感知图的啤酒案例

背景

中国市场对于每一个啤酒公司来说都很有吸引力，因为到2000年中国市场的潜力（根据销量）有望超过美国这个全球最大的啤酒市场。目前已经有几家啤酒公司在中国运营。有些公司非常成功，而有些仍在争取在这个市场上的立足之地。本文中的例子是为一家啤酒公司进行的真实研究。研究目的在于调查中国消费者的啤酒消费行为以及消费者心目中占相对领导地位的外国啤酒。本文只阐述和讨论有关过程、结果和研究的管理意义感知图。

研究过程

第1步：探索性研究

探索性研究的目的是识别对于中国啤酒饮用者来说重要的产品属性。识别的这些属性再用来设计研究的问卷。在探索性研究中，通过对八名中国消费者的深度访谈来识别对他们重要的啤酒属性特征。共识别了十个产品属性：package design, taste, color, level of alcohol, variety of sizes, price, country of origin, availability, advertising和reputation。

第2步：问卷设计

基于深度访谈识别的产品属性来设计问卷（见发放的问卷）。虽然研究中包括五个品牌的外国啤酒：Carlsberg, Foster, Guinness, Heineken和San Miguel。注意对每个品牌的前十个问题是为了测量对品牌的总体态度和品牌选择意向。态度等级问题的必要性在于识别“理想线”，在理想线上以对品牌的态度为因变量、以因子得分为自变量来确定理想位置。自变量的贝塔（β）系数（代表影响态度的每个因子得分的相对重要性）将用来计算理想线的角度。意向等级的必要性在于通过以意向为因变量以对品牌的态度为自变量来测量二者之间的关系。这个回归分析是为了查看对品牌的态度是否是品牌购买意向的一个好的预测变量。

第3步：主体研究

研究设计。主体研究中所采纳的研究设计是一个面对面访谈的抽样调查。

样本和抽样过程。数据通过对中国啤酒饮用者的方便抽样获得，抽样城市包括广州、北京和上海，调查地点为餐馆和酒吧。总共得到67份有效样本，其中男性占79%。对于婚姻状况，56.7%为已婚。在教育方面，88.1%受过大学教育。对于职业，44.8%是专业人员，43.3%为白领。

数据收集。数据通过在餐馆和酒吧的个人访谈收集。采访者为被访者读出问卷中的问题并在问卷中记录回答。

第4步：数据分析

数据编码和数据录入。数据收录完成之后，问卷被编码并录入到SPSS12.0.1中。由于每个被访者评估了五个品牌的啤酒，每个被访者的数据要输入五行。表1展示了数据录入文档的样式。

统计分析。为了创建外国啤酒在中国的感知图，需要知道每个啤酒品牌的坐标。通过因子分析绘制感知图，每个品牌的坐标由平均所有被访者对该个品牌的因子得分获得。因子得分通过以下过程获得：

a. 从主菜单选择“Analyze”，然后选择“Data Reduction”，再选择“Factor Analysis”（见表

2）。此时因子分析窗口被打开。因子分析窗口包括显示数据集中所有变量的变量列表框和“Variables” 框。在底部还有五个选项，分别为“Descriptive”, “Extraction”, “Rotation”, “Scores”和 “Options”。

b. 在变量列表框中将代表产品属性的变量（例如：X1到X10）选到“Variables”框中（见

表3）。这一步确定了用于因子分析的变量。

c. 打开“Rotation”框，选择“Varimax”的旋转方式（见表4），然后点击“Continue”。这一

步选择了使用的具体旋转类型。

d. 打开“Scores”框选择“Save as variables” 并在“Method” 中选择 “Regression”（见表

5），然后点击“Continue”。这步将通过回归方法获得因子得分并将它们作为新变量加入数据集。

e. 对于“Extraction” 中各选项使用默认项，“Method”(即Principal component), “Analyze”

(即Correlation matrix), “Display” (即Unrotated factor solution) 和 “Extract” (即Eigenvalues over 1),，然后点击“Continue”。

f. 对于“Descriptive,” 使用 “Statistics” 的默认项(即 Initial solution) ，然后点击

“Continue”。

g. 对于 “Options” 使用默认项， “Missing Values” (即 Excluded cases listwise). 对于

“Coefficient Display Format”选择“Sort by size” (见表6), 然后点击 “Continue”。

h. 此时，我们回到因子分析的窗口。点击“OK”来运行程序。结果在输出窗口中显示。结果及其解释

基于以上因子分析过程，得到下列结果：Communalities, Total Variance Explained, Component Matrix (或者Factor Loadings Table), Rotated Component Matrix (或者Rotated Factor Loading Table), 和 Component Transformation Matrix。绘制感知图的相关结果是Total Variance Explained 和Rotated Component (或者Factor) Matrix。

第1步：确定保留的因子数目

对结果分析的第一步是为后面的分析确定保留的因子数目。输出结果中的Total Variance Explained包含的信息为十个可能的因子及其通过特征值（Eigenvalues）表示的相对解释能力。除了衡量每个因子的重要性，特征值也用于确定保留的因子数目。根据特征根（latent root）或特征值标准，保留了两个因子，因为只有component 1 (factor 1) and component 2 (factor 2)的特征根或者特征值大于1（见表7）。

第2步：因子命名

为每个因子命名的过程涉及到对变量因子载荷形式（pattern of factor loadings）的实质解释，包括它们的符号。解释之前，必须选择因子载荷显著性的最低可接受水平。所有显著的因子载荷都一般在解释过程中用到。但是高载荷的变量在更大程度上影响因子的命名。

Varimax rotated component 分析了包括因子载荷的因子矩阵，在输出结果的Rotated Factor Matrix (或者factor loading table) 中展示(见表8)。对于67个样本，因子载荷绝对值大于0.65的认为其显著。通过矩阵，很明显taste, color, package design, reputation, 和 country of origin 在因子1上的载荷显著，而 price, availability, level of alcohol, level of advertising, 和variety of sizes在因子2上载荷显著。没有变量在其他因子上载荷显著。

对于因子1，这五个变量（taste, color, package design, reputation, 和 country of origin）代表了产品的不同维度，将因子1命名为产品质量是合理的。对于因子2，这5个变量（price, availability, level of alcohol, level of advertising, 和variety of sizes）代表了市场营销组合的其它三个组成部分，将因子2命名为为营销活动是合理的。

注意，命名过程是基于研究者的主观想法。因此，该命名因子的过程遭到了强烈的批判。但是，如果可以为代表因子本质特征命名一个符合逻辑的名字，那么它就是一个合理的过程，因为这通常也更易于表示对因子的表示和理解。

第3步：品牌位置的确定

因为在因子分析过程中得到了两个因子，这样就得到了两个因子分数（factor score），并且将它们加入数据集中。因子分数是为每个主体对每个品牌的每个因子计算所得的复合度量。在该研究中，可以利用这两个因子分数（fac_1 和 fac_2）代替原始数据集合中的10个变量。

该研究中选取的各啤酒品牌的位置可以通过平均被访者为每个品牌所打的因子得分获得。这两个平均因子得分作为一个二维图纸的坐标。见前面所示的5个外国啤酒品牌的平均因子分数。

第4步：画感知图

得到这五个品牌的平均因子得分后，可以手工在图纸上或者利用软件（例如：Microsoft Excel）画感知图。如果使用软件画图，必须确保横坐标和纵坐标采取相同的比例。这一点很重要，因为我们需要得出该品牌的理想线与点。这个理想点用来指导生成市场营销组合策略。

我们可以使用因子1或者因子2作为纵坐标y或横坐标x。在本例中，因子1（产品质量）为纵坐标y，因子2（营销活动）为横坐标x。横坐标和纵坐标在（0,0）处交叉。这是因为因子得分是标准化分数（均值为0，标准差为1）。见表9中中国区的5种外国啤酒品牌的感知图。

从感知图可见，被调查者认为在质量方面最优的是Carlsberg(0.445)，其次分别是Heineken(0.363) 、 San Miguel (0.190)、 Guinness (-0.406)和Foster’s (-0.592)。在市场活动方面，被调查者认为最多的是San Miguel，得分为0.408，其次分别为Carlsberg (0.138)、 Foster (-0.110)、 Guinness (-0.190)和Heineken (-0.246)。

第5步：理想线和理想点的识别

要得到感知图的理想线，首先把两个因子分数（代表产品属性）对品牌的整体态度进行回归。基于标准化系数，有如下公式：

对品牌的态度 =0.4*FS1 + 0.375*FS2, R2 = 0.555

因为FS1和FS2的系数是显著的，并且均为正值，理想点在右上象限。根据系数的值，很明显可以看到，产品质量比营销活动对消费者的品牌态度有更正面的影响。因此，理想线应该倾向于纵坐标而不是横坐标。

理想线可以通过将两个系数相加并把它们的和（0.4+0.375=1.019）设为90度。基于该和计算每个系数的角度。例如，如果使用系数FS1，系数角度等于(0.4x90)/1.019 = 56.9。因此，理想线和横坐标成57度。理想点应该位于该理想线上。

根据感知图，很明显Carlsberg处于相对较优的位置。它有优质的产品质量形象，并且它的营销活动（定价、分销、广告）也可接受。San Miguel被认为拥有最好的营销活动（即非常合理的价格、广泛的分销系统并且做的广告多）。Heineken质量很好但是营销活动被认为非常少。Guinness和Foster在两方面相对都较差。

在得到这张感知图后，经理们需要考虑的一件事情是，问问他们自己这张图是否代表实际的市场状况。根据发起这次研究的经理所说，这张感知图确实准确反映了外国品牌的啤酒在中国的市场位置。Carlsberg和Heineken有优质的质量形象，但是Carlsberg 在分销和广告方面要积极的多。San Miguel是目前在分销和广告方面最积极的品牌，很有竞争力，但是它在质量形象方面逊于Carlsberg和Heineken，因为其原产国是菲律宾。不过它的形象比Guinness和Foster还是要好些，因为后两者在分销或促销方面不够积极。

管理方面的提示

基于感知图可以得出各品牌的市场营销组合策略。以Guinness为例，Guinness是源自爱尔兰的烈性啤酒，它已经有200年的历史了。Guinness烈性啤酒以其特殊工艺制造的黑色、丰富泡沫和口感闻名。很明显Guinness在外表上（啤酒颜色）和其他几种啤酒不同。

基于感知图，Guinness为了成功就需要将在消费者心目中位置向理想点靠近。更明确一点说，需要向右上方移动。为了有效地向右上方移动，Guinness经理可以采用旋转因子矩阵（Rotated Factor Matrix）作为指南来制定他们的市场营销组合战略。例如，最有效的方法是改进口感，颜色或者是包装设计，因为这三个产品属性的因子比重最高。包装设计可能比较容易改变，但是口感和颜色就很难改变，因为他们是Guinness烈性啤酒的独特特性。

所以，Guinness经理必须考虑啤酒的口感和颜色是否是问题所在。可以首先通过盲测来确定是否啤酒颜色对中国消费者造成了口感不佳的印象。如果盲测结果是口感不好，那么Guinness如果想在中国成功的话也许必须重新配制他们的啤酒口味了。如果盲测结果是口味可以接受，那么我们就需要另外一个测试。此时，允许消费者看到啤酒的颜色，如果测试结果是啤酒的口味不好，这就意味着啤酒颜色对消费者的口感认知有影响。Guinness也许需要将其颜色改成更淡点的颜色。另一方面，Guinness也可以选择培养中国消费者对其独特的啤酒口味和颜色的爱好。

为了向右移动，对Guinness而言最有效的方法是增加它的分销。接下来对Guinness 最重要的是调整它的价格，使其更合理。最后，可以增加它的广告/促销活动。

表 1

表

2

表 4

表 6

表 8