Как CHIP оценивает соотношение цены и качества?

Как CHIP оценивает соотношение цены и качества?

Математика беспристрастна. CHIP тоже: благодаря специальному программному обеспечению посредством неоднократных регрессионных анализов мы устанавливаем, какой из продуктов, исходя из его характеристик и стоимости, обеспечивает наилучшее соотношение цены и качества. Объясняем, как это функционирует.

Без сомнений есть самый простой путь для оценки соотношения «цена/качество» продуктов, и во многих продуктовых категориях мы уже по нему идем: тестируем релевантные устройства в одной продуктовой категории, определяем итоговую оценку, соотносим ее с актуальной стоимостью устройства и таким образом получаем рейтинг, который позволяет пользователям CHIP найти продукты, которые обещают лучшие характеристики за свою стоимость. Однако, у этой процедуры есть одно существенное ограничение: она очень недешевая.

В настоящее время в испытательной лаборатории CHIP мы тестируем добрую тысячу продуктов каждый год. Этого количества достаточно для составления большого количества рейтингов, которые, как мы надеемся, позволяют нашим пользователям получить очень ценную информацию.

Например, чтобы поддерживать в актуальном состоянии наши рейтинги ноутбуков, через испытательную лабораторию приходится пропускать не менее сотни устройств в год. Однако, за этот же самый период на рынке появляется примерно в пятьдесят раз больше ноутбуков различных конфигураций.

Это делает невозможным испытание действительно всех продуктов. Кроме того, мы хотели бы помочь нашим читателям сделать выбор и в тех категориях продуктов, для которых мы еще не придумали подходящих методик испытаний. Вот здесь в игру и вступает метод NLPP (Non-linear Performance Pricing).

NLPP (Non-linear Performance Pricing)NLPP рассчитывает формулу соотношения цены и качества

За аббревиатурой NLPP стоит выражение «Non-linear Performance Pricing»: так швейцарский разработчик программного обеспечения «Saphirion AG» назвал свою утилиту для анализа продукта по его характеристикам и стоимости. Применяется она по большей части в промышленности, позволяя производителям подбирать по возможности наименее дорогие компоненты.

После того, как мы обратили внимание на NLPP и испытали программу в действии, теперь используем ее для оценки соотношения цены и качества потребительских продуктов на постоянной основе.

Мы используем NLPP следующим образом: находим релевантные данные о продукте, включая его стоимость, в интересующей нас категории. В нашем случае эти данные можно взять в таких онлайн-магазинах или непосредственно на сайтах производителей. Мы уточняем и анализируем их, а в случае необходимости расширяем их дополнительной информацией: как в случае с индексом производительности CPU для ноутбуков.

Эти упорядоченные данные мы импортируем в программное обеспечение NLPP и указываем так называемые «ценовые драйверы». Это данные, которые могут оказывать влияние на стоимость. Два простых примера из области ноутбуков: в большинстве случаев на итоговую стоимость устройства влияет то, какой из процессоров там установлен — недорогой Atom или высокопроизводительный Core i7. Как и то, установлена ли операционная система; и если да, то какая именно.

NLPP (Non-linear Performance Pricing)На основе этих данных программное обеспечение применяет формулу к так называемой целевой стоимости, чье значение располагается к реальным ценам настолько близко, насколько это возможно. Чтобы минимизировать эту разницу у всех введенных в систему продуктов, применяются различные математические процессы, которые называются регрессивным анализом.

Программное обеспечение NLPP использует шесть различных методов и в конечном итоге определяет тот из них, который дает наилучшее соответствие между фактической и целевой стоимостью. Затем NLPP вносит каждое устройство в специальную систему координат, вертикальная ось которой отображает реальную цену, а горизонтальная ось представляет целевую стоимость.

Для наглядности можно рассмотреть график, который вы найдете в данной статье чуть ниже: он показывает результаты, которые выдает программное обеспечение, когда мы загружаем в него данные в виде характеристик почти 500 ноутбуков стоимостью до 2000 евро. Каждая точка представляет собой конкретную модель.

Устройства, расположившиеся на исходной прямой стоят столько же, сколько программное обеспечение считает соответствующим загруженным нами характеристикам. Ноубуки ниже исходной прямой являются более доступными и вместе с тем предлагают интересное соотношение цены и качества. Устройства, которые располагаются выше, стоят больше, чем насчитала «ценовая» формула и, следовательно, потенциально слишком дороги для предлагаемых ими характеристик.

NLPP (Non-linear Performance Pricing)Результаты хороши лишь в качестве данных

Принципиально программное обеспечение выдает математически «правильные» результаты, которые, на наш взгляд, хорошо зарекомендовали себя и на практике. Однако, при оценке этих результатов кое-что все-таки необходимо держать в уме: программное обеспечение может учитывать только те данные, которые содержатся в характеристиках продукта.

Таким образом, оно может разобраться в разнице между максимальными разрешениями, с которыми камера делает фотографии — 8, 12 или 20 Мпикс. Но насколько хорошими эти снимки являются на самом деле, программа без информации о качестве фото (например, результаты лабораторных измерений качества снимков) знать не может.

Метод NLPP не может и не должен заменять нам тестовые испытания и экспертное мнение, он призван лишь дополнять общую картину. Мы применяем этот инструмент только для того, чтобы из большого количества разнообразных продуктов выбирать для вас только те, которые кажутся наиболее интересными с точки зрения соотношения цены и качества. Не больше, но и не меньше.

Теги NLPP
Рекомендуем