Разработка продукта
Дипломная работа - Маркетинг
Другие дипломы по предмету Маркетинг
В»ь получает список самых популярных характеристик, на которые потребитель обращает внимание при выборе товара. После проведения опроса, среди 10 человек, выявились 5 самых потребительских характеристик, на которые обращают внимание потребители.
Затем составляется анкета, содержащая определенные на предыдущем шаге потребительские характеристики, и следующие вопросы.
Насколько, Вы, считаете важной каждую из данных характеристик при выборе подноса? Ответ представляется в виде шкалы от 1 до 5. Значение шкалы: 1 - совершенно не важна, 2 - скорее не важна, 3 - имеет среднюю важность, 4 - скорее важна, 5 - очень важна.
В какой степени каждая из приведенных характеристик реализуется в товарах, имеющихся в магазинах в настоящее время? Значение шкалы: 1 - совершенно не реализована, 2 - реализована лишь в малой степени, 3 - реализована примерно наполовину, 4 - реализована в значительной мере, 5 - реализована почти идеально.
Какое значение характеристики Вы считаете наилучшим или как можно улучшить данную характеристику?
Анкета представляет собой бланк, состоящий из трех вопросов с вариантами ответов. Анкета выдается каждому респонденту на отдельном листе и является индивидуальной для каждого респондента. Это необходимо для того, чтобы исключить влияние ответов предыдущих респондентов.
Собранные данные сводятся в Таблицах 10 и 11.
Таблица 11 Оценки важности характеристик товара респондентами (для 10 респондентов)
Респонденты12345678910Удобство5544454344Приемлемая цена3355333455Дизайн, внешний вид4445545533Долговечность3332334334Материал4344354322
Таблица 12 Оценки респондентами характеристик лучшего из товаров-аналогов (для 10 респондентов)
Респонденты12345678910Удобство2332433442Приемлемая цена3232232423Дизайн, внешний вид3323233233Долговечность3423324433Материал4342443444
Таблица 13 Оценки неудовлетворенности респондентов (для 10 респондентов)
Респонденты12345678910Удобство3223122113Приемлемая цена2323323133Дизайн, внешний вид2232322322Долговечность2132231122Материал1213112111
В Таблице 13 рассчитывается оценка неудовлетворенности респондентов:
=Smax - Sij,
где Dij - неудовлетворенность i-го респондента j-й характеристикой; Smax - максимальная оценка удовлетворенности (в предлагаемом варианте опроса она равна 5); Sij - оценка удовлетворенности i-го респондента j-й характеристикой (в предлагаемом варианте опроса берется из Таблицы 11 и находится в пределах от 1 до 5).
Рассчитаем Dij на примере первого респондента и характеристики удобство: Dij = 5 - 2 = 3.
Таблица 14 Оценки взвешенной неудовлетворенности респондентов
Респонденты12345678910Удобство151081241083412Приемлемая цена69101596941515Дизайн, внешний вид881210158101566Долговечность6394694368Материал46412358322
Таблица 14 содержит оценку взвешенной неудовлетворенности:
=Dij * wij,
где Wij - взвешенная неудовлетворенность i-го респондента j-й характеристикой; wij - важность для i-го респондента j-й характеристики (в предлагаемом варианте опроса берется из Таблицы 10 и находится в пределах от 1 до 5).
Рассчитаем Wij на примере первого респондента и характеристики удобство: Wij = 3 * 5 = 15.
Выбор улучшаемых характеристик можно сделать непосредственно по данным о взвешенной неудовлетворенности:
если какая-либо характеристика сильно не удовлетворяет всех респондентов, то именно ее и надо будет улучшить;
если выделяется группа респондентов, недовольных одной-двумя характеристиками, то улучшение этих характеристик позволит удовлетворить сегмент, в который входят эти потребители. Существующие товары не следует снимать с производства, так как не исключено, что новый товар перестанет удовлетворять тех потребителей, которые довольны нашей продукцией..
Однако подобные ситуации возникают достаточно редко. В других случаях выбор улучшаемых характеристик не столь тривиален. Необходимо как-то сгруппировать респондентов по данным опроса.
Затем нам необходимо узнать какие группы имеются среди исследованных элементов, насколько тесно расположены элементы внутри группы и насколько далеко друг от друга находятся эти группы. Для выполнения данной задачи следует воспользоваться кластерным анализом.
Как и любой математический метод, кластерный анализ не гарантирует получение красивого результата, но поможет по-новому взглянуть на имеющиеся данные, выявить в них неочевидные закономерности.
Исходными данными для кластерного анализа будет таблица 14. Анализ будем осуществлять с помощью программы SPSS.
Рис. 8 Окно SPSS, лист Variable view
Рис. 9 Окно SPSS, лист Data view
Рис. 10 Дендрограмма кластеризации респондентов (мера - квадратичное евклидово расстояние)
Начнем анализировать дендограмму, изображенную на рис. 8 и выделим сегменты потребителей. Объекты Респ.5 и Респ.8 наиболее близки друг к другу. Эти объекты будут формировать кластер, который назовём Сегмент 1. Объекты Респ.2 и Респ.7 также близки друг к другу, они будут формировать кластер, который назовём Сегмент 2. Объекты Респ.1 и Респ.6 менее похожи. К ним можно добавить объект Респ.3, и, таким образом, получится третий кластер, который назовём Сегмент 3. Объекты Респ.9 и Респ.10 формируют еще один кластер, который назовём Сегмент 4. Объект Респ.4 составляет отдельный кластер, который назовем Сегмент 5.
Таким образом, можно сделать вывод, что кластерный анализ помог разбить респондентов на пять сегментов.
Далее необходимо на основе полученных данных выбрать сегмент, с которым будем работать. Для этого всех респ