11. Система сбора первичной маркетинговой информации предприятия сферы сервиса и туризма

12. Сущность, содержание, формы и виды маркетинговых исследований

Маркетинговые исследования являются функци­ей, которая связывает организацию с потребите­лями через информацию. Информация использует­ся для выявления и определения возможностей и проблем маркетинга; разработки, уточнения, оценки и контроля исполнения маркетинговых мероприятий; совершенствования понимания марке­тинга как процесса.

Маркетинговое исследование – любая исследовательская де­ятельность, направленная на удовлетворение информационно-аналитических потребностей маркетинга.

Цель маркетингового исследования – создать информацион­но-аналитическую базу для принятия маркетинговых решений и тем самым снизить уровень неопределенности, связанной с ними.

Стадии исследовательского процесса

Можно выделить пять стадий исследовательского процесса.

Рис. Стадии исследовательского процесса

1. Постановка проблемы. Прежде всего менеджер (пользователь результатов исследования) и рыночный аналитик (исследователь) должны четко сфор­мулировать проблему и согласовать цель исследования. Следует помнить старую истину маркетинговых исследований: «Правильно поставленная про­блема – наполовину решенная проблема». Цель исследования – как можно более точно определить ту инфор­мацию, которая необходима для повышения качества принимаемого реше­ния.

Исходным пунктом маркетингового исследования является точная формулировка его целей и задач. Они прямо вытекают из специфики проблемы, актуальной для фирмы в определенный момент времени. Проблемы маркетинговых исследований опре­деляются требованиями получения соответствующей, точной и непредвзятой информации, необходимой для эффективного управления маркетинговой деятельностью.

Некоторые специалисты подразделяют маркетинговые про­блемы на оперативные (повторяющиеся) и специфические (не­повторяющиеся). Такая классификация полезна с той точки зрения, что оперативные проблемы требуют систематиче­ского проведения исследований, которые должны обеспечивать эффективное функционирование маркетинговой информацион­ной системы предприятия.

К числу оперативных све­дений можно отнести: прогнозы объемов продаж; оценку каче­ства продукта, приемов и средств маркетинговых коммуника­ций; измерение эффективности рекламы и т.п.

В то же время специфические проблемы носят такой характер, который требу­ет проведения специального исследования. Например, значи­тельные инновации в продуктах конкурентов или появление на рынке нового продукта могут вызвать существенные изменения в объемах продаж и занимаемой доле рынка отдельных предпри­ятий.

Можно выделить следующие подходы к выявлению проблем управления маркетинговой деятельностью:

– анализ результатов производственно-хозяйственной и сбы­товой деятельности туристского предприятия;

– экспертный опрос руководителей и специалистов;

– наблюдение за выполнением маркетинговых функций.

Из выявленных проблем вытекают цели маркетинговых иссле­дований. Они должны быть четко сформулированы и детализи­рованы. Нечетко поставленная цель, такая как «собрать инфор­мацию о клиентах», может иметь множество решений и направ­лений: количество клиентов по дням недели; половозрастной состав; социальное положение; уровень доходов и т.д. В резуль­тате подобная формулировка цели может привести к тому, что работа, проделанная для сбора данных, окажется неэффектив­ной при решении поставленной проблемы.

Таким образом, важнейшим аспектом определения целей иссле­дования является выявление специфических типов информа­ции, необходимой для решения проблемы, являющейся предметом изучения. Например, если предметом маркетингового исследо­вания является спрос на развлекательные и другие дополнитель­ные услуги со стороны молодых туристов на курорте «Солнеч­ный Берег», то целью исследования может быть сбор достоверной информации относительно спроса на развлекательные, спортив­ные и другие виды дополнительных услуг у туристов в возрасте до тридцати лет.

Конкретная цель диктует выбор главных направлений и объ­емов исследования. В ряде случаев на данном этапе выполняют­ся предварительные (неформальные) исследования маркетинга для полученных данных, позволяющих уточнить содержание проблемы и цели предстоящего изучения.

Очень важным моментом является формулировка конкрет­ных задач маркетингового исследования. Они выражают позна­вательные и практические потребности, ради которых проводит­ся исследование, поясняют тему и цель, ведут к ее конкретиза­ции, устраняют неопределенность вокруг нее. Задачи должны формулироваться в логическом порядке, в зависимости от темы маркетингового исследования, а также быть предельно ясными и конкретными. Количество задач и исследовательских вопро­сов не должно быть меньше 8–9, поскольку в противном случае цели не будут хорошо прояснены и конкретизированы. Чем большую практическую направленность имеет маркетинговое исследование (т.е. проводится для нужд принятия маркетинговых решений), тем более конкретными должны быть задачи при их разработке.

Например, если в гостинице вводится какая-либо дополни­тельная услуга, то в качестве задач маркетингового исследования могут быть сформулированы следующие:

– изучить, как клиенты восприняли бы эту новую услугу: по­ложительно, безразлично или отрицательно;

– выявить, насколько часто пользовались бы ею клиенты; определить сумму, которую клиенты бы использовали для покупки этого вида услуг;

– изучить социально-демографический профиль туристов: воз­раст, профессия, пол, доходы и др.;

– выявить, пользовались ли клиенты такой услугой в других гостиницах. Если да, то как часто;

– исследовать вид предпочитаемой клиентами рекламы.

Цели определяют выбор главных направлений и объемов ис­следования. В ряде случаев на данном этапе следует выполнить предварительные исследования для получения данных, позво­ляющих уточнить содержание проблемы и цели предстоящего изучения.

Выявление проблемы, цели и задач исследования обеспечи­вает возможность формирования рабочих гипотез.

Рабочая гипотеза – это вероятностное предположение относи­тельно сущности и связей между изучаемыми явлениями и процес­сами, подлежащее проверке путем проведения маркетингового исследования.

Другими словами, гипотезы представляют собой предвари­тельные ожидания исследователей относительно некоторых ос­новных результатов предстоящего мероприятия.

Гипотеза должна обеспечивать:

– достоверность (непосредственная связь с проблемой);

– предсказуемость (не только объяснять проблемы, но и слу­жить основой для их решения);

– проверяемость (возможность проверки ее положения на эмпирическом материале).

Гипотезы являются предположе­ниями, утверждениями, позволяющими обеспечить эмпириче­скую проверку через собранные данные. В противном случае они не имеют никакого смысла. Под эмпирической проверкой подразумевается установление согласованности гипотез с фактами.

Различают два вида гипотез – описательные и объяснительные.

Описательные гипотезы – это предположения о существен­ных свойствах и характеристиках изучаемых объектов, явлений и процессов. Они чаще всего отражают эмпирические факты и выражаются в абсолютных числах, процентах, средних величи­нах (например, средний доход, средний возраст туристов, доля рынка и т.д.). Приведем примеры формулировок описательных гипотез.

1) Ожидается, что распределение по возрасту среди туристов на курорте «Солнечный Берег» в течение летнего сезона ... года будет следующим: до 18 лет – 15 %; 19–30 лет – 12 %; 31–40 лет – 10 %; 41–50 лет – 20 %, свыше 50 лет – 43 %.

2) Не менее 405 туристов из Великобритании на курорте «Солнечный Берег» в течение летнего сезона ... года – это люди в возрасте свыше 50 лет.

3) Основная часть туристов из Германии расходует на экс­курсии не более 10–15 % денег от суммы, затрачиваемой на пи­тание.

Объяснительные гипотезы – это обоснованные предположе­ния относительно наличия связей и причинно-следственной за­висимости междуфактами и явлениями. Они более сложны для формирования, чем описательные. Поэтому их разработка тре­бует от исследователей больше опыта, наблюдений и предвари­тельных знаний сущности исследуемых проблем. Функция объ­яснительных гипотез состоит в выявлении сущности и оценке силы взаимосвязей. Обычно объяснительные гипотезы предусматривают силу связи между двумя исследуемыми признаками: причиной и следствием.

Приведем примеры формулировок объ­яснительных гипотез.

1) Возраст не оказывает существенного влияния на покупа­тельское поведение туристов.

2) Между социальным статусом туриста и характером поку­паемых им экскурсий существует средняя по силе связь.

3) Дети оказывают сильное влияние при выборе летнего места отдыха семьи.

Объяснительные гипотезы формулируются через две гипоте­зы: нулевую и альтернативную. Нулевая гипотеза является отри­цательной и всегда отрицает наличие связи между призна­ком-причиной и признаком-следствием. Альтернативная гипо­теза показывает предположение об ожидаемой силе связи между двумя признаками.

Гипотезы имеют большое значение для усовершенствования модели исследования, независимо от того, будут ли подтвержде­ны его окончательные результаты. Наряду с этим после получе­ния обработанной информации маркетингового исследования в процессе ее теоретического анализа могут открыться и совсем новые аспекты явления, которые явятся предметом нового исследования и, соответственно, для них будет сформулированы новые гипотезы.

Рабочая гипотеза является основной для системы показателей, необходимых для данного исследования, которые можно получить их различных источников информации.

Чтобы ра­зобраться с этапом определения проблемы в процессе маркетинговых исследований, полезно понять, как возникают проблемы или возможности.

ПРОБЛЕМА, ТРЕБУЮЩАЯ РЕШЕНИЯ Проблема, стоящая перед специалистом, для решения которой необходимо выполнить маркетинговые исследо­вания.

ПРОБЛЕМА, ТРЕБУЮЩАЯ ИССЛЕДОВАНИЯ Проблема, требующая решения, сформулированная при­менительно к исследованию.

Таблица

Взаимосвязь между решаемыми и исследовательскими проблемами

Решаемая проблема	Исследуемая проблема
Разработать упаковки нового продукта	Оценить эффективность вариантов дизайна упаковки
Увеличить скорость проникновения на рынок посредством открытия новых магазинов	Оценить варианты выгодного месторасположения
Увеличить товарооборот в магазине	Оценить имидж магазина
Внедрить новый продукт	Разработать план тестирования рынка и определить реакцию потребителей на новый продукт
Увеличить число покупателей, совершающих повторные покупки	Установить число покупателей, совершающих в настоящее время повторные покупки.

2. Составление плана исследования. План исследования – это основной доку­мент, в котором определяются методы и процедуры сбора и анализа необхо­димой информации. По сути, это план исследовательских действий. Состав­ляет план, как правило, рыночный аналитик. План исследования должен разрабатываться профессионально и содержать гипотезу и вопросы иссле­дования, источники информации, инструменты исследования (фокус-группы, опросы, эксперименты), методологию построения выборок, календарный график и смету расходов. Лицо, принимающее решение, утверждает план исследования, предварительно проверяя, будет ли собранная информация отвечать его запросу.

Планирование выборки включает следующие процедуры:

1. Выделение объектов генеральной совокупности.

2. Определение метода обследования.

3. Определение процедуры формирования выборки.

4. Определение объема выборки.

Генеральная совокупность – это множество всех единиц, являющих­ся объектами исследования.

На этом этапе необходимо определить, какие субъекты составляют исследуемую генеральную совокупность. Субъекты, входящие в генеральную совокупность, не­однородны, поэтому при определении типичных представителей объек­та исследования некоторые группы могут быть упущены. Особенно сложно представить все элементы генеральной совокупности, состоящей из организаций, поскольку не все фирмы афишируют свою деятельность. В качестве генеральной совокупности могут быть опреде­лены: рынок в целом, сегмент рынка или целевая группа субъектов.

Определение метода обследования. В зависимости от объема генеральной совокупности и целей исследо­вания могут быть использованы методы сплошного или выборочного обследования.

Метод сплошного обследования заключается в изучении всех еди­ниц генеральной совокупности. Метод связан с высокими затратами па проведение исследования, его использование оправдано, например, в случае малого количества потребителей, представляющих сегмент, или в случае, когда объем покупок данного клиента составляет значи­тельную долю от емкости рынка в целом.

Выборка – это группа объектов исследования, которая является носителем характеристик всех единиц генеральной совокупности, на­пример группа потребителей, представляющих интересы и вкусы все­го целевого рынка.

Типы выборки

Простая случайная выборка

Простая случайная выборка - это подход, при котором каждый член совокупности имеет одинаковую неизвестную вероятность быть выбранным. Процесс формирования такой выборки прост. напишите имена на теннисных шариках, поместите их в большую чашу, тщательно перемешайте и выберите необходисое число элементов.

На практике чаша заменяется таблицами случайных чисел. Простая случайная выборка - наиболее верный способ достижения репрезентативности выборки.

Стратифицированная выборка

Простая случайная выборка набирается из списка (основы выборки), представляющего совокупность. Для повышения эффективности используется информация о подгруппах, существующих в ее основе. При использовании стратифицированной выборки эффективность повышается благодаря тому, что точность исследования растет быстрее его стоимости. Допустим, вам необходимо получить информацию об отношении к курению учащихся школы. Понятно, что мнение младших учеников будет почти однозначным, тогда как в старших классах вариативность ответов может возрасти. В этом случае гораздо разумнее разбить всех учеников, например, на три группы: 1-5 классы, 6-9 кассы, 10-11 классы и сформировать простую случайную выборку в каждой из групп. В младших классах нам потребуется гораздо меньше респондентов, чем в старших. Эти группы выборки называются "стратами", а сама выборка - "стратифицированной".

Пропорциональная стратифицированная выборка

Пропорциональная стратифицированная выборка - разновидность стратифицированной выборки, при которой число выбранных элементов в каждой страте пропорционально численности входящих в них элементов. Пропорциональная стратифицированная выборка может быть классифицированна на прямо пропорциональную и обратно пропорциональную.

Прямо пропорциональная стратифицированная выборка

Прямо пропорциональная стратифицированная выборка подразумевает выбор большего количества элементов в большей группе, меньшего - в меньшей. Например, это может быть полезным для оценки известности торговой марки, потребляемой всеми возрастными группами.

Обратно пропорциональная стратифицированная выборка

В отличие от прямо пропорциональной выборки, в обратно пропорциональной в меньшей группе выбирается большее количество элементов, а в большей группе - меньшее количество. Например, если меньшая группа относительно менее осведомлена о теме исследования, чем большая, то следует использовать обратно пропорциональную выборку.

Непропорциональная стратифицированная выборка

Если при использовании стратифицированного метода размеры выборок из каждой группы не пропорциональны размеру соответствующей группы, такую выборку называют непропорциональной стратифицированной выборкой. Если проводится сравнение большого числа небольших групп, пропорциональная выборка может не обеспечить достаточный для значимого сравнения размер выборки. В подобных случаях использую непропроциональную выборку.

Кластерная выборка

При использовании кластерной выборки эффективность увеличивается за счет того, что стоимость уменьшается быстрее точности. Как и в случае с стратифицированной выборкой, формирование кластерной выборки - процесс, состоящий из двух этапов. В процессе формирования кластерной выборки совокупность делится не на "страты", а на "кластеры". Далее кластеры отбираются случайным образом, и все представители выбранных кластеров подвергаются исследованию. Например, чтобы выяснить отношение к курению учеников выпусных классов в городе, необходимо сформировать случайную выборку из совокупности всех выпускных классов города, а затем опросить всех учеников выбранных классов.

Систематическая выборка

Систематическая выборка - это "грубый" аналог простой случайной выборки. Главное отличие этих выборок заключается в правилах выбора элементов. Систематическая выборка подразумевает выбор элементов из списка с определенным шагом, например - каждый 10-й элемент. При этом точка отсчета может выбираться случайно.

Точность систематической выборки заведомо ниже, чем в простой случайной выборке, поскольку существует риск закономерностей списка.

Типовая выборка

Типовая выборка - один из методов неслучайных выборок, при использовании которой специалист опирается на собственные суждения о репрезентативности. Например, посетители торгового центра могут представлять район, город или целый регион. В этом типе выборки присутствует ряд искажений. Например, если для формирования группы применяется метод перехвата, то в выборке будет непропорционально много респондентов, часто посещающих магазины. Но бывают ситуации, когда применение типовой выборки даже рекомендуется. Например, точного списка уличных торговцев не существует и составить его невозможно. Метод типовой выборки снимает это ограничение.

Выборка методом "снежного кома"

Выборка методом снежного кома - это разновидность типовой выборки, применяемой в случае необходимости контакта с небольшой специфической группой. Например, если необходимо собрать экспертную информацию о новой технологии, методом "снежного кома" можно сформировать выборку преподавателей технических ВУЗов. При использовании выборки методом "снежного кома" каждого респондента после интервью просят порекомендовать одного или несколькуих аналогичных специалистов. Проблема выборки методом "снежного кома" состоит в том, что ведущие более активный образ жизни имеют больше шансов попасть в нее.

"Удобная" выборка

Процедура "удобной" выборки состоит в установлении контактов с "удобными" единицами выборки - с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснованна. "Удобную" выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Квотированная выборка

Квотированная выборка - это типовая выборка, на которую накладываются ограничения: оговаривается минимальное число каждой группы совокупности. Если необходимо опросить выборку из 1000 жителей города, можно оговорить квоты для северной и южной части этого города. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возрат, регион, доход, образование и прочих. Чтобы исследователям было проще закрывать квоты выборки, составляется матрица квот, содержащая подробные сведения о квотном задании каждого интервьюера.

Репрезентативность

Репрезентативность - это способность выборки представлять изучаемую совокупность. Чем точнее состав выборки представляет совокупность по изучаемым вопросам, тем вышее ее репрезентативность.

Репрезентативность можно проиллюстрировать следующим премером. Предпроложим, совокупность - это все учащиеся школы (600 человек из 20 классов, по 30 человек в каждом классе). Предмет изучения - отношение к курению. Выборка, состоящая из 60 учеников старших классов гораздо хуже представляет совокупность, чем выборка из тех же 60 человек, в которую войдут по 3 ученика из каждого класса. Главной причиной тому - неравное возрастное распределение в классах. Следовательно, в первом случая репрезентативность выборки низкая, а во втором случае репрезентативность высокая (при прочих равных условиях).

Ошибки выборки

Проведение исследовательского проекта всегда подразумевает некоторые ошибки. Общая ошибка исследования является разностью между истинным значением (в совокупности) наблюдаемой переменной и ее наблюдаемым значением (в выборке). Например, если истинным значением доли курящих жителей города является 37%, а результаты проведенного исследования показывают 35%, общая ошибка исследования составит 2 процентных пункта.

Общая ошибка исследования состоит из двух компонентов: ошибки выборки и ошибок, не связанных с выборкой. Если разность истинных и наблюдаемых значений объясняется только лишь использованием выборки, то такую ошибку называют ошибкой выборки. Ошибки, не связанные с выборкой, могут наблюдаться как при проведении сплошного исследования, так и при использовании выборки. Среди ошибок, не связанных с выборкой, выделяют ошибки измерения, записи и ввода данных, анализа данных, ошибки вследствие неполучения ответа.

Ошибки выборки могут быть уменьшены за счет увеличения размера выборки. Однако, по мере роста выборки снижается контроль качества исследования. Следовательно, возрастают ошибки, не связанные с выборкой. Таким образом, возникает ситуация компромиса между ошибкой выборки и ошибками, не связанными с выборкой.

Объем выборки

Объем выборки определяется четырьмя факторами. Первый - число групп и подгрупп, анализ которых следует провести. Второй - ценность информации, которую должно предоставить исследование, и требуемая точность результатов. Третий фактор - стоимость выборки: следует провести анализ затрат и выгод. Если стоимость выборки низка, оправдано формирование большей по объему выборки. Четвертый фактор - разброс значений совокупности. Если все члены совокупности придерживаются единого мнения, вполне достаточно выборки из одного человека. По мере возрастания разброса мнения должен увеличиваться и объем выборки.

Расчет выборки

Для расчета размера выборки необходимо определить допустимый масштаб ошибки выборки, уровень доверительной вероятности и ожидаемую дисперсию. Значения этих параметров будут зависеть от компромиса между ценностью более точной информации и стоимостью увеличеия размера выборки.

Уровень доверительной вероятности означает степень уверенности в том, что значение наблюдаемого элемента попадет в заданный диапазон доверительного интервала. Обычно используется 95% доверительная вероятность. Для получения более точных данных доверительная вероятность увеличивается до 99%, но это влечет значительное увеличение размера выборки. В случае, если точностью можно немного пожертвовать, уровень доверительной вероятности снижают до 90%, что влечет снижение размера выборки.

Доверительный интервал (допустимая ошибка) - это допустимое отклонение наблюдаемых значений от истинных. Размер этого допущения определяется исследователем с учетом требований к точности информации. Если увеличивается допустимая ошибка, размер выборки уменьшается, даже если уровень доверительной вероятности останется равным 95%.

Следует заметить, что размер выборки не зависит от размера совокупности. Существует широко распространенное заблуждение, которое заключается в том, что "хорошая" выборка должна включать сравнительно больший процент совокупности. На самом деле, размер выборки определяется одним и тем же способом, не зависимо от того, состоит ли совокупность из 1 тысячи или одного миллиона элементов. Не следует беспокоиться о том, чтобы выборка включала некоторый разумный процент совокупности.

Для расчета размера выборки удобно использовать калькулятор.

Доверительный интервал

Доверительный интервал - это допустимое отклонение наблюдаемых значений от истинных. Размер этого допущения определяется исследователем с учетом требований к точности информации. Если увеличивается допустимая ошибка, размер выборки уменьшается, даже если уровень доверительной вероятности останется равным 95%.

Доверительный интервал показывает, в каком диапазоне расположатся результаты выборочных наблюдений (опросов). Если мы проведем 100 одинаковых опросов в одинаковых выборках из единой генеральной совокупности (например, 100 выборок по 1000 человек в каждой в городе с населением 5 миллионов человек), то при 95%-й доверительной вероятности, 95 из 100 результатов попадут в пределы доверительного интервала (например, от 28% до 32% при истинном значении 30%).

Например, истинное количество курящих жителей города составляет 30%. Если мы 100 раз подряд выберем по 1000 человек и в этих выборках зададим вопрос "курите ли Вы?", в 95 из этих 100 выборок при 2%-м доверительном интервале значение составит от 28% до 32%.

3. Сбор информации. После утверждения плана исследования может начаться процесс сбора информации у респондентов. Во многих случаях эта процеду­ра поручается специализированной исследовательской фирме. С развитием телекоммуникаций и вычислительной техники методы сбора данных быстро меняются. В качестве примеров новых методов можно назвать опросы по те­лефону с вводом данных в компьютер, интервьюирование посредством компьютерных сетей, интерактивные терминалы в торговых центрах, интер­вьюирование по факсу, регистрацию универсальных кодов продуктов на электронных кассовых машинах и др. Все они ускоряют процесс сбора дан­ных и одновременно уменьшают вероятность ошибок. Выделяются две фазы сбора данных: предварительное тестирование и основное исследование. На предварительной фазе используется малая выборка и определяется, пра­вильно ли выбраны методы сбора данных для основного исследования.

Первичные данные – информация, собранная исследователем специально для решения конкретной проблемы.

Чаще всего под проведением маркетингового исследования понимают именно сбор первичной информации.

Методы сбора первичных данных, в свою очередь, делятся на:

• методы сбора качественных данных,

• методы сбора количественных данных

• mix-методики.