品牌影响力评估方法探讨

2015-02-03 行业研究

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近期,聚划算在各类媒体上投放了大量广告,迅速传播了聚划算的品牌形象,在非淘宝用户中培养了品牌认知,同时也在淘宝用户中巩固了品牌理解,从而对聚划算提升品牌价值起到积极作用。

在投放广告前,用研团队Q3时曾对聚划算的品牌影响力进行了考察,着重于六个主要指标:

——熟悉度:用户知道并且了解该品牌的程度,反映市场的表现和地位

——流行度:流行的/大众接受的品牌,反映市场的表现和地位

——相关性:品牌以及产品是否适合目标人群,是品牌资产的基础

——独特性:该品牌区别于其他品牌,反映品牌超越竞争对手的能力和品牌的前景

——高质性:用户感知的质量,是品牌长存最基本的要素

——信任度:用户是否信任,反映品牌带给用户利益和权益的能力

这六个指标在市场调研行业,普遍应用于品牌研究,且每个指标用一句话表述,形成量表,用户填答成本不大。本次移植到互联网创新产品的研究中,基本能达到预期的研究目的。本文不对聚划算的品牌影响力作深入分析,而侧重于分析方法的探讨。

  指标降维

本例中通过六个指标评估聚划算的品牌影响力,但可以发现这六个指标之间存在很强的相关性(相关系数均超过0.5,且非常显著正相关),进行综合评估时,需要考虑简化指标。

一般而言,采用主成分分析法或因子分析法。大多数情况下,主成分分析得到的主成分不易解释,而通过因子旋转都可以减少主成分中常有的含糊性,可以使因子负荷的结构更简单,从而更有利于因子的解释。另外,常用软件可以直接输出因子得分的值,而主成分的值需要重新手动计算。

首先对六个指标做因子分析,得到的KMO值为0.891,Bartlett球形检验的值为2747210.409(df=15)达到显著,非常适宜进行因子分析。最终萃取出2个公因子,累积方差贡献率为84.6%(详见下表),解释效果很强;变量原始矩阵与重构矩阵之间的残差>0.05的个数比例为26%,拟合效果较好。

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通过因子载荷矩阵能够发现,第一公因子更侧重使用了聚划算之后的心理认知,而第二公因子则更体现事实和现象的感知,因此将第一公因子命名为深层特征,第二公因子命名为表层特征。

另外,相关性指标在两个公因子上的载荷均比较大,一般在考虑建构效度的时候,会把在不同公因子载荷都较大的指标删掉,但本例并不追求建构效度,而是希望尽可能保留指标体系中的指标,达到降维的目的作进一步分析,因此没有删除相关性指标。

  计算品牌影响力综合得分

有了两个公因子得分,仍然不能做综合评估。为了更加简化,最终使用一个数据体现品牌综合影响力,需要进一步计算。

因子分析的综合得分需要利用各因子的特征根与因子得分,本例的计算方程如下:

单个样本的综合得分=(特征根1)/(特征根1+特征根2)*公因子1得分+(特征根2)/(特征根1+特征根2)*公因子2得分

由于因子得分是标准化分数,计算得到的综合得分也是标准化分数,需要转化成0-100的数,以便直观体现品牌综合影响力。需要作如下处理:

单个样本品牌综合影响力得分=(单个样本的综合得分—所有样本的综合得分最小值)/(所有样本综合得分的最大值—最小值)*100

如此,就能得到每个样本对聚划算的品牌综合影响力分数,进行不同群体间的对比分析。

  对比群体间品牌影响力差异

首先,对男女群体做差异性检验。经独立样本T检验分析可知,男女对聚划算的品牌影响力存在显著差异,男性对聚划算的综合评估更高;

其次,对不同城市级别的群体做差异性检验。经卡方检验(两两比较)可知,不同城市级别用户对聚划算的品牌影响力存在非常显著差异,三线城市用户对聚划算的品牌影响力综合评估最高,而一线城市则综合评估偏低。

经过聚划算业务的调整以及品牌广告传播,相信品牌影响力得分会有较大幅度的提升,有待后续研究验证。

  小结

品牌影响力的评估方法,基本操作流程如下:

1、确定评估的分项指标;

2、通过因子分析(或主成分分析),给分项指标降维,并计算公因子得分;

3、计算公因子的综合得分,并转化成0-100的直观分数;

4、对比不同群体的品牌影响力综合得分。

当对比不同品牌,或同一品牌不同阶段的影响力时,需要把数据整合在一起,进行上述计算过程。只有这样,才能保持在同一水平下进行对比。

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