6727

80

разных операторов, а результаты (полученные записи) сравнить. Выбор метода преобразования данных зависит от способа проведения интервью и наличия необходимого оборудования.

Очищение данных заключается в проверке состоятельности собранных данных и работе с пропущенными ответами. Здесь проверка проводится намного точнее и тщательнее, чем на этапе предварительной проверки, поскольку для этого используются компьютеры.

Проверка состоятельности данных. Исследователь выявляет данные,

выходящие за пределы конкретного диапазона, и логически непоследовательные ответы либо определяет экстремальные значения. Распечатки с компьютера позволяют легко увидеть логическую непоследовательность ответов. Например, респондент указывает, что потреблял марку, но в то же время отмечает, что он ее не знает.

Работа с пропущенными ответами. Пропущенными ответами называ-

ются значения переменных, которые остались неизвестными исследователю либо по тому, что ответы были неоднозначны, либо неправильно или неразборчиво написаны. Проблемы возникают, когда доля таких ответов превышает

10 %.

Методы работы с пропущенными ответами:

Замена пропущенного значения нейтральным. Обычно средним значени-

ем по данной переменной (например, 4 по 7-балльной шкале). Замена пропу- щенного значения условным. Для вычисления подходящего ответа на пропущенные вопросы можно использовать структуру ответов респондентов по другим вопросам. На основе имеющихся данных исследователь пытается определить, какие ответы дал бы конкретный респондент, если он ответил на все вопросы. Исключение объекта целиком. Все респонденты с пропущенными ответами исключаются из анализа. Но в результате может значительно сократиться объем выборки, а результаты опроса искажаются. Попарное исключение пере- менных. Исследователь в своих вычислениях рассматривает только ответивших респондентов. В результате разные вычисления в ходе анализа могут основываться на разных размерах выборок. Это метод обычно используется, если размеры выборки велики, если количество пропущенных ответов незначительно, если переменные не сильно взаимосвязаны. Прежде чем выбрать конкретный метод для работы с пропущенными значениями, следует тщательно проанализировать все последствия применения той или иной процедуры.

12.3. Статистическая корректировка данных

Статистическая корректировка данных включает взвешивание, переопределение переменной и преобразования параметров шкалы. Все эти корректировки необязательны, но могут значительно повысить качество анализа.

Взвешивание. При взвешивании каждому наблюдению или респонденту присваивается весовой коэффициент, отображающий степень его значимости по сравнению с другими наблюдениями или респондентами. Цель взвешивания

– увеличить или уменьшить в выборке количество наблюдений с определен-

81

ными характеристиками. Часто применяется для того, чтобы привести выборочные данные в точное соответствие с конкретными характеристиками генеральной совокупности. Можно повысить значимость наблюдений или респондентов, по которым собраны данные более высокого качества, или повысить значимость ответов с определенными признаками. Например, присвоить большой весовой коэффициент респондентам, которые пользуются данным товаром чаще других. Метод взвешивания следует применять с большой осторожностью, поскольку он нарушает саму природу самовзвешиваемости выборочного обследования. Необходимо тщательно документировать всю процедуру взвешивания и отразить это в отчете.

Переопределение переменной. Заключается в преобразовании данных для создания новых переменных или изменения существующих. Цель переопределения состоит в создании переменных, максимально отвечающих основным задачам исследования. Так, если изначальной переменной был показатель использования продукции с 10 категориями ответов, то число категорий можно сократить до 4-х: часто, средне, редко и никогда. Одна из самых важных процедур преобразования – это использование фиктивных (двоичных) переменных для переопределения категорий. Это переменные, которые могут принимать только два значения, обычно 0 или 1.

Преобразование шкалы измерения. Это манипулирование значениями шкалы с тем, чтобы иметь возможность сравнивать ее с другими шкалами либо преобразовывать данные и делать их более подходящими для анализа. Так, для оценки имиджа товара обычно используется семибалльная семантическая дифференциальная шкала, для оценки отношения – интервальная рейтинговая шкала, для оценки образа жизни – пятибалльная шкала Лайкерта. Бессмысленно сравнивать позиции респондентов, полученные с использованием разных шкал, эти шкалы необходимо преобразовывать.

12.4. Выбор стратегии анализа данных

Процесс выбора стратегии анализа данных включает в себя:

1.Предыдущие этапы (1 – определение проблемы, 2 – разработка подхода, 3 – разработка плана исследования) процесса маркетинговых исследований.

2.Известные характеристики данных.

3.Конкретные свойства статистических методов.

4.Опыт и методологию исследователя.

5.Стратегию анализа данных.

Анализ данных – это не конечный этап исследования. Его цель – получить информацию, которая поможет решить определенную проблему. В качества «трамплина» используется предварительный план анализа данных, разработанный как элемент плана исследования.

Анализ известных характеристик данных приводит к выбору шкал измерения и статистического метода анализа. Выбор стратегии анализа данных сильно зависит от результатов изучения собранных данных на этапе их подготовки к анализу.

82

Чрезвычайно важно учитывать конкретные характеристики разных статистических методов, их цели и лежащие в их основе предположения. Некоторые методы лучше всего подходят для исследования различий между переменными, другие – для оценки величин соотношений между переменными, а третьи – для составления прогнозов. Некоторые методы лучше других выдерживают нарушения предположений, лежащих в их основе. Как правило, для анализа данных одного проекта можно использовать сразу несколько методов.

Классификация статистических методов

Статистические методы делятся на одномерные и многомерные. Одно- мерные методы используются тогда, когда все элементы выборки оцениваются единым измерителем, либо если этих измерителей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно от всех остальных. Многомерные методы хорошо подходят для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше измерителей, а эти переменные анализируются одновременно. Такие методы используются для определения одновременных взаимосвязей между двумя и больше явлениями. Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредоточивается на степени взаимосвязи (корреляции и ковариации) между явлениями.

Одномерные методы можно классифицировать на основе того, какие данные анализируются: метрические или неметрические. Метрические данные измеряются по интервальной или относительной шкале, неметрические данные оцениваются по номинальной или порядковой шкале.

Затем одномерные методы делят на классы на основе того, сколько выборок – одна, две или более – анализируется в исследовании. Число выборок определяется задачами анализа, а не способом сбора информации.

Классификация одномерных статистических методов: 1. Метрические данные.

1.1.Одна выборка: t – критерий, Z – критерий.

1.2.Две и больше выборок.

1.2.1.Независимые методы: двухгрупповой t – критерий, Z – критерий, однофакторный дисперсионный анализ.

1.2.2.Взаимосвязанные методы: парный t – критерий.

2. Неметрические методы.

2.1.Одна выборка: вариационный ряд, критерий хт-квадрат, критерий Колмогорова-Смирнова, критерий серий, биноминальный критерий.

2.2.Две или больше выборки.

2.2.1.Независимые: критерий хи-квадрат, критерий Манна-Уитни, медианы, критерий Колмогорова-Смирнова, критерий Крускала-Уоллиса и ANOVA.

2.2.2.Взаимосвязанные: критерий знаков, критерий Вилкоксона, критерий Макемара, критерий хи-квадрат.

Классификация многомерных статистических методов:

83

1. Методы для зависимых переменных.

1.1.Одна зависимая переменная: кросс-табуляция, дисперсионный и ковариационный анализ, множественная регрессия, двухгрупповой дискриминантный анализ, совместный анализ.

1.2.Несколько зависимых переменных: многомерный дисперсионный и ковариационный анализ, анализ канонической корреляции, множественный дискриминантный анализ.

2. Методы для взаимозависимых переменных.

2.1.Взаимозависимые переменные: факторный анализ.

2.2.Межобъектное сходство: кластерный анализ, многомерное шкалиро-

вание.

Методы зависимости применяются в случаях, когда одна или больше переменных идентифицированы как зависимые, а остальные – как независимые. Если только одна зависимая переменная, используются такие методы анализа, как кросс-табуляция, дисперсионный и ковариационный анализ, регрессионный анализ, двухгрупповой дискриминантный анализ и совместный анализ. Если имеется больше одной зависимой переменной, следует использовать многомерные методы анализа: дисперсионный и ковариационный, метод канонической корреляции и множественный дискриминантный анализ.

При применении методов взаимозависимости переменные не подразделяются на зависимые и независимые; напротив, исследуется набор взаимозависимых взаимосвязей. Цель – сгруппировать данные по лежащему в их основе сходству, что позволяет интерпретировать разные структуры данных. Так выявляется взаимозависимость переменных или межобъектные сходства. При исследовании взаимозависимости переменных чаще всего применяется факторный анализ. Анализ межобъектного сходства можно вести, используя методы кластерного анализа и многомерного шкалирования.

Базовый анализ данных

Базовый анализ данных включает в себя распределение частот значений переменной (вариационных рядов), кросс-табуляцию (построение таблиц сопряженности) и проверку гипотез.

Это то, что мы делаем практически в каждом исследовании. Часто маркетинговые исследования не выходят за рамки базового анализа данных. Полученные результаты отображают с помощью таблиц и графиков.

Анализ распределения частот. Чаще всего используют следующие

статистики, связанные с распределением частот:

∙показатели центра распределения (среднее, мода, медиана);

∙показатели вариации (размах, межквартильный размах, стандартное отклонение и коэффициент вариации);

∙показатели формы распределения (асимметрия и эксцесс).

Показатели центра распределения. Среднее арифметическое или вы-

борочное среднее – наиболее часто используемый показатель, характеризующий положение центра распределения. Мода – значение переменной, которое

84

чаще всего встречается в выборочном распределении. Представляет наивысшую точку (пик) распределения. Медиана- значение переменной, которое приходится на середину распределения частот, т.е. одна половина всех значений больше медианы, другая половина – меньше медианы. Это середина ряда данных, расположенных в порядке возрастания или убывания.

Показатели вариации. Они показывают меру разброса (вариабельность) значений переменной. Вычисляются на основании данных, полученных с помощью интервальных или относительных шкал. Включают размах вариации, межквартильный размах, дисперсию, стандартное отклонение и коэффициент вариации.

Размах вариации отражает разброс данных. Он равен разности между наибольшим и наименьшим значениями в вариационном ряду. Межквартиль- ный размах – это разность между 75- и 25-м процентилями, т.е. размах вариации распределения, охватывающий центральные 50 % всех наблюдений. Дис- персия – среднее из квадратов отклонений переменной от ее средней величины. Она никогда не может быть отрицательной. Если значения данных сгруппированы вокруг среднего, то дисперсия невелика. И наоборот, если данные разбросаны, то мы имеем дело с большой дисперсией. Среднеквадратическое (стан- дартное) отклонение равно корню квадратному из значения дисперсии. Стандартное отклонение выражается в тех же единицах, что и сами данные. Коэф- фициент вариации – это отношение стандартного отклонения переменной к ее среднему арифметическому значению, выраженное в процентах. Характеризует величину относительной изменчивости переменной.

Показатели формы распределения. Форму распределения оценивают с помощью асимметрии и эксцесса. Асимметрия. Распределение кривой может быть симметричным или асимметричным (скошенным). При симметричном распределении частоты любых двух значений переменной, которые расположены на одном и том же расстоянии от центра распределения, одинаковы. Равны между собой и значения среднего арифметического, моды и медианы. Распределение асимметрично, если значения переменной, равноудаленные от среднего, имеют разную частоту, т.е. одна ветвь распределения вытянута больше другой.

Построение таблиц сопряженности. Эти таблицы помогают ответить на вопросы о связи одной переменной с другими переменными. В то время как вариационный ряд характеризует одну переменную, построение таблиц сопряженности признаков (кросс-табуляция) помогает увидеть одновременно значения двух и больше переменных. Это процесс объединения распределений частот значений двух и больше переменных в одну таблицу. Такая таблица объясняет, как одна переменная связана с другой переменной.

Кросс-табуляцию с двумя переменными можно рассматривать как двумерную. Проценты помогают лучше понять полученные результаты. Пример таблицы с кросс-табуляцией представлен в табл. 12.1

85

Таблица 12.1

Использование Интернет в зависимости от пола

В таблицах сопряженности оцениваются статистическая значимость и теснота связи переменных. Статистическая значимость наблюдаемой связи обычно измеряется критерием хи-квадрат. Тесноту связи можно измерить коэффициентом корреляции фи, коэффициентом сопряженности признаков, V- коэффи-циентом Крамера и коэффициентом «лямбда».

Статистическая проверка гипотез. На первом этапе проверки гипотез маркетолог формулирует нулевую и альтернативные гипотезы. Нулевая гипо- теза утверждает, что между определенными статистическими параметрами генеральной совокупности не существует связи или различия. Ее подтверждение не требует от компании каких-либо действий. Альтернативная гипотеза предполагает, что между определенными статистическими параметрами генеральной совокупности (средними или долями) есть связь или различия. Ее подтверждение означает, что руководству компании следует предпринять какие-либо действия или менять свои взгляды на положение дел. Альтернативная гипотеза противоположна нулевой.

Проверка гипотез имеет два исхода: нулевая гипотеза отвергается, а альтернативная – принимается, или нулевая гипотеза не отклоняется, исходя из представленных доказательств. Для проверки нулевой гипотезы необходимо выбрать подходящий статистический метод (статистический критерий).

13. Подготовка отчета о результатах маркетингового исследования и его презентация

Подготовка отчета – последний, шестой этап маркетинговых исследований. Значение отчета и его презентации определяются следующими обстоятельствами:

∙это конечный, наиболее ощутимый результат проведенной работы; не существует никакого другого документального подтверждения маркетингового исследования, за исключением письменного отчета;

∙менеджмент компании – заказчика при принятии решений руководствуется отчетом и презентацией; если последнему этапу уделено недостаточно внимания, то ценность всей работы для заказчика резко снижается;

∙во многих случаях менеджеры компании – заказчика ограничивают свое участие в проекте знакомством с письменным отчетом и устной презентацией; они оценивают качество всего проекта по отчету и презентации;

86

∙на решение менеджмента о проведении маркетингового исследования

вбудущем или о продолжении сотрудничества с фирмой влияет восприятие отчета и презентации.

Подготовка отчета и презентации

Этапы процесса подготовки отчета и его презентации:

1.Определение проблемы, подхода к проблеме, план исследования и полевые работы.

2.Анализ данных.

3.Интерпретация, выводы и рекомендации.

4.Подготовка отчета.

5.Устная презентация.

6.Чтение отчета клиентом.

7.Работа с клиентом после принятия отчета.

Следует представить свои выводы таким образом, чтобы их можно было бы использовать в качестве непосредственной основы для принятия управленческих решений. Маркетолог обязательно должен сделать выводы и дать действенные рекомендации.

Перед написанием отчета исследователю следует обсудить основные полученные данные, выводы и рекомендации с лицами, принимающими решения. Эти встречи – гарантия того, что отчет будет отвечать требованиям клиента и, в конечном счете, будет принят. В ходе этих обсуждений необходимо установить дату представления письменного отчета и других материалов.

Итогом маркетингового исследования должен стать отдельный письменный отчет или несколько отчетов, адресованных разным лицам. Обычно письменный отчет сопровождается устной презентацией.

После предоставления отчета и его презентации сотрудничество маркетологов с клиентом не заканчивается. Исследователь должен помочь клиенту разобраться в отчете, оказать помощь в реализации полученных результатов, в проведении дальнейшего исследования и оценивании процесса исследования в ретроспективе.

Подготовка отчета

Можно по-разному готовить отчет о результатах проведенного исследования. На форму и содержание отчета влияют как особенности исследователя (личность, опыт и квалификация), так и заказчика, которому и предназначен отчет. Тем не менее следует придерживаться определенных правил по написанию отчетов.

Форма отчета. Форма отчета зависит от исследовательской фирмы, клиента, для которого проводится исследование, от природы самого проекта.

Большинство отчетов об исследовании содержат следующие элементы: Титульный лист. Сопроводительное письмо. Письмо-разрешение на проведение исследования. Оглавление. Список таблиц. Список графиков. Перечень приложений. Резюме для руководства (основные результаты, выводы и рекоменда-

87

ции). Определение проблемы (истоки проблемы, формулирование проблемы). Подход к проблеме. План исследования (тип исследования, необходимая информация, сбор данных из вторичных источников, сбор данных из первичных источников, методы шкалирования, разработка анкеты и предварительное тестирование, методы определения выборки, полевые работы). Анализ данных (методология, план анализа данных). Результаты. Ограничения и предостережения. Выводы и рекомендации. Приложения (анкеты и формы наблюдения, статистические результаты, литература).

Результаты можно представить в нескольких главах отчета.

Титульная страница должна содержать: название отчета; название должно указывать на характер проекта; информацию об исследователе (имя, адрес, телефон) или организации, проводящей исследование; название организации – клиента, для которой подготовлен отчет; дату его составления.

Сопроводительное письмо. В нем подводится краткий итог данного проекта, не затрагивающий полученных результатов. В письме нужно указать необходимость дальнейших действий со стороны клиента, таких, как реализация полученных данных или дальнейшие исследования, которые нужно предпринять.

Разрешительное или уполномочивающее письмо. Это письмо клиент от-

сылает исследователю до того, как начнутся работы по проекту. Оно уполномочивает исследователя на выполнение работы по проекту и устанавливает объемы и условия работы. Мы в России часто такое письмо называем техническим заданием на проведение исследования (разработки).

Оглавление. В оглавлении приводится список частей отчета с соответствующими номерами страниц. Оглавление может включать только главные заголовки и подзаголовки. За оглавлением следует список таблиц, графиков, приложений и примеров.

Резюме для руководства. Это важнейшая часть отчета, поскольку зачастую только ее и читают руководители компании – клиента. В резюме следует кратко описать проблему, метод и план исследования. Один из разделов резюме посвящен основным результатам, выводам и рекомендациям. Резюме составляют после написания всего отчета.

Определение проблемы. Дается предыстория проблемы; подробные обсуждения ее с лицами, принимающими решения и экспертами; обсуждается анализ вторичных данных, проведенное качественное исследование и рассмотренные факторы. Должны быть четко сформулированы управленческая проблема и проблемы маркетингового исследования.

Подход к проблеме. Подход, принятый для решения проблемы, содержит описание теоретических основ, которым руководствовались в исследовании; разработанные аналитические модели; поисковые вопросы; гипотезы и факторы, влияющие на план исследования.

План исследования. Отражает детали проведения исследования. Включает в себя описание структуры исследования, необходимой информации, сбор данных из первичных и вторичных источников, методы шкалирования, разработку анкеты и ее предварительное тестирование, методы определения выборки и по-

88

левые работы. Технические подробности выносятся в приложение. Обосновывается правильность выбранных методов.

Анализ данных. Описан план анализа данных, обосновываются стратегия анализа данных и использованные методы.

Результаты. Этот раздел отчета обычно самый большой и состоит из нескольких глав. Результаты следует описывать исходя из их согласованности (например, во времени) либо в определенной логической последовательности. Изложение результатов согласовывается с компонентами проблемы исследования и информационными нуждами. Основные результаты обсуждаются в тексте, детали представляются в виде таблиц и графиков.

Ограничения и предупреждения. Все проекты маркетинговых исследований имеют ограничения, вызванные временем, бюджетом и другими организационными факторами. Ограничения разработанного плана исследования можно связать с различными видами ошибок, некоторые из них могут потребовать серьезного обсуждения. Этот раздел следует писать осторожно и взвешенно. С одной стороны, исследователь должен быть уверен, что руководство не будет использовать результаты не по назначению, например, распространит их на неподходящие для них генеральные совокупности. С другой стороны, предостережения этого раздела не должны подрывать доверия заказчика к исследованию или преуменьшать его важность.

Выводы и рекомендации. Результаты должны быть рассмотрены в свете поставленной проблемы. Выводы могут касаться поведения потребителей, их отношений и восприятия, характера изучаемых рынков. Избегайте интересных результатов, не имеющих отношения к выводам.

Основываясь на результатах и выводах, исследователь может дать рекомендации лицам, принимающим решения. Рекомендации могут быть по поводу действий, которые следует предпринять, они всегда должны соответствовать цели исследования. Иногда от маркетологов не просят рекомендации, поскольку они в ряде случаев не могут охватить всю картину в фирме клиента. В этом случае авторами рекомендаций становятся специалисты компании – клиента.

Если же рекомендации даны, то они должны быть осуществимы, практичны, действенны и непосредственно использоваться как база при принятии решений руководством.

Написание отчета

Читатели. Необходимо помнить, что отчет готовится для особого рода читателей: менеджеров, которые будут использовать результаты исследования

всвоей работе. Следует учитывать специальную подготовку таких читателей и их интерес к проекту, а также обстоятельства, при которых они будут читать и использовать отчет. Следует избегать злоупотребления в отчете специальной терминологией и жаргоном. Некоторые специальные термины можно пояснить

вприложении к отчету. Менеджеры предпочтут жить с нерешенной проблемой, нежели согласятся с решением, которое они не понимают.

Если исследователь должен удовлетворить нужды нескольких групп читателей с различными уровнями специальной подготовки и интереса к проекту,

89

то, во избежание конфликтных запросов, можно включить в отчет различные разделы для разных читателей или подготовить отдельные отчеты.

Легкость чтения. Отчет должен быть прост в чтении: логически структурирован и доступно написан. Доходчивость можно усилить, используя хорошо составленные, короткие и касающиеся сути предложения. Хорошо дать возможность покритиковать подготовленный отчет нескольким людям, не знакомым с проектом. Возможно, что придется написать несколько вариантов отчета, пока не получится окончательный документ.

Презентабельность и профессиональный внешний вид. Очень важно оформление отчета. Он должен быть напечатан на качественной бумаге и переплетен. Шрифты нужно правильно подобрать, от этого зависит удобочитаемость текста.

Объективность – непременное требование к отчету. Следует четко изложить методологию, результаты и выводы. Не допускать искажения полученных данных с целью угодить ожиданиям заказчика. Маловероятно, что лица, принимающие решения, с энтузиазмом воспримут отчет, в котором в невыгодном свете отражены их мнения или действия. Исследователь должен иметь мужество, чтобы представить результаты объективно и защитить их. Необходимо следовать правилу: «Говори то, что есть на самом деле».

Подкрепление текста таблицами и графиками. Важно подкрепить клю-

чевую информацию в тексте таблицами, графиками, рисунками, картами и другими визуальными средствами, что значительно облегчает понимание и усиливает доходчивость и влияние отчета.

Краткость. Отчет должен быть кратким и лаконичным. Все ненужное следует опустить. Если в отчете слишком много информации, то важные моменты могут затеряться. Однако не добивайтесь краткости за счет полноты изложения.

Общее правило оформления отчета – широкое применение графического материала везде, где это целесообразно. Как говорится, лучше один раз увидеть, чем 100 раз услышать.

Презентация

Презентация поможет заказчику понять и принять письменный отчет. На презентации руководство фирмы может задать любые возникшие у него вопросы. У многих руководителей первое и последнее представление о проекте складывается на основе презентации, ее важность невозможно переоценить.

Залог эффективной презентации – тщательная подготовка. Текст выступления (или его конспект) должен соответствовать логике письменного отчета. Презентацию надо готовить с учетом аудитории. Нужно определить заинтересованных лиц, участников и просто слушателей проекта, а также попытаться выяснить, в какой степени их могут затронуть результаты выполненного проекта. Перед выступлением следует несколько раз прорепетировать.

Таблицы и графики необходимо показывать разными способами. Доски для написания мелом или фломастером позволяют проводить вычисления. Они