Томас Стенли: Ваш сосед - Миллионер

Наконец, я хотел бы поблагодарить тысячи людей, которые помогли нам в работе, искренне, с интересом и готовностью рассказывая о себе. Они — в прямом смысле слова наши соседи-миллионеры!

Томас Дж. Стэнли, Ph.D. Атланта, штат Джорджия

Моей карьере способствовало множество людей. Я в особенности признателен своим верным друзьям из Университета штата Нью-Йорк в Олбани. Профессор Билл Холстейн, Хью Фарли, Дон Бурк, Сэл Белардо и, другие содействовали созданию атмосферы дружеского понимания в этом университете, которая позволила мне завершить данный труд. И, безусловно, если бы не Билл и Дон, пригласившие Тома Стэнли преподавать у нас в начале 70-х, не было бы ни этой книги, ни других плодов труда команды Стэнли—Данко.

Трудоемкую работу по обработке эмпирического материала, необходимую для завершения книги, с большой охотой, усердием и вниманием к деталям проделали - мои дети — Кристи, Тодц и Дэвид. Ими двигал не материальный интерес — только материальный интерес был бы недостаточен для такой работы. Они трудились так, словно были лично заинтересованы в успехе проекта. Надеюсь, что этот опыт маркетинговых исследований поможет им в формировании собственных потребительских привычек в будущем.

Наконец, я должен поблагодарить свою мать и выразить ей самую горячую признательность. Она воспитала во мне самодисциплину и веру. Своим наглядным примером беззаветного труда и жизненной борьбы она научила меня честно жить, быть настойчивым и смелым и полагаться на Бога.

Уильям Д. Данко, Ph.D. Олбани, штат Нью-Йорк

Как мы находим миллионеров, которых исследуем? Один троечник-студент, посещавший наши занятия по маркетинговым исследованиям, однажды предложил такое решение: просто воспользоваться списком владельцев роскошных автомобилей. Однако, как вы уже знаете, большинство миллионеров не имеют роскошных автомобилей. Обладатели роскошных автомобилей большей частью — немиллионеры. Нет, этот способ никуда не годится!

В последнем исследовании, как и в ряде предшествующих, был использован метод, разработанный нашим другом Джоном Роббином — создателем геокодирования. Мистер Роббин впервые создал классификацию и кодировку всех районов Америки, число которых составляет свыше 300 000. Его система позволяет описать и присвоить условный код более чем 90% из 100 миллионов американских семей.

При кодировке учитывается, во-первых, годовой доход семьи. Во-вторых, оценивается среднее состояние, для чего определяется средний доход по процентам, доход от аренды и т.п., суммарно получаемый всеми семействами, проживающими в данной местности. Затем используется математический метод расчета капитала, который должен давать доход данного размера.Величине ожидаемогокапитала соответствуетопределенный ход: “1” — район с самымвысоким размероможидаемого состояния, “2” — следующий за ним и т.н. (См. также: Томас Дж. Стэнли, Мэрфи А. Сьюал. Реакция богатых потребителей на анкетирование по почте // Journal of Advertising Research, June/July 1986, pp. 55—58.)

Полученная таким образом шкала ожидаемых размеров состояния использовалась авторами для выявления респондентов.

Сначала производился отбор районов, находящихся в верхней части шкалы. Список проживающих в таких районах семей составлялся для нас профессиональной компанией по рассылке каталогов и рекламы, после чего ими же случайным образом отбирались главы семейств из этого списка, которые и выступили респондентами в наших исследованиях.

Для нашего последнего исследования в масштабе всей страны, проводившегося с июня 1995 по январь1996 года, было отобрано 3000 глав семейств. Всем им были разосланы: 1) анкета (8 страниц), 2) письмо-обращение с просьбой принять участие в опросе, гарантирующее анонимность и конфиденциальность полученных данных, 3) купюра в 1 доллар в знак признательности и 4) конверт для отправки заполненной анкеты за счет получателя. На момент завершения работы над книгой авторы получили возможность учесть результаты ответов 1115 респондентов. Мы также располагаем информацией еще о 322 респондентах 156 — без обратного адреса, 122 — пропуски при заполнении, 44 — прибывшие с опозданием. Процент участия в целом — 45. Из 1115 респондентов 385 (34,5% от общего числа) обладали состоянием в 1 миллион долларов или более.