💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Модели Терстоуна

Итак, нам надо понять, какова суть тех шкальных значений, которые мы хотим найти. Что мы, собственно, ищем?

Представление о мнении одного респондента об одном объекте

Начнем издалека. Зададимся вопросом о том, что из себя представляет мнение одного респондента об одном объекте.

Выше (в п. 5.2) мы говорили о том, что такое плюрализм мнения человека о каком-либо объекте. Вспомним соответствующее определение и будем считать, что мнение каждого респондента о любом из шкалируемых нами объектов является плюралистичным. Ссылаясь на практику, мы отмечали, что конструктивно такое предположение может использоваться только в том случае, если оно формулируется строго, с использованием математического языка, и упоминали призеры такого рода формулировок. Еще одним примером конструктивного подхода к определению интересующей нас плюралистичности и формированию на его основе практических рекомендации является модель Терстоуна парных сравнений. Опишем ее.

Предположим, что у нас имеются объекты а_1, а_2, ..., а_n и респонденты r₁, r₂,..., r_N. Предположим, что мнение одного респондента r_i, об одном объекте а_j (1 - любое число из множества 1, 2,..., N; i - любое число из множества 1, 2,..., п) представляет собой нормальное распределение (см. рис. 6.1).

Рис. 6. 1. Нормальное распределение оценок 1-м респондентом i-го объекта

Рис. 6.2. Нормальное