CC BY
181
УДК: 339.1 JEL: M310
М. Е. Цой, В. Ю. Щеколдин, И. В. Долгих
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ПЕРСОНИФИКАЦИИ БРЕНДА И ЕЕ АПРОБАЦИЯ НА ПРИМЕРЕ РЫНКА МОДНОЙ ОДЕЖДЫ
Новосибирский государственный технический университет, Российская Федерация, 630073, Новосибирск, пр. Карла Маркса, 20
В статье рассматривается концепция персонификации бренда на основе шкалы, предложенной Дж. Аакер. Разработана методика построения и оценки моделей персонификации бренда с помощью синтеза статистических и классификационных методов, таких как факторный и ABC-анализ. Данная методика апробирована на примере трех брендов модной одежды, представленных на рынке Новосибирска. Установлено, что выделенные латентные факторы можно интерпретировать как профили потребителей. По каждому бренду сформированы разные профили, что подтверждает уникальность моделей персонификации и необходимость различного позиционирования брендов. Корректность полученных результатов подтверждается наличием соответствия между выявленными профилями потребителей и коллекциями одежды, которые выпускают владельцы брендов.
Ключевые слова: бренд, персонификация бренда, профиль потребителей, факторный анализ, АВС-анализ, рынок модной одежды.
METHODOLOGY DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION
FOR THE ESTIMATION OF THE BRAND'S PERSONIFICATION ON THE EXAMPLE
OF FASHION APPAREL MARKET
M. E. Tsoi, V. Yu. Shchekoldin, I. V. Dolgikh
Novosibirsk State Technical University, 20, pr. Karla Marxa, Novosibirsk, 630073, Russian Federation
The main purpose of the article is developing and implementation of the methodology for estimation of the brand's personification. In the article the concept of the brand personification based on the scale proposed by Jennifer Aaker is represented.
Two knowledge sources and methods are combined to derive an original model of brand's personification: factor analysis used for latent factor's extraction and classification methods (ABC-analysis, analytical method) for correlation matrix reduction in order to improve the in-terpretational properties of the models built. It leads to single some consumer profiles out for three different fashion brands on the local market.
For the purposes of research 300 people living in Novosibirsk at the age of 15 to 35 were interviewed on the issue of each brand (N = 900). The people were familiar with the fashion brands under the study. A remote metropolitan area (Novosibirsk) was chosen as quasi-laboratory setting to estimate the brand's personification models.
Research limitations of the study are: the necessity to ensure in sample representativeness; the consistency of allocated consumer profiles with real consumer segments; the necessity to fulfil the prerequisites of factor analysis. Moreover, the results obtained for one local market may not be clearly transferred to the other markets.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2017
Practical implications: for each brand the différent profiles have been formed. It proves the uniqueness of personification models and the necessity of particular positioning for every certain brand. The results reveal the correspondence between the identified consumer profiles and the apparel collections of manufactured brand owners.
Keywords: brand, brand personality, consumer profiles, factor analysis, ABC-analysis, fashion apparel market.
ВВЕДЕНИЕ
За последние 20 лет роль бренда для компаний различных секторов экономики значительно возросла. В ситуации, сложившейся на рынке, бренд все чаще выступает инструментом управления: сильный бренд оказывает положительное влияние на построение отношений с заинтересованными сторонами бизнеса, начиная с конечных потребителей и заканчивая потребителями-организациями.
В конкурентной среде производителям и ритейлерам недостаточно знать лишь демографические характеристики потребителя. Необходимо владеть информацией о системе ценностей, т. е. о тех принципах, которыми они руководствуются при совершении покупки. Если компания будет располагать максимально точной информацией о целевой аудитории (корректно оценит свою «настоящую» целевую аудиторию), то она сможет реализовать действительно эффективные «кастомизированные» предложения и тем самым выстроить диалог со своими потребителями на высоком уровне. Кроме того, современный покупатель становится более разборчивым, в большей степени ориентируется на уникальные предложения и может легко проверить достоверность информации, которую получает от продавца [Moskowitz, Gofman, 2007].
Приемы работы с потребителями, успешно применявшиеся еще 10-15 лет назад, в настоящее время либо малоэффективны, либо не приносят результата. Например, перед совершением покупки пользователи активно исследуют Интернет для получения дополнительной информации о товаре/услуге, в том числе для изучения опыта потребления данного товара другими людьми [Lecinski, 2011]. Таким образом, увиденная по телевидению, на наружном щите или услышанная по радио реклама, как правило, является стимулом не к посещению магазина, а к поиску информации о компании, продукте или услуге [Lecinski, 2011]. Другой пример — модели формирования затрат на рекламу: на смену статическим моделям, когда рекламодатель платит за секунды эфирного времени, рекламные площади в печатных изданиях или на отдельных видах наружных конструкций, приходят динамические (оплата за клик, действие, контакты потенциального клиента, продажа и др.), которые в большей степени направлены на изучение потребительского поведения [Броган, Смит, 2013].
Для корректного «попадания» бренда в сознание потребителей необходимо изучать покупательскую реакцию. В связи с этим может возникнуть вопрос: почему потребители предпочитают одни бренды другим? Не последнюю роль здесь
играет человеческий фактор, что можно объяснить в рамках концепции персонификации бренда, позволяющей отождествлять бренды с людьми и придавать им человеческие качества. Необходимо исследовать эмоциональные отношения между потребителями и брендами, стремясь использовать их для разработки персонифицированных брендов [Барден, 2015].
Цель настоящего исследования — разработать методику оценки персонификации бренда на основе шкалы, предложенной Дженифер Аакер [Aaker, 1997], и апробировать ее на примере трех брендов одежды: двух глобальных — Zara и Pull&Bear — и национального — Kira Plastinina.
В первой части статьи рассматриваются основные подходы к изучению бренда. Вторая ее часть посвящена концепции персонификации бренда: анализируются определения персонификации бренда, описывается шкала Дж. Аакер, рассматривается ее адаптация к проведению исследования в русскоязычной среде. В третьей части излагается авторская методика оценки персонификации бренда, приводятся и обсуждаются результаты ее апробации. В заключении сделаны общие выводы и предложены направления дальнейших исследований.
ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ БРЕНДА
Относительно происхождения бренда существуют различные точки зрения. По одной из версий первый бренд появился в 1860-х гг. в Великобритании [Лей-ни, 2010]1. Им стал продукт Bass Pale Al английской пивоварни Bass&Co. В XIX в. благодаря новаторской практике маркетинга Bass&Co вышла на международный рынок и остается там до сих пор. Примечательно, что элемент бренда — красный треугольник Bass — был увековечен в ряде монументальных модернистских произведений искусства. На картине Эдуарда Мане «Бар в "Фоли-Бержер"» («Un bar aux Folies Bergère») (1882 г.) на столе изображены бутылки с логотипом Bass [Прокофьев, 1965]. В 1914 г. Пабло Пикассо пишет картину «Трубка, скрипка, бутылка Басс» («Pipe, violon, bouteille de Bass») [Прокофьев, 1985]. Изначально торговая марка Bass создавалась с целью популяризации продукции среди «белых» и «синих воротничков», а в итоге она прошла все этапы эволюции концепций маркетинга и на одном из них стала брендом. Сейчас красный треугольник Bass — это не просто логотип, а пример успешных долгосрочных отношений между брендом и потребителем. За Bass&Co последовали другие крупные компании в Америке и Европе.
Со временем определение и концепция бренда претерпели существенные изменения. По мнению Д. В. Соловьевой и С. В. Афанасьевой, эволюцию брендинга можно охарактеризовать как движение от управления, основанного на творче-
1 В статье не рассматривается дословный перевод с древнеисландского Ьгап^ — «выжигать», а также вопрос о появлении этого «клейма» на глиняных кувшинах Древней Греции в XII в. до н. э. [Келлер, 2005].
стве и интуиции, к управлению, основанному на анализе [Соловьева, Афанасьева, 2013]. Понятие «бренд» по мере изменения внешней маркетинговой среды наполняется новым содержанием [Старов, 2008]. Классификацией определений продолжают заниматься многие специалисты. Например, в исследовании [Chernatony, Riley, 1998] подходы к определению бренда подразделяются на 12 категорий, в числе которых: бренд как логотип, бренд как компания, бренд как инструмент управления рисками, бренд как образ в сознании потребителя и др.
Со временем стали формироваться иные подходы к определению бренда. Например, Ф. Котлер определил бренд как имя, термин, знак, символ, рисунок или их сочетание, предназначенные для идентификации товаров или услуг одного продавца или группы продавцов и их дифференциации от товаров и услуг конкурентов [Котлер, 1990]. В более поздних работах ученый делает акцент на эмоциональных выгодах, определяя бренд как «любой ярлык, наделенный смыслом и вызывающий ассоциации» [Котлер, 2010, с. 19].
О нематериальной природе бренда одним из первых задумался Д. Огилви. В 1954 г. он создал бренд страны [Ogilvy, 1963]. Речь идет о Пуэрто-Рико — государстве, которое воспринималось американцами как небезопасное и неинтересное место. После рекламной кампании, организованной агентством Ogilvy & Mather, Пуэрто-Рико превратился в страну с богатой историей и культурой, переживающей период своеобразного Ренессанса, и туда потянулись крупные инвесторы и многочисленные туристы.
В начале 2000-х гг. компания Interbrand определяла бренд как сумму всех явных и неявных характеристик, которые делают предложение уникальным [Interbrand, 2004]. Саму же концепцию «уникального торгового предложения» разработал в середине XX в. Р. Ривз. Он писал о необходимости изучения рынка, потенциальных потребителей и фокусирования рекламы на целевых группах [Reeves, 1961]. Современные концепции известных брендов включают в себя воспринимаемые ценности продуктов [Остервальдер, Пинье, 2015]. В случае если потребители разделяют такие ценности, это чаще всего влияет на финансовые показатели компании, а брендинг можно рассматривать как процесс образования добавочной ценности торговой марки.
В литературе встречаются исследования измерения бренд-опыта [Oliver, Roland, Varki, 1997; Brakus, Schmitt, Zarantonello, 2009], имиджа бренда [Капфе-рер, 2007; Aaker, 1996], привязанности к бренду [Thomson, MacInnis, Park, 2005] и других эмоциональных концепций. Дэвид Аакер выдвинул теорию идентичности бренда — уникального смыслового содержания бренда, которое, по его мнению, должно изучаться по четырем направлениям: бренд как товар, бренд как личность, бренд как организация и бренд как символ [Aaker, 1996]. В 1997 г. его дочь, Дж. Аакер, продолжила исследование бренда как личности и предложила шкалу персонификации бренда [Aaker, 1997]. В 2001 г. в агентстве Leo Burnett разработали Brand Belief System (система веры в бренд) — способ нахождения «связующего звена» между брендом и его аудиторией, который опирается на четыре элемента:
категорию продукта, суть предложения бренда, культурное пространство и конкретную целевую аудиторию [Boyd, 2014].
Таким образом, брендинг привлекает все больше внимания в маркетинговой практике, а отношения «потребитель — бренд» становятся важной частью формирования стратегии компании и ее тактических действий.
КОНЦЕПЦИЯ ПЕРСОНИФИКАЦИИ БРЕНДА ДЖ. ААКЕР
Многие исследователи задавались вопросом о том, могут ли бренды отождествляться с человеком, вызывать чувства, эмоции и соответствующим образом оцениваться людьми. Например, в [Plummer, 1985; Berry, 1988] утверждается, что бренды, как и люди, могут быть описаны с помощью определенных наборов различных атрибутов. В этих же работах была подтверждена важность построения эмоциональных отношений «потребитель — бренд» для создания конкурентных преимуществ бренда.
В работе [Batra, Lehman, Singh, 1993] персонификация бренда понимается как процесс восприятия бренда потребителем с помощью характеристик, описывающих человека. По мнению авторов, как и в случае с концепциями построения человеческой личности, существует множество концепций персонификации бренда. Например, персонификацию бренда можно трактовать как процесс формирования характеристик, позволяющих идентифицировать бренды, или как метафору, которая описывает их стабильные свойства [Biel, 1993]. Исследования персонификации бренда в основном были связаны с измерением характеристик шкалы персонификации в различных условиях (разные страны; глобальные, локальные бренды и т. д.). Дж. Аакер и другие исследователи [Aaker, Benet-Martinez, Garolera, 2001; Supphellen, Gronhaug, 2003], измеряя персонификацию брендов, установили, что один и тот же бренд в разных средах наделяется непохожими характеристиками.
В настоящей работе персонификация бренда понимается как его отождествление с личностными качествами, свойственными человеку. Бренд рассматривается как нечто, наделенное индивидуальностью, что позволяет компании — обладателю бренда сформировать отношения с потребителем: бренд привлекает внимание, «попадает» в сознание, а потребитель выражает себя при помощи выбора персонифицированного бренда) [Teichert et al., 2015].
Согласно шкале Дж. Аакер, для описания персонификации бренда используются пять обобщенных факторов (dimensions): искренность, яркость, компетентность, изысканность и сила. Они включают в себя 15 частных факторов, а те, в свою очередь, разделяются на 42 компонента («мужественный», «честный», «уверенный», «грубый») [Aaker, 1997]. Оценивая персонификацию бренда, важно ответить на вопрос: «Если бы бренд был человеком, то каким бы он был?» В табл. 1 приводится пример содержания одного из обобщенных факторов — «компетентность».
Таблица 1. Обобщенный фактор шкалы персонификации бренда «компетентность»
Частные факторы и их компоненты
Надежный Умный Успешный
Надежный Трудолюбивый Самостоятельный Умный Содержательный Деловитый Успешный Лидер Уверенный
Примечание: в статье [Aaker, 1997, p. 354] названия частных факторов «надежный», «умный» и «успешный» совпадают с названиями компонент этих же факторов.
Составлено по: [Aaker, 1997].
«Надежный», «умный» и «успешный» — это частные факторы, каждый из которых содержит определенные компоненты. Наделение бренда человеческими качествами позволяет устанавливать отношения между брендом и потребителем.
Идеи Дж. Аакер были развиты в многочисленных исследованиях отечественных и зарубежных авторов. Например, в одной из работ изучались психологические аспекты восприятия брендов, в частности, были установлены «наличие взаимосвязи между идентичностью потребителя и индивидуальностью бренда», а также «характер связи этих переменных с лояльностью к бренду» [Антонова, Морозова, 2015, с. 129]. В [Huang, Mitchell, Rosenaum-Elliott, 2012] анализируется взаимосвязь личностных характеристик потребителей и соответствующих характеристик бренда.
В отличие от названных исследований в настоящей статье предлагается использовать шкалу Дж. Аакер для построения модели персонификации брендов с целью более точной сегментации потребителей за счет наполнения профилей потребителей, а также определения позиционирования бренда. Эта проблема представляется достаточно актуальной вследствие существенной дифференциации локальных рынков, различий в предпочтениях потребителей и их покупательской способности. При этом она до сих пор остается малоизученной [Долгих, 2016]. Следовательно, необходима разработка специальных моделей персонификации, оценивание которых позволит, с одной стороны, идентифицировать конкретные группы потребителей со схожим покупательским поведением, а с другой — выявить соответствие позиционирования бренда персонифицированным характеристикам этих потребителей.
В связи с этим в настоящей работе ставилась цель разработать методику оценки персонификации бренда на основе шкалы Дж. Аакер.
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПЕРСОНИФИКАЦИИ БРЕНДА
На основе анализа публикаций по теории персонификации [Aaker, 1997; Aaker, Benet-Martinez, Garolera, 2001; Huang, Mitchell, Rosenaum-Elliott, 2012], а также шкалы персонификации, которая дает возможность оценивать отдельные характеристики бренда путем подсчета ответов респондентов, но при этом не позволяет сегментировать рынок, авторами предлагается следующая методика оценки персонификации бренда.
На первом этапе определяются обобщенные и частные факторы, а также их компоненты, используемые для построения модели персонификации. В качестве отправной точки взята шкала из 42 компонент, предложенная Дж. Аакер [Aaker. 1997]. Поскольку исследование предполагало общение с русскоязычными респондентами, названия компонент этой шкалы были переведены на русский язык, при этом одни из них имели несколько вариантов перевода (tough — «жесткий», «грубый», «твердый», «прочный», «тяжелый», «крутой»), тогда как другие лишь один, но специфичный (upper class — «высшего класса»). В некоторых случаях возникла необходимость рассуждать ассоциативно, например, компонента «corporate», с одной стороны, означала деловитого индивидуума, а с другой — преданного своему делу.
На втором этапе разрабатывается анкета, формулируются требования к выборке, определяются форма опроса и место его проведения. Анкета должна включать: фильтрующие вопросы, помогающие установить, соответствуют ли респонденты требованиям, предъявляемым к структуре выборки (например, респондент должен проживать в Новосибирске и быть знаком с исследуемыми брендами); социально-экономическую и демографическую информацию. Основной вопрос анкеты звучал так: «Если бы бренд Х был человеком, то обладал ли бы он качеством Y и в какой мере?» При этом Y представлял собой одну из компонент шкалы Дж. Аакер, например «честный», «мужественный», «гламурный».
На третьем этапе проводится факторный анализ методом главных компонент для выявления латентных (скрытых) факторов, определяющих персонификацию бренда. В качестве исходных факторов для проведения факторного анализа используются компоненты шкалы Дж. Аакер. В основе факторного анализа лежит следующая гипотеза: наблюдаемые переменные (компоненты шкалы Дж. Аакер) — это косвенные характеристики изучаемого объекта или явления. В действительности существует некоторый набор внутренних (латентных) факторов или свойств, которые реально определяют значения наблюдаемых переменных [Харман, 1972]. С точки зрения предлагаемой методики это означает возможность интерпретации выделяемых групп компонент в качестве описаний тех или иных групп потребителей.
На четвертом этапе применяются методы классификации, с помощью которых выявляются значимые общности и определяется оптимальное число выделяемых латентных факторов. При анализе общностей, т. е. долей единичной
дисперсии стандартизированных переменных, обусловленных воздействием латентных факторов, возникает необходимость исключения некоторых общностей из рассмотрения. Чтобы понять, какие из них следует оставить (выделить в число «важных»), был проведен ABC-анализ, позволяющий повысить интерпретационные способности получаемой модели [Долгих, Щеколдин, 2016].
Как известно, ABC-анализ — это способ формирования и контроля за состоянием множества анализируемых элементов, заключающийся в разбиении его на три неравномощных подмножества А, В и С на основании некоторого формального алгоритма [Лукинский, 2007]. В настоящей методике ABC-анализ рекомендуется применять как метод классификации, позволяющий выделить наиболее значимые элементы анализируемых множеств (общностей и латентных факторов). При этом используется аналитический метод ABC-анализа, при котором деление на классы зависит от характера интегральной (кумулятивной) кривой [Щеколдин, 2011].
Кроме того, при проведении факторного анализа всегда возникает проблема определения числа выделяемых латентных факторов [Харман, 1972]. Современные программные продукты, такие как SPSS, Statistica, Eviews и др., по умолчанию в качестве критерия предлагают следующее эмпирическое правило: выбираются факторы, величины собственных значений которых больше единицы (Xi > 1), что не всегда дает удовлетворительные результаты. Определение оптимального количества латентных факторов проводится также на основе аналитического метода ABC-анализа.
На пятом этапе выявленные факторы интерпретируются как профили потребителей. После выделения латентных факторов нужно объяснить полученные результаты2. В случае если выявленные (латентные) факторы не поддаются содержательной интерпретации, необходимо вернуться к четвертому этапу и выбрать другой метод классификации (например, кластерный анализ). Если и после этого интерпретация факторов окажется невозможной, следует обратиться к третьему этапу и провести факторный анализ на основе другого подхода (например, обобщенный МНК, максимизация функций правдоподобия и др.). Более того, предусмотрено возвращение к первому этапу в случае, когда корректной интерпретации выделенных профилей потребителей не удается добиться даже при наличии достаточного объема данных.
На основе полученных результатов разрабатываются рекомендации по управлению брендом. При этом под управлением брендом понимается управление процессами брендинга — создание, усиление, репозиционирование, обновление и изменение стадии развития бренда, его расширение и углубление.
Разработанная методика позволяет, используя комбинацию методов факторного анализа и классификационных подходов, основанных на применении кумулятивных кривых (АВС-анализа), построить формальную модель персонификации брендов.
2 В процессе интерпретации необходимо учитывать матрицы факторных нагрузок до и после вращения, а также оценки значений факторов [Тимофеев, Фаддеенков, Щеколдин, 2015].
Пусть значения исходных факторов модели, выбираемых по шкале Дж. Аакер и оцениваемых респондентами, представлены в виде матрицы Z размерности N x m, где N — число респондентов, а m — число исходных факторов. Тогда, согласно [Иберла, 1980], матрицу Z можно представить в виде
Z = PAT , (1)
где P — N x r-матрица значений r скрытых (латентных) факторов размерности N x r, а A —матрица факторных нагрузок размерности m x r. Из теории факторного анализа [Харман, 1972; Иберла, 1980] известно, что основная проблема, возникающая при интерпретации полученных результатов, состоит в определении размерности пространства латентных переменных. Как правило, сначала проводят редуцирование матрицы факторных нагрузок с помощью выделения наиболее существенных общностей, а именно — величин
где ajk — элементы матрицы факторных нагрузок A.
Вместо традиционных для факторного анализа эмпирических методов редуцирования [Харман, 1972; Иберла, 1980] в представленной методике предлагается использовать классификационные методы, основанные на применении аппарата кумулятивных кривых [Sarabia, 2008; Тимофеев, Фаддеенков, Щеколдин, 2015]. Это позволит принимать решение об определении наиболее существенных общностей статистически более корректным образом. В результате модель (1) будет преобразована к виду
Z = P AT , (2)
где P1 — редуцированная матрица значений скрытых переменных размерности N x r1; A1 — редуцированная матрица факторных нагрузок размерности m x r1; r1< r — число наиболее существенных общностей, выделенных методом АВС [Долгих, Щеколдин, 2016].
При проведении факторного анализа особую значимость имеет построение качественной интерпретации выделяемых латентных факторов. Это возможно, если их число определенным образом соответствует реальным свойствам изучаемого процесса или объекта. В случае с моделью персонификации возникает возможность интерпретировать выделенные факторы как профили конкретных потребителей. При этом очевидно, что слишком малое число профилей приведет к существенной потере качества описания персонификации, а излишне большое — к появлению в модели очень узких и несущественных групп потребителей со слабой объясняющей способностью (потребители, объединенные в группу без очевидных общих признаков) [Харман, 1972; Тимофеев, Фаддеенков, Щеколдин,
2015]. Обычно и в теоретических и в практических приложениях рекомендуется определять «оптимальное» число латентных факторов как количество собственных значений корреляционной матрицы Я:
которые не превышают единицу [Харман, 1972; Иберла, 1980; Наследов, 2013].
Однако такое эвристическое правило будет приводить к выделению латентных факторов даже в том случае, если в исходных данных они не содержатся (см., напр.: [Тимофеев, Фаддеенков, Щеколдин, 2015]). Поэтому в методике предлагается еще раз воспользоваться классификационными методами, но уже для определения числа латентных факторов, выделяя наиболее значимые собственные значения не исходной корреляционной матрицы (3), а редуцированной матрицы
где R1 — редуцированная корреляционная матрица, А1 — редуцированная матрица факторных нагрузок.
Теперь, применяя АВС-анализ к последовательности \1, \2, ..., \m собственных значений матрицы A1, можно получить статистически корректное число латентных факторов r2 < m. Это завершает процесс построения модели персонификации и позволяет перейти к пятому этапу разработанной методики для построения интерпретации выделенных латентных факторов как профилей потребителей.
ВЫБОР ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ И ОПИСАНИЕ СТРУКТУРЫ ВЫБОРКИ
Индустрия моды — один из наиболее показательных примеров применения концепции персонификации бренда. Авторы работы [Ismail, Spinelli, 2012] отмечают, что потребители «влюбляются» в бренды модной одежды в юном возрасте, т. е. выстраивают долгосрочные эмоциональные отношения с брендами. Кроме того, ими установлено наличие связи между «любовью» потребителя к бренду, персонификацией бренда, имиджем бренда и воздействием «сарафанного радио».
Условия, в которых существуют fashion-ритейлеры и производители в России, на сегодняшний день можно охарактеризовать как кризисные. Снижение покупательской способности, износ оборудования, высокие проценты по кредитам, роль импорта в отрасли — все это реальность, в которой функционируют российские компании [Цой, Долгих, 2016]. Необходимо отметить, что резкое ослабление курса рубля в России в 2014-2015 гг. существенным образом скорректировало стратегии развития многих зарубежных и отечественных ритейлеров одежды. До 2014 г. национальные бренды одежды, в том числе Kira Plastinina, строили планы расширения своего присутствия на международных рынках, но в сложившихся экономических реалиях они вынуждены от них отказываться. В настоящее время перед компанией стоит задача оптимизации затрат за счет снижения административных издержек, закрытия неэффективных магазинов [Дуленкова, 2016].
R = AAT,
(3)
(4)
Сейчас в России работают различные ритейлеры одежды, однако каждый из них имеет свои возможности ведения бизнеса. В целях исследования предлагается рассмотреть национальный и международные бренды. Разработанная методика была успешно апробирована на примере трех брендов модной одежды — Kira Plastinina, Zara, Pull&Bear по версии Forbes. Бренд Zara по состоянию на май 2016 г. занимал 53-е место в списке «самых дорогих брендов мира» (10,7 млрд долл.) [Журнал Forbes ..., 2016]. Два из этих брендов — Zara и Pull&Bear — являются международными, широко известны и имеют высокую репутацию, а Kira Plastinina представляет собой пример успешного российского бренда. Это позволяет выявить и сравнить существенность в различиях персонификации каждого из них.
Для сбора информации были разработаны анкеты, адаптированные под три разных бренда и содержащие по 48 вопросов. Респондентам (в местах продаж) предлагалось по 7-балльной шкале Лайкерта ответить, насколько характеристики, присущие человеку, соответствуют конкретному бренду. Также в анкетах содержались вопросы, касающиеся социально-демографических характеристик респондентов (пол, возраст). Всего было опрошено 900 человек — 300 человек по каждому бренду, — проживающих в Новосибирске (что является репрезентативным для города с населением более 1 млн человек [Котлер, Армстронг, 2009]) в возрасте от 15 до 35 лет, знакомых с рассматриваемыми брендами (табл. 2).
Таблица 2. Распределение респондентов по демографическим характеристикам, %
Характеристика Бренд
Kira Plastinina Zara Pull&Bear
Пол М 11 22 24
Ж 89 78 76
Возраст, лет 15-18 28 19 22
19-22 54 59 56
23-25 11 15 14
26-35 7 7 8
Отметим, что наименьший процент респондентов в возрастной категории от 26 до 35 лет связан со спецификой изучаемых брендов, ориентированных на молодежь.
Для выявления взаимосвязей между компонентами модели персонификации был использован корреляционный анализ. Поскольку оценки компонент измерялись в ранговой шкале, то для построения корреляционных матриц был выбран метод вычисления коэффициентов ранговой корреляции Спирмена [Тимофеев, Фаддеенков, Щеколдин, 2015]. Были построены корреляционные матрицы 42 х 42 для каждого бренда. Фрагмент корреляционной матрицы для бренда Zara представлен в табл. 3.
Таблица 3. Фрагмент корреляционной матрицы по Спирмену: бренд Zara
Компонента Семейный Честный Искренний Настоящий Модный Привлекательный
Семейный 1,00 0,28 0,39 0,27 0,44 0,39
Честный 0,28 1,00 0,50 0,53 0,47 0,47
Искренний 0,39 0,50 1,00 0,51 0,40 0,40
Настоящий 0,27 0,53 0,51 1,00 0,40 0,57
Модный 0,34 0,52 0,41 0,48 1,00 0,82
Привлекательный 0,39 0,47 0,40 0,57 0,82 1,00
Составлено по: [Долгих, 2016].
После анализа корреляционных матриц были выявлены группы компонент, которые могут являться взаимозаменяемыми и, значит, избыточными. Можно предположить, что некоторые пары в сознании потребителя имеют синонимичные значения. Например, для бренда Zara коэффициент корреляции между компонентами «модный» и «привлекательный» равен 0,82 (табл. 3), следовательно, если бы этот бренд был человеком, то он был бы модным и, вполне вероятно, привлекательным. Кроме того, в результате анализа было установлено, что каждый из трех исследуемых брендов имеет свои группы схожих компонент, что свидетельствует о необходимости их различного позиционирования.
Наличие групп компонент, имеющих тесные связи между собой, позволяет заключить, что между ними существуют взаимосвязи, которые могут определяться латентными факторами. Для выявления и последующего выделения таких показателей можно использовать различные методы статистического анализа. В данном исследовании выбран факторный анализ на основе метода главных компонент.
ЛАТЕНТНЫЕ ФАКТОРЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ПЕРСОНИФИКАЦИЮ БРЕНДА: ВЫЯВЛЕНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ
В ходе факторного анализа для указанных брендов были получены таблицы общностей, которые демонстрируют, какую часть дисперсии каждой из включенных в анализ компонент объясняют построенные факторные модели. Например, компонента «красивый» на 74,5% объясняется предложенной моделью персонификации бренда Kira Plastinina, а компонента «семейный» — на 78,3% моделью персонификации бренда Zara (табл. 4).
Таблица 4. Фрагменты таблиц общностей: бренды Kira Plastinina и Zara
Kira Plastinina Zara
Компоненты Выделенные общности Компоненты Выделенные общности
Красивый 0,754 Приземленный 0,742
Деловитый 0,735 Семейный 0,783
Талантливый 0,694 Провинциальный 0,634
Суровый 0,792 Честный 0,676
Провинциальный 0,796 Искренний 0,682
Веселый 0,773 Настоящий 0,68
Воз буждающий 0,638 Полезный 0,715
Умный 0,59 Оригинальный 0,706
Гламурный 0,702 Веселый 0,616
При анализе общностей с целью повышения интерпретационных способностей получаемой модели ряд из них требовалось исключить из рассмотрения, для чего был использован ABC-анализ [Щеколдин, 2011]. Для каждого бренда строились аппроксимации кумулятивных кривых, при этом критерием точности выбрано значение VESS (корень из остаточной суммы квадратов), чтобы масштаб ошибки аппроксимации совпадал с размерностью исходных данных. После сравнения различных оценок кривой выяснилось, что для бренда Zara наилучшую аппроксимацию исходных данных обеспечивает функция Баллоу-Парето, а для брендов Kira Plastinina и Pull&Bear — функция Каквани-Поддера.
В табл. 5 представлены наполнения классов А и В по количеству общностей (Ха, Хь) и их суммарной значимости (Уа, Уь).
Таблица 5. Наполнение классов А и В для брендов Kira Plastinina, Zara и Pull&Bear
Бренд Класс А Класс B Количество значимых общностей
Xa, % Ya, % Xb, % Yb, %
Kira Plastinina 34,20 38,27 34,71 34,57 29
Zara 30,10 33,84 33,82 33,85 24
Pull&Bear 37,93 41,30 35,55 35,49 30
Таким образом, для бренда Kira Plastinina дальнейший анализ проводился с использованием 29 общностей, соответствующих 42 первоначальным компонентам, для бренда Zara — 24, а для бренда Pull&Bear — 30 общностей.
Еще одна проблема факторного анализа — определение числа выделяемых латентных факторов — в исследовании также решена с помощью ABC-анализа. Для этого были построены кумулятивные кривые по значениям упорядоченных по убыванию собственных чисел A¡. Далее необходимо было выделить класс A, так как именно в нем содержались собственные значения, соответствующие наиболее значимым, а следовательно, имеющим корректную интерпретацию в терминах решаемой задачи скрытым факторам. Наилучшей параметризацией для трех брендов явилась функция Каквани-Поддера, однако значения ее параметров оказались разными: а для всех брендов равен 1, в для Kira Plastinina — 5,99; для Zara — 5,58; для Pull&Bear — 5,22.
В итоге для бренда Kira Plastinina было выявлено четыре латентных фактора (A¡ > 1,41), тогда как при использовании пакета SPSS — шесть (табл. 7). Для бренда Zara также выявлено четыре фактора (A, > 1,13), SPSS показал аналогичный результат. Для Pull&Bear выявлено пять латентных факторов (A¡ > 1,19), а при использовании пакета SPSS — семь. Данное различие является существенным, так как на этой основе идентифицируются группы потребителей и определяются направления маркетинговых стратегий [Цой, Щеколдин, 2010]. В табл. 6 приведены результаты выделения латентных факторов, полученные разными способами (ABC-анализ и при помощи SPSS).
Четыре латентных фактора бренда Kira Plastinina объясняют 66,69% общей дисперсии, четыре фактора бренда Zara — 68%, пять факторов бренда Pull&Bear — 70,88% общей дисперсии. Значит, модели являются удачными и исследование можно продолжать.
Таблица 6. Сравнение количества выделенных латентных факторов
Фактор Бренд
Kira Plastinina Zara Pull&Bear
A.opt 1,41 1,13 1,19
Количество факторов - ABC-анализ - SPSS 4 6 4 6 5 7
Доля объясненной дисперсии (ABC), % 66,69 68,00 70,88
Примечание: А^ — величина собственного значения А^ начиная с которого латентные факторы считаются значимыми.
В целом использование метода классификации для решения проблем факторного анализа повысило интерпретационные способности получаемых моделей для каждого бренда, поскольку сузилось число статистических значимых профилей потребителей. Например, для бренда Zara выявленные латентные факторы были проинтерпретированы как четыре профиля потребителей (табл. 7).
Таблица 7. Соответствие исходных компонент и латентных факторов бренда Zara
Исходные факторы Латентные факторы*
1 2 3 4 5 6
Профиль потребителей (интерпретация) Исходные компоненты 1 2 3 4
Деловитый 0,900
Привлекательный 0,877
Красивый 0,864
Успешные Современный 0,818
бизнес-леди Модный 0,811
Самостоятельный 0,801
Успешный 0,787
Женственный 0,774
Окончание табл. 7
1 2 3 4 5 6
Локальные трендсеттеры Очаров ательный 0,400
Независимый 0,412
Оригинальный 0,511
Полезный 0,696
Надежный 0,652
Содержательный 0,534
Решительный семьянин Мужеств енный 0,756
Суровый 0,749
Жесткий 0,542
Семейный 0,504
Тусовщики Дерзкий 0,753
Приземленный 0,676
Возбуждающий 0,586
Примечание: * — элементы матрицы факторных нагрузок Л\ модели персонификации.
Проиллюстрируем процесс интерпретации на примере выявленных латентных факторов бренда Zara. Первый профиль «Успешные бизнес-леди» описывает деловитых, привлекательных, современных, успешных, самостоятельных и занятых женщин..
Второй профиль «Локальные трендсеттеры» (trend — «тенденция», to set — «устанавливать», «начинать») — это люди, которые первыми из своего окружения пробуют делать (носить, покупать, сочетать) то, что до них никто не делал, получая при этом положительную реакцию со стороны окружающих. Они привносят новые тенденции в свои референтные группы. Кроме того, «трендсеттеры» не боятся рисковать и весьма самобытны.
Третий профиль «Решительный семьянин» — это образ человека мужественного, сурового, но при этом семейного; им, на наш взгляд, может быть глава семьи. Четвертый профиль «Тусовщики» — молодые люди, которые проводят свободное время в клубах и ведут себя дерзко.
По аналогии были проинтерпретированы латентные факторы двух других брендов. Сравнение профилей потребителей трех брендов представлено в табл. 8. Интерпретация профилей проводилась с участием экспертов, которые оценивали степень соответствия названия выделенных профилей потребителей набору
компонент шкалы Аакер. В качестве экспертов привлекались менеджеры по продажам из сферы ГазЫоп-индустрии, а также специалисты в области маркетинга и рекламы. Благодаря данному опросу названия некоторых профилей были скорректированы, что позволило снизить степень субъективности интерпретации оценок персонификации бренда.
Таблица 8. Профили потребителей брендов Kira Plastinina, Zara и Pull&Bear
Бренд Профиль 1 Профиль 2 Профиль 3 Профиль 4 Профиль 5
Kira Plastinina Очаровательные экстраверты Обыватели Преданные идеалам Золотая молодежь —
Zara Успешные бизнес-леди Локальные трендсеттеры Решительный семьянин Тусовщики —
Pull&Bear Энергичные модники Управленцы Романтичные девушки Дерзкие парни Успешные личности
С учетом выявленных профилей потребителей проводится детальное изучение каждого профиля трех брендов (табл. 8), а также разрабатываются рекомендации по работе с ними. Только после этого можно перейти к заключительному этапу реализации методики оценки персонификации бренда, а именно к разработке мероприятий по управлению брендом на основе полученных результатов.
Например, потребителей бренда Zara, проживающих в Новосибирске, на основе методики оценки персонификации бренда можно разделить на четыре группы, соответствующие профилям. Выявлено, что самая крупная из них — это семейные люди (профиль «Решительный семьянин») старше 24 лет, которые специально не следят за модой и самостоятельно принимают решения. Они располагают свободным временем, которое проводят с семьей. Если супруги действительно совершают покупки в одно и то же время, но в разных отделах магазина Zara, то компания может найти новый подход к установлению более дружеских отношений с семьей. Кроме того, Zara — это тоже своего рода семья, со своими ценностями, традициями, историей и т. д. Проведение подобных параллелей также может быть способом успешной коммуникации с потребителями.
«Успешные бизнес-леди» ограничены во времени, и было бы интересно выявить их присутствие в сети Интернет: как часто они совершают покупки в он-лайн-магазине Zara. Поэтому специальные предложения для женщин можно делать именно через этот канал. Следует также рассмотреть внедрение современных бонусных программ с использованием клубных карт. В табл. 9 представлена обобщенная характеристика профилей потребителей бренда Zara.
Таблица 9. Характеристики профилей потребителей бренда Zara
Характеристика Профиль
Успешные бизнес-леди Локальные трендсеттеры Решительный семьянин Тусовщики
Доля от общего количества респондентов, % 30,77 24,18 38,46 7,69
Возраст, лет 24 и более 19-30 24 и более 15-30
Гендерный состав, % Ж 100 86,36 57,14 42,86
М 0 13,64 42,86 57,14
Отличительная особенность Не имеют свободного времени; обладают чувством стиля Влияют на мнения окружающих Не следят за модой; решения принимают сами Проводят время с друзьями в клубах
Сопоставим позиционирование, которое заявляет компания — владелец бренда Zara c выявленными профилями потребителей. Целевую аудиторию, указанную на официальном сайте (www.zara.com), составляют люди в возрасте от 15 до 40 лет. Полученные в исследовании профили в целом незначительно отклоняются от заявленных на сайте — это преимущественно потребители в возрасте от 15 до 30 лет. Такое изменение возрастных границ можно объяснить территориальными особенностями и спецификой потребительского поведения (например, семьи покупают одежду в торговых центрах в выходные дни) [Цой, Щеколдин, 2014].
Вместе с тем обзор ассортимента и коллекций (линий) одежды, выпускаемой компанией Zara, показал, что они вполне сопоставимы с предпочтениями выявленных профилей потребителей. Часть моделей одежды Zara [Каталог Zara, 2016] выполнено в стиле casual: например, линия, которая называется Monday to Friday, соответствует требованиям потребителей профиля «Успешные бизнес-леди». Мужская линия (Zara Man) отличается классической направленностью, как и профиль «Решительный семьянин». Кроме того, детская линия (Zara Kids) также может относиться к «семейному» профилю. Для профиля «Локальные трендсеттеры» подойдет ассортимент отдела Zara TRF (Trafaluc), который сочетает в себе разные стили. Следовательно, можно сделать вывод, что на сегодняшний день бренд Zara, скорее всего, отвечает интересам своей целевой аудитории, в том числе и на локальных рынках.
Таким образом, целевая аудитория каждого бренда может быть рассмотрена сквозь призму концепции персонификации путем анализа выделенных профилей потребителей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Как показало проведенное исследование, изучение предпочтений потребителей, установление эмоциональных связей, укрепление имиджа бренда остается актуальной задачей для маркетологов. Анализ персонификации брендов способствует формированию диалога между потребителем и производителем.
Разработанная методика оценки персонификации бренда позволяет не только ответить на вопрос «Какими человеческими качествами покупатель наделяет бренд и происходит ли это в принципе?», но и выделить профили потребителей. Привлечение методов классификации для решения проблем факторного анализа дает возможность существенно повысить интерпретационные способности и потенциал получаемых моделей для брендов.
Методика была апробирована на примере брендов Kira Plastinina, Zara и Pull&Bear. Полученные результаты свидетельствуют о том, что потребители наделяют бренды человеческими характеристиками и формируют с ними эмоциональные отношения. По разным брендам выявлены различные профили, что указывает на уникальность персонификации каждого бренда и необходимость их неодинакового позиционирования. Исследование рассмотренных брендов проводилось в Новосибирске, что послужило базой для сравнения тех целевых аудиторий, которые заявлены на сайтах компаний, и тех, которые существуют на рынке в настоящее время.
Как представляется предложенная в исследовании методика оценки персонификации бренда универсальна, поскольку и бренды и потребители присутствуют на различных рынках и установление эмоциональных отношений между ними возможно в любых отраслях. Кроме того, универсализм методики обусловлен использованием шкалы Дж. Аакер, которая успешно применяется для разных брендов. Качество методики обеспечивается применением классических статистических и экономико-математических методов анализа информации.
Несомненно, применение разработанной методики на практике может столкнуться с рядом трудностей. В частности, возможны проблемы с интерпретацией результатов (профилей потребителей), но это не означает, что методика не подходит для каких-то конкретных отраслей. Решающее значение здесь имеют качество и количество собираемой информации, а также квалификация экспертов, привлекаемых для интерпретаций профилей потребителей. Нельзя забывать и о том, что с течением времени вкусы потребителей и характеристики исследуемых товаров могут претерпевать значительные изменения. Это означает необходимость проведения повторных исследований и сопоставления получаемых результатов с уже имеющимися. Отдельно должен изучаться вопрос и о частоте возобновления анализа потребителей (раз в полгода, раз в год и т. д.), что будет однозначно определяться рынком товаров и/или услуг, для которого проводится исследование, — одни из них развиваются быстро и динамично, а другие подолгу находятся в стагнации.
Дальнейшие исследования могут быть направлены на идентификацию групп покупателей для брендов различных товаров и отраслей. Кроме того, представляется возможным адаптировать модель персонификации для брендов В2В-рынка.
Представляется, что разработанная методика будет полезна специалистам в области маркетинга — маркетологам, бренд-менеджерам, занятым в сфере рекламы, тем, кто непосредственно связан с брендами. Это позволит использовать характеристики персонификации бренда для более корректной сегментации потребителей и определения позиционирования бренда в рамках уточненных сегментов.
Литература
Антонова Н. В., Морозова В. Д. 2015. Взаимосвязь идентичности потребителя и индивидуальности бренда как фактор приверженности бренду. Социальная психология и общество 6 (4): 123-138.
Барден Ф. 2015. Взлом маркетинга. Наука о том, почему мы покупаем. М.: МиФ. Броган К., Смит Д. 2013. Формула эффекта. Как получить реальный результат в социальных медиа. М.: МиФ.
Долгих И. В. 2016. Персонификация брендов модной одежды: специфика локальных рынков. Актуальные вопросы развития территорий: теоретические и прикладные аспекты: Сб. науч. статей. Пермь: ИП Сигитов Т. М. (2): 46-49. Долгих И. В., Щеколдин В. Ю. 2016. Применение концепции ABC при использовании факторного анализа в задаче оценки персонификации бренда. Логистика — Евразийский Мост: Материалы 11 международ. науч.-практ. конф. Красноярск, 28-30 апр. 2016 г. Красноярск: КГАУ. Ч. 1: 373-377. Дуленкова А. 2016. Kira Plastinina остается дома. Коммерсантъ (27): 10.
Журнал Forbes опубликовал очередной топ-100 самых дорогих брендов мира. 2016. Rusbase.
URL: http://rusbase.com/news/forbes-brands/ (дата обращения: 04.05.16). Иберла К. 1980. Факторный анализ. М.: Статистика.
Капферер Ж.-Н. 2007. Бренд навсегда. Создание, развитие, поддержка ценности бренда. М.: Вершина.
Каталог Zara. 2016. Zara. URL: http://www.zara.com/ru (дата обращения: 05.05.16).
Келлер К. 2005. Стратегический бренд-менеджмент: создание, оценка и управление марочным
капиталом. 2-е изд. М.: Издат. дом «Вильямс». Котлер Ф. 1990. Основы маркетинга. М.: Прогресс.
Котлер Ф., Армстронг Г. 2009. Основы маркетинга. Профессиональное издание. М.: Издат. дом «Вильямс».
Котлер Ф. 2010. Маркетинг от А до Я: 80 концепций, которые должен знать каждый менеджер.
М.: Альпина Паблишер. Лейни Т. 2010. Бренд-менеджмент: учебно-практическое пособие. М.: Дашков и Ко. Лукинский В. С. (ред.). 2007. Модели и методы теории логистики. СПб.: Питер-Пресс. Наследов А. 2013. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS. Профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер.
Остервальдер О., Пинье И. 2015. Построение бизнес-моделей: Настольная книга стратега и
новатора. М.: Альпина Паблишер. Прокофьев В. Н. (ред). 1965. Мане Э. Жизнь. Письма. Воспоминания. Критика современников. М.: Искусство.
Прокофьев В. Н. 1985. Феномен Пикассо. В кн.: Прокофьев В. Н. Об искусстве и искусствознании: Статьи разных лет. М.: Советский художник; 233-243.
Соловьева Д. В., Афанасьева С. В. 2013. Маркетинговый анализ позиции бренда на рынке: комплексный метод. Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. Менеджмент (1): 31-68.
Старов С. А. 2008. Бренд: понятие, сущность, эволюция. Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. Менеджмент (2): 31-68.
Тимофеев В. С., Фаддеенков А. В., Щеколдин В. Ю. 2015. Эконометрика: учеб. пособие. 2-е изд., пер. и доп. М.: ЮРАЙТ.
Харман Г. 1972. Современный факторный анализ. М.: Статистика.
Цой М. Е., Долгих И. В. 2016. Анализ современного состояния российского рынка модной одежды. Интернетнаука: электронный мультидисциплинарный науч. журнал (8): 41-54. URL: http://www.internetnauka.ru/ jour/article/view/316 (дата обращения: 06.10.16 ).
Цой М. Е., Щеколдин В. Ю. 2010. Определение эффективности акций по стимулированию сбыта на основе ABC-анализа. Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление 3 (55): 53-62.
Цой М. Е., Щеколдин В. Ю. 2014. Современные методы исследований в маркетинге. Маркетинг (2): 19-32.
Щеколдин В. Ю. 2011. Выявление потребителей услуг Интернет-магазинов на основе АВС-модификации факторного анализа. Логистика-Евразийский Мост: Материалы 6 между-нар. науч.-практ. конф. Красноярск: КГАУ. Ч. 2; 186-192.
Aaker D. 1996. Building Strong Brands. New York: The Free Press.
Aaker J. 1997. Dimensions of brand personality. Journal of Marketing Research 34 (3): 47-56.
Aaker J., Benet-Martinez V., Garolera J. 2001. Consumption symbols as carries of culture: А study of Japanese and Spanish brand personality constructs. Journal of Personality and Social Psychology 81 (3): 492-508.
Batra R., Lehman R., Singh D. 1993. The brand personality component of brand goodwill: Some antecedents and consequences. In: D. Aaker, A. Biel (eds.) Brand Equity and Advertising. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates: 83-96.
Berry N. 1988. Revitalizing brands. The Journal of Consumer Marketing 5 (3): 15-20.
Boyd L. 2014. Brand Famous: How to Get Everyone Talking about Your Business. Chichester: Capstone.
Biel A. 1993. Converting image into equity. In: D. Aaker, A. Biel (eds.). Brand Equity and Advertising. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates: 67-82.
Brakus J., Schmitt B., Zarantonello L. 2009. Brand experience: What is it? How is it measured? Does it affect loyalty? Journal of Marketing73 (3): 52-68.
Chernatony L., de, Riley D. 1998. Defining a «brand»: Beyond the literature with experts' interpretations. Journal of Marketing Management 14 (5): 417-443.
Interbrand. 2004. URL: http://interbrand.com (accessed: 16.04.16).
Ismail A., Spinelli G. 2012. Effects of brand love, personality and image on word of mouth: The case of fashion brands among young consumers. Journal of Fashion Marketing and Management 16 (4): 386-398.
Huang H., Mitchell V-W., Rosenaum-Elliott R. 2012. Are consumer and brand personalities the same? Journal of Psychology & Marketing 29 (5): 334-349.
Lecinski J. 2011. ZMOT: Winning The Zero Moment of Truth. Google Inc. URL: http://www. thinkwithgoogle.com/research-studies/2011-winning-zmot-ebook.html (accessed: 15.03.16).
Moskowitz H., Gofman A. 2007. Selling Blue Elephants: How to Make Great Products that People Want before They even Know They Want Them. Upper Saddle River, NJ: Wharton School Publishing.
Ogilvy D. 1963. Confessions of an Advertising Man. London: Longmans.
Oliver R., Roland. R., Varki S. 1997. Customer delight: Foundations, findings, and managerial insight. Journal of Retailing 3 (73): 311-336.
Plummer J. 1985. How personality makes a difference. Journal of Advertising Research 24 (6): 27-31.
Reeves R. 1961. Reality in Advertising. New York: Knopf.
M. E. ^ü, B. K. ^eKondun, M. B. ffomux
Sarabia J. 2008. Parametric Lorenz curves: Models and applications. In: D. Chotikapanich (ed.). Modeling Income Distributions and Lorenz Curves. New York: Springer: 167-190.
Supphellen M., Gronhaug K. 2003. Building foreign brand personalities in Russia: The moderating effect of consumer ethnocentrism. International Journal of Advertising 22 (2): 203-226.
Teichert T., Effertz T., Tsoi M., Shchekoldin V. 2015. Predicting brand perception for fast food market entry. Theoretical Economics Letters 5 (6): 697-712.
Thomson M., MacInnis D., Park C. 2005. The ties that bind: Measuring the strength of consumers emotional attachments to brands. Journal of Consumer Psychology 1 (15): 77-91.
Russian language references translated into English
Antonova N. V., Morozova V. D. 2015. Vzaimosviaz' identichnosti potrebitelia i individual'nosti brenda kak faktor priverzhennosti brendu [Relationship between consumer identity and brand personality as a factor of brand commitment]. Sotsial'naiapsikhologiia i obshchestvo 6 (4): 123-138.
Barden F. 2015. Vzlom marketinga. Nauka o tom, pochemu my pokupaem [Decoded: The Science behind Why We Buy]. Moscow: MiF.
Brogan K., Smit D. 2013. Formula effekta. Kak poluchit' real'nyi rezul'tat v sotsial'nykh media [How to Get a Real Result in Social Media]. Moscow: MiF.
Dolgikh I. V. 2016. Personifikatsiia brendov modnoi odezhdy: spetsifika lokal'nykh rynkov [Fashion brands personification: specificity of local markets]. Aktual'nye voprosy razvitiia territorii: teoreticheskie iprikladnye aspekty: Sbornik nauchnykh statei. Perm': IP Sigitov T. M. (2): 46-49.
Dolgikh I. V., Shchekoldin V. Iu. 2016. Primenenie kontseptsii ABC pri ispol'zovanii faktornogo analiza v zadache otsenki personifikatsii brenda [Application of ABC-concept when using factor analysis to the problem of estimating the brand personification]. Logistika — Evraziiskii Most: Materialy 11 mezhdunarod. nauchno-prakticheskoi konferentsii. Krasnoiarsk, 28-30 aprelia. Krasnoiarsk: KGAU. Ch. 1; 373-377.
Dulenkova A. 2016. Kira Plastinina ostaetsia doma [Kira Plastinina stays home]. Kommersant (27): 10.
Zhurnal Forbes opublikoval ocherednoi top-100 samykh dorogikh brendov mira [Forbes has published the next top 100 most valuable brands in the world]. 2016. Rusbase. URL: http://rusbase.com/ news/forbes-brands/ (accessed: 04.05.16).
Iberla K. 1980. Faktornyi analiz [Factor Analysis]. Moscow: Statistika.
Kapferer Zh.-N. 2007. Brend navsegda. Sozdanie, razvitie, podderzhka tsennosti brenda [Brand Forever. Creation, Development, Support Brand Values.]. Moscow: Vershina, 2007.
Katalog Zara [Catalog of Zara]. 2016. Zara. URL: http://www.zara.com/ru (accessed: 05.05.2016).
Keller K. 2005. Strategicheskii brend-menedzhment: sozdanie, otsenka i upravlenie marochnym kapitalom [Strategic Brand Management: Creating, Assessment and Management of Branded Capital]. 2nd ed. Moscow: Izdat. dom «Vil'yams», 2005.
Kotler F. 1990. Osnovy marketinga [Principles of Marketing]. Moscow: Progress.
Kotler F., Armstrong G. 2009. Osnovy marketinga. Professional'noe izdanie [Principles of Marketing. Professional Edition]. Moscow: Izdat. dom «Vil'yams».
Kotler F. 2010. MarketingotA do Ia: 80 kontseptsii, kotorye dolzhen znat'kazhdyi menedzher [Marketing from A to Z: 80 Concepts that Every Manager Should Know]. Moscow: Al'pina Publisher.
Leini T. 2010. Brend-menedzhment: uchebno-prakticheskoe posobie [Brand Management: Teaching Practical Manual]. Moscow: Dashkov i Ko.
Lukinskii V. S. (ed.). 2007. Modeli i metody teorii logistiki [Models and Methods of Logistics Theory]. St. Peterburg: Piter-Press.
Nasledov A. 2013. IBM SPSS Statistics 20 i AMOS. Professional'nyi statisticheskii analiz dannykh [IBM SPSS Statistics 20 and AMOS. Professional Statistical Analysis]. St. Peterburg: Piter.
Osterval'der O., Pin'e I. 2015. Postroenie biznes-modelei: Nastol'naia kniga stratega i novatora [Business Models Creation: Strategist and Innovator Handbook]. Moscow: Al'pina Publisher.
Prokofev V. N. (ed). 1965. ManeE. Zhizn'. Pisma. Vospominaniia. Kritika sovremennikov [Life. Letters.
Memories. Criticism of Contemporaries]. Moscow: Iskusstvo. Prokofev V. N. 1985. Fenomen Pikasso. In: V. N. Prokofev. Ob iskusstve i iskusstvoznanii [About Art
and Art's Criticism]. Moscow: Sovetskij hudozhnik; 233-243. Solov'eva D. V., Afanas'eva S. V. 2013. Marketingovyi analiz pozitsii brenda na rynke: kompleksnyi metod [Marketing Analysis of Brand Position: Complex Method]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universitetata. Seria Menedzhment (1): 31-68. Starov S. A. 2008. Brend: poniatie, sushchnost, evoliutsiia [Brand: definition, essence, evolution].
Vestnik Sankt-Peterburgskogo universitetata. Seria Menedzhment (2): 31-68. Timofeev V. S., Faddeenkov A. V., Shchekoldin V. Iu. 2015. Ekonometrika: uchebnoe posobie
[Econometrics: The Manual]. 2nd ed. Moscow: YURAJT. Kharman G. 1972. Sovremennyifaktornyi analiz [Modern Factor Analysis]. Moscow: Statistika. Tsoi M. E., Dolgikh I. V. 2016. Analiz sovremennogo sostoianiia rossiiskogo rynka modnoi odezhdy [Analysis of the current state of the russian fashion market]. Internetnauka: elektronnyi mul'tidistsiplinarnyi nauchnyi zhurnal (8): 1-54. URL: http://www.internetnauka.ru/jour/article/ view/316 (accessed: 06.10.16). Tsoi M. E., Shchekoldin V. Iu. 2010. Opredelenie effektivnosti aktsii po stimulirovaniiu sbyta na osnove ABC-analiza. [Determination of the effectiveness of shares sales promotions on the basis of ABC-analysis]. Izvestiia Dal'nevostochnogo federal'nogo universiteta. Ekonomika i upravlenie 3 (55): 53-62.
Tsoi M. E., Shchekoldin V. Iu. 2014. Sovremennye metody issledovanii v marketinge [Modern research
methods in marketing]. Marketing (2): 19-32. Shchekoldin V. Iu. 2011. Vyiavlenie potrebitelei uslug Internet-magazinov na osnove AVS-modifikatsii faktornogo analiza [Identifying Consumer Online Shopping Services through ABC-modifying Factor Analysis]. Logistika — Evraziiskii Most: Materialy 6 mezhdunarodnoi ngauchno-prakticheskoi konferentsii. Krasnoiarsk: KGAU, 2011. Ch. 2: 186-192.
Для цитирования: Цой М. Е., Щеколдин В. Ю., Долгих И. В. Разработка методики оценки персонификации бренда и ее апробация на примере рынка модной одежды // Вестник СПбГУ. Менеджмент. 2017. Т. 16. Вып. 1. С. 115-137. DOI: 10.21638/11701/spbu08.2017.105.
For citation: Tsoi M. E., Shchekoldin V. Yu., Dolgikh I. V. 2017. Methodology Development and Implementation for the estimation of the brand's personification on the example of fashion apparel market. Vestnik of Saint Petersburg University. Management, 2017, vol. 16, issue 1, pp. 115-137. DOI: 10.21638/11701/spbu08.2017.105.
Статья поступила в редакцию 24 июня 2016 г.; принята к печати 22 декабря 2016 г.
Контактная информация
Цой Марина Евгеньевна — кандидат экономических наук, доцент; [email protected] Щеколдин Владислав Юрьевич — кандидат технических наук, доцент; [email protected] Долгих Ирина Владиславовна — студент программы магистратуры; [email protected]
Tsoi Marina E. — PhD, Associate Professor; [email protected] Shchekoldin Vladislav Yu.— PhD, Associate Professor; [email protected] Dolgikh Irina V. — Master Program Student; [email protected]
