Формирование клиентоориентированного подхода к управлению компаниями

Также акцент респондента был сделан на изучение потребительского опыта клиентов, но в большей степени с точки зрения взаимодействия потребителя не с самим продуктом, а непосредственно с брендом. Положительные значения также получили такие признаки, как высокая удовлетворенность клиентов, аналитика покупательского поведения, понимание латентных потребностей, сетевое сотрудничество и сбор обратной связи от потребителей. У данных признаков сложно выделить особенные индикаторы, отличающие компанию от других на рынке. Нулевое значение получил признак оценки результативности.

Компания не отслеживает результативность клиентоориентированности, но использует отдельные показатели, характерные ей. Стоит также отметить, что часть признаков получила отрицательное значение по причине наличия и/или частоты упоминания индикаторов не характерных клиентоориентированной компании. К таким признакам относятся соответствия ожиданиям клиента, так как по мнению ЛПР компании не всегда нужно следовать ожиданиям. Маркетинг как часть концепции управления цепями поставок также имеет отрицательное значение, так как в компании решение о разработке нового продукта или доработке чаще относится к RnD отделу, мнение маркетинга не учитывается при дистрибьюции. Другими словами, отдел маркетинга имеет меньшую роль по сравнению с тем, как это должно быть в клиентоориентированной компании. Помимо этого, в данную группу признаков вошел ценностных подход к ценообразованию, так как в компании преобладает подход с точки зрения учета издержек.

На основании полученных результатов контент-анализа у компании ООО «Сплат-Косметика» наблюдается немного иная картина. Наибольший акцент в интервью сделан на понимание текущих потребностей потребителей. Компания использует как результаты синдикативных исследований потребителей, так и самостоятельно проводит их без привлечения специализированных исследовательских компаний. Также отмечается акцент на клиентоориентированные продажи, то есть использование максимального числа каналов продаж. Меньшие, но также высокие значения получили такие признаки, как аналитика покупательского поведения, оценка результативности, сбор обратной связи.

В данном случае стоит отметить, что среди индикаторов данных признаков присутствуют те, которые характерны данной компании, но не рынку в целом. Так, компания самостоятельно посещает торговые точки и на местах продаж собирает информацию по потребительскому опыту их текущих и потенциальных клиентов, применяет собственные метрики результативности (респондент не уточнил их суть), а также целенаправленно стимулирует получение от потребителей обратной связи. В других признаках также можно встретить некоторые особенности - использование специальной системы сбора данных от дистрибьютеров и переход на систему сквозного планирования, участие маркетинга в формировании стратегии дистрибьюции, преобладание ценностного подхода в ценообразовании.

В целом стоит отметить, что остальные признаки клиентоориентированости получили в ходе анализа также положительное значение. Исключение составил признак маркетинговой стратегии, ориентированной на потребителя. В данном случае он имеет нулевое значение по причине того, что по мнению ЛПР компании мнение потребителя может использоваться в тактических решениях, но не в стратегических, поскольку часто потребитель сам не знает, чего он хочет.

Несмотря на то, что в обеих компаниях можно отметить присутствие тех или иных признаков, мнение представителей компании об их значимости часто расходятся. Так, компания «Диарси-Центр» в большей степени формирует ощущение компании, ориентированной на продукт. Компания предпочитает исходить из инсайтов, которые они получает не от конечного потребителя, а от специалиста в данной области. Также компания исходит из своих возможностей в инновационных разработках и производстве. Она не только осуществляет мониторинг трендов на рынке, но и пытается их самостоятельно формировать, исходя из своих внутренних возможностей.

Что же касается «Сплат-Косметика», то она в большей степени ориентируется на потребительские инсайты, пытается создавать и продавать продукцию, которая не только решает определенные проблемы в области ухода за полостью рта, но и нравится потребителю, как сам бренд. Кроме того, несмотря на ограничения массового рынка с точки зрения взаимодействия с каждым конкретным клиентом, компания пытается создавать ощущение личного подхода к каждому с помощью активного использования социальных сетей и активного сбора обратной связи от своих потребителей. Таким образом, в фокусе «Диарси-Центр» в большей степени находится продукт, в фокусе «Сплат-Косметика» - клиент.

Далее перейдем к анализу результатов опроса среди сотрудников компаний, в котором они должны были оценить присутствие каждого из представленных признаков клиентоориентированности в компании.

По результатам оценки признаков в компании «Диарси-Центр» получилось, что только 3 признака получили наивысшие оценки, а такие признаки как учет мнения маркетинговых служб, оценка результативности бизнеса на основании клиентских маркетинговых метрик и преобладание ценностного подхода в ценообразовании получили самые низкие оценки. В таблице 16 представлены результаты опроса по каждому отделу в компании, и итоговая оценка, которая считалась как средняя между выставленными.

По результатам оценки признаков в компании «Сплат-Косметика» наблюдается совершенно иная ситуация: только 2 признака из 15 имеют оценку 4, неудовлетворительных оценок нет, все остальные, по мнению представителей компании, находятся на самом высоком уровне. В таблице 17 представлены результаты опроса сотрудников данной компании с итоговой оценкой.

Таблица 16 Средняя оценка признаков КО сотрудников компании «Диарси-Центр»

		Отделы	Итоговая оценка
№	Признак КО	Маркетинг	Продажи	Логистика	RnD	Производство
1	Понимание текущих потребностей потребителей	4	4	-	5	4	4
2	Клиентоориентированные продажи	4	4	5	-	-	4
3	Соответствие ожиданиям клиента	5	4		5	5	5
4	Высокая удовлетворенность клиентов - одна из целей компании	5	-	-	-	-	5
5	Корпоративная/маркетинговая стратегия, ориентированная на клиентов	4	-	-	-	-	4
6	Аналитика покупательского поведения	4	-	-	-	-	4
7	Построение лояльности потребителя к бренду	4	4	-	-	-	4
8	Изучение потребительского опыта клиентов компании	4	3	-	-	-	4
9	Мониторинг трендов потребительского поведения и построение прогнозов	5	3	-	-	-	4
10	Понимание латентных (скрытых, неявных) потребностей потребителей	4	5	-	5	5	5
11	Сетевое сотрудничество с поставщиками и дистрибьютерами (приверженность в цепочке поставок и передача информации от ритейлера к производителю и наоборот)	4	4	5	-	-	4
12	Оценка результативности бизнеса на основании клиентских маркетинговых метрик (CLV, NPS, CSAT и т.п.)	2	-	-	-	-	2
13	Систематический сбор обратной связи от клиента	4	4	-	-	-	4
14	Маркетинг как часть концепции управления цепями поставок	1	1	1	-	-	1
15	Ценностный подход ценообразования	2	-	-	-	-	2

Таблица 17 Средняя оценка признаков КО сотрудниками Сплат-Косметика

		Отделы	Итоговая оценка
№	Признак КО	Маркетинг	Продажи	Логистика	RnD	Производство
1	Понимание текущих потребностей потребителей	5	5		5	4	5
2	Клиентоориентированные продажи	5	5	5			5
3	Соответствие ожиданиям клиента	4	4		5	4	4
4	Высокая удовлетворенность клиентов - одна из целей компании	5					5
5	Корпоративная/маркетинговая стратегия, ориентированная на клиентов	5					5
6	Аналитика покупательского поведения	5					5
7	Построение лояльности потребителя к бренду	5					5
8	Изучение потребительского опыта клиентов компании	5	5				5
9	Мониторинг трендов потребительского поведения и построение прогнозов	5	5				5
10	Понимание латентных (скрытых, неявных) потребностей потребителей	5	5		5	4	5
11	Сетевое сотрудничество с поставщиками и дистрибьютерами (приверженность в цепочке поставок и передача информации от ритейлера к производителю и наоборот)	5	5	5			5
12	Оценка результативности бизнеса на основании клиентских маркетинговых метрик (CLV, NPS, CSAT и т.п.)	5					5
13	Систематический сбор обратной связи от клиента	5	5				5
14	Маркетинг как часть концепции управления цепями поставок	5	5	4			5
15	Ценностный подход ценообразования	4					4

На данном этапе можно было бы сказать, что компания Сплат-Косметика в большей степени клиентоориентирована чем «Диарси-Центр», поскольку сотрудники компании на более высоком уровне оценили каждый из предложенных признаков клиентоориентированности. Также результаты данного опроса соотносятся с результатами проведеных ранее интервью с ЛПР. У «Сплат-Косметика» при проведении контент-анализе были получены только положительные значения, а при опросе, все оценки не ниже 4. Что касается «Диарси-Центр», то при контент-анализе некоторые признаки имели отрицательное значение, а в опросе сотрудников получили неудовлетворительные оценки. Однако на данном этапе рано делать выводы по уровню клиентоориентированности, так как при проведении такого рода исследования компаниям часто свойственно завышать свои оценки. Необходимо соотнести полученные результаты с результатами, полученными в ходе проведения потребительского опроса.

Перейдем к результатам внешнего исследования потребителей. Ниже представлены результаты исследования зубной пасты R.O.C.S. Начнем с описания социально-демографических показателей выборки. На рисунке 19 видно, что в выборке 75% респондентов - женщины. Поскольку в генеральной совокупности женщины составляют 3/4, то выборку можно считать репрезентативной, поскольку она ориентировочно совпадает с характеристиками генеральной совокупности. Интуитивно понятно, что мужчины не уделяют данному вопросу много внимания, более того, многие из них не запоминают бренд зубной пасты или используют ту, которую покупает в семье женщина.

Рис. 19. Распределение респондентов по половому признаку

На рисунке 20 приведена разбивка по возрастам, из которой видно, что преобладают респонденты в возрасте от 20 до 24 лет. В данном случае произошло смещение выборки, поскольку распространение опроса на большое количество разновозрастного населения в исследовании ограничено.

Рис. 20. Распределение респондентов по возрасту

Более половины респондентов имеют высшее образование (рисунок 21) и 16% второе высшее или обучаются в аспирантуре, более половины респондентов занимают должность специалиста (рисунок 22). Это также совпадает с представлениями о генеральной совокупности.

Рис. 21. Распределение респондентов по уровню образования

Рис. 22. Распределение респондентов по роду деятельности

На рисунке 23 представлено распределение респондентов в соответствии с материальным положением. Более 30% могут позволить себе покупку крупной бытовой техники, но не хватает на покупку новой машины. Поскольку бренд в большей степени представлен в премиум сегменте, то выборка соотносится с предполагаемой генеральной совокупность.

Рис. 23. Распределение респондентов по материальному положению

Перейдем к причинам покупки зубной пасты R.O.C.S., которые отметили сами респонденты в открытом вопросе. Как видно из рисунке 24 самой часто встречаемой причиной покупки пасты является отбеливание, на втором месте находятся состав и вкус зубной пасты, а на третьем - лечебно-профилактические свойства. Можно заметить, что потребители отмечают для себя свойства продукта и характеристики, связанные с ним, например наличие в магазине, цена или рекомендации, а не деятельность компании на рынке или отношения с потребителями. На высоком уровне находится такой признак, как рекомендация стоматолога.

В рамках анализа результатов опроса также предполагался расчет показателя NPS. Данный показатель введен в качестве комплексного для сравнения отношения потребителей к компании. Сама же метрика «готовность рекомендовать», на основании которой рассчитывается NPS, далее была использована как зависимая переменная в регрессионной модели. Готовность рекомендовать была выбрана потому, что этот показатель характеризуется как высшая форма лояльности, включая рациональную и эмоциональную.



Рис. 24. Свойства зубной пасты R.O.C.S., которые нравятся потребителям

Итак, из 383 оценки 9-10 поставили 223 респондента, а оценки 0-6 всего 36 респондентов. Получилось, что NPS для бренда R.O.C.S. составляет 49%. Это означает, что половина респондентов являются сторонниками бренда.

Перейдем к описанию результатов опроса относительно признаков клиентоориентированности. В таблице 18 указаны средние оценки признаков, которые были использованы в опросе потребителей в качестве утверждений к оценке зубной пасты R.O.C.S. и компании в целом.

Таблица 18 Средние оценки потребителей продукции R.O.C.S

№	Признак клиентоориентированности	Оценка
1	Понимание текущих потребностей потребителей	4
2	Клиентоориентированные продажи	5
3	Соответствие ожиданиям клиента	5
4	Высокая удовлетворенность клиентов - одна из целей компании	4
5	Построение лояльности потребителя к бренду	4
6	Систематический сбор обратной связи от клиента	3
7	Понимание латентных (скрытых, неявных) потребностей потребителей	3
8	Изучение потребительского опыта клиентов компании	3

Перейдем к построению регрессий в программе SPSS и выявлению значимых факторов для клиентоориентированной компании, а также взаимосвязи между исследуемыми переменными.

В качестве зависимой переменной во всех выступает показатель «Готовность рекомендовать», в качестве объясняемых переменных - 8 вышеуказанных признаков КО. В данном случае будут использованы множественные регрессии с использованием пошагового метода включения независимых переменных для выявления и описания линейной зависимости между несколькими независимыми переменными.

В таблице 18 видно, что регрессия была построена за 4 шага. Коэффициент детерминации R равен 0,596. Это означает, что линейная взаимосвязь, описанная в регрессионной модели, является достаточно плотной. Коэффициент R² равен 0,355. Он показывает, какая доля совокупной вариации в зависимой переменной описывается независимой переменной. В данном случае регрессионная модель описывает 36% случаев, т.е. ответов респондентов о рекомендации бренда. Данный показатель оказался невысоким, но учитывая тот факт, что это реальные данные, с таким показателем можно работать. Также важен анализ остатков, т.е. отклонений наблюдаемых значений от теоретически ожидаемых. Остатки должны подчиняться случайному распределению. С помощью теста Дарбина-Уотсона на автокорреляцию можно проверить наличие систематических связей между остатками. Значение коэффициента близко к 2, это значит, что автокорреляция отсутствует.

Таблица 18 Сводка для модели

Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дарбин-Уотсон
1	,454a	,206	,204	1,590
2	,533b	,284	,280	1,512
3	,565c	,319	,314	1,476
4	,596d	,355	,348	1,438	1,954

a. Предикторы: (константа), q7

b. Предикторы: (константа), q7, q3

c. Предикторы: (константа), q7, q3, q5

d. Предикторы: (константа), q7, q3, q5, q10

e. Зависимая переменная: q11

Также между независимыми переменными не должно быть причинно-следственных связей, иначе возникает эффект мультиколлинеарности. Для этого необходимо проводить диагностику наличия коллинеарности между независимыми переменными (таблица 19).

Таблица 19 Диагностика коллинеарности

Модель	Собственное значение	Показатель обусловленности	Доли дисперсии
			Константа	q7	q3	q5	q10
1	1	1,960	1,000	,02	,02
	2	,040	6,995	,98	,98
2	1	2,938	1,000	,00	,01	,00
	2	,048	7,837	,10	,99	,08
	3	,014	14,560	,90	,00	,92
3	1	3,926	1,000	,00	,00	,00	,00
	2	,051	8,799	,03	,95	,03	,01
	3	,015	16,174	,22	,00	,95	,09
	4	,008	22,367	,75	,04	,01	,90
4	1	4,788	1,000	,00	,00	,00	,00	,01
	2	,140	5,838	,00	,04	,00	,00	,88
	3	,050	9,789	,04	,92	,03	,02	,02
	4	,014	18,580	,23	,00	,95	,06	,08
	5	,008	24,804	,72	,04	,02	,91	,01

a. Зависимая переменная: q11

Модель построила регрессию на следующих переменных (таблица 20):

· Формирование лояльности к бренду (повторные покупки)

· Понимание текущих потребностей потребителей

· Оправдание ожиданий потребителей

· Исследование потребительского опыта.

Таблица 20 Введенные/удаленные переменные^a

Модель	Введенные переменные	Удаленные переменные	Метод
1	q7		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).
2	q3		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).
3	q5		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).
4	q10		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).

a. Зависимая переменная: q11

Также значение показателя «Допуск» должно превышать 0,1, а значение показателя «VIF» должно быть менее 10. В рассматриваемом случае значения данных показателей свидетельствуют о невозможности возникновения нежелательного эффекта мультиколлинеарности (таблица 21).

Таблица 21 Исключенные переменные

Модель	Бета-включения	т	Значимость	Частная корреляция	Статистика коллинеарности
					Допуск	VIF	Минимальный допуск
1	q3	,294b	6,429	,000	,313	,900	1,111	,900
	q4	,088b	1,941	,053	,099	,999	1,001	,999
	q5	,301b	6,376	,000	,311	,847	1,180	,847
	q6	,221b	4,174	,000	,209	,712	1,405	,712
	q8	,241b	5,390	,000	,266	,972	1,029	,972
	q9	,136b	2,734	,007	,139	,823	1,215	,823
	q10	,262b	5,930	,000	,291	,978	1,023	,978
2	q4	,089c	2,068	,039	,106	,999	1,001	,899
	q5	,220c	4,452	,000	,223	,736	1,359	,736
	q6	,141c	2,645	,009	,135	,657	1,521	,657
	q8	,157c	3,359	,001	,170	,837	1,195	,776
	q9	,047c	,937	,349	,048	,747	1,339	,747
	q10	,186c	4,057	,000	,204	,858	1,165	,790
3	q4	,074d	1,740	,083	,089	,991	1,009	,731
	q6	,115d	2,203	,028	,113	,649	1,541	,649
	q8	,154d	3,380	,001	,171	,837	1,195	,688
	q9	,052d	1,065	,287	,055	,746	1,340	,715
	q10	,205d	4,588	,000	,230	,852	1,174	,683
4	q4	,023e	,527	,598	,027	,915	1,093	,671
	q6	,068e	1,302	,194	,067	,619	1,615	,619
	q8	,062e	1,170	,243	,060	,602	1,660	,602
	q9	-,023e	-,463	,644	-,024	,664	1,507	,662

a. Зависимая переменная: q11

b. Предикторы в модели: (константа), q7

c. Предикторы в модели: (константа), q7, q3

d. Предикторы в модели: (константа), q7, q3, q5

e. Предикторы в модели: (константа), q7, q3, q5, q10

В последнем столбце таблицы ANOVA значение показателя «Статистическая значимость» должно быть меньше или равно 0,05 (таблица 22). В нашем примере для всех четырех моделей этот показатель составляет 0,000. Это говорит о том, что регрессионные модели, построенные на основе данных респондентов, попавших в выборку, справедливы для всей генеральной совокупности в целом.

Таблица 22 ANOVA

Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	249,306	1	249,306	98,661	,000b
	Остаток	962,746	381	2,527
	Всего	1212,052	382
2	Регрессия	343,763	2	171,882	75,223	,000c
	Остаток	868,289	380	2,285
	Всего	1212,052	382
3	Регрессия	386,912	3	128,971	59,238	,000d
	Остаток	825,140	379	2,177
	Всего	1212,052	382
4	Регрессия	430,440	4	107,610	52,042	,000e
	Остаток	781,612	378	2,068
	Всего	1212,052	382

a. Зависимая переменная: q11

b. Предикторы: (константа), q7

c. Предикторы: (константа), q7, q3

d. Предикторы: (константа), q7, q3, q5

e. Предикторы: (константа), q7, q3, q5, q10

Стандартизированные коэффициенты регрессии (Beta) показывают относительную значимость независимых переменных, включенных в регрессионную модель, т.е. они показывают, как сильно влияют исследуемые факторы на итоговую величину (таблица 23).

Наибольшей значимостью обладает первая независимая переменная (Beta = 0,287). Это означает, что при прочих равных потребитель, имеющий возможность покупать данную зубную пасту, с большей вероятностью купит ее повторно, а также порекомендует своим друзьям и знакомым.

Нестандартизированные коэффициенты регрессии (В) являются наиболее важными показателями результатов анализа, поскольку используются для построения регрессионной модели (регрессионного уравнения). В данном случае наиболее влиятельным признаком является оправдание ожиданий потребителя продукцией компании (В = 0,715).

Таблица 23 Коэффициенты

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	5,802	,290		20,014	,000
	q7	,680	,069	,454	9,933	,000	1,000	1,000
2	(Константа)	3,260	,482		6,762	,000
	q7	,541	,069	,361	7,883	,000	,900	1,111
	q3	,699	,109	,294	6,429	,000	,900	1,111
3	(Константа)	1,418	,627		2,263	,024
	q7	,449	,070	,299	6,400	,000	,822	1,217
	q3	,515	,114	,217	4,524	,000	,782	1,279
	q5	,658	,148	,220	4,452	,000	,736	1,359
4	(Константа)	1,316	,611		2,154	,032
	q7	,431	,068	,287	6,289	,000	,819	1,221
	q3	,322	,119	,135	2,709	,007	,683	1,464
	q5	,715	,145	,239	4,944	,000	,731	1,369
	q10	,288	,063	,205	4,588	,000	,852	1,174

a. Зависимая переменная: q11

Таким образом, на готовность рекомендовать из 8 факторов влияет лишь половина. Наибольшую степень влияния оказывает признак соответствия ожиданиям потребителя. Это говорит о том, что компания производит продукцию, свойства которой нравятся потребителю, а сформированные ожидания от бренда совпадают с реальными ощущениями после покупки. Помимо этого, значимыми оказались такие признаки, как понимание текущих потребностей, построение лояльности к бренду и анализ потребительского опыта. Все значимые признаки оказывают положительное влияние на результирующую переменную.

На основании полученных результатов ранее выдвинутую гипотезу Н1 «Признаки клиентоориентированной компании, связанные с пониманием потребностей клиентов, оказывают значимое положительное влияние на готовность рекомендовать продукцию компании» мы частично принимаем, так как признак «понимание текущих потребностей», действительно, оказался значим и имеет положительное влияние. Однако признак понимания латентных потребностей в данной модели оказался незначим.

Что касается гипотезы Н1 «Признаки клиентоориентированности компании, связанные с удовлетворенностью потребителей, оказывают значимое положительное влияние на готовность рекомендовать продукцию компании», то мы также частично ее принимаем, так как признак «соответствие ожиданиям потребителя» и «формирование лояльности к бренду» оказались значимыми и имеют положительные коэффициенты. Что касается признака «удовлетворенность потребителей - одна из целей компании», то данный признак в данном случае оказался незначим.

Теперь посмотрим результаты исследования зубной пасты SPLAT. Начнем также с описания социально-демографических показателей выборки. На рисунке 25 видно, что, как и у пасты R.O.C.S., практически 80% респондентов - женщины, что ориентировочно совпадает с генеральной совокупностью, а значит выборку можно считать репрезентативной.

Рис. 25. Распределение респондентов по половому признаку

По возрасту также преобладают люди в возрасте от 20 до 24 лет (рисунок 26). Такое же смещение, как было указано ранее для R.O.C.S.

Рис. 26. Распределение респондентов по возрасту

Высшее образование имеют 60% респондентов (рисунок 27) и почти половина из них занимает должность специалиста (рисунок 28). В данном случае так же можно говорить о репрезентативности выборки, так как распределение совпадает с представлениями о генеральной совокупности.

Рис. 27. Распределение респондентов по уровню образования

Рис. 28. Распределение респондентов по роду деятельности

На рисунок 29 представлено распределение респондентов в соответствии с материальным положением. Более 40% могут позволить себе покупку крупной бытовой техники, но не хватает на покупку новой машины, учитывая тот файк, что бренд ориентирован на ценовой сегмент выше среднего. В данном случае выборку то же можно считать репрезентативной.



Рис. 29. Распределение респондентов по материальному положению

Рассмотрим причины покупки зубной пасты SPLAT, которые отметили сами респонденты. Как видно их Рисунке 30 самой часто встречаемой причиной покупки пасты является так же отбеливание, как и в случае с R.O.C.S, на втором месте - качество, а третье место разделили такие свойства как вкус и цена. К тому же присутствуют характеристики, которые не имеют отношения к пасте, например, вложенные в упаковку продукта письма или личный подход к покупателям.

Рис. 30. Свойства зубной пасты SPLAT, которые нравятся потребителям

Далее рассмотрим уровень NPS бренда SPLAT. Из 385 оценки 9-10 поставили 169 респондентов, а оценки 0-6 - 62 респондента. Получилось, что NPS для бренда SPLAT составляет 28%. Это означает, что треть респондентов являются сторонниками бренда. В данном случае видно, что многие потребители (154 респондента) нейтрально относятся к бренду SPLAT.

В таблице 24 указаны средние оценки потребителей признакам, которые были использованы в опросе потребителей в качестве утверждений к оценке зубной пасты SPLAT и компании в целом.

Таблица 24 Средние оценки потребителей продукции SPLAT

№	Признак клиентоориентированности	Оценка
1	Понимание текущих потребностей потребителей	4
2	Клиентоориентированные продажи	5
3	Соответствие ожиданиям клиента	4
4	Высокая удовлетворенность клиентов - одна из целей компании	4
5	Построение лояльности потребителя к бренду	4
6	Систематический сбор обратной связи от клиента	3
7	Понимание латентных (скрытых, неявных) потребностей потребителей	3
8	Изучение потребительского опыта клиентов компании	3

Перейдем к построению регрессий в программе SPSS и выявлению значимых факторов для клиентоориентированной компании, а также взаимосвязи между исследуемыми переменными.

В Таблице 3.12 видно, что регрессия была построена за 5 шагов. Коэффициент детерминации R равен 0,796. Это означает, что линейная взаимосвязь, описанная в регрессионной модели, является плотной. Коэффициент R² равен 0,633, т.е. регрессионная модель описывает 63% случаев. Значение коэффициента Дарбина-Уотсона близко к 2, это значит, что автокорреляция отсутствует.

Таблица 25 Сводка для модели

Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дарбин-Уотсон
1	,689a	,475	,473	1,4183
2	,749b	,561	,559	1,2982
3	,770c	,592	,589	1,2528
4	,791d	,626	,622	1,2013
5	,796e	,633	,628	1,1921	2,107

a. Предикторы: (константа), q7

b. Предикторы: (константа), q7, q3

c. Предикторы: (константа), q7, q3, q10

d. Предикторы: (константа), q7, q3, q10, q5

e. Предикторы: (константа), q7, q3, q10, q5, q9

f. Зависимая переменная: q11

Также необходимо проводить диагностику наличия коллинеарности между независимыми переменными (таблица 26).

Таблица 26 Диагностика коллинеарности

Модель	Собственное значение	Показатель обусловленности	Доли дисперсии
			(Константа)	q7	q3	q10	q5	q9
1	1	1,966	1,000	,02	,02
	2	,034	7,599	,98	,98
2	1	2,947	1,000	,00	,01	,00
	2	,042	8,378	,08	,99	,08
	3	,011	16,486	,92	,00	,92
3	1	3,836	1,000	,00	,00	,00	,01
	2	,112	5,858	,01	,07	,01	,97
	3	,041	9,634	,08	,93	,09	,02
	4	,011	18,809	,90	,00	,90	,00
4	1	4,813	1,000	,00	,00	,00	,01	,00
	2	,120	6,326	,00	,03	,00	,96	,01
	3	,042	10,643	,05	,88	,05	,01	,01
	4	,014	18,710	,01	,08	,46	,02	,82
	5	,010	21,485	,94	,01	,48	,00	,16
5	1	5,739	1,000	,00	,00	,00	,00	,00	,00
	2	,130	6,655	,01	,04	,01	,52	,01	,08
	3	,065	9,373	,00	,01	,00	,47	,00	,87
	4	,042	11,648	,05	,85	,05	,00	,02	,01
	5	,013	20,761	,02	,08	,46	,00	,82	,04
	6	,010	23,465	,93	,01	,48	,00	,15	,00

a. Зависимая переменная: q11

Модель построила регрессию на следующих переменных (таблица 27):

· Формирование лояльности к бренду (повторные покупки)

· Понимание текущих потребностей потребителей

· Оправдание ожиданий потребителей

· Исследование потребительского опыта

· Понимание латентных (скрытых) потребностей потребителей

Таблица 27 Введенные/удаленные переменные

Модель	Введенные переменные	Удаленные переменные	Метод
1	q7		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).
2	q3		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).
3	q10		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).
4	q5		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).
5	q9		Пошаговый (критерий: Вероятность F для включения <= ,050, Вероятность F для исключения >= ,100).

a. Зависимая переменная: q11

Значение показателей «Допуск» и «VIF» свидетельствуют о невозможности возникновения нежелательного эффекта мультиколлинеарности (таблица 28).

В таблице ANOVA значение показателя «Статистическая значимость» равно 0,000 (таблица 29). Это говорит о том, что регрессионные модели, построенные на основе данных респондентов, попавших в выборку, справедливы для всей генеральной совокупности в целом.

Таблица 28 Исключенные переменные

Модель	Бета-включения	т	Значимость	Частная корреляция	Статистика коллинеарности
					Допуск	VIF	Минимальный допуск
1	q3	,305b	8,671	,000	,406	,929	1,076	,929
	q4	,082b	2,217	,027	,113	,997	1,003	,997
	q5	,284b	7,365	,000	,353	,808	1,238	,808
	q6	,265b	7,405	,000	,354	,938	1,066	,938
	q8	,198b	5,411	,000	,267	,950	1,053	,950
	q9	,205b	5,658	,000	,278	,962	1,040	,962
	q10	,217b	6,058	,000	,296	,980	1,021	,980
2	q4	,058c	1,722	,086	,088	,991	1,009	,923
	q5	,204c	5,337	,000	,264	,734	1,363	,734
	q6	,148c	3,690	,000	,186	,689	1,451	,683
	q8	,139c	3,960	,000	,199	,904	1,107	,884
	q9	,145c	4,162	,000	,209	,912	1,097	,881
	q10	,180c	5,400	,000	,267	,962	1,040	,912
3	q4	,035d	1,056	,292	,054	,973	1,028	,909
	q5	,215d	5,865	,000	,288	,732	1,367	,732
	q6	,122d	3,105	,002	,157	,677	1,477	,677
	q8	,042d	,978	,329	,050	,577	1,732	,577
	q9	,080d	2,127	,034	,108	,745	1,342	,745
4	q4	,019e	,599	,550	,031	,966	1,036	,726
	q6	,067e	1,695	,091	,087	,628	1,591	,628
	q8	,067e	1,616	,107	,083	,572	1,750	,572
	q9	,095e	2,624	,009	,134	,742	1,348	,728
5	q4	,031f	,965	,335	,050	,948	1,055	,724
	q6	,041f	1,013	,312	,052	,580	1,725	,580
	q8	,048f	1,158	,248	,059	,552	1,812	,552

a. Зависимая переменная: q11

b. Предикторы в модели: (константа), q7

c. Предикторы в модели: (константа), q7, q3

d. Предикторы в модели: (константа), q7, q3, q10

e. Предикторы в модели: (константа), q7, q3, q10, q5

f. Предикторы в модели: (константа), q7, q3, q10, q5, q9

Таблица 29 ANOVA

Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	696,409	1	696,409	346,187	,000b
	Остаток	770,464	383	2,012
	Всего	1466,873	384
2	Регрессия	823,105	2	411,553	244,208	,000c
	Остаток	643,767	382	1,685
	Всего	1466,873	384
3	Регрессия	868,873	3	289,624	184,527	,000d
	Остаток	597,999	381	1,570
	Всего	1466,873	384
4	Регрессия	918,519	4	229,630	159,129	,000e
	Остаток	548,354	380	1,443
	Всего	1466,873	384
5	Регрессия	928,302	5	185,660	130,652	,000f
	Остаток	538,571	379	1,421
	Всего	1466,873	384

a. Зависимая переменная: q11

b. Предикторы: (константа), q7

c. Предикторы: (константа), q7, q3

d. Предикторы: (константа), q7, q3, q10

e. Предикторы: (константа), q7, q3, q10, q5

f. Предикторы: (константа), q7, q3, q10, q5, q9

Стандартизированные коэффициенты регрессии (Beta) показывают относительную значимость независимых переменных, включенных в регрессионную модель (таблица 30). Наибольшей значимостью обладает первая независимая переменная (Beta = 0,499). Это означает, что при прочих равных потребитель, имеющий возможность покупать данную зубную пасту, с большей вероятностью купит ее повторно.

Нестандартизированные коэффициенты регрессии (В) являются наиболее важными показателями результатов анализа, поскольку используются для построения регрессионной модели. В данном случае наиболее влиятельным признаком так же является первый (В = 0,872).

Таблица 30 Коэффициенты

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	2,961	,279		10,597	,000
	q7	1,204	,065	,689	18,606	,000	1,000	1,000
2	(Константа)	-,456	,470		-,971	,332
	q7	1,063	,061	,608	17,289	,000	,929	1,076
	q3	,908	,105	,305	8,671	,000	,929	1,076
3	(Константа)	-,831	,459		-1,811	,071
	q7	1,029	,060	,589	17,259	,000	,919	1,088
	q3	0,834	,102	,280	8,176	,000	,912	1,096
	q10	,289	,053	,180	5,400	,000	,962	1,040
4	(Константа)	-2,100	,490		-4,285	,000
	q7	0,891	,062	,510	14,401	,000	,786	1,273
	q3	,649	,103	,218	6,317	,000	,827	1,210
	q10	,304	,051	,190	5,924	,000	,959	1,042
	q5	,591	,101	,215	5,865	,000	,732	1,367
5	(Константа)	-2,203	,488		-4,515	,000
	q7	,872	,062	,499	14,107	,000	,775	1,291
	q3	,594	,104	,200	5,710	,000	,793	1,261
	q10	,241	,056	,150	4,285	,000	,786	1,273
	q5	,608	,100	,221	6,072	,000	,728	1,373
	q9	,151	,058	,095	2,624	,009	,742	1,348

a. Зависимая переменная: q11

Таким образом, на готовность рекомендовать из 8 факторов влияет 5. К ранее выявленным значимым переменным по итогам регрессии для бренда R.O.C.S. добавился еще один признак «понимание латентных потребностей». Признак имеет значимое положительное влияние. Также можно отметить, что данный признак имеет наименьший стандартизированный коэффициент регрессии Beta, что говорит о наименьшем влиянии по сравнению с остальными значимыми признаками, а также не нарушает общей логики в раннее построенной модели. Данный признак выступает как дополнительный к ранее выявленным у бренда-конкурента. Наибольшую степень влияния в данной регрессионной модели оказывает признак «Формирование лояльности к бренду». Данный признак четко определяет прямое влияние на готовность рекомендовать данный бренд.

На основании полученных результатов мы принимаем ранее выдвинутую гипотезу Н1: «Признаки клиентоориентированности компании, связанные с пониманием потребностей клиентов, оказывают значимое положительное влияние на готовность рекомендовать продукцию компании», поскольку признаки «понимание текущих потребностей» и «понимание латентных потребностей» значимо влияют на готовность рекомендовать в данной модели. Что касается Н1: «Признаки клиентоориентированности компании, связанные с удовлетворенностью потребителей, оказывают значимое положительное влияние на готовность рекомендовать продукцию компании», то она принимается частично поскольку признак «удовлетворенность потребителя - одна из основных целей компании» оказался незначим в данной модели, тогда как формирование лояльности и соответствия ожиданиям потребителя оказывают значимое положительное влияние.

Так же было выявлено, что на готовность рекомендовать ту или иную зубную пасту не влияют возраст, материальное положение, род деятельности и образование. Это может говорить о том, что именно действия компании могут заставить человека быть лояльным бренду.

Таким образом, в результате тестирования гипотез в первом случае мы частично приняли обе выдвинутые гипотезы, а втором - одну частично и одну полностью. В регрессионных моделях компаний значимые признаки имеют разные весовые коэффициенты, однако в обоих случаях все оказывают положительное влияние на готовность рекомендовать продукцию компании.

Далее перейдем к представлению совместных результатов исследования потребителей и внутренней среды организации для каждой компании. По восьми признакам, входящим в блок практик, направленных на потребителей, были сопоставлены средние оценки по ответам потребителей и представителями компании. С помощью графика был построен «профиль» компании по признакам КО. На графике отображены выставленные оценки по каждому из признаков, а также точками обозначены те, которые оказались значимыми в регрессионной модели. На рисунке 31 представлен полученный график для бренда R.O.C.S.

Рис.31. График сопоставления средних оценок по признакам КО бренда R.O.C.S.

На графике видно, что не все признаки, оценки которых совпали, имеют максимальные значения. Что касается признаков, которые в построенной модели оказались незначимы, то во всех случаях наблюдается разрыв между позиционированием и восприятием. В большинстве случаев компания завышает свои оценки по признакам. Исключение составляет признак клиентоориентированных продаж. В данном случае потребители оценили его выше, чем сама компания. По трем из четырех значимых переменных оценки совпадают. Это может говорить о том, что позиционирование компании по наиболее важным признакам КО, выявленных в регрессионной модели для бренда, совпадает с восприятием данных признаков потребителями.

Перейдем к рассмотрению результатов бренда SPLAT. На рисунке 32 представлен полученный график для бренда.

Рис.32. График сопоставления средних оценок по признакам КО бренда SPLAT

У бренда SPLAT наблюдается иная по сравнению с брендом-конкурентом ситуация. В данном случае практически все оценки, полученные от сотрудников, оказались с завышенным значением относительно потребительских оценок признаков КО. Исключение составили признаки - соответствие ожиданиям клиента и клиентоориентированные продажи. В этом случае можно говорить о том, что компания имеет завышенные представления о действиях в отношении потребителей и отклика потребителей на эти действия. Кроме того, стоит отметить, что четыре из пяти значимых признака КО имеют разрыв в позиционировании компанией и восприятии потребителями. Вероятно, компания завышает свои оценки. Это может быть связано с тем, что при разработке стратегии компания полностью вовлечена в процесс, забывая взглянуть на все со стороны потребителей и лучше изучить их отзывы, собрать потребительские инсайты и оценки признаков КО.

На основании вышесказанного можно сделать вывод, что бренд R.O.C.S. является менее клиентоориентированным по сравнению с брендом SPLAT, поскольку в результате исследования КО со стороны организации при анализе глубинного интервью с ЛПР некоторые признаки КО получили отрицательное значение, при опросе представителей отделов компании часть признаков получили неудовлетворительные оценки. Также данный вывод подкрепляют результаты исследования мнений потребителей. В ходе построения регрессионной модели были получены четыре из восьми значимые переменные. По сравнению с брендом-конкурентом у SPLAT при анализе глубинного интервью с ЛПР не было выявлено отрицательных значений признаков, а при анализе опроса сотрудников компании не были получены неудовлетворительные оценки. Также на основе анализа мнений потребителей SPLAT помимо четырех ранее выявленных значимых переменных была получена еще одна. Таким образом, у SPLAT, как более клиентоориентированной компании, есть возможность большего влияния на готовность рекомендовать продукцию компании, как высшую степень удовлетворенности и лояльности потребителей. Однако SPLAT имеет проблему с восприятием потребителями компании с точки зрения КО.

Если же говорить в общем о формировании клиентоориентированного подхода к управлению компаниями на FMCG-рынке, то вероятно, при повышении качества реализации признаков КО в регрессионной модели могут возникать новые значимые переменные, оказывающие влияние на готовность рекомендовать продукцию компании потребителями. Как результат, компания получает больше возможностей воздействовать на указанный ранее показатель, тем самым поддерживая наличие повторных покупок существующими потребителями, а также привлекая новых потребителей с помощью лояльных.

3.4 Разработка предложений по повышению клиентоориентированности компаний «Диарси-Центр» и «Сплат-Косметика»

Деятельность компаний, функционирующих на FMCG-рынке, не всегда может быть построена идеально, в том числе, если компании пытаются внедрять в свою деятельность клиентоориентированный подход. Однако многие фирмы стремятся к этому, разрабатывая новые стратегии и улучшая свою деятельность в разных направлениях.

В предыдущем параграфе представлены результаты исследования относительно клиентоориентированности двух компаний - представителей FMCG-сектора. Согласно полученным результатам, компании имеют различный уровень клиентоориентированности относительно друг друга, а также каждая из них имеет разрывы в позиционировании клиентоориентированности со стороны компании и восприятии потребителями этой клиентоориентированности. Для решения выявленных проблем в данном параграфе представлены некоторые предложения для каждой из компаний, которые могут помочь улучшить положение бренда на рынке относительно конкурентов, а также в глазах потребителей.

Прежде всего, рассмотрим компанию «Диарси-Центр» и ее бренд R.O.C.S. В ходе исследования выявилось, что в компании преобладает продуктоориентированный подход.

В компании присутствуют не все признаки КО, выделенные для российских компаний, работающих на рынке FMCG. Поскольку мы не можем получить объективные результаты по внутренним признакам клиентоориентированности в связи с тем, что оценки по данному блоку были проставлены представителями самой компании, то рекомендации будут направлены на то, что можно сделать для лучшей реализации признаков, направленных на потребителей.

Результаты сравнения оценок потребителей и представителей компании касательно признаков КО выявили слабые стороны бренда. Бренд ставит высокую удовлетворенность клиентов, как одну из самых важных целей компании. Поскольку потребители оценили данный признак ниже, чем сотрудники компании, это может говорить о том, что продукция компании не всегда отвечает требованиям со стороны потребителя.

Такой признак как систематический сбор обратной связи от клиента сама компания оценивает не по максимуму, а потребители оценивают ее еще ниже. На данный признак стоит обратить особое внимание, потому что именно потребители могут подсказать или указать на то, чего им не хватает или что можно было бы улучшить. Также важно не просто собирать информацию от потребителей, а делать это на постоянной основе с последующим анализом и формированием выводов по улучшению показателей деятельности.

Кроме сбора обратной связи компании важно изучать потребительский опыт клиентов. Данный признак также имеет более высокую оценку со стороны компании. Это возникает в связи с тем, что не все потребители данного бренда имеют возможность поучаствовать, например, в фокус-группе или опросе. Тем не менее, компании нужно увеличивать вероятность попадания большего числа потребителей в различного рода исследования, чтобы потребитель не только помогал развиваться бренду, но и чувствовал свою важность в жизни компании.

Большой разрыв в оценках получился по показателю понимания латентных (скрытых) потребностей потребителей. Представители компании думают, что полностью понимают скрытые потребности своих клиентов, однако сам потребитель этого не чувствует. Низкая оценка со стороны потребителей не гарантирует корректность оценки данного признака. Однако если возникла большая разница между тем, как оценивает себя компания, и как видят ее со стороны потребители, стоит задуматься и пересмотреть либо подход в донесении информации, либо изменить продукт так, чтобы потребитель поменял свое мнение и понял, что удовлетворяются его скрытые потребности, о которых он ранее не задумывался.

По итогам проведенного опроса выяснилось, что потребители больше реагируют и замечают такие характеристики зубной пасты как отбеливание и вкус. Однако, если бренд позиционирует себя как лечебно-профилактический, то такая причина покупки зубной пасты как лечебно-профилактические свойства, должна входить в топ-3. В связи с этим может возникнуть еще большая потребность в донесении информации через стоматологов, которых так же упоминают, как одну из причин использования данной пасты.

Компанией очень низко оценено использование клиентских маркетинговых метрик для получения информации о результативности бизнеса. В настоящих реалиях такие показатели могут предоставить дополнительную информацию о положении на рынке и о потребителях. Именно поэтому все чаще компании прибегают к внедрению в практику расчета таких показателей, как CLV, NPS, CSAT и др. для более полного изучения потребителей.

Что касается подхода в ценообразовании, то помимо затратного и конкурентного подходов, компания должна уделять больше внимания именно ценностному, поскольку в настоящее время в конкурентной борьбе выигрывает тот, кто может предложить большую ценность за меньшую цену. Поэтому нельзя исключать возможности быть в каких-то категориях, например, в такой же ценовой категории как основные конкуренты.

Так же при управлении цепями поставок компания должна учитывать мнения маркетинговых служб, т.к. их участие является важной частью в работе компании. Поскольку по данному признаку у бренда R.O.C.S. стоит наименьшая оценка, было бы полезным обсудить данный вопрос внутри компании.

Касательно результатов регрессионной модели можно сказать, что при более плотном контроле признаков КО, есть вероятность получить большее число признаков, влияющих на готовность рекомендовать. Другими словами, у компании будет больше возможности воздействовать на потребителей через различные признаки КО.

После детального изучения бренда R.O.C.S., можно с уверенностью сказать о том, что данный игрок на рынке зубных паст является сильным игроком на рынке, который не только следит за общими трендами покупательского поведения, но и сам формирует их, тем самым задавая направление для рынка в целом.

Далее рассмотрим компанию ООО «Сплат-Косметика» и ее бренд SPLAT. Прежде всего начнем с рекомендаций относительно формирования клиентоориентированного подхода, а далее рассмотрим более детально выявленные в ходе исследования проблемы.

Полученные в ходе исследования результаты по данной компании говорят о том, что в компании уже формируется клиентоориентированный подход к управлению организацией, поскольку было отмечено наличие в организации всех признаков КО, которые были выделены для российских FMCG-компаний. К сожалению, мы можем рассматривать практики, направленные на сотрудников, и практики, направленные на производительность, только на основании исследования внутри организации, где все оценки представлены компанией. По результатам проведенных исследований мы выяснили, что все признаки, относящиеся к данным практикам присуще компании. В таком случае рекомендации могут направлены только на улучшение реализации данных признаков.

Так, на данный момент компания высоко оценивает использование в работе оценки результативности бизнеса на основании клиентских маркетинговых метрик, но при этом преобладают классические финансовые метрики. По мнению компании, на данный момент невозможно посчитать влияние только клиентоориентированности на результативность. Компании следует помимо классических метрик внедрять в свою оценку деятельности исключительно маркетинговые показатели - CLV, NPS, CSAT и т.п. Конечно, на массовом рынке рассчитывать данные показатели гораздо сложнее, а иногда практически нереально, но при полном внедрении в организации Big data это должно стать возможным.

По словам ЛПР, на данный момент Big data только начинает внедряться в организацию, поэтому лишь частично может использоваться для аналитики покупательского поведения. При удачном внедрении компания сможет также применять данный инструментарий для самостоятельного мониторинга трендов потребительского поведения, а также строить прогнозы относительно изменений. На данный момент компания получает информацию по российским и международным трендам в синдикативных исследованиях.

Если же говорить о признаках, относящихся к практикам, направленным на потребителей, то помимо исследования в компании были получены результаты мнений потребителей, что помогло получить более объективную картину в данной области клиентоориентированности. Так, из восьми признаков КО три признака оказались не значимы. Повышение количества значимых признаков для компании могло бы значить увеличение эффективности вложенных в их реализацию средств, а также увеличение возможного влияния. Из пошагового построения регрессионной модели было видно, что следующим признаком, который мог бы стать значим является систематический сбор обратной связи от клиента. Для данной компании это в особенности важно, так как она вкладывает большое количество средств в реализацию текущего уровня данного признака. Для этого компании важно показывать значимость обратной связи, но не только словами, но и демонстрацией результатов ее получения - новыми продуктами, идеями, которые были получены на основании потребительского отзыва. В данном случае важно вовлечение, которое на данный момент уже использует компания. То, что сейчас наличие обратной связи для потребителя не играет роли, вероятно, может быть связано с отсутствием демонстрации отклика на обратную связь, которую бы могли наблюдать все потребители, а не только наиболее активные, которые обращались в компанию.

Что же касается незначимого в данной модели признака клиентоориентированных продаж, то вероятнее всего тот уровень покрытия каналов, который реализует компания, является для потребителя привычным на рынке. Большинство компаний-конкурентов используют практически все каналы продаж. Следовательно, данный признак КО вероятно не при каких действиях компании не станет оказывать влияние на готовность рекомендовать.

Для данной компании наиболее важно обратить также внимание на признаки КО, которые имеют значимость в регрессионной модели, но при этом именующие несоответствие позиционирования и восприятия. К таким признакам относятся:

· Понимание текущих потребностей потребителей

· Построение лояльности к бренду

· Понимание латентных потребностей потребителей

· Исследование потребительского опыта клиентов компании.

Рассмотрим каждый из признаков с точки зрения вероятных решений для компании. В области понимания текущих потребностей потребителей компания имеет разрыв в выставленных оценках в один балл, несмотря на то, что прибегает не только к классическим методам потребительских инсайтов, но и проводит самостоятельные исследования для выявления потребностей. Вероятно, данная ситуация связана с тем, что потребители непроизвольно при пользовании зубной пастой данного бренда сравнивают ее с другими, которыми также пользовались или предпочли пользоваться. Другими словами, вероятно ассортимент рассматриваемой компании не покрывают все проблемы и потребности потребителей, которые присутствуют на рынке. В данном случае компании необходимо в первую очередь обратиться к получению информации непосредственно от специалистов в области ухода за полостью рта - стоматологам, к которым потребители приходят для планового осмотра или лечения. Вероятно, компания использует стоматологов, как источник информации, но недостаточно. Так как именно специалист чаще всего находит проблемы у потребителя. Также именно специалист советует для решения проблем ту или иную зубную пасту, которая может решить данную проблему. Как мы наблюдали ранее, рекомендации стоматологов в среднем реже являются причиной приобретения зубной пасты, чем, например, цена, вкус или даже дизайн упаковки. Также данную проблему могло бы решить более детальное изучение ассортимента брендов-конкурентов. В ходе анализа интервью было выявлено, что компания редко выпускает новый, но несколько модифицированный продукт только для того, чтобы расширить потребителю выбор. Компании-конкуренты часто к этому прибегают, и вероятно это может создавать у потребителя ощущение большего количества вариантов для удовлетворения своих потребностей.

Что касается следующего признака КО - построения лояльности к бренду, то в данном случае разрыв может, вероятно, возникать потому, что повторные покупки данной зубной пасты часто совершаются по причине ее цены и наличия скидки в магазине. То есть потребитель может отказываться в пользу продукта-конкурента, если в момент покупки он будет стоить дешевле, но обладать сопоставимыми свойствами. Эта проблема тяжело решается в условиях снижения покупательской способности, поэтому в данном случае компании стоит делать также акцент и на эмоциональную лояльность к бренду, что в целом компания уже реализует.