Метод математической статистики

Пример. Предположим, что магазин обслуживает за определенный период около 100 000 чел. По данным предыдущих опросов установлено, что дисперсия составляет ± 25 руб./чел. Коэффициент доверия равен 2. Предельную ошибку мы приняли равной 1 руб. Тогда численность выборки составит:

Расчет по этому методу в маркетинге делается довольно редко, поскольку среднеквадратичная выборочная дисперсия – показатель разброса основного свойства выборки – в социологических опросах имеет обычно числовое значение, например возраст, а в маркетинге часто качественное, то есть отношение к аргументу.

Я часто применяю статистические закономерности. Для рынка b 2 c выборка составляет 0,1–0,5 % от генеральной совокупности и обычно не превышает 1000 человек.

Для рынка b 2 b учитывается количество лиц, принимающих решение о покупке:

менее 30 – 100 % (то есть опрашиваются все);

от 30 до 100 – от 100 до 50 %;

от 100 до 300 – от 50 до 10 %;

свыше 300 – 10 %, но не более 1000 человек.

Объем генеральной совокупности находится из открытых источников, обычно это статистические данные Роскомстата, который ежегодно их публикует. Если по каким‑то причинам вы не сможете найти такой ежегодник, можно сделать запрос в эту организацию, стоит это недорого. При расчете объема генеральной совокупности не учитывается платежеспособность потребителей!

Например, вашей генеральной совокупностью являются мужчины от 30 до 50 лет, проживающие в Москве и имеющие доход свыше 500 $ в месяц. Сколько мужчин такого возраста проживает в Москве, таков и объем вашей генеральной совокупности.

На рынке b 2 b объем генеральной совокупности часто заранее известен, если предприятий, использующих ваш товар, немного. В ином случае помимо Роскомстата придется использовать другие каналы информации.

Например, вас интересует количество металлургических предприятий, которые при выплавке стали используют определенные присадки. Роскомстат этими данными не обладает, но может выдать количество металлургических предприятий и их адреса. По поводу использования присадок придется спрашивать уже в самом опросе.

3.  По какому критерию следует включать людей в выборку (или какова структура выборки )? В исследовании, которое будем применять в рамках проекта, обычно мы используем пропорциональную выборку.

Пропорциональная выборка . Исследователь находит и опрашивает определенное количество людей из каждой группы. Вспомним закон Парето: 80 на 20. Пример. Мы проводим исследование в продовольственном магазине c целью определения того, как нам сформировать его ассортимент. Если мы будем использовать для исследования простую случайную выборку, может случиться так, что 80 % опрашиваемых будут те, которые определяют всего 20 % объема продаж и «не делают погоду» в нашем магазине. А те, кто имеет самые большие потребительские корзины, при простой случайной выборке могут и не войти в исследование. Это типичная статистическая ошибка.

Именно пропорциональная выборка применяется чаще всего. Имеется в виду, что когда вы получаете данные о генеральной совокупности, допустим, узнаёте, сколько проживает мужчин от 30 до 50 лет, то должны получить данные о том, сколько мужчин от 30 до 35, до 40 и т. д. Если это разные сегменты, то тогда должны получить пропорцию и точно так же их пропорционально спросить. Обычным примером использования пропорциональной выборки является работа с законом Парето.

Итак, директор магазина хотел бы узнать, какие товары ему лучше продавать, как выгоднее составить ассортимент. Он начинает опрашивать по случайной выборке покупателей своего магазина: «Часто ли вы делаете у нас покупки?» – «Часто». – «А поставьте в списке товаров галочки напротив тех, что, на ваш взгляд, всегда должны быть у нас на прилавках». После этого он сортирует все анкеты, выбирает то, что отметило большинство, и закупает эти товары большой партией. А потом удивляется, почему они так медленно раскупаются. Почему так получается? Все очень просто. Большинство ответивших попадают в категорию менее платежеспособных, они покупают редко. А меньшинство, которое покупает много, не учитывается, их голос слишком мал, их всего 20 %. Результат – магазин для бедных, кроме того, влачит жалкое существование, потому что там мало что покупают. Типичная история.

Уважаемые дамы и господа! Не забывайте: что бы вы ни делали, вы работаете на коммерческом предприятии, главная задача которого – получение прибыли. Прибыль дают те, у кого в кармане пухлый кошелек.

Прихожу в магазин, хочу купить рубашки. «Сорок четвертый размер есть?» – «Нет, быстро разбирают». «Очень хорошо, – говорю, – давайте посмотрим с другого ракурса на проблему. Мужчины с возрастом худеют или полнеют?» – «Полнеют». – «Хорошо. Кто в массе своей более платежеспособен – молодой или пожилой?» – «В массе – пожилой». Я говорю: «Так на полных мужчин рубашек больше должно быть, чем не худых, потому что молодые в меньшей степени носят костюмы, чем пожилые. Где рубашки сорок четвертого размера?» Простая логика. Ответ: «А мы рубашки всех размеров покупаем одинаковое количество». Я говорю: «Вы понимаете, что такие люди, как я, они платежеспособны? Вы понимаете, что таких рубашек я купил бы штук пять разных? А теперь я не куплю ни одной, потому что поздно, нет их у вас уже. Вопрос: сколько вы потеряли из‑за того, что вы не умеете логически мыслить?»