Глава 4. Организация выборочных полевых исследований

Товарные рынки представлены большим количеством потребителей. Их число часто измеряется тысячами, а иногда и миллионами. Организация сбора первичной информации среди такого большого количества респондентов практически нереализуемая задача. Кроме того, сплошное исследование тысяч и десятков тысяч респондентов даже при самом экономном расходовании средств выливается в астрономические суммы. Если учесть, что любая маркетинговая фирма не в состоянии не только получить, но и обработать такой объем информации, необходимость формирования выборок при проведении полевых исследований становится очевидной.

4.1. Представительность выборки

Правильно построенная выборка может "эффективно" представлять широкую генеральную совокупность (далее - целевой сегмент рынка), несмотря на то, что ее объем может быть небольшим. Например, при исследовании общественного мнения в США обычно ограничиваются размером выборки в 1300 - 1500 чел., в России - 1000-1300 чел. При оценке промышленного рынка выборка может состоять и вовсе из 20-30 объектов.

Сокращение количества изучаемых объектов неминуемо приводит к потере информации. Для того, чтобы эта потеря была минимальна и существенно не повлияла на результаты исследования, необходимо обеспечить представительность (репрезентативность) выборки и статистически значимое количество респондентов. Сразу же отметим, что представительность выборки непосредственно зависит от случайности процесса выбора. "Случайность" обеспечивает соответствие структуры выборки структуре целевого сегмента. Размер выборки влияет на точность собранной информации.

С точки зрения надежности результатов исследования важно, чтобы выборка как можно точнее описывала все основные характеристики и пропорции целевого сегмента рынка - была представительной. Это условие является необходимым и достаточным для того, чтобы выводы, полученные на основе изучения выборки, с заданным уровнем точности можно было распространить на все объекты целевого сегмента.

Существует два принципиальных подхода к формированию представительной выборки. Первый основан на том, что все элементы генеральной совокупности при отборе имеют равные шансы попасть в выборку (случайная выборка). Второй подход базируется на неравенстве данных шансов (неслучайная выборка), когда известно в чем выражается это неравенство. В результате выборка может стать представительной с помощью специальных процедур корректировки.

Например, если при исследовании потребителей продуктов питания в г.Москве в выборку попало вдвое больше мужчин, то данная выборка неслучайна. Путем двойного учета результатов опроса женщин по сравнению с результатами опроса мужчин выборка даст более представительную картину, так как будет учитывать характерную пропорцию распределения мужчин и женщин в генеральной совокупности (примерно 50% на 50%).

4.2. Методы случайной выборки

В практике маркетинговых исследований используются четыре метода формирования случайной выборки, основанные на рандомизации, систематизации, кластеризации и стратификации.

1. Метод рандомизации.

На основе списка целевого сегмента случайным образом отбираются элементы. Вероятность быть выбранным известна (g) и одинакова для всех объектов сегмента. Она рассчитывается по формуле: g = n / N, где n-объем выборки, N - объем целевого сегмента. Модификации метода: отбор на основе датчика случайных чисел, пошаговый отбор, отбор "вслепую".

При использовании метода рандомизации важно наличие полного пронумерованного исходного списка целевого сегмента. Если исследуются российские производители продукции можно воспользоваться электронными вариантами отраслевых справочников. Например, электронная промышленность представлена в справочнике "АСУ-Импульс" 919 предприятиями. Зная объем выборки, скажем 230 предприятий, и рассчитав вероятность выбора g=230/919=0.25, можно, отбирая предприятия с данной вероятностью, сформировать случайную выборку. Выборка будет также случайной, если воспользоваться датчиком случайных чисел или осуществлять отбор вслепую (лотерейный барабан) до того момента, пока выборка не достигнет 230 предприятий.

2. Метод систематизации.

На основе списка целевого сегмента выбирается случайный стартовый объект (первый объект выборки). Рассчитывается интервал пропуска (s) по формуле: s=N : n, который используется для нахождения каждого следующего объекта до момента заполнения выборки.

В приведенном выше примере в качестве стартового элемента может быть случайно выбранный номер предприятия, например, середина списка. После расчета интервала пропуска s=919/230=4, отбор каждого четвертого предприятия может осуществляться одновременно в направлении к началу и концу списка до достижения заданного объема выборки.

3. Метод кластеризации.

Целевой сегмент разделяется на однородные кластеры (группы). Из них формируется случайный набор кластеров, а затем из каждого кластера также случайно окончательно отбираются объекты выборки. Метод кластеризации используют, если прямой отбор отдельных элементов невозможен или является очень трудоемким (дорогостоящим).

Предположим, необходимо опросить 200 покупателей нового автомобиля "ВАЗ-2110" в момент совершения покупки. Известно, что количество фирм предлагающих данные автомобили, в г. Москве равно 98. Если отбирать 200 покупателей методами простой рандомизации или систематизации, то придется обойти возможно все 98 фирм. Очевидны большие затраты времени и неэкономичность такого подхода. В рамках метода кластеризации случайным образом отбирается определенное число торговых фирм, например 20. Затем также случайным образом выбирается 10 покупателей в каждой из фирм (например, каждый 2-ой). Таким образом формируется кластер с числом элементов n=20x10= 200. В результате посещение 20 фирм потребует меньше времени и обойдется гораздо дешевле, что ускорит процесс исследования без потери надежности исходной информации.

4. Метод стратификации.

Целевой сегмент разделяется на страты по какой либо существенной с точки зрения анализа характеристике и затем случайным образом из стратов формируется выборка.

Пример. При организации издания нового журнала по проблемам взаимодействия населения с коммерческими банками России необходимо выяснить мнение клиентов московских коммерческих банков относительно структуры будущего журнала. Для проведения платного анкетирования определен размер выборки в 1000 семей. Перед обращением к банкам с просьбой разослать подготовленные анкеты случайно выбранным собственным клиентам весь исходный файл был разбит на муниципальные округа (в рамках терминологии метода - страты), а затем количество опрашиваемых в округах определялось пропорционально количеству клиентов коммерческих банков, проживающих в соответствующем округе (табл. 10).

Таблица 10

Использование метода стратифицированной выборки

при формировании выборки потенциальных читателей

нового журнала

_____________________________________________________________________

Административный Процент клиентов Количество анкети-

округ г. Москвы коммерческих банков, руемых (семей)

проживающих в округе с исполь- без исполь-

зованием зования

стратов стратов

_____________________________________________________________________