Разбор "самой влиятельной" маркетинговой статьи
12 февраля прошел учебный семинар научно-учебной группы, на котором Дмитрий Потапов разобрал статью “A Logit Model of Brand Choice Calibrated on Scanner Data” Guadagni, P.M., Little, J.D.C., 1983.
30 лет назад профессор John D. Little и его ученик Peter M. Guadagni не могли и предположить, что их совместная работа «A Logit Model of Brand Choice Calibrated on Scanner Data», опубликованная в 1983 году в журнале Marketing Science, найдет широкий отклик как в научной сфере, так и в практических маркетинговых исследованиях. На сегодня их статья является одной из самых цитируемых среди других в сфере маркетинга.
По окончанию написания статьи мы были довольно удовлетворены проделанной работой, но абсолютно не ожидали, что работа будет иметь настолько оглушительный успех как в академической сфере, так и на практике
John D. Little & Peter M. Guadagni (2007)
Согласно базе Google Scholar количество цитирований данной работы превышает 1700. Более того, методология, разработанная авторами, легла в основу анализа, моделирования и прогнозирования потребительского спроса на товары повседневного потребления. Так что же поспособствовало данному успеху статьи? Обсуждению этого вопроса было посвящено выступление Дмитрия Потапова на семинаре НУГ, состоявшийся 12 февраля 2015г.
Основной целью исследования было понять как цена, продвижение товара и другие маркетинговые переменные влияют на долю продаж SKU в категории (в работе рассматривается натуральный кофе). Для того чтобы достичь поставленной цели авторы моделируют вероятность выбора некоторой альтернативы среди всего множества выбора, доступного для потребителя, с помощью мультиномиальной логит модели.
Одним из факторов успеха статьи, как отмечают и сами авторы, стал тот факт, что до них эмпирическая оценка коэффициентов, характеризующих влияние некоторых параметров на полезность индивида, никогда не проводилась на данных типа scanner data (автоматически регистрируемые с помощью сканеров данные о совершенных покупках). Также одним из основных достоинств построенной модели является учет авторами гетерогенности предпочтений по индивидам и во времени с помощью выдвинутой ими метрики, характеризующей лояльность потребителей к бренду (а также размеру упаковки). Данный параметр был оценен методом экспоненциального сглаживания, согласно которому факт покупки того или иного бренда в прошлом взвешивался на сглаживающий коэффициент, значение которого в свою очередь экспоненциально снижается по мере удаленности совершенной покупки в прошлом от настоящего момента. Оценка лояльности к бренду подобным методом была заимствована в последующих работах, поскольку оказалась довольно надежной и валидной. Помимо лояльности при выборе учитывалось влияние других маркетинговых переменных. Например, для того чтобы оценить влияние промо-акций в прошлом на вероятность, того что индивид переключиться с одного бренда на продвигаемый, авторы вводят dummy-переменную на то, была ли прошлая покупка альтернативы того же бренда со скидкой или без нее.
Особый интерес представляют полученные в работе результаты. Авторы доказали, что лояльность к бренду является одним из наиважнейших детерминантов поведения потребителя, в то время как бренд и размер продукта не обладают большой значимостью. Более того, построенные прогнозные значения долей продаж каждой из альтернатив на контрольной выборке показали адекватность и результативность выбранной спецификации модели.