
- •Предисловие
- •Введение Примеры маркетинговых исследований
- •Получение маркетинговой информации3
- •Определение маркетинговых исследований
- •Задачи и этапы маркетинговых исследований
- •Организация подразделений маркетинговых исследований
- •Этика маркетинговых исследований
- •Глава 1. Формулировка проблемы
- •Возникновение проблемы
- •Принятие решения о проведении исследований
- •Заключение договора на проведение исследований
- •Глава 2. Проектирование исследования
- •Поисковые исследования Цели и принципы поисковых исследований
- •Основные методы поисковых исследований Поиск по литературным источникам
- •Обзор опыта37
- •Анализ избранных случаев
- •Фокус-группы39
- •Проблемные группы
- •Экспертные оценки
- •Однократные экспертные опросы
- •Метод «Дельфи»
- •Метод мозговой атаки
- •Проведение экспертных опросов
- •Описательные исследования Цели и принципы описательных исследований
- •Характеристика описательных исследований
- •Исследования с помощью списков
- •Разовые исследования
- •Исследования причинности
- •Принципы исследования причинности Анализ сопутствующих изменений
- •Анализ временнóй последовательности событий
- •Отсекание других возможных объяснений
- •Неэкспериментальные и экспериментальные методы исследования причинности
- •Сводка типов и методов исследований
- •Проектирование эксперимента
- •Система обозначений
- •Посторонние переменные
- •Основные проекты экспериментов
- •Реальные эксперименты
- •Преэкспериментальные проекты
- •Квазиэксперименты
- •Тестовый маркетинг
- •Тестовый маркетинг на модельном рынке
- •Тестовый маркетинг на управляемом рынке
- •Тестовый маркетинг на реальном рынке
- •Применение методов тестового маркетинга
- •Электронный тестовый маркетинг
- •Глава 3. Методы и формы сбора данных
- •Сбор вторичных данных
- •Стандартизированные отчеты
- •Использование сканеров
- •Измерение охвата аудитории и эффективности рекламы
- •Первичные данные
- •Основные методы сбора первичных данных Опрос
- •Наблюдение
- •Сравнение методов сбора первичных данных
- •Опросы Виды опросов Структурированный, незамаскированный
- •Неструктурированный, незамаскированный
- •Неструктурированный, замаскированный
- •Структурированный, замаскированный
- •Сравнение способов проведения опроса
- •Способы проведения опроса
- •Параметры различных способов опроса
- •Особенности различных способов опроса
- •Сводка способов проведения опроса
- •Использование компьютеров при опросах
- •Наблюдения Виды наблюдения
- •Структурированные – неструктурированные наблюдения
- •Замаскированные – незамаскированные наблюдения
- •Прямые – непрямые наблюдения
- •Организация наблюдения
- •Технические средства наблюдения
- •Проектирование анкет
- •Определение информации, которую требуется получить
- •Выбор типа анкеты, метода проведения анкетирования
- •Содержание каждого вопроса
- •Форма ответа на каждый вопрос
- •Выбор слов для каждого вопроса, построение вопроса
- •Последовательность вопросов
- •Физические характеристики анкеты
- •Проверка предыдущих шагов
- •Предварительная проверка анкеты на ограниченной выборке и повторение всего процесса
- •Глава 4. Проектирование выборки и сбор данных
- •Возможные способы задания рамок выборки
- •Виды планов выборки
- •Детерминированные выборки
- •Выборки по удобству
- •Выборки по суждениям
- •Выборки по квотам
- •Вероятностные выборки
- •Простая случайная выборка
- •Оценка доверительного интервала простой случайной выборки
- •Стратифицированная выборка
- •Виды стратификации
- •Гнездовые выборки
- •Механическая выборка
- •Территориальная выборка
- •Определение размера выборки
- •Размер выборки при оценке среднего
- •Размер выборки при определении долей
- •Учет конечности размера совокупности
- •Другие случаи
- •Использование шаблонов итоговых таблиц для определения размера выборки
- •Ошибки при сборе данных
- •Неохват
- •Переохват
- •Отказ отвечать
- •Неответ по позициям
- •Процесс сбора данных
- •Работа интервьюеров
- •Контроль работы интервьюеров
- •Глава 5. Анализ данных
- •Предварительные шаги Редактирование
- •Кодирование
- •Табуляция
- •Простая табуляция
- •Перекрестная табуляция
- •Главная таблица
- •Анализ данных
- •Шкалы измерения атрибутов
- •Номинальная шкала
- •Порядковая шкала
- •Интервальная шкала
- •Относительная шкала
- •Параметры, влияющие на выбор метода анализа
- •Варианты представления данных
- •Группировка
- •Индексы
- •Графический метод
- •Динамические ряды
- •Цель и результаты анализа
- •Одномерный анализ
- •Критерий согласия 2.
- •Тест Колмогорова-Смирнова
- •Гипотезы об одном среднем
- •Гипотезы о двух средних в независимых выборках
- •Многомерный анализ
- •Коэффициент контингенции154
- •Индекс предсказательной связи157
- •Коэффициент ранговой корреляции Спирмана158
- •Коэффициент конкордации159
- •Кластерный анализ
- •Регрессионный анализ Основные принципы
- •DataMiningв регрессионном анализе
- •Регрессия с фиктивными переменными 174
- •Факторный анализ
- •Метод главных компонент
- •Интерпретация данных с помощью факторного анализа
- •Использование переменных-заменителей
- •Проблемы применения метода
- •Дискриминантный анализ
- •Классификация объектов с использованием дискриминантной функции
- •Дискриминантный анализ для числа групп более двух
- •Проблемы применения метода
- •Деревья классификации
- •Описание метода
- •1 , 2 , 3 , 4 , 5 , Более , нет ответа ,
- •Работа с деревьями классификации
- •Классификация методами сравнения с образцом192
- •Метод сравнения с прототипом
- •Методkближайших соседей
- •Определение
- •Область применения
- •МетодыDataMining
- •Глава 6. Измерение отношения
- •Методы измерения отношения
- •Метод равных интервалов Турстоуна и Чейва197
- •Метод суммированного рейтинга Ликерта203
- •Семантическая дифференциальная шкала206
- •Непарная шкала208
- •Шкалы рейтинга Типы шкал рейтинга
- •Надежность шкал рейтинга
- •Карты восприятия211
- •Типы карт восприятия
- •Многомерное шкалирование
- •Совместный анализ219
- •Описание метода
- •Проблемы применения метода
- •Глава 7. Измерения психологических атрибутов
- •Проектирование тестов
- •Глава 8. Практические вопросы маркетинговых исследований
- •Обеспечение валидности результатов описательных исследований
- •Валидность и надежность измерений
- •Последовательность проверки инструмента измерения
- •Дифференцирующая способность анкеты
- •Стабильность результатов измерений
- •Валидность содержания
- •Особенности применения метода судейства
- •Валидность совпадения
- •Типовые маркетинговые исследования
- •Исследование внешних факторов
- •Демография
- •Экономическая среда
- •Технологическая среда
- •Политика и законодательство
- •Социокультурная среда
- •Исследование потребительского рынка
- •Рыночный потенциал и базовый спрос
- •Текущий объем реализации на рынке
- •Коэффициент насыщенности рынка
- •Объем продаж компании
- •Доля рынка
- •Исследование рынка товаров производственно-технического назначения
- •Изучение потребителей
- •Факторы, определяющие решение о покупке
- •Процесс покупки
- •Изучение отношения
- •Изучение уровня удовлетворенности
- •Изучение цен
- •Исследование продаж
- •Исследования в области рекламы Изучение средств рекламы
- •Оценка рекламной кампании
- •Исследования, связанные с разработкой рекламы
- •Изучение личных продаж
- •Изучение стимулирования сбыта
- •Изучение пропаганды иPr
- •Изучение товара
- •Оценка качества товара Показатели качества
- •Уровень качества
- •Исследование конкурентоспособности товаров
- •Исследование конкурентоспособности фирмы
- •Исследование конкурентной среды
- •Источники информации о конкурентах
- •Обобщение и сопоставление информации о своей фирме и конкурентах
- •Международные маркетинговые исследования
- •Специфика международного маркетинга
- •Методы опроса
- •Измерения в междунарожных маркетинговых исследованиях
- •Анализ данных
- •Примеры ситуаций, где необходимы международные маркетинговые исследования
- •Исследования для эмпирического маркетинга
- •Анализ переживаний
- •Управление переживаниями
- •Необходимая информация
- •Бенчмаркинг и маркетинговые исследования Сущность бенчмаркинга
- •Принципы проведения бенчмаркинга
- •Виды бенчмаркинга
- •Порядок проведения бенчмаркинга
- •Примеры бенчмаркинга
- •Глава 9. Отчет об исследованиях
- •Структура отчета о маркетинговых исследованиях
- •Содержание отчета
- •Оформление отчета
- •Табличное представление материала
- •Графическое представление материала
- •Доклад об исследовании
- •Заключение
- •Приложение
- •Оформление документов по договору на проведение исследования
- •Договор на проведение исследований
- •Протокол соглашения о договорной цене
- •Календарный план
- •Техническое задание
- •Оформление отчета об исследованиях
- •Список литературы
- •Содержание
- •Глава 1. Формулировка проблемы 27
- •Глава 2. Проектирование исследования 34
- •Глава 3. Методы и формы сбора данных 77
- •Глава 4. Проектирование выборки и сбор данных 121
- •Глава 5. Анализ данных 147
- •Глава 6. Измерение отношения 239
- •Глава 7. Измерения психологических атрибутов 264
- •Глава 8. Практические вопросы маркетинговых исследований 272
- •Глава 9. Отчет об исследованиях 332
Кодирование
Кодирование – категоризация данных и представление их в условном виде (обычно – числовом). Это принципиально неавтоматизируемая процедура.
Иногда ответ бывает единственным (возраст), иногда ответов может быть несколько (причины покупки, любимые телепередачи). Кодирование может производиться как самим респондентом (например, путем выбора одного из предложенных ответов), так и интервьюером.
Наиболее сложно кодировать ответы на открытые вопросы. Чаще всего, ответы некоторым образом группируются по смыслу. Например, 1– отрицательные (негативные),2– нейтральные,3– положительные (позитивные),9– отсутствие ответа. Главное здесь – добиться единообразия в кодировании. Лучше, если ответы на один открытый вопрос по всем анкетам кодирует один человек. Если такое кодирование невозможно произвести в одиночку из-за того, что анкет слишком много, каждому кодировщику дается выборка ответов, обработанных коллегой, чтобы проверить единообразие их работы. Например, если общее число анкет равно1000, и ответы на один вопрос обрабатываются двумя исследователями, то каждый обрабатывает по600анкет. По двумстам ответам, обработанным обоими исследователями, производится сверка единообразия их работы.
При обработке собранных данных удобно пронумеровать заполненные анкеты. Обычно каждой анкете будет впоследствии отведена одна запись базы данных.
Кодирование можно производить буквами или цифрами. Возраст лучше оставлять в годах. Обязательно составление ключа – списка использованных кодов121.
Итак, в процессе кодирования технико-экономической информации решаются две задачи:
кодируемому объекту присваивается уникальное обозначение;
дается информация о свойствах объекта.
Существует множество методов кодирования [16]. Описание основных методов приведено в [20].
Регистрационный методнаиболее прост. Каждый элемент исходного кодируемого множества обозначается с помощью кода – текущего номера. Символы, использованные для образования текущего номера, образуют алфавит кода. Число различных символов в алфавите называют основанием кода. Например, при кодировании с помощью десятичных цифр основание кода равно10, так как используется10различных цифр.
Недостаток данного метода кодирования – отсутствие дополнительной информации об элементе исследования. Трудно также проводить поиск закодированной информации в базе данных. Поэтому метод применяют для кодирования небольших объемов информации.
Типичный пример использования данного метода – нумерация анкет.
Классификацияявляется не только удобной основой кодирования. Использование классификации позволяет сгруппировать элементы исследования, что облегчает поиск закономерностей, выявление причинно-следственных связей.
Классификация – разбиение элементов исследования на группы по значеням определенных признаков.
Каждому признаку соответствует свой уровень разделения всего множества элементов исследования на группы. Далее процесс повторяется для полученных групп, уже по другому признаку.
Глубина классификации – общее число уровней классификации.
Если каждый последующий признак зависит от предыдущего, то последовательность их использования на уровнях классификации должна быть строго определена. В этом случае каждый последующий признак обеспечивает дальнейшую конкретизацию объекта. Такие признаки называются соподчиненными,а классификация на их основе –иерархической.
Пример. Все живое на Земле разделяется на растительный и животный мир. Дальнейшая классификация идет по признакам, различным для растений и животных.
Несоподчиненныепризнаки могут быть расположены по уровню классификации произвольно, так как они характеризуют объекты с разных, не зависимых друг от друга, сторон. Соответствующая классификация получила названиефасетной.
Пример. Легковые автомобили можно классифицировать по типу кузова, типу двигателя и его мощности.
Последовательное кодированиеосновывается на иерархической классификации, использующей соподчиненные признаки122. Достоинства получаемого кода – малая значность и большая информационная емкость. Недостатком является его «жесткость», так как последовательность кодируемых признаков строго фиксирована и изменение кода на любом уровне приводит к необходимости его изменения на всех других уровнях. Это вызывает определенные сложности при введении новых признаков.
При параллельном кодированиииспользуется фасетная классификация, согласно которой заданное множество объектов делится на независимые друг от друга группировки (фасеты).
Пример. Сведения о поступивших в университет студентах можно заносить в базу данных в виде следующего кода.
1.01.7403.2.1.080011.
где (по порядку слева направо) 1.– пол (мужской); .01.– национальность (русский); .9403.– дата рождения (1994 год, март); .2.– семейное положение (холостой/не замужем); .1.– образование (среднее); .080011– специальность (маркетинг).
Такое кодирование, хотя и дает несколько более длинные коды, обеспечивает достаточную гибкость123.
На практике чаще всего применяют комбинации различных методов классификации и кодирования.
Рассмотренные методы кодирования представлены на рис.Рис. 16.
Рис. 16. Классификация методов кодирования
Закодированные ответы респондентов, снабженные ключом и сохраняемые обычно в базе данных, являются «золотым фондом», полученным при исследованиях.
Сводные таблицы и графики, конечно, более наглядны, но в них могут вкрасться ошибки, от чисто арифметических до нечеткого понимания взамиосвязи измеренных параметров. Из базы данных ответов можно получить информацию для проверки правильности итоговых сведений, а также для проведения дополнительного, более глубокого анализа.