2.1. Определение системы показателей и потребности в информации

2.2. Выбор методов исследования и рабочего инструментария

Методы маркетингового анализа:

1. Эвристические – это приемы и методы решения задач, выводы доказательств, которые основаны на учете опыта решения сходных задач, накоплении опыта, учете ошибок, экспортных знаний и интуиции (методы в которых применяется участие человека).

2. Формальные методы – это приемы и методы анализа, связанные с исп. детерминированных алгоритмов и процедур.

- слабо формализованные – это гибкие итерационные (повторяющие) алгоритмы и процедуры, которые на определенных шагах включают деятельность человека.

- сильно формализованные – это жесткие алгоритмы, нет вмешательства человека (математика, статистика, теория вероятности, экономика).

3. Смешанные (и те и те).

Методы исследования. Существует три способа сбора первичных данных, а именно наблюдение, эксперимент, опрос.

Наблюдение — один из возможных способов сбора первичных данных, когда исследователь ведет непосредственное наблюдение за людьми и обстановкой.

Экспериментальные исследования требуют отбора сопоставимых между собой групп субъ­ектов, создания для этих групп разной обстановки, контроля за пе­ременными составляющими и установления степени значимости на­блюдаемых различий.

Опрос наиболее удобен при проведении описательных ис­следований.

Орудия исследования.

Анкета — это ряд вопросов, на которые опрашиваемый должен дать ответы.

В маркетинговых изысканиях находят применение и разного рода механические устройства. Для замеров интенсивности интереса или чувств опрашиваемого при контакте с конкретным рекламным объявлением или изображением используют гальванометры. Гальва­нометр фиксирует малейшие выделения пота, которыми сопровожда­ется эмоциональное возбуждение. Прибор под названием тахистоскоп экспонирует для опрашиваемого рекламное объявление в интервале выдержек от менее чем в одну сотую секунды до нескольких секунд. После каждого показа опрашиваемый рассказывает обо всем, что ус­пел увидеть и запомнить. Применяется и специальный аппарат для фиксации движений глаз, с помощью которого определяют, на какие участки падает взгляд в первую очередь, как долго задерживается он на определенных участках и т.д. Электронное устройство под назва­нием аудиметр подключаемое к телевизору в домах опрашиваемых, фиксирует сведения обо всех его включениях и каналах, на которые он настроен.

2.3. Формирование выборки

В зависимости от величины генеральной совокупности и целей ис­следования могут быть использованы методы сплошного или выбо­рочного обследования.

Метод сплошного обследования заключается в опросе всех потребите­лей генеральной совокупности на рынке. Метод связан с высокими затра­тами на проведение исследования, его использование оправдано в случае малого количества потребителей, представляющих сегмент, или в случае больших размеров организации-потребителя, когда объем покупок дан­ного клиента составляет значительную долю от емкости рынка в целом.

Метод выборочного обследования обеспечивает меньшую точность, однако он менее тру­доемок. Целесообразно использование данного метода при наличии на рынке большого числа однородных потребителей. Метод выборочного обследования предоставляет информацию о ге­неральной совокупности на основании обследования только ее части, поэтому данные, полученные на основании выборочного обследования, имеют вероятностный характер. В резуль­тате исследования определяется не конкретное значение, а интервал, в котором находится искомое значение. Вероятность, с которой можно утверждать, что ошибка выборки не превысит некоторую заданную ве­личину, называется доверительной вероятностью.

Различия между данными генеральной и выборочной совокупностей называются ошибками выборки, которые обусловливаются выбранной процедурой составления (формирования) выборки.

Генеральная совокупность — это совокупность потребителей или субъектов, являющихся объектами исследования.

Выборка — это часть потребителей, которые будут представлять ин­тересы и вкусы всех потребителей генеральной совокупности.

Планирование выборки включает следующие процедуры:

- выделение объектов генеральной совокупности;

- определение метода выборки;

- определение объема выборки.

Процедура составления выборки предполагает выбор метода, на осно­вании которого отбираются респонденты, выделяются случайные (веро­ятностные) и неслучайные (детерминированные) виды процедур состав­ления выборки.

Неслучайные процедуры составления выборки самим процессом формирования предполагают наличие неслучайных респондентов, чье мнение может отличаться от мнения генеральной совокупности в це­лом, допуская тем самым наличие неслучайной ошибки данных ре­зультатов исследования.

Используются следующие виды неслучайных выборок.

Произвольная выборка — ее элементы выбираются без плана, бесси­стемно; получается дешево и удобно, но неточно и нерепрезентативно.

Типовая выборка — сбор данных ограничивается исследованием ха­рактерных (типичных) элементов генеральной совокупности; исполь­зуется, например, для формирования участников фокус-групп, однако необходимо обладать сведениями о типичности изучаемых объектов.

Квотированная выборка — структура выборки подбирается по ана­логии с распределением определенных признаков в генеральной сово­купности, из каждой группы генеральной совокупности отбираются участники исследования, количество которых пропорционально пред­ставительству группы в генеральной совокупности.

В процессе формирования случайной выборки предполагается, что для всех единиц генеральной совокупности вероятность быть избран­ным в выборочную совокупность известна.

Используют следующие варианты выборок.

Простая выборка — ее элементы выбираются с помощью случай­ных чисел; метод очень трудоемок и обязывает иметь список всех еди­ниц генеральной совокупности.

Систематическая (механическая) выборка — ее первый элемент вы­бирается с помощью случайных чисел, остальные элементы выборки от­бираются через равные интервалы (интервал скачка, который равен отно­шению величины генеральной совокупности к объему выборки).

Стратифицированная (типическая или групповая) выборка составля­ется следующим образом — генеральная совокупность делится на группы с набором определенных признаков (сегменты или страты), в каждой из которой с помощью случайного отбора формируется своя выборка; весо­вой коэффициент каждой страты в общем объеме выборки соответствует ее удельному весу в генеральной совокупности.

Кластерная (серийная) выборка составляется следующим образом — генеральная совокупность делится на идентичные группы (клумбы или кластеры), случайным образом отбираются несколько групп, которые подвергаются сплошному обследованию (одноступенчатый подход); при двухступенчатом подходе первоначально формируется выборка из кластеров, из которых случайным образом отбираются единицы исследования (т. е. единица выборки предыдущей стадии становится генеральной совокупностью для последующей). Недостаток — клас­теры могут быть неоднородны между собой.

Определение размера выборки является некоторым компромиссом между стремлением к точности результатов исследования и возможно­стью его практической реализации по объему затрат на сбор информации

На практике используется несколько подходов к определению объ­ема выборки.

Произвольный подход основан на применении «правила большого пальца». Например, бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от совокупности. Объем выборки может быть установлен исходя их неких заранее оговоренных условий. В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования.

Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема вы­борки исходя из определенных требований к надежности и достоверно­сти получаемых результатов.

Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к оп­ределению объема выборки основан на расчете доверительных интерва­лов.

Понятие «доверительный интервал» — это диапазон, крайним точ­кам которого соответствует определенный процент определенных ответов на какой-то вопрос.

Когда на заданный вопрос существует только два варианта ответа, выраженные в процентах (используется процентная мера), объем выбор­ки определяется по следующей формуле:

Возможно определение объема выборки на основе использования средних значений, а не процентных величин. Предположим, что выбран уровень доверительности, равный 95% (z=1,96), среднее квадратическое отклонение (s) рассчитано равным 100 и желаемая точность (погрешность) составляет ±10. Определение объема выборки (n):

На практике, если выборка формируется заново и схожие опросы не проводились, то s не известно. В этом случае целесообразно задавать погрешность е в долях от среднеквадратического отклонения. Расчетная формула преобразуется и приобретает следующий вид:

Если объем выборки превышает пять процентов от совокупно­сти, то последняя считается малой и в вышеприведенные формулы вво­дится поправочный коэффициент. Объем выборки в данном случае опре­деляется следующим образом:

где n' — объем выборки для малой совокупности;

n — объем выборки (или для процентных мер, или для средних), рас­считанный по приведенным выше формулам;

N — объем генеральной совокупности.

3. Процесс получения данных

Разработав проект исследования, необходимо собрать информа­цию. Как правило, это самый дорогой и самый чреватый ошибками этап исследования.

3.1. Техническая организация сбора данных

3.2. Сбор данных

4. Процесс обработки и предоставления данных

4.1. Процесс технической обработки

4.2. Анализ данных

Извлечение из совокупности полученных данных наиболее важных сведений и ре­зультатов. Исследователь сводит полученные данные в таблицы. На основе этих таблиц выводят или рассчитывают такие показатели, как распределение частотности, средние уровни и степень рассеяния. За­тем исследователь в надежде получить дополнительные сведения об­рабатывает полученные данные с помощью современных статистиче­ских методик и моделей принятия решений, применяемых в системе анализа маркетинговой информации.

4.3. Разработка выводов и рекомендаций

4.4. Оформление и презентация отчетов

Надо представить ос­новные результаты, нужные руководству фирмы для принятия глав­ных, насущных маркетинговых решений.

5. Проверка адекватности результатов и выводов (пробный маркетинг)

4. Статистический банк и банк моделей.

Маркетинговый анализ – это анализ рынка или др. объектов так или иначе, связанных с рынком.

Система анализа маркетинговой информации – это набор методов и моделей анализа маркетинговых данных и проблем маркетинга. Основу этой системы составляет статистический банк и банк моделей.

Основу любой системы анализа маркетинговой информации со­ставляют статистический банк и банк моделей.

Статистический банк – это совокупность современных методик статистической обработки информации, позволяющий наиболее полно скрыть взаимозависимость данных и установить степень их статистической надежности. Банк методов должен позволять комбинировать различные методы, быть достаточно простым в использовании, чтобы не требовать нали­чия у пользователя специальных знаний.

Эти методики позволяют руководству получать ответы на такие вопросы.

- Что представляют собой основные переменные, оказывающие влияние на мой сбыт, и какова значимость каждой из них?

- Что произойдет со сбытом, если поднять цену товара на 10%, а расходы на рекламу — на 20%?

- Какие характеристики являются наиболее вероятными показа­телями того что данные потребители будут покупать мой ма­рочный товар, а не товар конкурента?

- По каким переменным лучше всего сегментировать мой рынок и сколько его сегментов существует?

Статистические методы анализа классифицируются следующим об­разом:

- одно- и многофакторные (количество одновременно анализиру­емых переменных);

- описательные и индуктивные методы;

- методы анализа зависимостей и взаимосвязей: регрессионный ана­лиз, вариационный-анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ и др.

Банк моделей — набор математических моделей, способст­вующих принятию более оптимальных маркетинговых реше­ний деятелями рынка. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных пере­менных, представляющих некую реально существующую систему, некий реально существующий процесс или результат. Эти модели могут способствовать получению ответов на вопросы типа "а что, ес­ли?" и "что лучше?".