💸 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!

Основная цель метода

Итак, в нашем распоряжении имеются осуществленные респондентами ранжировки изучаемых объектов. Задача состоит в приписывании объектам чисел таким образом, чтобы эти числа отражали суммарное (усредненное) мнение всех респондентов о рассматриваемых объектах. Ясно, что это - одна из самых распространенных задач эмпирической социологии.

В первом разделе мы рассматривали традиционные способы решения подобных задач. Надеемся, читатель убедился в том, что корректность этих способов может быть поставлена под сомнение. Как же быть?

Прежде всего вспомним, в чем именно мы усматривали " корень зла". При этом рассмотрим лишь часть сформулированных выше проблем. А именно: предположим, что мы " верим" ранжировкам и обратимся к рассмотренному в п. 1.2 примеру: предположим, что оценочная шкала получается за счет усреднения рангов, приписанных респондентами тому или иному объекту.

Неадекватность этого способа мы усматривали в том, что, усредняя баллы, мы тем самым обращались с ними как с числами, неявно учитывая такие соотношения между ними, как, например, 5-4=3-2. И по сути дела, у нас не было никаких соображений, делающих такой способ обращения с числами адекватным. Респондент нам говорил о том, что такой-то объект он ставит на третье место, но при этом никак не намекал, что имеет в виду приписывание этому объекту числа 3.

Кумбс поставил перед собой вопрос: можно ли, не вкладывая в ответы респондента того, чего он не говорил, не навязывая ему чисел, все же как-то построить требующуюся оценочную шкалу?

Итак, можно ли на базе осуществленных респондентами ранжировок изучаемых объектов, не делая никаких искусственных предположений, построить оценочную шкалу? Если вообще без всяких предположений нельзя обойтись, то каким должен быть их наиболее " безвредный" минимум? Другими словами, какова должна быть модель восприятия, чтобы, с одной стороны, она дала нам возможность построить требующуюся шкалу, а с другой, - была бы приемлема, не опиралась на слишком далекие от действительности предположения? Кумбс дал ответ на этот вопрос. Этот ответ состоял в предложении особого способа шкалирования: метода одномерного развертывания.

Таким образом, основная цель указанного метода - построение оценочной шкалы на базе ранжировок изучаемых объектов и с использованием сравнительно приемлемой модели восприятия (во всяком случае, не опирающейся на подмену рангов числами).

Как и выше, предположим, что исследователя интересует, каким для рассматриваемой совокупности респондентов является, скажем, рейтинг каких-то политических лидеров, либо популярность каких-то телепередач, либо престижность ряда профессий. И для получения исходных данных социолог просит каждого респондента проранжировать соответственно политических лидеров, телепередачи, профессии. О том, какое основание классификации предлагается выбрать, мы пока не говорим. Этот выбор в значительной мере предопределяет модель восприятия, к обсуждению которой мы переходим.