
- •Вопрос 1. Цели, задачи и направления маркетинговых исследований.
- •Вопрос 2.Современные информационные технологии и маркетинговые исследования.
- •Источники информации в мис
- •Вопрос 3. Процесс маркетинговых исследований.
- •Основные характеристики, учитываемые при выборе вида проекта маркетингового исследования
- •Основные этапы предварительного анализа данных.
- •Вопрос 4. Виды, источники и методы сбора маркетинговой информации.
- •Основные преимущества и недостатки вторичной информации
- •Вопрос 5. Разработка плана исследования.
- •Типовая структура предложения по маркетинговому исследованию.
- •Вопрос 6. Определение объёма и процедуры выборки, организация сбора данных.
- •Вопрос 7. Методы анализа
- •Вопрос 8. Прогнозирование
- •Вопрос 9. Содержание отчета о проведении исследования
- •Вопрос 10. Взаимодействие со специализированными организациями в области маркетинговых исследований.
Вопрос 7. Методы анализа
Маркетинг, являясь деятельностью, направленной на решение практических задач бизнеса, не предусматривает разработку специальных математических методов и моделей, но в то же время решение практических задач маркетинга невозможно без применения формализованных подходов. Математические методы широко используются при изучении рынка, формировании портрета потребителей, управлении товарными запасами, прогнозировании объёма продаж и решении других задач.
В зависимости от характеристик и содержания рассматриваемой ситуации используются различные экономико-математические методы, выступающие в роли инструментов маркетинга.
Среди методов статистического анализа, используемых для разработки прогнозов, следует выделить два метода: экстраполяцию и моделирование.
Экстраполяционные методы предполагают распространение установленной в прошлом тенденции на будущий период. С их помощью можно давать оценку состояния компании в будущем периоде и на базе этого решать задачи, поставленные перед фирмой. Данные методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития достаточно стабильных, хорошо изученных процессов. Прогнозный период времени не должен превышать 25—30% от исходной временной базы. В основе методов экстраполяции лежит анализ временных рядов.
Многие данные маркетинговых исследований даются для различных интервалов времени – например, на ежегодной, ежемесячной основе. Такие данные представляют собой временные ряды. Анализ временных рядов обычно направлен на выявление трёх видов закономерностей: трендов, цикличности и сезонности. Тренд характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Циклический характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом. Сезонные колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются каждый год (например, спрос на газонокосилки, отдых в курортных местах в течение года, спрос на телефонные услуги в течение суток).
Применение методов моделирования предполагает построение прогнозной модели, характеризующей зависимость изучаемого параметра от ряда факторов, на него влияющих. Она связывает условия, которые, как ожидается, будут иметь место, и характер их влияния на изучаемый параметр. При построении прогнозных моделей чаще всего используется парный и множественный регрессионный анализ.
Прежде чем рассматривать метод регрессионного анализа необходимо ввести понятия метрических и категориальных переменных. Метрической является переменная, измеренная с помощью интервальной или относительной шкалы. Категориальная переменная – это переменная, измеренная с помощью номинальной или порядковой шкалы.
Итак, регрессионный анализ – это статистический метод установления формы и изучения связей между метрической зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Парный регрессионный анализ основан на использовании уравнения прямой линии. Множественная регрессия предполагает наличие многих независимых переменных в уравнении регрессии.
Регрессионный анализ имеет дело с природой и степенью связи между переменными, но не предполагает, что между ними существует какая-либо причинная связь. Он позволяет определить, действительно ли переменные взаимосвязаны, а также тесноту и форму связи – математическое уравнение, описывающее зависимость между переменными.
Основой измерения связей между переменными является матрица парных коэффициентов корреляции. На основе этой матрицы можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой.
Корреляционно-регрессионный анализ объясняет вариацию в продажах, предпочтениях торговой марке, доли рынка и других маркетинговых результатах, получаемых при управлении такими переменными, как реклама, цена, распределение и качество продукции.
Помимо целей прогнозирования регрессия может использоваться для отбора статистически значимых независимых переменных (факторов), которые необходимо применять при исследовании результативного признака (зависимой переменной). В частности, при поиске критериев сегментации исследователь может использовать регрессионный анализ для выделения демографических факторов, которые оказывают наиболее сильное влияние на какой-то результирующий показатель, характеризующий поведение покупателей.
Дискриминантный анализ – метод для анализа данных, используемый в том случае, когда зависимая переменная категориальная, а независимые переменные интервальные. Основная задача – исследование различий между группами. С помощью данного метода можно наилучшим образом определить признаки различия двух и более категорий объектов. Например, дискриминантный анализ позволяет ответить на вопрос, различаются ли между собой отдельные сегменты рынка по своим предпочтениям к средствам массовой информации.
В ходе проведения маркетинговых исследований можно столкнуться с множеством переменных, большинство из которых взаимосвязаны, то есть нельзя чётко выделить зависимые и независимые переменные. Для удобства обработки данных их число необходимо снизить до приемлемого уровня. С этой целью используется факторный анализ – метод статистического анализа, позволяющий сократить число переменных путём формирования новых переменных – факторов. Факторы подбираются таким образом, чтобы они были максимально независимы друг от друга. Данный метод применяется, например, для выявления наиболее значимых критериев сегментации рынка.
Кластерный анализ – это класс методов, используемых для разделения множества объектов или событий на относительно однородные непересекающиеся подмножества, которые называют кластерами. Данный метод применяется для сегментации рынка, определения возможностей нового товара (кластеризации торговых марок), выбора тестовых рынков, создания более удобных для анализа подгрупп данных и в других случаях.
Кластерный анализ, как и дискриминантный, предназначен для классификации переменных. Отличие заключается в том, что в дискриминантном анализе правило классификации разрабатывается на основе уже имеющейся информации о групповой принадлежности каждого рассматриваемого объекта или события. В кластерном анализе группы (кластеры) определяются с помощью вновь собираемых данных.
Дисперсионный анализ – статистический метод изучения различий между выборочными средними для двух или больше совокупностей. Данный метод основан на возможности разложения общей вариации объясняемого признака на составные части, определяемые факторами, предположительно влияющими на эту вариацию. В результате появляется возможность оценки вклада каждой компоненты в изменчивость значений признака.
В своей простейшей форме дисперсионный анализ должен иметь метрическую зависимую переменную и одну или несколько категориальных независимых переменных. Если набор независимых переменных состоит из категориальных и метрических переменных, то их изучают методом ковариационного анализа.
Ковариационный анализ – специальный метод анализа дисперсий, в котором влияние независимых переменных, выраженных в метрической шкале, удаляют перед выполнением дисперсионного анализа. То есть данный метод позволяет выявить зависимость среднего значения некоторого количественного результирующего показателя от набора количественных и неколичественных факторов одновременно.
Методы теории игр составляют содержание раздела математики, ориентированного на исследование явлений и процессов, связанных с принятием решений в конфликтных ситуациях и в условиях неопределённости. Данные методы позволяют определить порядок действий (стратегию), минимизирующий возможные потери или максимизирующий прибыль в условиях неопределённости поведения одного или нескольких рыночных субъектов.
Математическое программирование представляет собой совокупность методов решения многомерных экстремальных задач с ограничениями на используемые ресурсы.
Все перечисленные методы относятся к группе формализованных. Формализованный подход гарантирует точность и надёжность информации, используемой для обоснования маркетинговых решений. Наряду с этим необходимо учитывать и действие факторов, которые формализовать крайне сложно. Например, изменение таможенных правил или появление новых технологий. Быстро меняющиеся условия среды обуславливают тот факт, что для принятия решений в маркетинге всё более широко применяются экспертные и эвристические методы.
Суть любого экспертного исследования заключается в подборе и формировании группы независимых, компетентных в изучаемой проблеме специалистов, высказывающих своё согласованное мнение, которое рассматривается как экспертная оценка. Экспертная оценка – это средняя характеристика из высказанных группой компетентных специалистов мнений о каком-либо явлении или процессе, при условии, что удалось достичь согласованности взглядов.
Экспертные оценки могут быть количественными и качественными. В первом случае экспертиза базируется на применении статистических и эконометрических методах, во втором – на эвристических процедурах, опирающихся на опыт и интуицию. Экспертные методы получения информации используются при изучении рыночной ситуации, в прогнозировании рыночных параметров и составлении сценариев развития рынка, в принятии стратегических решений, в характеристике качества продукции, в оценках потенциала конкурентов и так далее.
Достоинством экспертных методов является их относительная простота и применяемость для прогнозирования практически любых ситуаций, в том числе в условиях неполной информации. К недостаткам экспертных методов относятся: субъективизм мнений экспертов, ограниченность их суждений.
Одним из наиболее распространенных и результативных методов экспертной оценки считается Дельфи-метод. Специфика метода заключается в том, что обобщение результатов исследования осуществляется путём индивидуального письменного опроса экспертов в несколько туров по специально разработанной процедуре. Главный аналитик независимо сводит воедино полученные прогнозы и составляет один обобщённый. В случае необходимости процедура повторяется несколько раз, пока оценки экспертов не сблизятся настолько, что средняя из них сможет считаться достаточно надёжной, а показатели разброса мнений будут минимальными.
Метод «мозгового штурма» считается более оперативным и достаточно надёжным для получения оценок, прежде всего конъюнктурных. Основой метода является выработка решения на основе совместного обсуждения проблемы, поставленной экспертами. Идея или оценка, которая устоит против критики и с которой согласится большинство участников, принимается в качестве экспертной оценки.
Иногда в практике маркетинговых исследований используется метод синектики (соединения различных и заведомо не соответствующих друг другу элементов), предложенный американским учёным У. Гордоном в 1960 году. Основное отличие данного метода от «мозгового штурма» заключается в том, что в качестве экспертов выступает стабильная по составу группа. Кроме того, использование метода синектики допускает критические высказывания, которые отсутствуют в методе «мозгового штурма».
Морфологический анализ – метод прогнозирования, сущность которого заключается в разложении рассматриваемой проблемы на структурные компоненты, или параметры. Для каждого компонента подбираются альтернативные решения, которые вводятся в специальную матрицу – морфологический ящик. С помощью полученной матрицы путём перебора характеристик и их значений находят наиболее оптимальное решение.
Безусловно, существуют и другие методы, которые способствуют принятию маркетинговых решений. Их применение определяется характером и спецификой проблемы, наличием информации, скоростью принятия решения и другими условиями.