Разработка программы исследования Программа маркетингового исследования

В табл. 4.1 приведены результаты расчета размера выборки (при t = 2, Р-0,954, А-5%).

				Таблица 4.1.		Пример расчета размера выборки
Размер генераль­ной сово­купности	500	1000	2000	3000	4000	5000	10 000	1 000 000	Беско­неч­ная
Размер выборки	222	286	333	350	360	370	385	398	400

Из табл. 4.1 следует, что, начиная с некоторого значения генеральной сово­купности, ее увеличение не ведет к увеличению размера выборки. Поэтому при отсутствии точной информации о размере генеральной совокупности вполне можно довольствоваться выборкой 400-600 респондентов при N> 10 000.

Смысл же проведенного расчета сводится к следующему. Предположим, опрошено 400 жителей города с численностью взрослого платежеспособного населения 150 тыс. человек. Если выявлено, что 15 % опрошенных предпочи­тают совершать поездки, пользуясь услугами туристских фирм, то с вероят­ностью 95 % можно утверждать, что в данном случае емкость рынка состав­ляет 20 ± 5 % (то есть от 15 до 25 %) жителей города.

Процедура формирования выборки определяется методом, на основании которого отбираются единицы генеральной совокупности. При формирова­нии выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные, детерминированные) методы [26, 27, 28].

Если все единицы генеральной совокупности имеют известный шанс (веро­ятность) быть включенными в выборку, то она называется вероятностной. Если этот шанс (вероятность) неизвестен, то выборка является невероятностной. К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований вследствие не­возможности точного определения объема генеральной совокупности сложно четко рассчитать вероятности. Поэтому термин «известная вероятность» ско­рее основан на использовании определенных методов формирования выбор­ки, чем на знании точных размеров генеральной совокупности [29, с. 166].

Вероятностные выборки предполагают, что в основе их формирования ле­жит принцип случайности, когда каждая единица генеральной совокупности имеет равные шансы попасть в выборку. Случайность при этом рассматрива­ется отнюдь не в обыденном смысле слова, а как некая система организации отбора, при которой именно случай определяет включение той или иной еди­ницы генеральной совокупности в выборку.

Вероятностная выборка — фактически единственный способ получить объек­тивные результаты, которые будут иметь необходимую точность. Поскольку каждая единица может быть включена в выборку равновероятно, имеется воз­можность с применением математического аппарата оценить вероятность того, что параметры, полученные для выборки, находятся в пределах соотно­шений, характерных для всей генеральной совокупности.

Главное условие формирования вероятностной выборки — наличие пол­ного списка всех единиц генеральной совокупности, каждой из которых при­сваивается определенный помер. При его соблюдении процедура составления такой выборки может быть основана на следующих методах отбора: простом случайном, систематическом, стратифицированном, кластерном.

Простая случайная выборка предполагает, что вероятность быть включен­ными в выборку известна и является одинаковой для всех единиц генеральной совокупности. При этом отбор производится независимо от признаков, которы­ми обладают отдельные единицы (то есть независимо от пола, возраста, обра­зования, уровня доходов и т. д). Вероятность быть включенным в выборку определяется отношением ее размера к объему генеральной совокупности.

Известны две разновидности простой случайной выборки: формирование ее вслепую (путем лотерейного отбора) и с помощью таблицы случайных чисел.

При формировании выборки вслепую единицы генеральной совокупности в соответствии с их фамилиями, названиями или другими признаками вносятся в карточки, которые помещаются в непрозрачную емкость (урну, ящик, коробку и т. п.). Из данной емкости «вслепую» извлекается некоторое число карточек, определяемое размером выборки. Гостиницы, проводя экспресс-анализ, часто формируют выборку таким образом: все проживающие в ней на данный момент гости составляют генеральную совокупность, каждый из них получает свой но­мер — с помощью лотереи определяется, кто будет участвовать в опросе.

При формировании вероятностных выборок из больших по объему гене­ральных совокупностей возможно использование таблиц случайных чисел (фрагмент такой таблицы показан в табл. 4.2). Принцип отбора заключается в следующем. В таблице выбирают любую начальную точку и, двигаясь в произвольном направлении и произвольно меняя систему движения, вы­бирают необходимое количество номеров, равное заранее установленному размеру выборки. С тем же успехом случайные числа могут генерироваться специальной компьютерной программой.

Таблица 4.2. Фрагмент таблицы случайных чисел

Номер строки	Номер столбца
	1	2	3	4	5
1	21	82	04	36	22
2	92	91	71	56	44
3	65	79	86	35	26
4	98	43	73	02	03
5	26	37	25	78	93

Использование простого случайного отбора гарантирует, что каждая еди­ница генеральной совокупности известна и имеет равные шансы попасть в вы­борку. Однако для этого необходимо предварительно определить каждую единицу совокупности, что сделать достаточно сложно, а порой и невозмож­но. Кроме того, выборка позволяет получить достоверные результаты приме­нительно к качественно однородным генеральным совокупностям, что на прак­тике встречается редко.

Систематическая выборка также может использоваться только в том слу­чае, когда исследователь располагает полным списком единиц генеральной совокупности. Техника формирования данной выборки предполагает опреде­ление выборочного шага («интервала скачка») и стартового номера. Первый определяется как отношение объема генеральной совокупности к размеру вы­борки, второй — случайным образом (лотерейным подбором, по таблице слу­чайных чисел). Предположим, что проводится маркетинговое исследование по оценке имиджа гостиницы. В данный момент в гостинице проживает 500 гос­тей. Определено, что исследованием будет охвачено 100 клиентов. Выбороч­ный шаг равен 5 (500 : 100). Случайным образом определяется стартовый номер (к примеру, 3). Таким образом, в выборку попадут гости под номерами 3,8, 13, 18 и т. д.

Возможности использования систематической выборки во многом опре­деляются наличием для различных видов генеральных совокупностей спис­ков (например, спецификаций, телефонных справочников). Систематическая выборка была бы полностью адекватно случайной, если бы единицы генераль­ной совокупности попадали в них случайным образом. Такому условию не удовлетворяет ни один реальный список. Поэтому на практике системати­ческий отбор считают эквивалентным случайному, если порядок расположе­ния единиц в списке никак не связан с исследуемыми признаками.

При достаточно простой процедуре формирования систематическая вы­борка даже при небольших своих размерах позволяет охватить сравнительно большие по объему генеральные совокупности. Данный метод является бо­лее экономичным и оперативным по сравнению с методом простого случай­ного отбора. В то же время при использовании систематической выборки по­лучаются менее репрезентативные результаты.

Стратифицированная выборка предполагает, что исследуемая совокуп­ность подразделяется на страты, то есть на более мелкие совокупности по какому-либо признаку, который связан с исследуемой проблемой (например, взрослое население можно разбить на следующие страты: 18-25, 26-35, 36-45 лет и т. д.). Существенным моментом при стратификации является то, что каждая единица генеральной совокупности попадает только в одну стра­ту. Из выделенных страт производится отбор единиц методами простой слу­чайной или систематической выборки.

Если размер выборки для определенной страты пропорционален размеру страты по отношению ко всей совокупности, то выборка называется пропор­ционально стратифицированной. В случае непропорционально стратифици­рованной выборки необходимо использовать весовые коэффициенты, урав­новешивающие размеры страт.

При применении данного метода обычно используются признаки, которые находятся в известной корреляции с проблемами, являющимися предметом исследования. Исходными принципами при выборе признаков для стратифи­кации считаются: минимизация различий между единицами каждой страты и максимизация различий между стратами. Первый принцип обеспечивает однородность единиц каждой страты, то есть является гарантией ее гомоген­ности. Необходимость этого связана с предположением, что лица, попадаю­щие в одну и ту же страту, будут проявлять достаточно сходное поведение как потребители. Соблюдение же второго принципа гарантирует достаточ­ные различия в поведении респондентов разных страт. В противном случае формирование стратифицированной выборки не имеет смысла.

Стратифицированная выборка является более точной но сравнению с прос­той случайной и предпочтительна, когда генеральная совокупность очень не­однородна по качественному составу. Однако стратифицированная выборка может быть сформирована при наличии дополнительной информации обо всей генеральной совокупности или результатов предыдущих исследований.

В маркетинговых исследованиях стратифицированные выборки чаще всего используются при изучении мотивов поведения и предпочтений потребителей. При этом выборки формируются в основном по следующим признакам: воз­раст, образование, профессия, социальное положение, уровень доходов и т. д. Приведем пример формирования стратифицированной выборки. Предполо­жим, что на определенном курорте в настоящее время отдыхает 2000 турис­тов, из которых: в возрасте 16-20 лет - 500; 20-30 - 800; 30-40 - 400; свы­ше 40 лет — 300. Стратифицированная выборка может выглядеть следующим образом: п = 200 человек, из которых: 50 человек в возрасте 16-20 лет; 80 — в возрасте 20-30 лет; 40 — в возрасте 30-40 лет; 30 — в возрасте свыше 40 лет.

Кластерная выборка (термин «кластер» произошел от англ. cluster, озна­чающего «группу»), как и стратифицированная, предусматривает разделение генеральной совокупности на более мелкие. Основное различие между ними состоит в том, что при кластерной выборке производится отбор определен­ных частей (кластеров), из которых, в свою очередь, случайным образом осу­ществляется отбор лиц, попадающих в выборку. При стратификации в выбор­ку включаются лица из каждой страты целевой совокупности. Тогда каждая страта является гомогенной по тому или иному признаку (например, полу, возрасту). В случае же кластерной выборки каждый кластер представляет собой уменьшенную модель генеральной совокупности. При этом единицы кластера должны быть максимально разнородными, а сами кластеры — как можно более однородными.

В практике маркетинговых исследований кластеры очень часто формиру­ются по принципу территориальной привязки к определенному региону. Пред­положим, что исследуется мнение жителей страны относительно имиджа турист­ского центра. Страна разбивается на четко определяемые части (кластеры), например области. Считается, что выделенные кластеры являются идентич­ными и мнения населения отдельных областей характерны для страны в це­лом. Далее случайным образом выбирается одна из областей (один кластер), формируется выборка, проводится соответствующее исследование, а выво­ды относятся к совокупности населения всей страны.

Достоинство кластерной выборки состоит в том, что при ее формирова­нии отсутствует необходимость (как в случае стратифицированной) в сведе­ниях относительно распределения совокупности по отдельным признакам (полу, возрасту, образованию, специальному статусу и т. д.). Одним из самых существенных преимуществ кластерных выборок является и то, что при их использовании исследования отличаются относительно небольшими затра­тами вследствие компактности отдельных кластеров, в качестве которых мо­гут рассматриваться не только территориально-географические образования, но и отдельные курорты, туристские центры, гостиницы и т. д.

Кластерная выборка может быть одно- и многоступенчатой.

Одноступенчатая кластерная выборка очень удобна для проведения мар­кетингового исследования конкретного курорта или туристского центра. При ее реализации применяется следующая схема.

1. Составляется полный список кластеров (в данном случае список всех гостиниц на определенном курорте или в туристском центре).
   
2. Производится случайный (лотерейный) отбор исследуемых кластеров (в данном случае — конкретных гостиниц).
   
3. Исследуются все единицы выбранных кластеров (все клиенты гостини­цы при соблюдении принципа добровольности).
   

Рассмотрим примеры реализации одноступенчатой кластерной выборки.

Туроператор проводит исследование степени удовлетворенности туристов условиями проживания и уровнем обслуживания в гостиницах конкретной страны, с которыми он сотрудничает (предположим, что на курорте таких гос­тиниц 15). Из них методом случайного отбора выбирается пять, в которых ис­следованию подвергаются все туристы, проживающие там на данный момент.

Туроператор проводит исследование степени удовлетворенности туристов условиями проживания и уровнем обслуживания в гостиницах разных стран (к примеру, в Болгарии и Греции). Для этого производится случайный отбор одинакового числа гостиниц (кластеров) в этих двух странах. Исследованию подвергаются все туристы, проживающие в определенный период в этих гос­тиницах. В данном случае анкета для опроса туристов является типовой, что позволяет провести сравнительный анализ.

При проведении маркетинговых исследований в туризме находят также применение многоступенчатые кластерные выборки, строящиеся по следую­щей схеме.

1. Случайным образом выбираются самые большие кластеры из полного их списка (например, из списка стран, в которых туроператор реализует свои туристские продукты).
   
2. В пределах каждого отобранного кластера случайным образом отбира­ется по несколько гостиниц, в которых проживают туристы, купившие у туроператора услуги.
   
3. Опросу подвергаются все туристы (по их желанию), проживающие в исследуемых гостиницах.
   

На практике не всегда имеется в наличии полный список единиц генераль­ной совокупности, что затрудняет или делает в принципе невозможным исполь­зование вероятностной выборки. Поэтому при проведении маркетинговых ис­следований широко применяются невероятностные выборки, отличающиеся простотой формирования, а также требующие меньших временных и финан­совых затрат. В то же время они не обладают такой точностью и высокой сте­пенью представительности и достоверности, которая характерна для веро­ятностных выборок. При формировании невероятностных выборок подбор единиц в определенной степени является преднамеренным, а не случайным. Поэтому, в отличие от вероятностных выборок, статистические выводы при­менительно ко всей генеральной совокупности в этом случае делать не впол­не правомерно.

Классификацию методов формирования невероятностиых выборок мож­но представить следующим образом [1,3, 15].

□ Выборка по «отозвавшимся» формируется стихийно, обычно после пуб­ликации в прессе анкеты по тем или иным проблемам, интересующим маркетологов. При этом расчет делается на добровольность, сознатель­ность, благонамеренность и отзывчивость респондентов. Существен­ным недостатком данной выборки является невозможность прогнози­рования числа участников опроса. Кроме того, в таких исследованиях, как правило, принимает участие наиболее активная часть населения, по­этому нужно с осторожностью подходить к интерпретации их результатов.

□ Выборка с учетом удобства формируется самым удобным для исследова­теля образом (например, с позиций доступности респондентов, с учетом минимальных затрат времени и усилий и т. п.). Выбор места исследования и состава выборки осуществляется субъективным образом, так как опре­делить формальные ограничения при ее формировании не представляется возможным. Примерами такой выборки являются опросы посетителей стенда предприятия во время выставочных мероприятий, клиентов ресто­рана, обедающих в нем в определенный день, пассажиров на вокзалах и в аэропортах. Одна из особенностей выборки с учетом удобства состоит в том, что часто невозможно заранее предсказать ее размеры.

□ Выборка на основе суждений формируется исходя из мнений высококва­лифицированных специалистов (экспертов). С использованием такого подхода часто определяется состав фокус-групп.

□ Квотная выборка предполагает предварительное, исходя из целей иссле­дования, определение численности групп респондентов, отвечающих опре­деленным требованиям (признакам). Например, принимается решение провести опрос пятидесяти мужчин и пятидесяти женщин. Чаще всего в ка­честве признаков квотирования используются социально-демографичес­кие характеристики единиц генеральной совокупности. Количество еди­ниц, обладающих определенными характеристиками, в выборке должно быть пропорционально их количеству в генеральной совокупности (квот­ная выборка, но сути дела, моделирует в малом масштабе генеральную совокупность). Степень репрезентативности квотной выборки повыша­ется прямо пропорционально степени устойчивости тех признаков, по которым задаются квоты, поэтому при формировании таких выборок целесообразно использовать признаки, характеристики которых доста­точно стабильны во времени.

Квотная выборка является одной из наиболее часто используемых и обыч­но применяется при наличии у исследователя предварительных сведений по ряду существенных (либо коррелирующих с ними) характеристик генераль­ной совокупности.

В том случае когда отсутствуют точные данные о составе генеральной сово­купности, а вероятностные или квотные выборки не могут быть использованы, очень привлекательной представляется выборка типа «снежный ком». Ее фор­мирование основано на расширении числа опрашиваемых исходя из предложе­ний респондентов, которые уже приняли участие в исследовании. При этом на­блюдается быстрое увеличение числа респондентов, подобное росту диаметра снежного кома. Например, некоторые рестораны из числа постоянных клиентов выбирают определенное число респондентов. После этого по рекомендациям последних исследованием охватываются и другие лица, которые, может быть, реже посещают ресторан, но все-таки хорошо осведомлены о его работе.

Данный метод формирования выборки наиболее целесообразен в услови­ях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Потому он часто применяется также для отбора экспертов и относительно редко встре­чающихся групп респондентов (так называемых «редких элементов»), напри­мер потребителей, обладающих очень высокими доходами.

Специфическим видом невероятпостной выборки является типологическая выборка, при которой целевая совокупность делится на несколько подгрупп в зависимости от некоторого группообразующего критерия, имеющего тесную связь с проблемами, являющимися предметом исследования. После этого внутри каждой подгруппы производится анализ социально-демографических характеристик или некоторых других аспектов потребительского поведения лиц и изучается определенное число типичных представителей каждой под­группы. В частности, такие выборки используются некоторыми гостиницами с целью усовершенствования в самых мелких деталях предлагаемого продук­та для различных категорий бизнес-туристов. При этом проживающие в ней в данный момент гости делятся на две или три категории в зависимости от средней продолжительности их пребывания. После этого анализируются ос­новные характеристики этих подгрупп (например, пол, доход, вид компании, причины пребывания). На следующем этапе в выборку включаются наиболее типичные представители каждой подгруппы и исследуются их специфические требования (к дополнительным услугам, питанию, бизнес-услугам, услугам в номере и т. д.). Путем таких маркетинговых исследований гостиничная сеть Hilton выяснила специфические требования женского сегмента рынка бизнес-путешествий в отношении питания (одноместные столики в ресторане).

Типологическая выборка является привлекательной для предприятий, ори­ентированных на так называемый дифференцированный маркетинг. Следу­ет иметь в виду, что в силу определенной субъективности отбора типичных представителей выборка не позволяет сделать заключения о количественных распределениях генеральной совокупности. Для этого необходимо иметь об­ширную дополнительную информацию по ряду признаков, которые могут рассматриваться в качестве контрольных.

Перечисленные методы формирования выборок не исчерпывают весь воз­можный их арсенал. Приведенные схемы являются основными. На практике имеет место параллельное использование нескольких методов формирования выборки.

Результаты выборочных исследований всегда являются отчасти неопреде­ленными, выборочные оценки отклоняются от их значений в генеральной сово­купности. Это происходит потому, 410, во-первых, изучается не вся генеральная совокупность, во-вторых, возможны погрешности при формировании выбор­ки. Ошибки, возникающие при использовании выборочных исследований, называют ошибками репрезентативности (ошибками выборки). Они могут быть систематическими и случайными.

Систематическая ошибка, которую также называют смещением выбор­ки, представляет собой некоторую постоянную или изменяющуюся по определенным законам величину. Смещение имеет разные источники (наруше­ние случайности отбора, исходная генеральная совокупность не является полной и представительной для решения поставленных в исследовании за­дач), каждый из которых вносит свое искажение в получаемый результат. Размеры систематической ошибки практически не поддаются количествен­ной оценке. Увеличение размера выборки не влияет на величину система­тической ошибку.

Случайные ошибки возникают в случае расхождения между данными вы­борочных исследований и показателями, характерными для генеральной совокупности в условиях корректной реализации метода формирования вы­борки и точной первичной регистрации получаемых сведений. Случайная со­ставляющая ошибки выборки имеет вероятностную природу. Она присуща любому выборочному исследованию. Случайные ошибки уменьшаются с уве­личением объема выборки и могут быть оценены с помощью соответствую­щего математического инструментария.

Следует иметь в виду, что ошибки репрезентативности могут быть вычис­лены только для вероятностных выборок.

На заключительном этапе разработки программы маркетингового иссле­дования целесообразно определить его бюджет, так как он в значительной степени зависит от объема и выбранных методов получения информации. Ти­повая структура расходов по бюджету маркетингового исследования включа­ет следующие статьи затрат:

• организационные расходы (оплата труда штатных и внештатных сотруд­ников, непосредственно связанных с проведением исследования; коман­дировочные расходы; накладные расходы);
  
• расходы на проведение исследования (подписка на периодические из­дания; приобретение специальной литературы; абонирование информа­ционных систем; приобретение расходных материалов и специального оборудования; тиражирование рабочих документов; оплата обработки информации, множительных, полиграфических и других работ; оплата
  консультационных услуг);
  
• расходы на организацию и проведение маркетинговых исследований сто­ронними специализированными организациями.
  

Список статей расходов не является исчерпывающим и может быть допол­нен или уточнен в зависимости от специфики конкретного маркетингового исследования.