Notes

В основе формирования матрицы QFD два параметра: Факторы выбора, Технические характеристики. Факторы выбора выписываются в вертикальный столбец слева, технические характеристики же в горизонтальный, сверху. Матрица QFD позволяет на основании пересечения этих двух параметров выявить пересечения, которые будут являются ключевыми и самыми важными для вашей целевой аудитории. Почему QFD нужно: при формировании ваших товаров/услуг по опыту может получиться так, что может быть потерян сегмент целевой аудитории, в связи с тем, что не предполагалось, что люди такого типа, не будут покупать товар/услугу (например, не предполагалось, что покупателями станут пожилые люди), соответственно теряется часть прибыли. Технические характеристики: это несколько ключевых характеристик товара/услуги, которые определяются самим маркетологом. Как собрать факторы выбора: проводить опросы. При устраивании опроса важно помнить что: данные, которые собираются с опроса, должны быть максимально чётко интерпретированы. Существует три вида данных, получаемых с опроса. Номинальные данные: это данные, которые сложно интерпретировать лучше/хуже это для экономики или нет (например, цвет волос), то есть данные, от которых не зависит вероятность покупки клиентом товара/услуги. Второй тип данных: порядковые. Пример опроса: «Как вы оцениваете свою зарплату?», Высокая, Средняя, или низкая? Данные сложно интерпретировать точно, так как для разных людей один день и тот же вариант ответа является разным. Третий тип данных: интервальный. Это самый правильный вариант, его следует использовать в основном. Пример опроса: «Ваша зарплата: до 30тр., от 30 до 50тр., от 50 до 75тр.» и так далее. Итог: очень важно чтобы данные можно было чётко интерпретировать, для этого желательно использовать опрос, с которого будут собираться интервальные данные. В опросах есть такое понятие, как шкалирование. Пример: оцените, по шкале от одного до пяти, на сколько для вас важно (что-то там...). При таком шкалировании рекомендуется использовать числа 1-5, так как это более привычная схема для большинства людей. После сбора данных через опросы, мы имеем числовую сумму ответов, по ключевым критериям выбора. Их нужно зафиксировать. Beta-вес: сумму ответов нужно принять за 100% и в полученной сумме определить долю каждого вопроса. На каждом пересечении технической характеристики и фактора выбора нужно установить уровень соответствия (9 — соответствует полностью, 3 — соответствует косвенно, 1 — не соответствует). Затем, выставленное число нужно умножить на Beta-вес.