Методы анализа маркетинговой информации. Методы анализа маркетинговой информации Объяснительные методы анализа маркетинговой информации

Здесь нужен грамотный перевод первичных и особенно вторичных данных в целевую информацию со знанием методов анализа изучаемых данных. Всю совокупность носителей таких данных, и в первую очередь печатных, называют документами. Можно выделить четыре основных типа анализа: традиционный, классический и формализованный, количественный (контент-анализ).

Различные типы анализа маркетинговой информации существенно различаются между собой, но не исключают друг друга, а взаимно дополняют, позволяя компенсировать имеющиеся в каждом недостатки, так как, в конечном счете, преследуют одну и ту же цель - получение интересующей аналитика достоверной и надежной информации.

Анализ документов используется главным образом при работе с вторичными данными (в первую очередь - социально-психологической направленности). Анализ статистической информации направлен на извлечение из этой информации данных, необходимых для проводимого исследования и обычно не имеет маркетинговой ориентации.

Традиционный анализ - это цепочка умственных, логических построений, направленных на выявление сути анализируемого материала с определенной, интересующей задачей специалиста в каждом конкретном случае.

Интересующая аналитика информация, заложена в документ и часто присутствует в форме, отвечающей целям, с которыми документ был создан, но порой не всегда отвечающая целям маркетингового анализа. Проведение традиционного анализа предполагает преобразование первоначальной формы этой информации в необходимую исследователю модель, т.е. происходит его толкование.

Традиционный анализ помогает улавливать те основные мысли и идеи, прослеживает их генезис, выясняет логику их обоснования, взвешивает вытекающие из них следствия, выявляет логические связи и логические противоречия между ними, оценивает их с точки зрения маркетинговых позиций. При всем этом основным его недостатком является субъективность информации.

В традиционном анализе специалисты различают внешний и внутренний анализ. Внешний анализ - это анализ именно контекста документа в собственном смысле этого слова и всех тех обстоятельств, которые сопутствовали его появлению. Цель внешнего анализа установить вид документа, его форму, время и место появления. Важно, кто был его автором и инициатором, какие цели преследовались при его создании, насколько он надежен и достоверен, каков его смысл. А что касается внутреннего анализа, то это исследование самого содержания документа. По существу вся работа специалиста-аналитика направлена на проведение внутреннего анализа документа, включающего выявление уровня достоверности и приводимых фактов и цифр, установление уровня компетенции автора документа, выяснение его личного отношения к описываемым в документе фактам.

В формализованном анализе присутствует желание избавиться от субъективности традиционного анализа. Что порождает разработку принципиально иных, формализованных, или, как часто их называют, количественных, методов анализа документов (контент-анализ).

Суть этих методов сводится к тому, чтобы найти определенные существенные стороны содержания которые с необходимостью отражали бы такие признаки, черты, свойства документа (например, такой признак, как частота употребления определенных терминов). Тогда данные становится доступным точным вычислительным операциям, качественное содержание делается измеримым. Результаты анализа становятся в достаточной мере объективными. Ограниченность формализованного анализа и его главный недостаток заключается в том, что далеко не все содержание документа может быть измерено с помощью формальных показателей.

Формализованный, количественный анализ располагает конкретными количественно измеряемыми параметрами. Недостаток в том, что порой следует считать неточное, не исчерпывающее раскрытие содержания документа.

Контент-анализ - это техника выделения заключения, производимого благодаря объективному и систематическому выявлению соответствующих задачам аналитика характеристик текста. Его обычно применяют при наличии обширного по объему и несистематизированного материала, когда непосредственное использование последнего затруднено. Применение данного метода рекомендуется во всех случаях, когда требуется высокая степень точности или объективности анализа. Контент-анализ полезен в тех случаях, например, при работе с ответами на открытые вопросы анкет или глубинных интервью, когда категории, важные для целей аналитика, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах.

Основными направлениями использования контент-анализа являются:

а) выяснение причин, породивших сообщение;

б) выявление и оценка характеристик текста как индикаторов определенных сторон изучаемого объекта;

в) оценка эффекта воздействия сообщения.

Изучение характеристик текста позволяет выяснить, как содержание сообщения будет меняться в зависимости от целевой аудитории.

Постановка цели исследования причин появления сообщения связана, прежде всего, с попыткой установить соотношение между фактами содержания и процессами, протекающими в объектах и порождающих сообщение.

Тут необходим перевод исследуемого материала на язык гипотез в единицах, возникает требование объективности анализа, который позволяет точно описать характеристики текста. В связи с этим аналитику приходится решать ряд проблем, связанных:

а) с выделением единиц анализа;

в) с выделением единиц счета.

Категории анализа - это понятия, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы анализа (единицы содержания); например, потребители с разным уровнем дохода, различные оценки товара определенной марки: положительные, нейтральные, отрицательные.

При разработке категорий важно учитывать, что от их выбора будет в значительной степени зависеть характер полученных результатов. Как правило, аналитик ставит перед собой необходимость по несколько раз переходить от теоретической схемы к документальным данным, а от них снова к схеме, чтобы, исходя из выбранной гипотезы, выработать категории, соответствующие задачам исследования.

Категории должны быть исчерпывающими, т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования, отвечать требованию взаимоисключенности (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям). Категории должны отвечать требованию надежности, т.е. их следует сформулировать таким образом, чтобы у различных аналитиков была достаточно высокая степень согласия по поводу того, какие части содержания следует отнести к той или иной категории. Чем более четко определены категории, тем менее проблематичным становится отнесение частей содержания к определенным категориям.

При проведении формализованного анализа содержания нужно четко указать признаки, по которым определенные единицы относятся к определенным категориям. Единицей анализа - смысловой или количественной - является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию. В тексте она может быть выражена по-разному. Возможно выражение одним словом, некоторым устойчивым сочетанием слов, может вообще не иметь явного терминологического выражения, после чего преподносится описательно или скрывается в заголовке абзаца, раздела и т.п. В связи с этим перед аналитиком встает задача выделения признаков (индикаторов), по которым определяется наличие в тексте темы или идеи, значимой с точки зрения целей исследования.

Индикаторы по своей сути могут быть весьма неоднородными: относящиеся к теме слова и словосочетания, имена людей, термины, названия организаций, пути решения экономических проблем и т.п.

Выбрав нужную единицу и ее индикаторы, аналитик определяет также и единицу счета, которая станет основанием для количественного анализа материала. Она может не совпадать с единицей анализа или ее индикатором. Единицы счета обладают различной степенью точности измерения, различно также время, уходящее на кодировку материала, попавшего в выборку.

Чтобы данные об объекте были достоверными, решение каждой по отдельности аналитической задачи требует определения того, какое количество документов нужно изучить, т.е. возникает вопрос о построении выборки.

Когда происходит анализ документов, специально составленных для целей маркетингового исследования, анализируются все без исключения документы. При построении выборки может возникнуть необходимость отбора источника информации и отбора документов, если речь идет о носителях вторичных данных.

Аналитик, прежде всего, решает, какие источники наилучшим образом могут представить те или иные характеристики изучаемого объекта. Если предположить, что все документальные источники информации равноценны для целей исследования, то можно применить хаотичную выборку. Зачастую, выбор источников информации ограничивает количество документов, которые необходимо обработать до приемлемых размеров. Но и после обработки материал может оказаться достаточно обширным. В таком случае нужно провести отбор инструментов.

Перед началом проведения маркетингового анализа нужно четко определить, какого какие именно характеристика объекта подвергаются исследованию, и, учитывая это, в дальнейшем оценивать документы с точки зрения их адекватности, надежности и достоверности.

В ходе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является частотный анализ. Далее следует описание статистических показателей изучаемых признаков.

Вторым этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между изучаемыми переменными. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных.

Conjoint analysis (совместный анализ) 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). 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.

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 проводит 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.

Вторичные и первичные данные, полученные в результате работ по сбору маркетинговой информации, требуют специальной научной обработки и проведения глубокого экономического анализа. При анализе маркетинговой информации используются такие же методы, что и при анализе любой экономической информации. Условно их можно подразделить на две группы: статистические и экономико-математические.

К статистическим относят табличный метод, расчет сводных, средних и относительных показателей, метод группировок, графический, индексный методы.

Среди экономико-математических методов можно выделить корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализы.

Статистическая сводка - систематизация, упорядочение первичных материалов, образование статистических совокупностей, которые характеризуются итоговыми обобщающими показателями.

Рис. 3.2.

Таблица 3.1. Постановка вопросов при реализации методов анализа

Метод	Типичная постановка вопроса
Регрессионный анализ	Как изменится объем сбыта, если расходы на рекламу сократятся на 10%? Какова будет цена на продукт в следующем году?
Вариационный анализ	Влияет ли упаковка на размеры сбыта? Влияет ли цвет рекламного объявления на количество людей, вспомнивших рекламу?
Дискриминантный анализ	Какие признаки работников службы сбыта наиболее существенны? Можно ли определенного человека, учитывая его возраст, доход, образование, считать достаточно надежным для выдачи кредита?
Факторный анализ	Можно ли агрегировать множество факторов, которые покупатели автомобилей считают важными? Как описать различные марки автомобилей с точки зрения этих факторов?
Кластер-анализ	Можно ли клиентов разделить на группы по их потребностям? Имеет ли газета различные типы читателей?
Многомерное шкалирование	Насколько продукт соответствует "идеалу" потребителей? Как изменилось отношение потребителей к продукту в течение ряда лет?

При анализе рядов динамики рассчитываются их аналитические показатели: средние и относительные величины.

Целью определения средних величин является необходимость получить сводный показатель, описывающий данную совокупность в целом и ослабить влияние случайных факторов на изучаемый показатель.

К средним величинам относятся среднеарифметическая простая, среднеарифметическая взвешенная, мода и медиана.

Среднеарифметическая простая равна сумме всех значений признака, деленной на общее число этих значений (формулы 3.1, 3.2):

Среднеарифметическая взвешенная исчисляется следующим образом:

где Х- - варианты значений признака; ^- - частоты.

Например, имеются данные опроса покупателей в универсаме (табл. 3.2).

Таблица 3.2. Объем разовой покупки (по данным опроса покупателей)

Мода - наиболее типичное, чаще всего встречаемое значение признака.

Например, имеются данные анкетного опроса экспертов о возможном объеме продаж товара А, которые представлены в табл. 3.3.

Величина объема продаж, за которую высказалось наибольшее число экспертов (мода), в данном примере составила 20 млн руб.

Таблица 3.3. Данные опроса экспертов о возможном объеме продаж товара А

Медиана - значение варьирующего признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности. В нашем примере это 19 млн руб.

Относительные величины получают в результате сравнения двух показателей путем деления первого на второй. К ним относятся:

o коэффициент роста, рассчитываемый делением более позднего по времени уровня ряда на более ранний уровень (выраженный в процентах, этот показатель именуется темпом роста);
o темп прироста, исчисляемый вычитанием 100% из темпа роста.

Средние коэффициенты (темны) роста определяются по формуле 3.3:

где хп конечный член ряда динамики; .г, - первый член ряда динамики; п - число членов ряда динамики.

Группировка - объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности и общие черты.

Метод группировок применяется для решения следующих задач:

o выделения отдельных типов маркетинговых явлений;
o изучения структуры явлений и ее динамики;
o изучение связей и зависимостей между явлениями.

Этот метод лежит в основе сегментирования рынка, используется при количественной оценке степени влияния тех или иных факторов на элементы рынка, часто является предварительным этапом при использовании других методов анализа.

Результаты группировок обычно оформляются в виде таблиц, делающих информацию наглядной (табл. 3.4).

Таблица 3.4. Частота посещения магазина опрошенными потребителями

Перечислим виды группировок:

o простая, когда первичная информация объединяется по одному какому-либо признаку, например товарооборот делится по товарным группам;
o комбинированная - группировка по двум или более признакам: товарооборот делится на продовольственные и непродовольственные товары в сельской и городской местности;
o структурная - показатели такой группировки характеризуют структурный состав исследуемой совокупности (например, ассортиментная структура спроса на товары народного потребления);
o типологическая - разделение всей совокупности на качественно однородные или выделение социально-экономических типов. Например, спрос всего населения страны с помощью типологической группировки можно разделить на спрос городского и сельского населения;
o аналитическая, предназначенная для выявления зависимости между признаками. Используя аналитические группировки, определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений. Например, по данным табл. 3.4 можно сделать выводы о зависимости частоты посещения магазина отдельными возрастными группами потребителей.

Одно из основных требований этого метода анализа -правильное определение группировочного признака. Неверно проведенная группировка может привести к ложным выводам. Так, при решении задач сегментирования рынка группировка может осуществляться по следующим признакам: возрастные категории потребителей, пол, уровень образования, дифференциация доходов, профессия потребителей, семейное положение и размер семьи и т.д.

Группировочный признак должен быть логически обоснованным и безусловно значимым.

Статистическая таблица - это система наглядного изложения и изображения результатов статистического наблюдения, опроса, в котором текст сведен к минимуму, а числовые данные объясняются общим заголовком, подлежащим и сказуемым.

Подлежащее в таблице - это объекты, о которых в ней говорится. Подлежащее располагается обычно слева, по строкам.

Сказуемое в таблице - совокупность показателей, выраженных цифровыми данными, которыми характеризуется подлежащее. Как правило, располагаются в верхних заголовках, по столбцам.

К оформлению таблицы предъявляются определенные требования:

o название таблицы должно быть точным и кратким, отражать суть таблицы, период, к которому относятся показатели;
o номер таблицы указывается в правом верхнем углу над ее названием;
o единицы измерения могут быть даны под названием таблицы, справа над ней, в первом столбце от подлежащего либо в сказуемом по каждому показателю;
o в заголовки таблиц выносятся показатели, которые необходимо было выявить, исходя из целей и задач исследований.

При обработке материалов анкетного опроса целесообразно составление разработочных, а затем аналитических таблиц.

Графический метод анализа представляет собой наглядное изображение результатов сводки и группировки исходной информации о рынке при помощи географических знаков и фигур или географических картосхем. С его помощью можно показать динамику развития рынка и его элементов, закономерности и тенденции этого развития, структуру элементов рынка, распределение потребителей но группам и т.н. Графический метод применяется также как вспомогательный инструмент при использовании различных методов прогнозирования в маркетинге.

Графики могут быть линейными, столбиковыми, секторными, ленточными, фигурными, гистограммами распределения и т.д.

Линейные графики наиболее распространенные. Графическим образом на таких диаграммах служат точки и последовательно соединяющие их прямые линии. При построении таких графиков чаще всего применяется масштаб 5: 8, где 5 - высота площади диаграммы, 8 - ее основание.

Столбиковые графики позволяют наглядно представить структуру спроса, соотношение ответов "да" и "нет" в анкете.

Секторные графики - наиболее распространенные при анализе результатов анкетных опросов. Они позволяют наглядно выразить структуру спроса, намерения покупателей в зависимости от факторов, их определяющих.

Индексный анализ часто используется в маркетинговых исследованиях. Индексом называют относительную величину, выражающую соотношение во времени величин сложного явления, отдельные элементы которого непосредственно несоизмеримы.

Все элементы рынка достаточно сложны, так как составляются из отдельных элементов, напрямую несопоставимых между собой. Например, цены на различные товары несоизмеримы между собой в силу различия их потребительских свойств. Нельзя напрямую сопоставить во времени реализацию товаров фирмы, поскольку в разные периоды ассортиментная структура продажи различна. Для обеспечения сопоставимости эти величины выражают в стоимостной форме путем перемножения количества проданного товара (г/) на его цену (р) и последующего суммирования.

Существует великое множество индексов. Например, в статистическом словаре только перечень индексов с краткой методикой их расчета располагается на 35 страницах.

При анализе рынка чаще всего используются следующие индексы:

o индекс товарооборота (формула 3.4):

Числитель этого индекса представляет собой фактическую выручку, полученную предприятием от продажи товаров в отчетном периоде, знаменатель - также выручку, но в базисном периоде. Этот индекс, однако, не даст представления о том, как же изменилась проданная товарная масса. Для этого рассчитывают:

o индекс физического объема товарооборота (формула 3.5):

Сопоставимость числителя и знаменателя в данном соотношении обеспечивается единством цен, которые остаются на базисном уровне. Он показывает изменение товарной массы в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом.

Разница между этими индексами определяется разницей цен в сопоставимых периодах. Для количественного измерения этой разницы рассчитывают:

o индекс цен постоянного состава (формула 3.6):

Сопоставимость числителя и знаменателя в данном случае обеспечивается единством проданной продукции, которая остается на уровне отчетного периода.

Между этими индексами имеется взаимосвязь (формула 3.7):

Поясним расчет этих индексов на примере (табл. 3.5).

Таблица 3.5. Продажа товаров в магазине за анализируемый период

Товары	Продано, шт.		Цена за единицу, руб.
Товары	в базисном периоде	в отчетном периоде	в базисном периоде	в отчетном периоде

Следовательно, выручка магазина за анализируемый период выросла па 2,9%. Основной рост произошел за счет роста физического объема продаж - на 4,2%. За этот период цена на товары в магазине снизились на 1,2%.

К экономико-математическим методам относятся корреляционный, дисперсионный и регрессионный анализ.

Маркетинговые исследования показывают, что вариация каждого изучаемого признака находится в теснейшей связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц. Исследования служат выяснению, какова связь между двумя переменными и степень этой связи (например, связь между рекламным бюджетом и объемом продаж, ценой и сбытом, спросом и формирующими его факторами и т.д.). При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов (факторные признаки), а другие являются результативными.

Рассматривая зависимости между признаками, необходимо прежде всего выделить две категории связи: функциональную и корреляционную. Функциональной называют зависимость, при которой определенному значению фактора (аргумента) соответствует строго определенное значение величины спроса (функции).

Сущность корреляционной зависимости заключается в том, что с изменением одного или нескольких факторных признаков изменяется средняя величина результативного признака. В каждом конкретном случае с повышением величины факторного признака величина результативного признака может и повышаться, и понижаться, однако в среднем она изменяется в одну сторону.

Особенности корреляционных зависимостей:

o они обнаруживаются не в единичных случаях, а при массовых наблюдениях;
o они являются неполными.

Исследование корреляционных зависимостей предполагает учет действия закона больших чисел: лишь в достаточно большом числе фактов зависимость, если она имеет существенную силу, проявляется достаточно четко. Вторая особенность связана с тем, что практически невозможно выявить и измерить силу влияния всей совокупности факторов, формирующих такое сложное явление, как спрос. Поэтому даже при массовых наблюдениях, когда случайные факторы в значительной мере нивелируются, обнаруженные зависимости не будут полными, т.е. функциональными.

Зная характер зависимости одного явления от других, можно объяснить причины и размер изменений в явлении, а также планировать необходимые мероприятия для дальнейшего его изменения.

Корреляционный анализ дает возможность рассчитывать уровень доверия к результатам анализа. При исследовании корреляционных зависимостей между признаками:

o предварительно анализируются свойства изучаемых совокупностей;
o устанавливается факт наличия связи, определяется се направление и форма;
o измеряется степень тесноты связи между признаками.

Для оценки связи рассчитываются показатели корреляции - коэффициенты корреляции или корреляционные отношения, которые показывают степень тесноты зависимости между спросом и формирующими его факторами. Изменяются эти показатели от -1 до +1. Чем они ближе по абсолютному значению к 1, тем связь надежнее, прочнее, теснее, а риск принятия решений на основе этой зависимости меньше. Знак при коэффициенте корреляции указывает на направление связи: прямой зависимости (чем больше - тем больше) соответствует знак "плюс", обратной (чем больше - тем меньше) - знак "минус".

Если коэффициент корреляции от ± 0,81 до ± 1,0, сила связи сильная; от ± 0,61 до ± 0,8 - умеренная; от ± 0,41 до ± 0,6 - слабая; от ± 0,21 до ± 0,4 - очень слабая; от 0 до ± 0,2 - отсутствует.

Линейный коэффициент корреляции (II) применяется, когда показатель факторного признака может быть выражен количественно, и рассчитывается по формуле 3.8:

где х - показатель факторного (причинного) признака; у - показатель функционального (результативного) признака; п - число взаимосвязанных пар этих показателей.

Расчет линейного коэффициента корреляции поясним на примере (табл. 3.6).

Таблица 3.6.

Для выполнения необходимых расчетов построим табл. 3.7.

Таблица 3.7

Вывод: расчет линейного коэффициента корреляции показал, что он равен -0,974. Это указывает на тесную зависимость продажи товара А от возраста покупателей. Этой зависимости можно доверять. Риск того, что решение, принятое с учетом такой зависимости, будет неверным, минимальный.

В случае, когда показатель факторного признака не может быть выражен количественно, для оценки тесноты зависимости используется коэффициент корреляции рангов (р) (формула 3.10):

где Ях - ранг качественного признака х; Ду - ранг количественного признака у; 6 - константа; п - число взаимосвязанных пар показателей.

Чтобы провести расчеты по этой формуле, необходимо исходную информацию ранжировать и количественной характеристикой каждого из членов ранжированного ряда считать его порядковый номер. Такую характеристику называют рангом данного члена ряда. Ранг отражает степень значимости того или иного показателя. Если два и более членов ряда имеют одинаковые значения, им присваиваются одинаковые ранги, равные средней арифметической из группы порядковых номеров, которые они занимают. Например, в табл. 3.8 показана оценка степени тесноты зависимости.

Таблица 3.8. Оценка степени тесноты зависимости между покупкой книг и уровнем образования покупателей

Расчет производится по формуле 3.11:

где представлены показатели габл. 3.9.

Таблица 3.9

Подставляем значения в формулу 3.11:

Вывод: связь между спросом на книги и уровнем образования покупателей тесная, прямая (коэффициент корреляции близок к единице). Риск принятия решений, основанных на этой зависимости, невелик.

Коэффициент корреляции дает возможность оценить степень тесноты связи между результативным признаком и формирующим его фактором, но не дает ответ на вопрос: на сколько единиц изменится результативный признак, если фактор изменится на одну единицу? Получить ответ можно с помощью регрессионного анализа, обычно дополняющего корреляционный.

Регрессионный анализ начинают с построения графика зависимости, на его основе подбирают подходящие математические уравнения, а затем рассчитывают параметры этого уравнения путем решения системы нормальных уравнений (табл. 3.10).

Таблица 3.10

Уравнений зависимости довольно много, несколько десятков. Поэтому подбор наилучших разумнее выполнять с помощью компьютера.

Параметр называется коэффициентом регрессии. Он показывает, на сколько в среднем изменяется величина результативного признака у при изменении факторного признака х на единицу. При наличии прямой корреляционной зависимости коэффициент регрессии имеет положительное значение, а в случае обратной зависимости - отрицательное.

Воспользовавшись данными таблиц 3.6 и 3.7, произведем необходимые расчеты:

Решая представленные уравнения совместно, получим: А = 10,9; В = -0,2.

Уравнение линейной регрессии примет вид:

Выводы: при увеличении возраста покупателей на один год покупка товара А сокращается на 0,2 штуки.

Дисперсионный анализ дает возможность расставить факторы, влияющие на результативный признак, по степени их значимости, по ранжиру.

Как показывают маркетинговые исследования, спрос потребителей на товары и услуги зависит от большого числа факторов - социальных, экономических, демографических, природно-климатических, психологических, эстетических и т.д. Учесть при анализе всю их совокупность, как правило, не представляется возможным. Поэтому сначала выделяются главные, определяющие факторы и проводится их количественный анализ. Влияние остальных, менее значимых, учитывается на качественном уровне.

Ранжирование факторов производится путем расчета коэффициента детерминации (формула 3.12):

где б,2 - межгрупповая дисперсия, исчисленная по данным группировки измеряемого фактора; 5 2 - общая дисперсия, характеризующая колебания изучаемого явления. Коэффициент детерминации лежит в пределах от 0 до 1. Чем он ближе к 1, тем сильнее фактор влияет на результативный признак.

В маркетинговом анализе используются и другие методы (факторный, кластерный анализы, многомерное шкалирование и др.), но, как показывает практика, рассмотренные выше применяются чаще других.

Анализ собранной информации предполагает ее изучение, обработку с помощью различных методов и приемов, а также извлечение необходимых сведений из всего массива полученных данных. При этом широко используются статистические и экономико-математические методы обработки информации.

Современный набор методов анализа маркетинговых данных представляет собой систему анализа маркетинговой информации.

Основу любой системы анализа маркетинговой информации составляют статистическо-информационный банк и банк моделей.

Система анализа маркетинговой информации

Статистико-информационный банк – это совокупность современных методик статистической обработки информации. Эти методики позволяют наиболее полно вскрыть взаимозависимости при подборе данных и позволяют установить степень статистической надежности. Банк моделей – это набор экономико-математических моделей, способствующих принятию оптимальных маркетинговых решений субъектами рынка. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реально существующую систему, некий реально существующий процесс или результат. Эти модели могут способствовать получению ответов на вопросы типа «что лучше?», или «что, если?» (например, снизить цену на действующем рынке или освоить новый?).

32. Методы прогнозирования в маркетинговых исследованиях.

Прогнозирование служит для выяснения тенденций развития фирмы в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды и поиска рациональных маркетинговых мероприятий по поддержке устойчивости ее экономического поведения. Сфера применения методов прогнозирования в маркетинговых системах достаточно широка. Они используются для анализа и разработки концепций развития всех субъектов маркетинговой системы, например, для исследования рыночной конъюнктуры, в системе прогнозирования цен, новых продуктов и технологий, поведения покупателей на рынке. Важнейшим направлением является прогнозирование сбыта и рынков, их динамики, структуры, конъюнктуры, возможностей рынка воспроизводить предложение и спрос.

Методы прогнозирования классифицируются по различным критериям:

По форме предоставления результата прогнозы делятся на количественные и качественные. Первые базируются на численных, математических процедурах, а вторые на использовании имеющихся опыта, знаний и интуиции исследователя;

По величине периода упреждения выделяют краткосрочные (1 год и менее), среднесрочные (2-5 лет), долгосрочные (свыше 5 лет);

По охвату прогнозированием объекта исследования прогнозы бывают общими (прогноз общего развития народного хозяйства) и частные (прогноз для отдельных отраслей, инфраструктуры, отдельных показателей).

Применение формализованных методов для прогнозирования сбыта продукции и рынков позволяет: дать количественную характеристику связям между отдельными элементами и факторами окружающей среды и оценить их на состояние и динамику рынка; осуществлять альтернативный анализ полученных результатов прогнозирования.

При осуществлении экономических прогнозов довольно часто используются методы экспертных оценок (например, метод Дельфи). Сущность метода состоит в том, что прогнозные оценки определяются на основе заключений экспертов, которым поручается аргументированное обоснование своей точки зрения о состоянии и развитии того или иного рынка или другой проблемы.

Достаточно распространенным методом экспертных оценок является "мозговая атака" или "мозговой штурм". Основой метода является выработка решения на основе совместного обслуживания проблемы экспертами. В качестве экспертов, как правило, принимаются не только специалисты по данной проблеме, но и люди, которые являются специалистами в других областях знания. Дискуссия строится по заранее разработанному сценарию.

33. Основные объекты исследования рынка.

К основным направлениям маркетинговых исследований относят следующие исследования:

Рынка; - потребителей; - конкурентов; - товара; - цены; - товародвижения; - распространение товаров; -система стимулирования сбыта и рекламы; -внутренняя среда предприятия; -внешняя среда предприятия

Каждое из этих направлений включает в себя ряд показателей, анализ которых позволяет дать общую характеристику его состояния. Например, при изучении рынка важно знать объемы продаж товаров в динамике,ассортимент товаров, спрос, сегменты рынка и др.

В маркетинговых исследованиях могут быть следующие объекты и показатели:

1) масштаб рынка: объем, структура, динамика продаж (сбыт, реализация), предложение, спрос на МФТ и услуги;

2) тенденции развития рынка: темпы роста и тренды продаж, цен, прибыли и т.д.;

3) характеристики устойчивости рынка: вариабельность продаж, цен; сезонные колебания и цикличность развития;

4) жизненные циклы товаров, услуг: динамика реализации с момента внедрения на рынок;

5) сегментация рынка и потребителей: целевые сегменты рынка и целевые аудитории потребителей;

6) конъюнктурные оценки рыночной ситуации - оценка состояния рынка с привлечением экспертов и др

34. Основные требования, предъявляемые к рыночному исследованию

Выделяют два вида исходной информации :

1) информация, характеризующая все стороны деятельности рыночных субъектов; 2) информация о состоянии рынка и внешней среды.

К рыночной информации предъявляются следующие требования :

достоверность – должна быть аргументированной и полной при ее получении и выдаче; надежность – должна постоянно накапливаться в достаточном объеме и обновляться; оперативность – должна быть конкретной и качественной, чтобы обеспечивать своевременное принятие коммерческих решений; систематичность – ее сбор должен проводиться непрерывно и системно; комплексность – должна отражать в комплексе данные об исследуемом рынке и внешней среде.

Что значит «исследовать рынок того или иного товара»? Это значит, что необходимо оценить объем и структуру предложения этого товара, объем и структуру спроса на него и сопоставить эти величины на данном уровне цен. Затем нужно рассчитывать зависимости спроса и товарного предложения от цены и подобрать такой ее уровень, при котором спрос и предложения уравновесятся. Можно обеспечить сбалансированность спроса и предложения за счет изменений последнего в ту или иную сторону.
Проблема изучения рынка – это информационная проблема. Чтобы оценить объем и структуру товарного предложения, нужно получить информацию о том, сколько и каких товаров имеется на рынке (в магазинах, на складах), сколько и каких товаров готовится к поставке и что уже конкретно поставлено. По данным о продаже товаров можно судить лишь о реализованной части спроса.
Объектами рыночного исследования являются тенденции и процессы развития рынка, включая анализ изменения экономических, научно-технических, демографических, экологических, законодательных и других факторов. Исследуются также структура и география рынка, его емкость, динамика продаж, барьеры рынка, состояние конкуренции, сложившаяся конъюнктура, возможности и риски. Основными результатами исследования рынка являются прогнозы его развития, оценка конъюнктурных тенденций, выявление ключевых факторов успеха. Определяются наиболее эффективные способы ведения конкурентной политики на рынке и возможности выхода на новые рынки. Осуществляется сегментация рынков, т.е. выбор целевых рынков и рыночных ниш.
Для того чтобы принимать обоснованные решения на любом рынке, необходимо располагать достоверной, обстоятельной и своевременной информацией. Систематический сбор, отражение и анализ данных о проблемах, связанных с функционированием рынка, составляют содержание маркетинговых исследований. Чтобы быть эффективными, эти исследования, во-первых, должны носить систематический характер; во-вторых, опираться на специально отобранную информацию; в-третьих, осуществлять определенные процедуры сбора, обобщения, обработки и анализа данных; в-четвертых, использовать специально разработанные для целей анализа инструменты. Таким образом, маркетинговая деятельность строится на основе специальных рыночных исследований и сборе необходимой для их проведения информации. Потоки этой информации упорядочиваются определенными исследовательскими процедурами и методами.

Для обработки данных маркетинговых исследований в маркетинге используют как описательные, так и аналитические методы.

Из аналитических методов в маркетинге часто применяются: - анализ трендов; - регрессионный анализ; - дисперсионный анализ; - дискриминантный анализ; - кластерный анализ; - факторный анализ.

Примеры использования аналитических методов:

Регрессионный анализ (как оценить цену на товар в последующие шесть месяцев?)

Дисперсионный анализ (влияет ли упаковка на уровень объема сбыта?).

Дискриминантный анализ (разработайте классификацию кредитоспособности покупателей кредита по признакам: «ЗП», «образование», «возраст».

Факторный анализ (как описать влияние этих факторов на различные марки строящихся автомобилей).

Кластерный анализ (как определить тип читателей известного журнала).

Маркетинговые исследования показывают , что вариация каждого изучаемого признака находится в теснейшей связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц. Исследования служат выяснению того, каковы связи между двумя переменными и в какой степени они связаны. (Пр. связь между ценой и сбытом).При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов (факторные признаки), а другие – явл. результативными признаками. Рассматривая зависимости между признаками, необходимо выделить, прежде всего, две категории связи: - функциональную, - корреляционную.

Функциональные связи хар. полным соответствием между изменениями факторного признака и результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.

В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признаков нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных.

34. Показатели центра распределения: мода, медиана и среднее арифметическое и их применение при анализе данных маркетиного исследования

Средняя величина (среднее, среднее значение) дает представление о наиболее "типичном" или "центральном" значении (центральной тенденции) в интервале изменения переменной (переменной величины). Например, средняя цена, средний объем продаж - подобные термины часто используются в практической работе маркетолога. В качестве средней величины чаще всего рассматриваются мода, медиана, средняя арифметическая и средняя геометрическая.

Мода - наиболее часто встречаемая величина в наборе данных. Это наиболее "типичное" значение среди данных. Оно может быть определено непосредственно из данных таблицы или графика. В графическом изображении данная величина соответствует величине на оси абсцисс, при которой соответствующая величина у является наибольшей. Недостаток наиболее часто встречаемой величины состоит в том, что она учитывает только соотношения величин, изменения же величин за пределами моды остаются неучтенными.Пример расчета моды. Упаковочная машина упаковывает по 100 канцелярских скрепок в маленькие пластмассовые футляры. Проверка 25 пластмассовых футляров дала следующий результат:

Наиболее часто встречаемой здесь величиной со значением признака 7 является количество в 100 штук.

Медиана (центральная величина) - это среднее, полученное путем выявления "центрального" значения в перечне данных, расположенных в ранжированном порядке. Медиана не учитывает экстремальных значений. Если налицо нечетное количество величин, например N = 9, то центральная величина рассчитывается следующим образом: В предыдущем примере наиболее часто встречаемая величина определялась среди следующих величин: 92, 95, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 107. Медианой является здесь 99 (5-я величина).

Средняя арифметическая учитывает каждое значение признака, в том числе экстремальные и случайные величины. Каждое изменение значений признака влияет на среднюю величину. Выделяют невзвешенную среднюю арифметическую и взвешенную среднюю арифметическую.

Невзвешенная средняя арифметическая получается путем деления суммы всех значений на их количество:

Средняя арифметическая чисел 2, 3, 5, 7 и 8 следующая: Во взвешенной средней арифметической у отдельных значений учитывается определенный признак, например количество или вес:Предположим, что отдельным значениям признака xi (х 1, х 2, х 3 ... хn ) соответствует разный вес или разная частотность fi .