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品牌重叠理论及手机实证分析论文
1 引言
目前中国正在经历由“中国制造”向“中国创造”转型的重要时期。日趋激烈的市场竞争,以及产品高度同质化的现象使越来越多的中国企业开始意识到品牌是竞争制胜的法宝。然而,绝大部分企业都没能真正在消费者心目中树立清晰、强大的品牌形象,反而由于在产品、渠道、品牌规划和建设推广等方面互相模仿,导致品牌往往缺乏差异性。同时,消费者面临海量信息和有限注意力的突出矛盾[1],以及理性思维能力的有限性[2],使其很难认真关注企业的品牌信息,除非品牌具有明显的独特性。因此,由企业相互模仿产生的品牌趋同,加上消费者由于自身能力有限而产生的品牌混淆,导致消费者感知到的品牌之间具有较大的重合度,即出现了品牌重叠现象。品牌重叠问题已经成为理论界和实业界关注的焦点问题之一。对品牌重叠的研究能够让企业知晓消费者对企业品牌定位的感知情况,指导企业在进行品牌规划时制定合适的品牌战略保证品牌独特的个性特征和情感诉求;或让企业了解如何利用品牌重叠创造企业利益。但这都需要一个前提,即如何量化品牌重叠。但是已有的研究均是从不同角度对品牌重叠进行研究,尚缺乏完整的品牌重叠测度的理论模型,而且品牌重叠的实证结果并不直观,影响了学者和实业界对于结果的客观理解。本文致力于梳理现有的品牌相关理论,构建出品牌重叠测度理论模型,并基于此模型对其进行实证研究,在实证结果的处理上力求准确、直观。基于此考虑,本文以中国大陆手机市场七个品牌作为研究品牌,通过收集、分析基于消费者的调研数据,实证分析了品牌重叠的存在。实证研究过程中,笔者创新性地运用最小误判率表征的品牌混淆程度构建相似程 度 矩 阵,利 用 多 维 尺 度 分 析 (Multidimen-sional Scaling Analysis)形成二维图,表征出7个手机品牌的无形感知重叠状况。
2 品牌重叠理论基础
2.1 品牌定位理论
作为营销理论的重要组成部分,品牌定位理论主要是指在特定的消费者群体或细分市场中找到合适的位置,使得消费者以正确的方式看待该品牌[3]。品牌定位理论可以分为企业视角的品牌定位和消费者视角的品牌定位,企业视角的品牌定位进一步分为目标定位(Intended Positioning)和实际定位(Ac-tual Positioning)。企业视角的品牌定位强调企业向消费者传播品牌 的 相 关 信 息 导 致 消 费 者 加 强 对 品 牌 的 认 识。Brown等[4]认为目标定位是企业期望目标群体对品牌产生的看法。而实际定位是企业实际上向消费者传播的品牌定位信息,Krishnan[5]把实际定位解释为企业通过广告宣传、品牌包装等来建立品牌定位。这两者之间的区别在于目标定位是企业想给消费者传播的信息,而实际定位是企业通过不同的信息传播渠道给消费者提供的品牌定位信息。消费者视角的品牌定位强调消费者在得到企业传播的品牌信息后在脑海中形成的品牌定位[6]。Crawford[7]对两种视角观点进行了对比,指出企业视角的品牌定位认为企业掌握着改变消费者对品牌定位的感知的能力,而消费者视角的品牌定位认为改变对品牌定位感知的权力掌握在消费者自己手中。在此理论基础上Kerin等[8-9]提出了感知定位(Perceived Positioning),认为消费者通过吸收来自于企业的实际定位信息对品牌形成了一系列的感觉和评价。图1解释了三个不同定位之间的关系。 企业的目标定位经过实际定位和消费者主观因素的修正最终形成消费者的感知定位,感知定位是公司目标定位的结果。笔者认为,基于消费者感知的品牌定位是市场对于品牌定位的真实反映。
2.2 品牌重叠内涵研究
2.2.1 品牌重叠定义
英国着名品牌学家de Chernatony[10]给出了一个品牌的最新定义:品牌是一个有形价值与无形价值的组合,这些价值会给消费者带来特殊的、有意义的体验。其中品牌的有形价值和无形价值,分别对应品牌的内在属性和外在属性。品牌的内在属性使品牌具有功能性价值,并决定了产品的性能,能够满足消费者对产品的功能性需求,内在属性具有有形性。而品牌的外在属性使品牌具有象征性价值,可满足消费者在社会归属和自我感知方面的需求[11-12],外在属性具有无形性。根据品牌定位理论,企业通过规划设计使其产品和形象在目标消费者群体的头脑中占据一个特殊的位置。而在竞争市场中,多个企业会向同一消费者群体提供产品,造成品牌定位接近或相似,这种相似包括品牌有形特征相似和无形特征相似。根据品牌特征和品牌定位理论,笔者将品牌重叠定义为:“两个或多个品牌由于在品牌定位上的接近,在品牌有形特征和无形特征上出现的相似程度”。笔者通过梳理品牌重叠相关研究发现已有文献也从三个不同侧面刻画了品牌重叠:(1)相似性(Similarity),指品牌之间在功能性价值上的相互接近[13-14];(2)典型性(Typicality),用来衡量一个品牌与该品牌所属类别在核心 特征上的接近程度;(3)概念一致性(Brand Concept Consistency),描述两个品牌在无形特征方面的共同度[15-16]。可以看出,本文提出的品牌重叠概念完全涵盖了上述三种情况。
2.2.2 品牌重叠的原因
品牌重叠的原因可通过以下理论解释:(1)品牌定位理论。根据品牌定位理论,品牌在定位的过程中必须展现出与众不同的差异点,同时也必须与其他竞争品牌拥有共同点;差异点和共同点的选择是定位的关键。当品牌的某些属性不再独特时,品牌之间就出现了一个共同点[5]。这正是品牌重叠的雏形。(2)消费者知识。根据消费者知识理论,不同的消费者对同一品牌的了解程度、熟悉程度不同,非专业消费者相比专业消费者,常常不能很好地区分品牌,即感知的品牌重叠较高。
2.2.3 品牌重叠类型
从品牌定位方面来说,企业的目标品牌定位与消费者的感知品牌定位之间存在差异。企业角度的品牌重叠,本文称之为“目标品牌重叠”;消费者角度的品牌重叠称为“感知品牌重叠”。而在品牌定位的过程中,企业在确定目标市场后,必须确定竞争对手,并找到与竞争对手之间存在的共同点和差异点。品牌是一个无形和有形特征的组合,所以从品牌属性的角度,两个品牌的重叠可以被区分为:品牌无形特征重叠和品牌有形特征的重叠。根据品牌定位和品牌属性的二维度表征,笔者认为存在图2所示四种品牌重叠类型。可以看出,“相似性”横跨有形目标品牌重叠和有形感知品牌重叠;“典型性”基于消费者角度,横跨无形感知品牌重叠和有形感知品牌重叠;“概念一致性”横跨无形目标品牌重叠和无形感知品牌重叠。可以看出,三种已有的品牌重叠测度均包含部分本文提出的品牌重叠类型,但均不完全涵盖。故本文提出的品牌重叠类型完善、扩充了已有研究对品牌重叠的认识。本文在梳理品牌重叠类型后,选择无形感知品牌重叠作实证研究。之所以选择此类型做实证研究基于以下原因:一、自我一致性理论认为:消费者会通过品牌来进一步的定义和表达自己;当品牌的形象与消费者的个人形象非常一致,或者品牌的形象与消费者想要达到的形象非常类似时,消费者就会偏向使用该品牌[17]。对消费者来说,品牌的无形特征重叠,常常比有形特征重叠具有更大的影响;二、基于品牌定位理论[3-4],本文认为基于消费者视角的品牌感知定位客观的展现了品牌在市场中的真实表现。无形感知品牌重叠强调消费者所感知到的品牌在无形特征上的相似现象,而品牌的无形特征主要是与产品无直接关系的因素,包括品牌形象、品牌个性、品牌概念等。本文中,笔者主要从品牌无形特征中的品牌个性角度来研究无形感知品牌重叠,以下本文将论述品牌个性相关研究。
2.3 品牌重叠维度的选取
品牌个性可以被定义为品牌在创建过程中被赋予的气质和特点,是消费者感知品牌时赋予的人性化特质和相对稳定的心理感知,具有主观意识的属性[18-19]。品牌 个 性 是 品 牌 定 位 中 最 重 要 的 成分[10]。诸多学者对品牌个性的维度进行了深入的研究,其中Aaker根据西方人格理论的“大五”模型发展了一个系统的品牌个性维度量表(Brand Dimen-sions Scales,BDS),提出了品牌个性“五大因子”,许多学者在不同的国家和地区采用类似的方法对品牌个性维度进行了相应的研究[20]。Aaker的“大五”模型主要来自于统计学的运用,从应用的角度该模型具有很强的实用性。因此,在品牌个性测评中,该模型得到了广泛的使用。本文也使用Aaker开发的“大五”模型作为量化测度无形感知品牌重叠的维度模型。
2.4 品牌重叠测评方法
通过对相关文献的系统回顾,笔者认为目前对于品牌重叠的测度有如下三种思路:一是基于生态位视角的品牌重叠测度[21],但是直接套用其中的公式与方法也会存在诸多问题[22];二是基于品牌自身视角的品牌重叠测度[23-27],但直接基于多指标体系的测评研究的可靠性难以保证,且指标体系不尽合理,权重 的确定较为主观;三是由 赵红和韩福荣(2008)[22]提出的基于最小误判率的品牌重叠测度,此方法一方面从品牌重叠的形成过程入手刻画品牌重叠程度,规避了人为对指标进行赋权的问题,另一方面允许研究者以品牌的各种属性作为研究维度进行品牌重叠研究,只要满足作者提出的最小误判率方法适用的四个前提假设。具体如下:假设1:品牌可以由一个属性体系来进行描述,属性之间相互独立,不具有可补偿性。假设2:品牌之间的差异主要由顾客对其属性的认知的不同而引起,相应的,品牌之间的重叠也由顾客对其属性认知的相同而产生。假设3:顾客对品牌在某一属性维度上的认知可以进行连续的度量。假设4:顾客总体对该品牌在某一属性的认知的分布密度函数或几个属性上的联合分布密度函数是连续的、正态或接近正态分布的。出于综合考虑,笔者选用基于最小误判率的品牌重叠测度方法作为本文的研究方法。
3 实证研究
3.1 问卷设计与样本采集
感知品牌定位的研究视角要求本研究将消费者作为直接调研对象,以期通过问卷的形式得到消费者对多个品牌的品牌个性的感知情况,然后通过数据分析刻画品牌个性视角下的无形感知品牌重叠。如前所述,本研究以Aaker提出的品牌个性大五模型[25]为基础,利用7级里克特量表调查消费者对于中国大陆手机市场上“苹果”、“诺基亚”、“三星”、“摩托罗拉”、“索尼爱立信”、“LG”、“黑莓”七大品牌在“有能力的”、“有活力的”、“真诚的”、“强壮的”、“有教养的”五个品牌个性维度上的得分。1代表该词语非常不适合描述该品牌,7代表该词语非常适合描述该品牌。在此,笔者将品牌个性大五模型的五个维度作为测度品牌重叠的维度。可以看到,所有品牌均由同一个维度体系———“大五”模型来进行描述,且维度间相互独立,满足最小误判率前提假设1;量表主要调查消费者对七个品牌在五大维度上的打分,即测度的是消费者对品牌的不同感知情况,满足前提假设2;量表采用7级里克特量表,消费者对品牌在每一维度的打分近似连续,满足前提假设3;调研选取对象为大样本,认为数据符合正态性分布,满足前提假设4。因此可以利用最小误判率方法对所收集数据进行分析研究。在问卷设计初步完成以后,笔者对问卷进行了预调研,在中国科学院研究生院金融营销文献前沿导读课上施测了15名学生,并得到了相应的反馈意见。笔者根据预调研的结果对语句进行了调整,得出了最终的调研问卷。正式调查是在中国科学院研究生院的营销经典案例及职业生涯管理的课堂上进行的,为保证质量,由任课教师在课前要求学生填写,在课后回收,以保证充分时间进行思考。本次调查共发放问卷500份,回收问卷481份,其中有效问卷450份,有效问卷回收率达到90%。其中285份问卷由男性填写,425位被调查者年龄处在18-25岁,396位被调查者教育背景为硕士,320位被调查者月收入在2500元以下。
3.2 问卷信度及效度检验
测量问卷的信度有两种思路[28-29]:一是计算某一次问卷所得数据的协方差阵或相关系数阵共有变异占总变异的比值,也即通过测量问卷的内部一致性来表征问卷信度,通常用Cronbach’s Alpha系数来表示;二是使用相关系数来表征问卷信度,包括再测信度、复本信度和折半信度。由于问卷实测条件的限制,笔者只计算折半信度。经计算,Cronbach’s Alpha系数为0.94,说明样本数据的共有变异占总变异的94%,由测量误差导致的变异只有6%,这说明问卷具有较高的信度;SPSS 19.0软件随机将样本数据分为两个部分,两个部分的Spearman-Brown相关系数和Guttman Split-Half相关系数均为0.849,也从另外一个方面说明问卷具有较高的信度。从品牌的相关维度选择来源上考虑,品牌个性的大五维度来源于实际的量表测验,且为学术界所广泛认可,因此具有良好的内容效度(Content Va-lidity)。从另一方面,品牌的五个维度具有相对独立的特性,因此品牌个性量表需要有较好的区分效度。通常利用皮尔森相关系数矩阵(Pearson CorrelationCoefficient Matrix)进 行 区 分 效 度 (DiscriminantValidity)的分析,目的在于确认本研究的各个因素彼此之间不具有强烈相关性。从表1可知,相关系数处在0.4479至0.6197之间,且多数在0.6以下,说明品牌个性的维度具有中度的相关性,各题项具有良好的区分效度。量表的聚合效度(Convergent Validity)通常是观察问卷中各题项是否收敛到对应的各维度之下。对聚合效度的分析一般采用因子分析进行,分析量表是否通过KMO值、Bartlett球形检验,以及萃取的因子解释变异的大小。由于本研究所采用的问卷直接测量品牌的五个维度,每个维度下只有1个测项,因此不存在聚合效度问题。
3.3 最小误判率分析
本研究利用最小误判率表征品牌重叠[22],本研究应用判别分析做两总体之间的判别,两总体出现的概率相同[450/(450+450)=0.5],误判损失亦难以量化,用贝叶斯判别分析分析本样本体现不出其方法上的优势。马氏距离判别分析从训练样本中仅估计出总体均值和总体的协方差矩阵即可,方法较为简便,但存在着总体信息提取不足,导致误判率存在趋同化倾向。因此,站在样本的角度,笔者使用Fisher判别方法进行误判率的计算。误判率的定义见表2。此时,品牌A和品牌B的重叠度定义为:做如上定义保证了误判率取值在0到1之间。当NAB+NBA=0时代表两总体之间没有误判,此时BOIAB=0;当NAA=NAB且NBA=NBB时,代表两总体完全相同,此时BOIAB=1。经过计算,笔者得到七个品牌的两两之间的最小误判率见表3。
3.4 MDS相似程度矩阵改进
MDS分析的数据类型分为两类[30]:(1)偏好数据,通过获得调查对象对某些属性的偏好,将品牌或刺激物排序从而获得偏好数据;(2)感知数据,获取方法有直接法和间接法两种。根据本研究的问卷设计,笔者采用间接法获取感知数据以进行MDS分析。此时,MDS分析的数据基础为相似相异程度矩阵(similarity matrix or dissimilarity matrix)。理论上,可用于表征两个待研究主体之间的相似或相异程度的方式有很多,直观来说,两个点之间的距离即是一个较为常用的指标。一般可以通过计算两两研究主体之间的距离(欧氏距离、马氏距离等)来近似表征两两研究主体之间的相似相异程度。本研究对于MDS的分析基础———相似相异阵各个元素的计算进行改进,笔者定义任意两个总体之间的相似程度用两两品牌之间的最小误判率代替,最小误判率表征两个总体之间的距离有以下两个优点:
(1)最小误判率是个无量纲的参数,因此能规避量纲影响。它将两个品牌间的相似看作是消费者混淆的结果,其意义是将评价两品牌相似或相异的权力交给消费者,基于消费者的视角要比基于厂商的视角更具有客观性。
(2)最小误判率表征的相似相异程度取值范围边界有界,意义清晰。最小误判率取值范围为0到1,0代表两个品牌无重叠,亦可代表两个品牌的相异程度达到最大,相似程度达到最小;1代表两个品牌完全重叠,亦可代表两个品牌的相异程度达到最小,相似程度达到最大。笔者用表3作为MDS矩阵的分析基础进行分析,MDS结果如下图3所示,应力值为0.00073975,模型拟合非常好。笔者依据图3命名两条因子轴。先看横轴,“诺基亚”和“LG”分列横轴的两端,笔者依据这两个品牌五维度的得分均值和方差进行命名,“诺基亚”在“真诚”、“教养”、“强壮”三个维度上均比“LG”得分图3 多品牌MDS分析示意图显着的高,综合上述三个维度的具体意义,笔者将其命名为“品牌个性情感维度”轴。再看纵轴,“苹果”和“LG”分列纵轴的两端,同样依据这两个品牌五维度的得分均值和方差进行命名,“苹果”在“活力”、“能力”、两个维度上均比“LG”得分显着的高,综合上述两个维度的具体意义,笔者将其命名为“品牌个性功能维度”轴。可以看到,“诺基亚”和“苹果”代表了手机品牌个性的两种类型,“诺基亚”属于高情感属性的品牌,“苹果”属于高功能属性的品牌,而其他5个手机品牌的区分度并不大。也可以看出“品牌个性情感维度”轴解释的品牌间感知差异要大于“品牌个性功能维度”轴:7个品牌在横轴上区分的较为明显;在纵轴上只能明显的区分“苹果”以及“诺基亚”,对其他5个品牌区分并不明显。
3.5 模糊C均值聚类
为了进一步的将此7个品牌划分为若干个子类,笔者对由MDS得到的结果进行模糊C聚类分析,所得结果见图4。确定模糊C类的个数遵循如下原则:(1)根据节俭性原则,在上述指标相同的情况下,类别数越少越好;(2)PC、CE越大,SC、S、XB、DI、ADI越小,代表分类数较为合适。根据上述两条分类原则,笔者认为分为四类较为合适。图5为分为4类的模糊C聚类图。从图5可以看出,通过对MDS分布进行模糊C聚类,笔者认为存在如下4个子类:高功能类(包括苹果)、高情感类(包括诺基亚)、中情感低功能类(包括摩托罗拉、黑莓)和低情感低功能类(包括索尼爱立信、三星、LG)。中情感低功能类和低情感低功能类均包括一个以上品牌,每个子类中包含的品牌之间均存在不同程度的重叠,从表3也可以印证:摩托罗拉和黑莓之间品牌重叠高达0.9444,索尼爱立信和三星之间品牌重叠为0.9089,索尼爱立信和LG之间为0.88,三星和LG之间为0.8556。
3.6 结果讨论
从实证结果可以看出,本方法用直观的二维图展示了手机品牌的重叠态势,有助于研究者和管理者准确的把握结果的确切意义。品牌重叠相关的几类研究包括品牌延伸、自我一致性、对比性广告、品牌混淆以及生态位重叠。其中品牌延伸、自我一致性、对比性广告、均缺乏从竞争性品牌的角度研究品牌重叠的研究;品牌混淆大多研究品牌有形特征的混淆,且大部分研究多为实验法研究消费者对于商标形状、颜色的混淆[31-34];生态位重叠直接套用生态位重叠度测评的方法的可行性和科学性都易受到质疑。现有的有关品牌生态位重叠的测评研究就倾向于选择诸如市场占有率、顾客年龄、收入等便于量化的指标,偏向于“企业看品牌”的视角,忽略了“顾客看品牌”的重要性[21]。且生态位重叠结果大多为重叠指数的计算,结果的意义不甚直观。由上可知,本文的研究结果较好的补充了相关研究的不足。
4 结语
本文在对品牌相关理论进行研究的基础上给出了品牌重叠的定义,并结合品牌定位理论和品牌属性给出了四种品牌重叠类型,并以其中的无形感知品牌重叠作为实证基础,从品牌无形特征之一的品牌个性视角实证了无形感知品牌重叠的存在,实证过程中笔者创新性的利用最小误判率方法得到了7个品牌的相似矩阵,利用MDS分析得到了品牌重叠的二维平面示意图。最小误判率方法与一般的“距离”法相比,能更好地刻画出两个目标对象多维度间重叠现象。通过针对中国大陆手机市场7大品牌所进行的消费者调研与实证分析,笔者分辨出四个不同的品牌类别:高功能类、高情感类、中情感低功能类、低情感低功能类,展示了7个品牌在品牌个性维度上的重叠态势,有利于实业界对于品牌重叠现象的理解。本文的主要创新点有二:理论方面,在梳理品牌重叠内涵的基础上,给出了品牌重叠的四种类型;实证方面,本文采用最小误判率表征品牌之间的重叠态势,并用改进的7个手机品牌的相似矩阵进行MDS分析,用模糊C聚类分析确定了四个品牌类。从方法上来说,基于最小误判率的品牌重叠多维尺度分析作为一种系统、全面了解行业内品牌关系的工具,具有较强的实用性,可作为方法论用于其他行业领域的品牌重叠分析。而基于品牌个性维度的品牌重叠测评方法主要适用于各品牌有形特征(功能属性)相差不大,品牌差异点主要在于无形特征上的行业环境中的品牌重叠测度。限于篇幅本文集中研究了无形感知品牌重叠,未来可考虑进行目标品牌无形重叠和有形重叠的研究,完善学术界和实业界对于品牌重叠机理的理解。同时,在未来的研究中,可以采用一些非线性方法(比如人工神经网络)来改进最小误判率中判别函数的判别效率,以加强最小误判率方法的适用性。
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