Решение статистических задач маркетинга в среде Пакета анализа ms exsel

Вид материала

Решение

Содержание Выборка, в котором реализован собственно-случайный способ отбора Ранг и персентиль Однофакторный дисперсионный анализ Скользящее среднее Экспоненциальное сглаживание

Подобный материал:

• Лабораторная работа на тему "Решение оду и систем оду в среде Simulink", 27.38kb.
• Решение задач одно из важных применений Excel. Системы линейных уравнений решаются, 39.61kb.
• Решение задач математической статистики по теме «Проверка статистических гипотез», 728.89kb.
• Комплекс маркетинга 4 Современные концепции и стратегии маркетинга 4 Классификация, 846.16kb.
• Задачи работы: Характеристика понятия статистических исследований и их этапов; Анализ, 187.88kb.
• Учебно-тематический план курса повышения квалификации профессорско-преподавательского, 73.73kb.
• «Применение пакета Mathematica для математических вычислений», 261.66kb.
• Мельник Анатолий Алексеевич Методист учебного центра зао «Крисмас+» (С. Петербург), 183kb.
• Графический метод при решении задач с параметрами, 32.34kb.
• Лекция 2 Композитные документы. Технология подготовки композитных документов в среде, 207.35kb.

Решение статистических задач маркетинга в среде Пакета анализа MS Exsel

Важное место в маркетинговой деятельности занимают задачи аналитического и прогнозного характера, которые очень разнообразны по содержанию и направленности использования полученных результатов. Это, прежде всего, задачи изучения и прогнозирования спроса, состояния рынка, поиска наиболее благоприятных условий для сбыта продукции, анализа складывающейся ценовой динамики, маркетингового планирования и др.

В методологии решения аналитических и прогнозных маркетинговых задач наиболее широко представлены методы и модели статистики: абсолютные, относительные и средние величины, ряды распределения, группировки, индексы, вариационный и дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный и многомерный анализ, ряды динамики, трендовые модели, графический метод и др. [1].

Статистический инструментарий является неотъемлемой частью компьютерных технологий маркетингового анализа. Мощными статистическими средствами для решения маркетинговых задач обладают специализированные программные маркетинговые системы: Marketing Expert, БЭСТ-Маркетинг, Касатка, Marketing Analytic, Marketing Plus, Plan Write for Marketing, ОЛИМП: Маркетинг. Вместе с тем, для статистического анализа маркетинговых данных могут быть использованы специализированные статистические пакеты МЕЗОЗАВР, ОЛИМП:СтатЭксперт, STADIA, STATGRAPHICS, SPSS, SAS, STATISTICA, пакеты общего математического назначения Mathcad, Mathlab, Maple, а также табличные процессоры, среди которых наибольшее распространение получил процессор Microsoft Exсel, имеющий ряд программных надстроек и развитую библиотеку аналитико-расчетных формул [2-4].

Удобные средства для автоматизированной обработки и анализа маркетинговых данных предоставляет программная надстройка MS Excel «Пакет анализа», содержащая ряд инструментов, ориентированных на статистический анализ данных: Выборка, Гистограмма, Описательная статистика, Ранг и персентиль, Корреляция, Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ, Регрессия, Скользящее среднее, Экспоненциальное сглаживание.

Кроме перечисленных специализированных инструментов надстройки «Пакет анализа», в маркетинговых исследованиях удобно использовать и широко известный инструмент Мастер диаграмм, обеспечивающий возможность построения различных трендовых моделей развития рыночных процессов – линейных, полиномиальных (от 2-го до 6-го порядка), степенных, логарифмических, экспоненциальных.

Рассмотрим возможности этих инструментов для решения задач маркетинга, требующих применения методов статистического анализа данных.

1. Чрезвычайно важными для маркетинга являются методы формирования выборочных совокупностей, когда по результатам анкетирования, опроса или иных видов наблюдения (в ходе которых регистрируются значения одной или нескольких переменных) получают первичные данные для последующего маркетингового анализа. Например, производится выборка из множества потенциально возможных потребителей (дистрибьюторов, клиентов, посетителей), составляющих генеральную совокупность, а ответы субъектов, выбранных случайным образом, рассматриваются как типичные для данной группы.

В «Пакете анализа» для формирования выборки из генеральной совокупности служит инструмент Выборка, в котором реализован собственно-случайный способ отбора единиц в выборочную совокупность по схеме повторного отбора. Для организации собственно-случайной выборки в пакете используется генератор случайных чисел, что способствует предупреждению систематических (тенденциозных) ошибок выборочного обследования. Инструментом Выбора можно воспользоваться и для организации случайной выборки без повторения, удалив из формируемой выборки элементы, встретившиеся повторно.

Примеры маркетинговых задач, решаемых с помощью Выборки: случайный отбор посетителей Web-сайта фирмы на основе показания счетчика посещений сайта за некоторый период времени (например, для последующей рассылки каталогов новой продукции ее потенциальным покупателям); случайный отбор из прайс-листов ежедневных цен на товары для анализа тенденций развития рыночной конъюнктуры.

2. В процессе анализа маркетинговой информации во многих случаях необходимо получить информацию о распределении частот значений тех или иных показателей, интересующих маркетологов. Это могут быть вопросы типа: Какое количество потребителей хорошо осведомлено о предлагаемом новом товаре, сколько поверхностно знакомы, сколько что-то слышали, а сколько вообще ничего не знают о нем? Каково соотношение между разными группами потребителей некоторого товара (много-, средне-, слабоиспользующими этот товар)? Смещено ли распределение дохода потребителей данного товара в сторону группы потребителей с низкими или высокими доходами? Каковы наиболее перспективные (по мнению большинства опрошенных экспертов) объемы продаж некоторого товар ?

В задачах такого типа удобным способом представления первичных маркетинговых данных являются вариационные ряды распределения значений изучаемых показателей. Для выявления структуры и закономерностей частотного распределения показателей применяют метод группировки – строят и анализируют интервальные вариационные ряды распределения. Для их наглядного представления используют графическое изображение в виде гистограммы и кумуляты.

Расчет числа объектов, попадающих в ту или иную интервальную группу, а также построение графиков распределений обеспечивает инструмент Гистограмма.

3. Одной из основных задач маркетингового анализа является обобщение первичной маркетинговой информации с помощью описательных статистических характеристик. Например, необходимо выяснить, какова средняя степень осведомленности потребителей о данном товаре и насколько сильно различие по этому показателю у разных групп потребителей.

«Пакет анализа» Excel позволяет рассчитать непосредственно по первичным данным (не прибегая к их группировке) многие из обобщающих описательных (дескриптивных) показателей: среднее арифметическще значение, медиану, моду, размах вариации, среднее квадратическое отклонение, дисперсию, коэффициент вариации, коэффициенты асимметрии и эксцесса и др. Для этой цели в пакете используется инструмент Описательная статистика.

С помощью этого инструмента, может быть решена, например, задача сравнения покупательной способности населения различных районов города (как и других региональных образований). При этом на основе анализа стоимости единовременных (одноразовых) покупок некоторой выборки покупателей для каждого района определяются показатели: максимальная и минимальная стоимость единовременной покупки и величина расхождения между ними; средняя стоимость и наиболее характерный стоимостный диапазон покупок; степень колеблемости стоимости покупок; медианная стоимость покупок (т.е. такая, что половина покупок имеет стоимость не менее медианной); асимметрия распределения стоимости покупок (смещение в сторону большей или меньшей стоимости). Для генеральной совокупности покупателей - жителей района применение Описательной статистики позволяет определить с заданной вероятностью Р границы, в которых будет находиться средняя стоимость покупки.

4. Инструмент Ранг и персентиль применяется для количественного анализа относительного взаиморасположения в наборе данных тех или иных значений изучаемого показателя, а также для генерации таблиц, содержащих порядковые и процентные ранги для каждого из рассматриваемых значений (при этом значения показателя упорядочиваются в порядке убывания).

Примеры задач, решаемых с помощью этого инструмента: анализ данных о ценах на дома в городе по их месторасположению; анализ результатов опроса покупателей о качестве некоторого товара (когда качество товара оценивается покупателем по некоторой балльной шкале).

5. Вариация изучаемых в маркетинге показателей обычно находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией других показателей, характеризующих исследуемый процесс. Вариация цены товара, например, зависит от таких факторов как спрос на данный товар, организация его производства, степень совершенства применяемого оборудования, цены на данный товар у конкурентов, затраты на рекламу и др.

Для выявления наличия и характера взаимосвязи между двумя показателями в статистике используется метод аналитической группировки. «Пакет анализа» не имеет специального инструмента для реализации этого метода, однако для построения аналитической группировки можно воспользоваться инструментами Сортировка и Гистограмма, а также встроенными функциями СУММ и СРЗНАЧ.

Задача построения аналитической группировки решается в 4 этапа.

Этап I. Ранжирование изучаемых объектов по возрастанию факторного показателя Х с помощью инструмента Сортировка. При этом вместе со значениями фактора Х перемещаются в соответствующие позиции ранжированного ряда и значения результативного показателя Y.

Этап II. Использование инструмента Гистограмма для распределения значений факторов Х по группам и подсчета численности каждой группы.

Этап III. Разбиение ранжированного ряда объектов на группы, исходя из найденной численности групп, и выделение каждой отдельной группы цветовой заливкой.

Этап IV. Расчет с использованием функции СУММ и СРЗНАЧ групповых суммарных и средних значений результативного показателя Y. Диапазон значения Y, входящих в каждую группу, легко определяется по цветовой заливке данной группы.

6. В маркетинговых исследованиях часто необходимо выяснить не только наличие связи между изучаемыми переменными, но и степень тесноты связи. Это требуется, например, в следующих задачах: Насколько сильно связан объем продаж с расходами на рекламу? Будет ли зависеть объем продаж от расходов на рекламу, если зафиксировать влияние цены? Существует ли связь между долей рынка и количеством торгового персонала и будет ли существовать такая связь, если зафиксировать эффект от продвижения товара? Зависит ли отношение покупателя к месторасположению магазинов в районе от длительности его проживания в данном районе?

В задачах такого типа применяются коэффициент парной или множественной корреляции, характеризующий степень тесноты линейной связи между двумя метрическими переменными. В «Пакете анализа» для этой цели служит инструмент Корреляция.

7. При необходимости выявить и оценить существенность влияния отдельных факторов на вариацию изучаемого параметра в статистике применяется метод дисперсионного анализа. Метод дает возможность не только установить, существенно ли влияют те или иные факторы (или их взаимодействие) на колеблемость значений параметра, но и оценить количественно удельный вес влияния каждого из этих факторов в их совокупном влиянии на зависимый параметр.

Нередко этот метод применяется для проверки статистической значимости (неслучайности) различий в выборочных средних, полученных для двух или более выборок из генеральной совокупности. Примеры задач такого типа: Действительно ли люди с различным уровнем потребления изучаемого продукта, например, чипсов (едят их много, средне, мало, вообще не едят) различаются предпочтением к продукту некоторой фирмы, например, к чипсам фирмы Loys? В данном случае зависимый параметр (предпочтение к продукту данной фирмы) является метрической переменной (измеряемой по интервальной или относительной шкале), а независимая переменная – степень потребления продукта – может измеряеться по девятибалльной шкале Лейкерта.

Другие типовые примеры маркетинговых задач, решаемых методами дисперсионного анализа: Зависит ли намерение потребителей приобрести товар данной торговой марки от разницы в уровнях цен? Влияет ли осведомленность потребителей о магазинах сети «Перекресток» (высокая, средняя, низкая) на предпочтение магазинов именно этой сети? Как уровень рекламы и уровень цен (высокий, средний, низкий) одновременно влияют на объем продаж товаров данной торговой марки?

«Пакет анализа» содержит два инструмента, реализующие метод дисперсионного анализа, - Однофакторный дисперсионный анализ и Двухфакторный дисперсионный анализ.

8. В маркетинговом анализе широко используется метод корреляционно-регрессионного анализа, позволяющий находить математические зависимости между факторными (независимыми) переменными и метрической зависимой переменной. В случае линейной зависимости между переменными для этой цели используется инструмент Регрессия, с помощью которого строятся линейные регрессионные модели (однофакторные или многофакторные), рассчитывается ряд статистических характеристик (r, R², и др.), необходимых для проверки адекватности построенной модели исходным маркетинговым данным, а также для вычисления погрешности регрессионной модели.

Типовые задачи, решаемые с применением инструмента Регрессия: Можно ли различия в объеме продаж объяснить с точки зрения расходов на рекламу, цен и уровня каналов распределения? Может ли вариация доли рынка зависеть от качества торгового персонала, расходов на рекламу и бюджета на продвижения товара? Чему равен вклад расходов на рекламу в объяснение вариации объема продаж при зафиксированных уровнях цен и каналов распределения? Какие объемы продаж можно ожидать, исходя из заданных значений этих трех переменных? Влияет ли на объем продаж удобное для покупателей расположение магазина, красивый интерьер магазина, его бренд, качество обслуживания и другие факторы?

Для построения регрессионных моделей на основе нелинейных однофакторных математических зависимостей можно использовать инструмент Мастер диаграмм. При этом сначала строится по фактическим (исходным) данным диаграмма рассеяния значений факторного и результативного показателей, для чего в Мастере диаграмм используется тип диаграммы Точечная. Затем на основании полученной диаграммы рассеяния маркетолог имеет возможность синтезировать однофакторные регрессионные модели различного типа - логарифмические, полиномиальные (от 2-го до 6-го порядка), степенные, экспоненциальные. Выбор наиболее адекватной регрессионной модели определяется максимальным значением индекса детерминации R².

9. Одно из основных положений научной методологии – необходимость изучать все явления в развитии, во времени. Следуя этому положению, в маркетинговых исследованиях часто прибегают к методам анализа рядов динамики, представляющих значения изучаемого показателя за последовательные периоды или на определенные моменты времени.

В среде MS Excel расчёт аналитических показателей ряда динамики (абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1 % прироста), а также обобщающих (средних) оценок изменения уровней ряда производится путем создания расчетной формулы для показателя в первой ячейке соответствующей графы таблицы и последующего распространения этой формулы на всю графу.

10. Уровни ряда динамики могут испытывать случайные колебания, которые скрывают основное направление развития ряда. Для того, чтобы устранения влияния случайных факторов и выявить тем самым основную тенденцию развития ряда (тренд), в статистике используются методы сглаживания рядов - скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, аналитического выравнивания и др.

В «Пакете анализа» с помощью инструмента Скользящее среднее реализован метод, при котором сглаживание ряда представляет собой некоторый способ локального усреднения данных, когда формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового количества уровней, и вычисляются средние значения интервальных данных.

С помощью инструмента Экспоненциальное сглаживание реализуется метод сглаживания, при котором в усреднении данных участвуют все уровни временного ряда с различными весовыми коэффициентами. Экспоненциальная средняя обладает большей временной устойчивостью по сравнению со скользящей средней.

В отличие от двух предыдущих методов аналитическое выравнивание позволяет не только выровнять (сгладить) данные, но и представить развитие ряда в виде функции времени у =f(t).

В «Пакете анализа» метод аналитического выравнивания может быть реализован на основе инструментов Регрессия и Мастер диаграмм, позволяющих строить линейные и нелинейные тренды описанным выше способом (п. 8). Построенные трендовые модели дают возможность получать прогнозные оценки развития рыночных процессов, а также интерполировать (восстанавливать) недостающие уровни внутри исходного ряда динамики, указав сглаженные значения этих уровней.

11. В маркетинговых исследованиях динамики рыночных процессов одной из важных задач является определение и анализ сезонных колебаний – достаточно устойчивых во времени периодических чередований подъемов и спадов уровней ряда (например, выявление внутригодовой сезонной компоненты в динамике объема продажи товара).

Сезонные колебания характеризуются в статистике индексами сезонности. В среде MS Excel расчет индексов сезонности производится с использованием встроенных функции СУММ и СРЗНАЧ путем создания формулы индекса для рассматриваемого временного периода и распространения этой формулы на всю соответствующую графу таблицы.

12. Для наглядного изображения маркетинговой информации широко применяются графические методы представления данных. В MS Excel для этой цели служит инструмент Мастер диаграмм, который предоставляет широкие возможности для построения различного рода графиков и диаграмм: девять видов плоских и шесть видов объемных типов диаграмм, каждый из которых имеет еще по нескольку вариантов. При этом имеется возможность объединения основных типов диаграмм. Например, можно наложить график на гистограмму цен, чтобы отобразить на гистограмме также и объемы продаж товаров по данным ценам. Можно создавать «рисованные» диаграммы, в которых вместо обычных столбцов и линий используются графические рисунки. Кроме того, маркетолог имеет возможность изменять размеры построенных графиков и диаграмм, а также различным образом их модифицировать.


Литература

1. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз: Учебное пособие. –М.: Финансы и статистика, 2004.
   
2. Козлов А.Ю., Шишов В.Ф. Пакет анализа MS Excel в экономико-статистических расчетах: Учеб. пособие/Под ред. В.С. Мхитаряна. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
   
3. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2002.
   
4. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие. – М.: Вузовский учебник, 2007, 2009.