматически,сообщить ФИО и номерсообщать ФИО и номердоговорадоговора не нужноОтвет придет наt5.
Куда приходит ответэлектронную почтуОтвет появится всистеме в личномкабинете77К техническим относятся атрибуты, описывающие техническую сторонуорганизации службы поддержки – как принимаются обращения пользователей, каки в какие сроки передается ответ и т.п.Таблица 2.17 - «Экспертные» атрибуты службы поддержки«Экспертные»атрибутыУровни атрибутов для соответствующейслужбы поддержкиизучаемойэталоннойе1. ЗакрепленностьэкспертаОтвет готовит любойсвободный экспертОтвет готовитпостоянный(закрепленный) эксперте2. Опыт экспертаОпыт практическойработы эксперта 2-3годаОпыт практическойработы эксперта более3-х лете3.
ОтвечающаякомпанияОтвечает компания,продавшая иобслуживающаясистему (неразработчик)Отвечает компанияразработчик системые4. Возможностьполучить ответ отавторов, пишущихматериалы в системуНельзя получить ответот авторов системыМожно получить ответот авторов системые5. Подкреплениеответа мнениемчиновниковОтвет подкрепленссылками нанормативныедокументыОтвет подкрепленмнением чиновниковсоответствующихведомств и ссылками нанормативныедокументыотносятсяформирующиеКэкспертныматрибуты,восприятиесодержательной стороны оказываемой поддержки, такие как опыт работыконсультирующих сотрудников, бренд, под которым оказываются консультации и78т.п. Они формируют воспринимаемый уровень ответа – насколько онпрофессионален, насколько вызывает доверие.Техническая организация службы поддержки не оказывает влияния на ееэкспертныйуровеньинаоборот.Этоделаетвозможнымпроведениерасщепленного анализа предпочтений – отдельно по каждой группе атрибутов.Для расщепленного анализа предпочтений, применяемого на 3-м этапеметодикиоценкиинтенсивностиизмененийпотребительскогоповеденияпользователей, используется метод совместного (conjoint) анализа.Методсовместного(conjoint)анализабазируетсянаконцепциимультиатрибутивного продукта.
Он позволяет смоделировать предпочтенияпотребителей и определить концепцию продукта с оптимальной комбинациейсвойств. Суть метода заключается в ранжировании по привлекательности вариацийпродукта с различными наборами характеристик. Информационные продуктыописываются значительным количеством атрибутов, что дает неприемлемобольшоеколичествовариантовдляранжирования.Этоограничиваетиспользование совместного (conjoint) анализа для информационных продуктов.Расщепление атрибутов на независимые группы устраняет данное ограничение иповышает достоверность оценки.Данный этап методики «Расщепленный анализ предпочтений» на выборке,состоящейиз239-тиреспондентов-бухгалтеров,сформированнойпутемслучайного отбора на базе профильной онлайн-панели одного из ведущихпроизводителей справочных правовых систем (порядка 5000 работающихбухгалтеров, использующих различные источники правовой информации).
Форматопроса – онлайн-анкетирование. Анализ проводился с помощью программногообеспечения SPSS.Были сформированы 2 независимых выборки бухгалтеров - 122 респондентадля «технических» и 117 для «экспертных» атрибутов службы поддержки. Полевойэтап проходил с 01.04.2016 по 10.05.2016.79Для каждой группы атрибутов был сформирован ортогональный план – набориз 8 карточек услуг с различными сочетаниями уровней атрибутов. В полученномнаборе все уровни атрибутов встречаются одинаковое количество раз, чтопозволяет сократить количество оцениваемых вариантов до приемлемого дляосознанного выбора.Респондентам предлагалось проранжировать 8 вариантов по степенипредпочтения – на 1 место поставить самый привлекательный вариант, на 2-еследующий по привлекательности и т.д.
В ходе опроса карточки показывалисьреспондентам в случайном порядке. Ранжирование проводилось в 2 этапа – сначалареспонденты делили все варианты на 3 группы (привлекательные, средние, непривлекательные), и затем присваивали ранги уже внутри групп. Сводные рангивариантов получены расчетным путем, исходя из группы и ранга внутри группы.На основании рангов и последовательности выбора подсчитана важность15 каждогоатрибута и полезность16 каждого его уровня. Расчет проводился поэтапно – сначалаиндивидуальный (для каждого респондента), затем групповой (для проверкигипотезы о влиянии на предпочтения принадлежности респондента к тому илииному поколению).Индивидуальный conjoint анализ позволил выявить уровни атрибутов соднополярной полезностью.
Это значит, что все или подавляющее большинствореспондентов считают полезным один и тот же вариант реализации. Это: для «экспертных» атрибутов -возможность получить консультацию отавтора системы (e4). Атрибут имеет максимальную важность, и всереспонденты считают данный уровень полезным. для «технических» атрибутов – возможность ознакомиться с ответами нанаиболее популярные вопросы без обращения в службу поддержки(t1) иотсутствие необходимости представляться при обращении (t4). ДанныеВажность отражает роль атрибута в выборе (например, насколько опыт эксперта влияет на выбор?). Суммаважностей всех атрибутов равна 100%.16Полезность отражает вклад каждого конкретного уровня атрибута (например, сколько добавляет к вероятностивыбора, если опыт эксперта более 3-х лет?).
Полезность может быть и положительной, и отрицательной. Суммаполезностей всех уровней каждого атрибута равна 0.1580атрибуты и их уровни также важны и полезны практически для всехопрошенных.По остальным характеристикам выделяются группы с разнополярнойполезностью. Дальнейший анализ заключался в проверке гипотез о причинахразличий.
В качестве причин рассмотрены: принадлежность к клиентскому рынку (гипотеза: лояльность к системамформирует лояльность восприятия соответствующей службы поддержки), опытобращенийвисследуемуюслужбуподдержки(гипотеза:положительный опыт обращений нивелирует неоптимальную организациюслужбы поддержки), возрастреспондента.поколениями,которыеГипотезаосновываетсясказываютсянанавсехразличияхсферахмеждужизни–коммуникативной, потребительской и т.п.Исследование показало, что статистически значимое влияние оказываеттолько возраст. Для проверки гипотезы респонденты были сгруппированы попоколениям, принцип формирования которых был рассмотрен выше: старшеепоколение (до 1975 года рождения), среднее поколение (1976-1983 годырождения), младшее поколение (1984 год рождения и младше).
Структура выборкипозволила провести корректный анализ в таком разрезе – представители всехпоколений представлены в достаточном объеме.Значения важностей атрибутов в разрезе поколений приведены в таблицах2.18 и 2.19, а разница между поколениями по наиболее важным атрибутампроиллюстрирована на рисунках 2.6 и 2.7.Таблица 2.18 – Значение важностей «экспертных» атрибутовЗначения важности в разрезе поколений«Экспертные» атрибутыСтаршее (1975и старше)X2 (19761983)Y (1984 имоложе)81Продолжение таблицы 2.18e1. закрепленность эксперта(отвечает постоянный эксперт илилюбой свободный)4,94512,69814,754e2. опыт эксперта (опытпрактической работы 2-3 года илиболее 3-х лет)11,53823,8113,115e3. отвечающая компания(разработчик системы илиобслуживающая компания)7,14314,28626,23e4. возможность получить ответ отавторов, пишущих материалы всистему (есть или нет)61,53838,88929,918e5.
подкрепление ответа мнениемчиновников (есть или нет)14,83510,31715,9847060e1. закрепленность эксперта(отвечает постоянныйэксперт или любойсвободный)5040e3. отвечающая компания(разработчик илиобслуживающая компания)30e4. возможность получитьответ от авторов, пишущихматериалы в систему (естьили нет)201001975 и старше1976-19831984 и моложеРисунок 2.6 - Важность «экспертных» атрибутов в разрезе поколенийТаблица 2.19 - Значение важностей «технических» атрибутовЗначения важности в разрезе поколений«Технические» атрибутыt1. возможность ознакомиться сответами на вопросы других1975 истарше1976-19831984 и моложе56,79243,61254,05482Продолжение таблицы 2.19пользователей (есть илиотсутствует)t2. необходимость самостоятельноклассифицировать сложностьвопроса (одно окно или разныеокна)2,839,2511,802t3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
