Маркетинговые исследования

Вид материала

Документы

Содержание Метод мозговой атаки Инструменты анализа Среднее (средняя арифметическая величина) Среднее линейное отклонение Среднее квадратическое отклонение Коэффициент вариации Минимальное значение Верхний квартиль Мода - наиболее часто встречающееся значение переменной, т.е. значение, с которым наиболее вероятно можно встретиться в массиве. Валидный процент Совместный анализ (Conjoint analysis) Кластерный анализ Дисперсионный анализ. Регрессионный анализ. Факторный анализ. SPSS для Windows

Подобный материал:

• Лекция Маркетинговые исследования лекция маркетинговые исследования, 352.6kb.
• Маркетинговые исследования фактически это деятельность, направленная на анализ и сбор, 41.83kb.
• Ориентировочные темы курсовых работ по курсу «Маркетинговые исследования в связях, 12.06kb.
• Примерная тематика курсовых работ по дисциплине Маркетинговые исследования, 74.84kb.
• Основой маркетинга являются комплексные маркетинговые исследования, 243.67kb.
• Пример исследования для супермаркета, 52.66kb.
• Маркетинговые исследования рынка лекарственных средств, 59.66kb.
• Маркетинговые исследования и ситуационный анализ, 68.64kb.
• Разработка программы исследования Определение методов исследования Полевые исследования, 72.82kb.
• Рабочей программы дисциплины «Маркетинговые исследования» (наименование) по направлению, 28.08kb.

Панель - это повторяющийся сбор данных у одной группы опрашиваемых через равные промежутки времени. Таким образом, панель - это вид непрерывной выборки. Она позволяет зафиксировать изменения наблюдаемых величин, характеристик. Панельный опрос используют при изучении мнений потребителей определенной группы за какой-либо промежуток времени, когда определяются их потребности, привычки, вкусы, рекламации. Недостатками использования панелей являются: "смертность" панели, проявляющаяся в постепенном отказе участников от сотрудничества или переходе в другую потребительскую категорию, и "эффект панели", заключающийся в сознательном или бессознательном изменении образа поведения участников, находящихся под длительным контролем.

Экспертная оценка - это оценка исследуемых процессов квалифицированными специалистами - экспертами. Подобная оценка особенно необходима, когда невозможно получит неопосредованную информацию о каком-либо процессе или явлении. На практике для проведения экспертных оценок чаще всего применяют дельфи-метод, метод мозговой атаки и метод синектики.

Дельфи-метод - форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы собираются в течении нескольких туров и через ознакомление с промежуточными результатами получают групповую оценку исследуемого процесса.

Метод мозговой атаки заключается в неконтролируемой генерации и спонтанном переплетении идей участниками группового обсуждения проблемы. На этой базе возникают цепочки ассоциаций, которые могут привести к неожиданному решению проблемы.

Синектика считается методом с высоким творческим потенциалом. Идея метода заключается в постепенном отчуждении исходной проблемы путем построения аналогий с другими областями знаний. После многоступенчатых аналогий производится быстрый возврат к исходной задаче.

Инструменты анализа

В ходе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является частотный анализ. Далее следует описание статистических показателей изучаемых признаков. Среди таковых основными можно отметить следующие показатели:

Среднее (средняя арифметическая величина) - частное от деления суммы всех значений признака на их число. Оно определяется как сумма значений, деленное на их количество. Характеризует какую-либо совокупность в целом. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Дисперсия - величина, равная среднему значению квадрата отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Среднее линейное отклонение - величина, равная среднему значению модуля отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Среднее квадратическое отклонение - величина, равная квадратному корню из дисперсии. Это мера разброса измеренных величин. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Коэффициент вариации - отношение среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому. Используется только для характеристики метрических шкал.

Минимальное значение - это наименьшее значение переменной, встретившееся в массиве данных

Максимальное значение - это наибольшее значение переменной, встретившееся в массиве данных.

Медиана - значение переменной у той единицы совокупности, которая расположена в середине ранжированного ряда частотного распределения. Отсекает половину ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Верхний квартиль - значение признака, отсекающее 3/4 ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Нижний квартиль - значение признака, отсекающее 1/4 часть ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Мода - наиболее часто встречающееся значение переменной, т.е. значение, с которым наиболее вероятно можно встретиться в массиве.

Частота - численное значение признака (количество ответов респондентов). Используется для всех видов шкал.

Валидный процент - доля численного значения признака от общей численности совокупности. Используется для всех видов шкал.

Вторым этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между изучаемыми переменными. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Существует несколько коэффициентов корреляции, указывающие на тесноту связи между исследуемыми переменными. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от +1 до -1. Если коэффициент корреляции равен -1, то переменные имеют строгую отрицательную зависимость (чем выше, тем ниже), если коэффициент корреляции равен +1, то переменные имеют строгую положительную зависимость (чем выше, тем выше). Следует отметить, что если коэффициент равен нулю, то связь между переменными отсутствует. Среди наиболее известных и часто применяемых коэффициентов корреляции можно назвать:

• Коэффициент корреляции Пирсона
  
• Коэффициент корреляции Спирмена
  
• Коэффициент корреляции Крамера
  
• Коэффициент корреляции Фи.
  

Проверка выдвинутых исследовательских гипотез производится с помощью корреляционного, дисперсионного или факторного анализов. В следствии проведенного анализа данных, выдвинутая гипотеза подтверждается или отвергается, что в любом случае говорит о полученном результате.

Совместный анализ (Conjoint analysis) Метод анализа, предназначенный для оценки и сравнения атрибутов продуктов с целью выявления тех из них, которые оказывают наибольшее влияние на покупательские решения. Метод "Conjoint analysis" - лучшая технология для измерения важности того или иного фактора из-за того, что он заставляет респондента думать не о том, что важно, а только о его предпочтении. Достоинством метода является возможность выявить латентные факторы, влияющие на поведение потребителей. С помощью данного метода можно выделить оптимальную комбинацию свойств продукта, оставив продукт в приемлемой ценовой категории.

Кластерный анализ - это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами. При помощи кластерного анализа можно производить сегментацию рынка (например, выделение приоритетных групп потребителей). Применение методов кластеризации к сегментированию основано на следующих предположениях. Во-первых, считается, что по значениям переменных, которыми описываются свойства потребителей, можно выделить группы схожих потребителей. Во-вторых, считается, что на выделяемом сегменте можно достигнуть лучших маркетинговых результатов по продвижению продукции. Полагается, что более значимо для маркетингового результата, объединение потребителей в группу с учетом мер близости друг к другу. Для обоснования данных предположений используется метод дисперсионного анализа.

Дисперсионный анализ. С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Метод статистического анализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверить гипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации). В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.

Регрессионный анализ. Статистический метод установления зависимости между независимыми и зависимыми переменными. Регрессионный анализ на основе построенного уравнения регрессии определяет вклад каждой независимой переменной в изменение изучаемой (прогнозируемой) зависимой переменной величины. В маркетинге часто используется для прогнозирования спроса.

Факторный анализ. Совокупность методов, которые на основе реально существующих связей признаков (или объектов) позволяют выявлять латентные (или скрытые) обобщающие характеристики изучаемых явлений и процессов. Главными целями факторного анализа являются сокращение числа переменных и определение структуры взаимосвязей между переменными, то есть классификация переменных. При сокращении числа переменных итоговая переменная включает в себя наиболее существенные черты объединяемых переменных. Классификация подразумевает выделение нескольких новых факторов из переменных связанных друг с другом. В маркетинге этот метод используется в связи с углублением анализа потребительского поведения, развитием психографики и т.п. задач, в которых необходимо выявление явно не наблюдаемых факторов.

Результаты полевых исследований представляют собой значительные массивы переменных, которые достаточно сложны для обработки "ручным методом". На сегодняшний день, в арсенале исследователей имеется множество программных пакетов, позволяющих оптимизировать и упростить процедуру анализа. Наибольшее распространение получили такие пакеты, как Vortex, SPSS, Statistica.

Программа "VORTEX" предназначена для:

• ввода первичной информации, собранной в ходе прикладного маркетингового или социологического исследования;
  
• обработки и анализа этой информации;
  
• представления полученных результатов анализа в виде таблиц, текстов, графиков и диаграмм с возможностью их переноса в Microsoft Word и другие приложения Windows/NT.
  

Возможности анализа информации:

• Программа Vortex позволяет производить описательную статистику изучаемых переменных (расчет статистических показателей: среднее, мода, медиана, квартили, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, скос, эксцесс и др.);
  
• Позволяет производить сегментирование потребителей по нескольким признакам, а также описание выделенных целевых групп (выделение контекстов - подмассивов документов для углубленного анализа, например, только мужчин или только респондентов в возрасте 20-25 лет).
  
• При помощи программы Vortex можно проводить корреляционный анализ, позволяющий выявить зависимости изучаемых факторов, влияющих на маркетинговый результат (расчет для таблиц двухмерного распределения коэффициентов корреляции Пирсона, Гамма, Лямбда, Крамера, Юла, Фишера, критериев X-квадрат, Стьюдента, определение статистической значимости).
  

SPSS для Windows - это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows - это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес - проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.

Программное обеспечение SPSS позволяет проводить частотный анализ, описательную статистику, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, а также регрессионный анализ.

При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:

• Наиболее выгодные сегменты рынка;
  
• Стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;
  
• Оценка качество товара/услуги клиентами;
  
• Перспективы развития, новые возможности для роста;
  
• Подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.
  

Statistica - это универсальная интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, управления базами данных и разработки пользовательских приложений, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях, технике, бизнесе.

Statistica - это современный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных. Опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных (а Statistica предоставляет такие возможности в полной мере) помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.

Программное обеспечение Statistica позволяет проводить следующие процедуры обработки статистических данных:

• Описательные статистики;
  
• Анализ многомерных таблиц;
  
• Многомерная регрессия;
  
• Дискриминантный анализ;
  
• Анализ соответствий;
  
• Кластерный анализ;
  
• Факторный анализ;
  
• Дисперсионный анализ и многое другое.
  

Основными принципами, которыми следует руководствоваться при проведении маркетинговых исследований, являются:

• системность;
  
• комплексность;
  
• объективность;
  
• экономичность;
  
• регулярность;
  
• оперативность;
  
• точность;
  
• тщательность.
  

Каждый из этих принципов важен сам по себе, но взятые в совокупно­сти и взаимодействии они позволяют подготовить такие маркетинговые ис­следования, которые могут стать надежной основой для принятия хорошо обоснованных, продуманных управленческих решений.

Методы проведения маркетинговых исследований неразрывно связаны с методологическими основами маркетинга, которые, в свою очередь, опи­раются на общенаучные, экономико-статистические, а также методические методы и приемы, заимствованные из многих областей знаний.

К общенаучным методам относятся:

• системный анализ;
  
• комплексный подход;
  
• программно-целевое планирование.
  

Методы исследований в маркетинге обусловлены необходимостью и обязательностью системности и комплексности анализа рыночной ситуации, любых ее составных компонентов, связанных с самыми разнородными фак­торами.

Принципы системности и комплексности при проведении маркетинго­вых исследований основаны на том, что при изучении внешней среды, и в первую очередь, рынка и его параметров обязательно учитываются не про­сто информация о состоянии внутренней среды предприятия, но и стратеги­ческие маркетинговые цели и намерения предприятия.

К экономико-статистическим методам, применяемым в маркетинге, относятся:

• метод экспертных оценок;
  
• корреляционно-регрессионный анализ;
  
• вариационный анализ;
  
• дискриминантный анализ;
  
• факторный анализ;
  
• кластерный анализ;
  
• линейное программирование;
  
• теория массового обслуживания и др.
  

Наиболее распространенный метод, применяемый в маркетинге, - это метод экспертных оценок. В основе применения всех методов экспертных оценок лежит гипотеза о наличии у эксперта, так называемой "практической мудрости", проницательности, относящейся к определенной области знаний или практической деятельности. Это присущее эксперту свойство можно оп­ределить, как умение с достаточной степенью достоверности оценить важ­ность и значение некоторой проблемы, перспективность развития опреде­ленного направления исследований, время свершения того или иного собы­тия, целесообразность выбора одного из альтернативных путей дальнейшего развития отрасли и т.п.

Методы экспертной оценки разделяют на два вида: методы индивидуальных экспертных оценок; методы коллективных экспертных оценок.

Методы индивидуальных экспертных оценок включают оценки типа интервью и аналитические экспертные оценки. Методы коллективной экс­пертной оценки включают метод комиссии, метод отнесенной оценки, метод Дельфи и др.

Деление на методы индивидуальных и коллективных экспертных оце­нок произведено по количественному признаку в зависимости от того, раз­рабатывается ли суждение о предмете исследования на основе суждений од­ного эксперта или группы экспертов.

Определенный опыт теоретической разработки и практического ис­пользования экспертных оценок накоплен в странах с рыночной экономикой. Экспертные оценки используются в этих странах в основном для выработки экономической и научно-технической ориентации отдельных фирм в усло­виях конкурентной борьбы, а также в процессе разработки крупных долго­срочных научно-технических программ.

В последние годы область практического применения метода Дельфи значительно расширилась. Присущие этому методу ограничения привели возникновению других методов, использующих экспертные оценки: QUEST и PATTERN.

Метод QUEST был разработан для целей повышения эффективности решений по распределению ресурсов, выделяемых на исследования и разработки. В основу метода положена идея распределения ресурсов на основ учета возможного вклада (определяемого методом экспертной оценки) ра: личных отраслей техники и научных направлений в решении определенного круга задач.

Особенностями применения метода QUEST является привлечение широкого круга высококвалифицированных специалистов в различных отраслях науки и техники, а также предоставление экспертам разнообразной достоверной и существенной информации.

Метод PATTERN был разработан для целей повышения эффективности процессов принятия решений в области долгосрочной научно технической ориентации крупной промышленной компании. Сущность метода состоит в том, что исходя из сформулированных целей потребителя продукции компании на прогнозируемый период осуществляется развертывание некоторой многоуровневой иерархической структуры, называемой де ревом целей. Для каждого уровня дерева целей вводится ряд критериев, с помощью экспертной оценки определяются веса критериев, а также коэффициенты значимости, характеризующие важность вклада целей в обеспечен и критериев.

Значимость некоторой цели определяется коэффициентом связи, представляющим собой сумму произведений весов критериев на соответствующие коэффициенты значимости. Общий коэффициент связи некоторой цели определяется путем перемножения соответствующих коэффициентов связи направлении вершины дерева.

В последнее время метод Дельфи был модифицирован и получил на звание SEER (System for Event Evaluation and Review) - система оценки и обзора событий.

Методикой SEER предусмотрено всего два тура оценки. В каждом туре привлекается различный состав экспертов. Эксперты первого тура - специа­листы промышленности, а эксперты второго тура - наиболее квалифициро­ванные специалисты в исследуемой области. Эксперт каждого тура не воз­вращается к рассмотрению своих ответов, за исключением тех случаев, когда его ответ выпадает из некоторого интервала, в котором находится большин­ство оценок.

Выбор экспертов является наиболее ответственным этапом проведения экспертной оценки. При проведении индивидуальной экспертной оценки к экспертам предъявляются повышенные требования по сравнению с проведе­нием коллективной оценки, так как выводы в этом случае формулируются на суждении лишь одного эксперта. В особенности это характерно для оце­нок типа интервью.

При выборе отдельного эксперта, прежде всего, должны приниматься во внимание соответствие сферы его компетентности задачам экспертизы, а также уровень квалификации эксперта в рассматриваемой области. На выбор группы экспертов оказывают влияние такие факторы, как соответствие сум­марной сферы компетентности группы экспертов в оцениваемой области.

Решение задачи о выборе группы экспертов проводится в следующей последовательности. Составляется список вопросов, по которым желательно получить мнение экспертов. Составляется список экспертов, включающий по возможности такое их число, чтобы априори быть уверенным в том, что экс­перты могут в совокупности дать заключение по всему множеству вопросов списка.

Список вопросов рассылается каждому эксперту с просьбой опреде­лить свою компетентность по каждому вопросу, т.е. определить, сможет или не сможет он компетентно участвовать в рассмотрений данного вопроса при экспертизе. Рассчитываются необходимые затраты времени и средств на проведение опроса каждого эксперта.

Ставится и решается задача об экспертах, т.е. задача осуществления такого выбора экспертов, чтобы по каждому вопросу можно было получать заключение по крайней мере одного эксперта и чтобы при этом затраты времени или средств на проведение опроса экспертов были минимальными.

При формулировании задачи экспертизы исследователь должен выра­ботать четкое представление о том, для каких целей будут использоваться результаты опроса.

Организация экспертизы предполагает наличие развернутой рабочей программы экспертной оценки. Наиболее простой характер носит подготов­ка программы при проведении экспертной оценки типа интервью.

Подготовка развернутой программы опроса экспертов при использова­нии метода Дельфи предполагает предварительную формулировку пробле­мы, на основе которой производится развертывание вопросов, ответы на которые (в количественной форме) могут послужить основой выработки опре­деленного решения.

Завершающим этапом экспертной оценки являются обработка и анализ результатов опроса. Способ обработки и представления результатов опроса в значительной степени зависит от применяемого метода экспертной оценки.

Методы прогнозирования. Прогнозирование может осуществлять по одному временному ряду с помощью метода экстраполяции. Экстраполяция временного ряда - распространение тенденций, установленных в прошлом на будущий период.

Математические методы экстраполяции сводятся к определению того, какие значения будет принимать та или иная переменная величина у = х(t), если известен ряд ее значений в прошлые моменты времени.

В ряде случаев используется только несколько последних точек временного ряда. Если их две - экстраполяция сводится к проведению через hi прямой и называется линейной.

Во многих случаях перед экстраполяцией бывает необходимым произвести выравнивание временных рядов в целях устранения нехарактерных для них отклонений. Среди наиболее распространенных методов решения этой задачи - метод наименьших квадратов, скользящие средние, полиномиальное сглаживание и др.

Экстраполяционные модели успешно используются в рамках средне­срочного горизонта прогнозирования, но не обеспечивают надежных данных на более отдаленную перспективу.

Статистическая оценка полученных прогнозов может быть проведена по следующим показателям. Средняя абсолютная процентная ошибка (МАРЕ - Mean Absolute Percentaqe Error) - это среднее абсолютных значений оши­бок прогноза, выраженных в процентах относительно фактических значений показателя.

Показатель МАРЕ, как правило, используется при сравнении точности прогнозов разнородных объектов прогнозирования, поскольку этот показа­тель характеризует относительную точность прогноза. Типичные значения МАРЕ приведены в таблице 1.1.

Таблица 1.1 Интерпретация типичных значений МАРЕ

МАРЕ. %	Интерпретация
<10	Высокая точность
10-20	Хорошая точность
20 - 50	Удовлетворительная точность
> 50	Неудовлетворительная точность

Средняя процентная ошибка (МРЕ) и средняя ошибка (ME) - показатели смешенности прогноза. При условии, что потери при прогнозировании, связанные с завышением фактического будущего значения, уравновешиваются занижением, идеальный прогноз должен быть несмещенным и обе меры должны стремиться к нулю.

Применяются также многофакторные модели для прогноза, получен­ные с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Для этого выпол­няются прогнозы показателей, входящих в уравнение регрессии, с помощью простых функций и полученные прогнозные значения подставляются в уравнение регрессии.

Многофакторные модели могут быть статическими и динамическими. Статические модели используются для целей анализа и нормирования, а динамические - для прогнозирования. Многофакторные модели являются динамическими, если учитывают:

а) общие закономерности изменения функции в изучаемом интервале;

б) закономерности изменения во времени влияния показателей;

в) запаздывания влияния показателей на функцию.