Можаровская Елена Дмитриевна Разработка рекомендаций по использованию инструментов виртуальной реальности для автомобильных дилеров (на примере дилерских центров Mercedes-Benz) магистерская диссертация


Проведение количественного исследования



Скачать 208.71 Kb.
страница5/22
Дата22.01.2019
Размер208.71 Kb.
ТипДиссертация
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   22
2.3. Проведение количественного исследования

На втором этапе данного исследования было проведено анкетирование 75 клиентов дилерских центров Mercedes-Benz.

Выборку для проведения анкетирования составляют клиенты дилерских центров Mercedes-Benz, выбравшие автомобиль определенной модели, ознакомившиеся с его комплектациями и желающие провести тест-драйв. Возрастные и гендерные рамки, а также уровень образования не регламентированы. Географическое расположение респондентов определено возможностями исследователя, в частности, были опрошены респонденты, посетившие дилерские центры в Москве.

Цель проведения анкетирования клиентов дилерских центров – выявить следующее:



Исходя из установленной цели была разработана анкета, состоящая из двух разделов (Приложение 3). Первый раздел включает в себя блок социально-демографических вопросов. Второй раздел состоит из вопросов, позволяющих выявить аспекты, необходимые для достижения цели анкетирования.

Варианты пакетов опций, представленных в анкете, выбраны на основании данных, предоставленными сотрудниками дилерских центров Mercedes-Benz данными о наиболее популярных пакетах опций, запрашиваемых их клиентами.

Была проведена процедура претеста разработанной анкеты, в ходе которой анкета была протестирована на 7 клиентах дилерских центрах в формате дебрифинга.

Респондентам задавался вопрос для проверки их осведомленности об очках виртуальной реальности:


Рис 3. Результаты анализа ответов респондентов на вопрос, проверяющий уровень их осведомленности об очках виртуальной реальности

Неосведомленные респонденты не принимали дальнейшего участия в опросе.

Так, из 75 респондентов неподходящими для дальнейшего участия в опросе оказались 19% опрашиваемых (14 человек).

Анализ полученных данных был осуществлен с помощью статистического пакета IBM SPSS. Было проведено кодирование полученных данных, проведен базовый анализ полученных данных (частотное распределение), факторный анализ для группирования атрибутов, а также кластерный анализ на предмет выявления схожих групп клиентов дилерских центров.

Проведение частотного распределения позволило выявить следующее.
Социально-демографические характеристики респондентов представлены на рисунках 4 и 5.







Рис 4. Распределение респондентов по полу

Рис. 5. Распределение респондентов по возрасту

Так, среди респондентов 59% мужчин и 41% женщин. Наиболее многочисленная возрастная группа – от 28 до 35 лет (56% респондентов). 28% респондентов относятся к средней возрастной группе (от 36 до 45 лет), 16% - от 46 до 53 лет.

Респонденты рассматривали следующие модели автомобилей для проведения тест-драйва: С-класс седан, C-класс купе и E-класс седан. Распределение респондентов по рассматриваемым автомобилям представлено на рисунке 6.
Рис. 6. Распределение респондентов по рассматриваемым

моделям автомобилей

Так, 51% респондентов рассматривали для тест-драйва модель C-класс купе, модели C-класс седан и E-класс седан рассматривали 25% и 24% респондентов соответственно.

Распределение респондентов по уровню готовности приобрести автомобиль, протестировав некоторые его опции только с помощью инструментов виртуальной реальности, без/со скидкой, представлено на рисунке 7.


Рис. 7. Распределение респондентов по уровню готовности приобрести автомобиль, протестировав некоторые его опции только с помощью инструментов виртуальной реальности, без/со скидкой

Так, согласны и скорее согласны приобрести рассматриваемый автомобиль после тестирования некоторых его опций только с помощью виртуальной реальности без скидки 18% и 20% респондентов соответственно. Согласны и скорее согласны приобрести рассматриваемый автомобиль после тестирования некоторых его опций только с помощью виртуальной реальности со скидкой 3% от его стоимости с учетом выбранных опций 32% и 17% респондентов соответственно.

Не согласны приобрести автомобиль таким образом даже со скидкой 13% респондентов. Ими были названы следующие причины отказа:


  • «Мне очень сложно представить себе, как виртуальная реальность сможет дать мне почувствовать все нюансы машины»;

  • «Я считаю, что только в ходе "живого" тест-драйва я могу понять, как работают ее опции»;

  • «Не верю, что виртуальная реальность может заменить реальный тест-драйв»;

  • «Только реальный тест-драйв дает возможность проверить, как всё функционирует»;

  • «Не представляю, как можно без обычного тест-драйва понять, нужна тебе такая машина или нет»;

  • «Это очень интересная идея, но я не могу представить, как она может заменить реальный тест-драйв»;

  • «Иногда приходится тестить машину несколько раз, чтобы понять, что мне нравится, а что - нет. В виртуальном мире это еще сложнее, мне так кажется»;

  • «Хотелось бы сначала это попробовать, а потом решить, подходит мне такой вариант тест-драйва или нет».

Таким образом, 8 респондентов не согласны приобрести автомобиль, ознакомившись с некоторыми его опциями только с помощью виртуальной реальности, даже со скидкой 3% от общей его стоимости включая стоимость данных опций. Данные респонденты испытывали трудности в попытках представить, как виртуальная реальность сможет позволить им протестировать опции. Также они сомневались в том, насколько полноценным может оказаться такое ознакомление с интересующими их опциями. Данные респонденты могут оказаться поздними последователями использования инструментов виртуальной реальности при тестировании автомобилей с помощью инструментов виртуальной реальности.

Так, дальнейший анализ осуществлялся по данным, полученным от 53 респондентов.

Далее был проведен факторный анализ предпочтений респондентов относительно опций, которые им было бы интересно протестировать с помощью очков виртуальной реальности. Задача факторного анализа – построить небольшое число латентных макропеременных-факторов, которые в основном определяют поведение измеряемых переменных.

При отборе переменных для проведения факторного анализа ни одна переменная не была исключена (Приложение 4).

На отобранных переменных была выполнена процедура факторного анализа методом вращение Varymax.

Целесообразность проведения факторного анализа была обусловлена значением меры выборочной адекватности (КМО) и результатом теста сферичности Бартлетта (Таблица 6).

Таблица 6

Мера адекватности и критерий Бартлетта



Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

0,757

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

225,353

df

66

Sig.

0,000

Полученная значимость по критерию Бартлетта равна нулю (Sig.=0, что меньше уровня значимости 0,05). Следовательно, нулевая гипотеза (Н0: корреляция между парами переменных в генеральной совокупности отсутствует) равна нулю. Ее следует отклонить и принять альтернативную гипотезу (H1: корреляция между парами переменных в генеральной совокупности присутствует). Значение рассчитанного критерия КМО составляет 0,757 (больше 0,5).

В таблице 7 представлена объясненная полная дисперсия. Собственные значения 3 компонентов больше единицы, следовательно, исходные переменные группируются в 3 фактора.


Таблица 7

Объясненная полная дисперсия





Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   22


База данных защищена авторским правом ©zodorov.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница