1276

Малхотра, Н. Маркетинговые исследования. Практическое руководство / Н. Малхотра. – М.: Вильямс, 2006.

Мангейм Дж. Политология. Методы исследований / Дж. Мангейм, Р. Рич – М.: Весь мир, 2012.

Махмутова, Г. Алгоритм сегментации рынка и отбора целевых сегментов / Г. Махмутова // Маркетинг. – 2006. – № 1.

Прескотт, Дж. Конкурентная разведка: уроки из окопов / Дж. Прескотт, С. Миллер. – М.: Альпина таблишера, 2003. – 336 с.

Токарев, Б.Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации / Б.Е. Токарев – М.: Юристъ, 2004. –256 с.

Одесс, В. Маркетинговое исследование Российского фондового рынка / В. Одесс // Маркетинг. – 2006. – № 3.

Ядов, В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности / В.А. Ядов. – М.: Омега-Л, 2007.

7. ОРГАНИЗАЦИЯ И ПРОВЕДЕНИЕ СБОРА ДАННЫХ

7.1. Организация сбора данных

При организации сбора данных выделяют три альтернативных подхода: сбор осуществляется силами предприятия, либо специально созданной временной группой, либо специализирующейся на этом компанией.

В первом случае сотрудники маркетинговой службы организации своими силами осуществляют сбор данных, скажем, путем интервьюирования. Очевидно, что такая организация должна обладать достаточно развернутым штатом сотрудников. Однако и в этом случае весьма проблематично проведение сбора данных в широком, например национальном, масштабе.

Специальная группа обычно комплектуется за счет специалистов не очень высокой квалификации, например, студентов для проведения телефонного или персонального интервьюирования. В этом случае с интервьюерами необходимо провести несколько тренировочных занятий. Необходимы контроль за качеством собираемой информации (не заполняются ли анкеты самим интервьюером?), мотивация труда интервьюеров.

К числу достоинств привлечения к проведению маркетинговых исследований компаний-специалистов относится следующее:

1. Большой опыт проведения подобных исследований. Например, в определенном универсаме на протяжении многих лет компания проводит опрос покупателей или она регулярно осуществляет опрос общественного мнения. Такие компании обычно имеют высококвалифицированный пер-

61

сонал. Сбор данных обычно осуществляется обученными интервьюерами, которых компания привлекает для работы.

2.Наличие классов, оборудованных современными техническими и электронными средствами, для тренировки интервьюеров практически в реальных условиях.

3.Быстрота проведения исследований даже в случае удаления маркетинговой компании от респондентов на тысячи километров.

4.Контроль качества как стандартная процедура процесса сбора данных. Существуют различные приемы проверки добросовестности интервьюеров и качества собранной ими информации. Например, путем установления вторичных контактов с ранее привлеченными респондентами.

Однако стоимость услуг маркетинговых компаний в три-пять раз превышает стоимость двух других подходов к сбору данных. Поэтому ее необходимо сопоставлять с качеством и надежностью получаемой информации.

Кроме того, поскольку заказчик исследования сам не участвует в его проведении, особенно в случае, когда такой заказ для него имеет место впервые, то для него может показаться странным, что можно провести сбор данных в разных регионах, не покидая офиса компании. Представители компании должны развеять такие сомнения.

Большое значение имеет правильное проведение сбора данных. При личном интервьюировании необходимо представиться и сказать несколько слов о проводимом исследовании. Например: «Один из российских производителей холодильников хочет лучше узнать покупателей своей продукции. На основе результатов этого исследования будут изменены некоторые характеристики продукции и условия обслуживания для лучшего удовлетворения желаний покупателей». При использовании анкет данная информации должна содержаться в ее вводной части.

Следует подчеркивать конфиденциальность ответов. Скажите, сколько времени займет опрос. Не начинайте с вопросов о доходах и других вопросов личного характера.

Помогайте респонденту разобраться в сложных вопросах. Например, при ранжировании характеристик холодильника объясните методику определения степени важности отдельных характеристик. Предложите дать разъяснения, если возникнут вопросы.

Таким образом, на практике находят применение три альтернативных подхода организации сбора данных выделяют. Каждая компания выбирает тот подход, который является для нее наиболее оптимальным.

62

7.2. Ошибки сбора данных

Кроме ошибок выборки, связанных с методом формирования выборки и размером выборки, существуют невыборочные ошибки. Эти ошибки включают выбор неверных элементов выборки для взятия интервью, неучет мнения тех, кто отказался давать интервью или не оказался дома, ложные оценки, даваемые интервьюируемыми преднамеренно. Возможна фальсификация полученных данных со стороны интервьюера. Ошибки могут совершать и добросовестные интервьюеры при переписывании собранной информации из анкет. Невыборочные ошибки можно разделить на следующие пять групп:

1)все типы ошибок, обусловленные тем, что не все респонденты выборки дали ответы;

2)ошибки сбора данных;

3)ошибки обращения с полученными данными;

4)ошибки анализа собранных данных;

5)ошибки интерпретации полученных результатов.

Невыборочные ошибки можно также классифицировать на ошибки лиц, осуществляющих сбор данных, и респондентов. Кроме того, невыборочные ошибки подразделяются на преднамеренные и непреднамеренные. Преднамеренные ошибки лица, собирающего информацию, имеют место, когда оно сознательно нарушает установленные исследователем требования к сбору данных [7].

Такое нарушение может носить характер обмана (например, сам заполнил анкеты) и стремления склонить респондента к определенному ответу путем использования особых слов, интонации, мимики, жестов, подсказки определенных ответов и т.п.

Непреднамеренная ошибка лица, собирающего информацию, главным образом определяется неправильным пониманием со стороны интервьюера отдельных аспектов сбора данных, изложенных в различных инструкциях, хотя ему и кажется, что он все делает правильно. Часто такая ошибка обусловлена существенным разрывом в уровне образования у исследователя и у интервьюера.

Контроль преднамеренных ошибок интерьеров осуществляется двумя способами: путем надзора за их работой (например, сопровождение контролирующими лицами, прослушивание телефонных опросов) и путем проверки выполненной работы (например, проверка согласованности ответов респондента, повторные контакты с респондентами).

Уменьшение непреднамеренной ошибки интерьеров осуществляется путем проведения ориентационных сессий и путем разыгрывания ролей (интервьюер – респондент).

63

В заключение стоит отметить, что контроль преднамеренных ошибок респондентов направлен на снижение числа случаев лжи и отказов участвовать в обследовании. Для уменьшения непреднамеренных ошибок респондентов в первую очередь необходимо тщательно прорабатывать вопросники и инструкции к ним.

Контрольные вопросы

1.Назовите основные подходы, выделяемые при организации сбора данных.

2.Какой из перечисленных подходов, по Вашему мнению, является наиболее приемлемым для организации среднего бизнеса?

3.Что относится к невыборочным ошибкам?

4.На какие группы можно разделить невыборочные ошибки?

5.Какими способами осуществляется контроль преднамеренных оши-

бок?

Задание

Разделитесь на четыре команды. Три команды будут представлять собой предприятия, каждое из которых выберет различные подходы для организации сбора данных. Руководители этих команд должны найти преимущества выбранного подхода и обосновать их. Четвертая команда – эксперты. Они будут следить за работой этих трех команд и отмечать ошибки, которые возникнут в процессе организации сбора данных.

Тесты

1.Что не включает метод традиционного анализа? а) внешний анализ; б) психологический анализ;

в) экономический анализ; г) юридический анализ; д) внутренний анализ.

2. Сколько видов преднамеренных ошибок респондентов существует при сборе данных в маркетинговых исследованиях?

а) 2; б) 3; в) 4; г) 10; д) 8.

64

3.Каким числом способов осуществляется контроль за преднамеренными ошибкамиинтервьюеравмаркетинговыхисследованиях?

а) 2; 6) 3; в)4; г)5; д) 6.

4.На сколько групп классифицируют методы сбора данных при проведении маркетинговых исследований?

а) 2; б) 3; в) 4; г) 5; д) 6.

5.Сколько способов используется при сборе информации от респондентов при проведении опросов?

а) 5; б) 2; в) 6; г) 4; д) 3.

Рекомендуемая литература:

1.Гайдаенко, Т.А. Маркетинговое управление. Принципы управленческих решений и российская практика / Т.А. Гайдаенко. – 2-е изд., перераб.

идоп. – М.: Эксмо, 2006. – 496 с. – (Полный курс MBA).

2.Голубков, Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика / Е.П. Голубков. – М.: Изд-во «Финпресс», 2003. – 496 с.

3.Токарев, Б.Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации / Б.Е. Токарев. – М.: Юристъ, 2002.

4.Маркетинг: учебник, практикум и учебно-методический комплекс по маркетингу/ Р.Б. Ноздрева, Г.Д. Крылова, М.И. Соколова, В.Ю. Гречков. –

М.: Экономистъ, 2004. – 568 с.

5.Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследования / Г.А. Черчилль. –

СПб.: Изд-во «Питер», 2012. – 752 с.

65

8.МЕТОДЫ АНАЛИЗА

8.1.Инструменты и методы анализа данных

Входе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является частотный анализ. Далее следует описание статистических показателей изучаемых признаков. Среди таковых основными можно отметить следующие показатели:

Среднее (средняя арифметическая величина) – частное от деления суммы всех значений признака на их число. Оно определяется как сумма значений, деленное на их количество. Характеризует какую-либо совокупность в целом. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Дисперсия – величина, равная среднему значению квадрата отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Среднее линейное отклонение – величина, равная среднему значению модуля отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Среднее квадратическое отклонение – величина, равная квадратному корню из дисперсии. Это мера разброса измеренных величин. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Коэффициент вариации – отношение среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому. Используется только для характеристики метрических шкал.

Минимальное значение – это наименьшее значение переменной, встретившееся в массиве данных

Максимальное значение – это наибольшее значение переменной, встретившееся в массиве данных.

Медиана – значение переменной у той единицы совокупности, которая расположена в середине ранжированного ряда частотного распределения. Отсекает половину ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Верхний квартиль – значение признака, отсекающее 3/4 ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Нижний квартиль – значение признака, отсекающее 1/4 часть ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Мода – наиболее часто встречающееся значение переменной, т.е. значение, с которым наиболее вероятно можно встретиться в массиве.

Частота – численное значение признака (количество ответов респондентов). Используется для всех видов шкал.

66

Валидный процент – доля численного значения признака от общей численности совокупности. Используется для всех видов шкал.

Вторым этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между изучаемыми переменными. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Существует несколько коэффициентов корреляции, указывающих на тесноту связи между исследуемыми переменными. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от +1 до –1. Если коэффициент корреляции равен –1, то переменные имеют строгую отрицательную зависимость (чем выше, тем ниже); если коэффициент корреляции равен +1, то переменные имеют строгую положительную зависимость (чем выше, тем выше). Следует отметить, что если коэффициент равен нулю, то связь между переменными отсутствует. Среди наиболее известных и часто применяемых коэффициентов корреляции можно назвать:

1.Коэффициент корреляции Пирсона.

2.Коэффициент корреляции Спирмена.

3.Коэффициент корреляции Крамера.

4.Коэффициент корреляции Фи.

Проверка выдвинутых исследовательских гипотез производится с помощью корреляционного, дисперсионного или факторного анализов. Вследствие проведенного анализа данных выдвинутая гипотеза подтверждается или отвергается, что в любом случае говорит о полученном результате.

Принимая в расчет цели и задачи исследования, среди аналитиков принято пользоваться следующими методами статистического анализа как наиболее современными и распространенными:

совместный анализ;

кластерный анализ;

дисперсионный анализ;

регрессионный анализ;

факторный анализ;

многомерное шкалирование.

Статистические методы анализа данных применяются для их уплотнения, выявления взаимосвязей, зависимостей и структур. Их классификация проводится по следующим критериям:

количество одновременно анализируемых переменных – простые и многофакторные методы;

цель анализа – описательные и индуктивные методы;

уровень шкалирования переменных;

деление переменных на зависимые и независимые методы анализа зависимостей и методы анализа взаимосвязей.

67

Conjoint analysis (совместный анализ) – метод анализа, предназначенный для оценки и сравнения атрибутов продуктов с целью выявления тех из них, которые оказывают наибольшее влияние на покупательские решения. Метод «Conjoint analysis» – лучшая технология для измерения важности того или иного фактора из-за того, что он заставляет респондента думать не о том, что важно, а только о его предпочтении. Достоинством метода является возможность выявить латентные факторы, влияющие на поведение потребителей. С помощью данного метода можно выделить оптимальную комбинацию свойств продукта, оставив продукт в приемлемой ценовой категории.

Кластерный анализ – это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами. При помощи кластерного анализа можно производить сегментацию рынка (например, выделение приоритетных групп потребителей). Применение методов кластеризации к сегментированию основано на следующих предположениях. Во-первых, считается, что по значениям переменных, которыми описываются свойства потребителей, можно выделить группы схожих потребителей. Во-вторых, считается, что на выделяемом сегменте можно достигнуть лучших маркетинговых результатов по продвижению продукции. Полагается, что более значимо для маркетингового результата объединение потребителей в группу с учетом мер близости друг к другу. Для обоснования данных предположений используется метод дисперсионного анализа.

Дисперсионный анализ. С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или нескольких независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Это метод статистического анализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверить гипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации). В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.

Регрессионный анализ. Статистический метод установления зависимости между независимыми и зависимыми переменными. Регрессионный анализ на основе построенного уравнения регрессии определяет вклад каждой независимой переменной в изменение изучаемой (прогнозируемой) зависимой переменной величины. В маркетинге часто используется для прогнозирования спроса.

Факторный анализ. Совокупность методов, которые на основе реально существующих связей признаков (или объектов) позволяют выявлять ла-

68

тентные (или скрытые) обобщающие характеристики изучаемых явлений и процессов. Главными целями факторного анализа являются сокращение числа переменных и определение структуры взаимосвязей между переменными, то есть классификация переменных. При сокращении числа переменных итоговая переменная включает в себя наиболее существенные черты объединяемых переменных. Классификация подразумевает выделение нескольких новых факторов из переменных, связанных друг с другом. В маркетинге этот метод используется в связи с углублением анализа потребительского поведения, развитием психографики и т.п. задач, в которых необходимо выявление явно не наблюдаемых факторов.

Многомерное шкалирование дает возможность получить пространственное отображение отношений, существующих между объектами.

Возможность применения того или иного вида анализа зависит от уровня шкалирования независимых и зависимой переменных. Выбор определенного метода обусловлен не только характером и направлением связей между переменными, уровнем шкалирования, а главным образом – решаемой проблемой. В табл. 7 показано, какие методы могут быть использованы для решения типичных задач маркетинговых исследований [6].

69

Подводя итог можно сказать, что существуют разнообразные методы анализа данных, каждый из которых имеет свою область применения и используется для решения отдельной, конкретной цели.

8.2. Программы для анализа данных

Результаты полевых исследований представляют собой значительные массивы переменных, которые достаточно сложны для обработки «ручным методом». На сегодняшний день в арсенале исследователей имеется множество программных пакетов, позволяющих оптимизировать и упростить процедуру анализа. Наибольшее распространение получили такие пакеты,

как Vortex, SPSS, Statistica.

Программа «VORTEX» предназначена для:

ввода первичной информации, собранной в ходе прикладного маркетингового или социологического исследования;

обработки и анализа этой информации;

представления полученных результатов анализа в виде таблиц, текстов, графиков и диаграмм с возможностью их переноса в Microsoft Word и другие приложения Windows/NT.

Возможности анализа информации:

Программа Vortex позволяет производить описательную статистику изучаемых переменных (расчет статистических показателей: среднее, мода, медиана, квартили, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, скос, эксцесс и др.);

Программа позволяет производить сегментирование потребителей по нескольким признакам, а также описание выделенных целевых групп (выделение контекстов – подмассивов документов для углубленного анализа, например, только мужчин или только респондентов в возрасте 20–25 лет).

При помощи программы Vortex можно проводить корреляционный анализ, позволяющий выявить зависимости изучаемых факторов, влияющих на маркетинговый результат (расчет для таблиц двухмерного распределения коэффициентов корреляции Пирсона, Гамма, Лямбда, Крамера, Юла, Фишера, критериев X-квадрат, Стьюдента, определение статистической значимости).

SPSS для Windows – это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows – это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес-проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.

70