EUMK_Marketingovye_issledovaniya_2015x

УВО «Белорусский государственный экономический университет»
Факультет маркетинга и логистики
Кафедра промышленного маркетинга и коммуникаций
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ
МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
для студентов специальности 1-26 02 03 «Маркетинг»
Составители: к.э.н., доцент Шутилин В.Ю., к.э.н., доц. Кулак А.Г.,
ассистент Анкинович Ю.Е.
Минск 2015
СОДЕРЖАНИЕ
1 Типовая (базовая) учебная программа ………………………………………... 3
2 Рабочий вариант учебной программы…………………………………………
17
3 Краткий конспект лекций………………………………………………………. 33
4 Методические рекомендации по изучению дисциплины и отдельных ее тем 128
5 Планы семинарских, практических и лабораторных занятий………………..
135
6 Тематика рефератов и методические рекомендации по их выполнению…… 139
7 Методические материалы для контроля
знаний студентов (тесты, вопросы к экзаменам, зачетам)…………………….
140
8 Методические рекомендации по самостоятельной работе студентов……..
145
9 Список рекомендуемой литературы…………………………………………… 147
2
1 Типовая (базовая) учебная программа
3
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
Учебно-методическое объединение вузов Республики Беларусь
4
по экономическому образованию
УТВЕРЖДАЮ
Первый заместитель Министра
образования
Республики Беларусь
___________
А.И.Жук
«__»______________ 2009г
Регистрационный № ТД- _____/тип.
Маркетинговые исследования
Типовая учебная программа
для высших учебных заведений по специальности:
1-26 02 03 «Маркетинг»
СОГЛАСОВАНО
Заместитель Министра экономики
Республики Беларусь
_____________ В.К. Адашкевич
СОГЛАСОВАНО
Начальник Управления высшего и среднего
специального образования
__________ Ю.И. Миксюк
_____________ 2009г
_________ 2009г.
Председатель Учебно-методического
объединения вузов Республики Беларусь
по экономическому образованию
Ректор Государственного учреждения
образования
«Республиканский институт высшей
школы»
_____________ _________ М.И.Демчук
_____________ 2009г.
_________ В.Н. Шимов
_____________ 2009г
Эксперт-нормоконтролер
_____________
_____________ 2009г
Минск 2009г.
СОСТАВИТЕЛИ:
5
Зорина Т.Г., доцент кафедры логистики и ценовой политики
Учреждения
образования
«Белорусский
государственный
экономический университет», кандидат экономических наук;
Слонимская М.А., доцент кафедры логистики и ценовой политики
Учреждения
образования
«Белорусский
государственный
экономический университет», кандидат экономических наук, доцент.
РЕЦЕНЗЕНТЫ:
Кафедра экономической теории и маркетинга Учреждения образования
«Витебский государственный технологический университет», (протокол №
10 от 26.05.2009), Веденин Г.А., заведующий кафедрой, кандидат технических
наук, профессор;
Колесникова И.И., доцент кафедры экономики Учреждения образования
«Гомельский государственный технический университет им. П.О.Сухого»,
кандидат экономических наук, доцент.
РЕКОМЕНДОВАНА К УТВЕРЖДЕНИЮ В КАЧЕСТВЕ ТИПОВОЙ:
Кафедрой логистики и ценовой политики Учреждения образования
«Белорусский государственный экономический университет»
(протокол № 11 от 14.05.2009);
Научно-методическим советом Учреждения образования
«Белорусский государственный экономический университет»
(протокол № 5 от 24.06.2009);
Научно-методическим советом по специальностям 1-26 02 03 «Маркетинг» и
1-26 02 05 «Логистика» Учебно-методического объединения вузов
Республики Беларусь по экономическому образованию
(протокол № 17 от 10.09.2009).
Ответственный за выпуск: Розина Т.М.
6
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Маркетинговые исследования служат основой маркетинга, они
включают изучение внешней маркетинговой среды рынка, мотиваций
потребителей, а также внутренней маркетинговой среды, т.е. оценку
производственно-сбытовых возможностей самого предприятия, строящего
свою деятельность на принципах маркетинга. Такие маркетинговые
исследования позволяют выбрать оптимальный рынок сбыта, осуществить
планирование, т.е. обоснованное, согласно результатам маркетинговых
исследований, предвидение развития рыночной ситуации и разработку
соответствующих мер маркетингового воздействия на рынок с целью
обеспечения
эффективности
предпринимательский
деятельности
предприятия и реализации его стратегических направлений.
Маркетинговые исследования создают научно и практически
обоснованную базу для принятия квалифицированных решений аппаратом
управления предприятия и его высшим руководством.
В процессе изучения курса «Маркетинговые исследования» студенты
знакомятся с теоретическими положениями и целями исследования рынка и
рыночных процессов, основными этапами сбора и обработки информации,
методами проведения различных расчетов и формулирования выводов,
характеризующих состояние и развитие рыночной ситуации, сущностью
процессов и методов проведения маркетинговых исследований.
В результате изучения дисциплины обучаемый должен
знать:
- методы маркетинговых исследований и область их применения;
- методику разработки программы исследований;
- виды, источники, методы сбора и обработки первичной и вторичной
информации;
уметь:
- выбирать тип исследования;
- использовать инструментарий маркетинговых исследований;
- использовать
стандартные
схемы
проведения
маркетинговых
исследований;
- использовать стандартные пакеты прикладных программ для ЭВМ;
- использовать результаты маркетинговых исследований для обоснования и
принятия управленческих решений по товарному ассортименту, ценам,
сбыту, рекламе, сервису.
В результате изучения курса «Маркетинговые исследования» студенты
смогут самостоятельно выбирать необходимый тип исследования и
разрабатывать его план; составлять анкеты и формы для записи результатов
наблюдения; обосновывать тип выборки и рассчитывать ее объем
различными
способами;
применять
различные
методы
анализа
маркетинговой информации; осуществлять подготовку отчета о результатах
проведенного маркетингового исследования.
7
Всего часов по дисциплине 346, из них 170 часов аудиторных, в том
числе 90 часов – лекции, 36 часов – лабораторные занятия, 44 часов –
практические занятия. Рекомендуемые формы контроля – зачет, экзамен.
ПРИМЕРНЫЙ ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН
Ном
ер
тем
ы
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Наименование
раздела, темы
Организация и содержание
маркетинговых
исследований
Определение проблемы и
формулирование целей
маркетингового
исследования
Выбор типа и разработка
плана маркетингового
исследования
Качественные способы
сбора маркетинговой
информации
Выборочные методы
маркетинговых
исследованиий
Опрос и наблюдение как
количественные способы
сбора маркетинговой
информации
Эксперименты
Полевые работы
Подготовительные этапы
статистического анализа
Описательный анализ.
Базовые методы анализа
маркетинговой
информации.
Дисперсионный и
ковариационный анализ
Корреляционнорегрессионный анализ
Факторный анализ
Кластерный анализ
Дискриминантный анализ
Многомерное
шкалирование
Совместный анализ
Подготовка отчета о
результатах
маркетингового
исследования
Всего
Всего
Лекции
Практические
занятия
Лабораторны
е занятия
6
4
2
-
6
4
2
-
8
6
2
-
10
6
4
-
10
6
4
-
14
10
4
-
10
6
6
4
4
2
-
10
4
2
4
10
4
2
4
12
6
2
4
10
4
2
4
12
10
10
6
4
4
2
2
2
4
4
4
8
4
2
2
10
4
2
4
8
4
2
2
170
90
44
36
8
СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА
ТЕМА 1. ОРГАНИЗАЦИЯ И СОДЕРЖАНИЕ МАРКЕТИНГОВЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ
Понятие маркетинговых исследований. Этапы развития технологии и
направлений маркетинговых исследований. Задачи маркетинговых
исследований. Области использования маркетинговой информации на
предприятии. Факторы результативности и эффективности маркетинговых
исследований.
Этапы маркетингового исследования на предприятии. Формулировка
целей и задач маркетинговых исследований. Три группы целей
маркетингового
исследования
–
поисковые,
описательные,
экспериментальные. Типы маркетинговых исследований. Определение
объекта исследования. Среда маркетинга, рынок, товар, покупатели и
конкуренты как объекты маркетингового исследования. Формирование
маркетинговой информационной системы. Первичные и вторичные данные.
Внутренние и внешние источники информации. Выбор методов сбора
информации. Полевые и кабинетные исследования. Основные направления
анализа маркетинговой информации. Методы анализа данных. Разработка
маркетинговой программы как один из заключительных этапов
маркетингового исследования. Представление результатов маркетингового
исследования. Структура заключительного отчета.
ТЕМА 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ФОРМУЛИРОВАНИЕ
ЦЕЛЕЙ МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Этапы
определения
проблемы
и
формулирования
целей
маркетингового исследования. Идентификация проблемы исследования.
Понятие проблемы исследования. Типы проблем при проведении
маркетинговых исследований: проблемы управления маркетингом и
проблемы маркетинговых исследований. Непредвиденные изменения,
спланированные изменения, интуитивная прозорливость в форме новых идей
как основные причины маркетинговых проблем. Преобразование проблемы,
требующей решения, в проблему, требующую исследования. Классификация
проблем исследования. Приемы осмысления проблемы. Выявление объекта и
предмета исследования. Определение целей маркетингового исследования.
Формирование рабочей гипотезы. Логические и интуитивно-творческие
методы генерирования рабочих гипотез. Определение задач исследования.
Разница между существующим и требуемым уровнями информационного
обеспечения как основа для определения целей маркетингового
исследования.
9
ТЕМА
3.
ВЫБОР
ТИПА
МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
И
РАЗРАБОТКА
ПЛАНА
Этапы разработки плана маркетингового исследования. Содержания
предварительного этапа исследования. Выбор типа маркетингового
исследования. Разведочное (поисковое) исследование. Дескриптивное
(описательное)
исследование.
Казуальное
(причинно-следственное)
исследование.
Сравнительная
характеристика
различных
типов
маркетинговых исследований.
Выбор
методики
проведения
маркетингового
исследования.
Системный анализ, комплексный подход и программно-целевое
планирование как общенаучные методы маркетингового исследования.
Аналитико-прогностические
методы
маркетингового
исследования.
Методические приемы маркетинговых исследований, заимствованные из
других областей знаний. Развитие методов маркетинговых исследований.
Определение типа требуемой информации при проведении
маркетингового исследования и источников ее получения. Преимущества и
недостатки различных источников информации.
Выбор способа сбора необходимых данных. Характеристика
качественных и количественных видов маркетинговых исследований.
Основные способы сбора данных при различных видах маркетинговых
исследований.
Виды форм для сбора данных и их выбор. Разработка выборочного плана и
определение объема выборки. Составление бюджета и графика проекта.
Процесс формирования бюджета маркетингового исследования. График
проведения маркетинговых исследований.
ТЕМА 4. КАЧЕСТВЕННЫЕ СПОСОБЫ СБОРА МАРКЕТИНГОВОЙ
ИНФОРМАЦИИ
Качественное исследование как инструмент понимания сути
обстановки, сложившейся вокруг проблемы. Качественное исследование как
метод пояснения данных, полученных из количественного исследования.
Качественное исследование как возможность больше узнать о тех вещах,
которые нельзя напрямую измерить или наблюдать. Предварительный
характер данных, полученных после проведения качественного
исследования.
Прямые и косвенные методы качественного исследования в
зависимости от известности респонденту истинной цели исследования.
Фокус-группы как неструктурированные групповые интервью.
Характеристика. Виды. Условия применения. Преимущества и недостатки.
Глубинные интервью как неструктурированные, прямые, личные
интервью. Характеристика. Виды. Условия применения. Преимущества и
недостатки. Нестандартизированные и полуструктурированные глубинные
интервью.
10
Проекционный метод как неструктурированная, косвенная форма
опроса, побуждающая респондентов высказывать интервьюеру свои скрытые
мотивы, убеждения, отношения или чувства относительно обсуждаемой
проблемы. Характеристика. Виды. Условия применения. Преимущества и
недостатки.
ТЕМА
5.
ИССЛЕДОВАНИЙ
ВЫБОРОЧНЫЕ
МЕТОДЫ
МАРКЕТИНГОВЫХ
Причины использования выборочных методов исследования. Ошибки
при формировании выборки.
Процесс формирования выборки. Определение целевой совокупности.
Определение основы выборки. Выбор процедуры формирования выборки.
Формирование случайной выборки. Простая случайная выборка.
Систематическая выборка. Стратифицированная выборка. Кластерная
выборка. Многоступенчатая выборка.
Неслучайные выборки. Типовая выборка. Выборка методом снежного
кома. «Удобная» выборка. Квотированная выборка.
Проблема неполучения ответа.
Определение размера выборки. Факторы, определяющие размер
выборки. Надежность выборки. Точечная и интервальная оценка ошибки
выборки.
ТЕМА 6. ОПРОС И НАБЛЮДЕНИЕ КАК КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ
СПОСОБЫ СБОРА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
Цель
количественного
исследования.
Характер
результатов
количественного исследования. Применение методов статистического
анализа для проведения количественного исследования. Заключительный
характер данных, полученных после проведения количественного
исследования, возможность на их основании делать выводы,
распространяющиеся на всю интересующую совокупность.
Опросы как основные методы количественных исследований.
Классификация методов проведения опроса. Структурированный прямой
опрос. Характеристика. Преимущества и недостатки. Условия применения.
Телефонные опросы. Личные интервью. Почтовые опросы. Электронный
опрос. Опросы в Internet.
Шкалирование как процесс создания определенного последовательного
ряда, на котором располагаются измеряемые объекты, и продолжение
измерения. Основные типы шкал (номинальная, порядковая, интервальная и
относительная).
11
Методы сравнительного шкалирования. Упорядоченное шкалирование.
Шкалы с постоянной суммой. Q-сортировка. Методы несравнительного
шкалирования. Непрерывные и детализированные рейтинговые шкалы.
Шкала Лайкерта. Семантический дифференциал. Шкалы Стэпела.
Стандартизированная форма сбора данных как метод обеспечения их
сравнимости и облегчения обработки, увеличения скорости и точности
записей.
Анкета или программа опроса. Цели использования анкеты.
Последовательность разработки анкеты. Принятие решения относительно
предмета исследования. Выбор формата анкеты. Формулировка вопросов.
Выбор последовательности вопросов. Структура типичной анкеты.
Тестирование анкеты. Роль тестирования.
Наблюдение. Виды наблюдения. Разработка форм наблюдения.
ТЕМА 7. ЭКСПЕРИМЕНТЫ
Концепция причинности в маркетинге. Условия причинности.
Направление причинно-следственной связи.
Составляющие
экспериментального
исследования.
Условные
обозначения при описании планов экспериментов.
Виды моделей эксперимента. Внутренняя и внешняя достоверность
экспериментов. Внешние переменные в причинных исследованиях Способы
контроля внешних переменных.
Достоинства и недостатки причинных методов исследований по
сравнению с формализованными опросами и наблюдениями.
ТЕМА 8. ПОЛЕВЫЕ РАБОТЫ
Полевые работы как опрос или иной сбор данных, выполняемый вне
офиса. Состав полевой работы: подбор людей, занимающихся сбором
данных; обучение; управление работой; контроль качества выполнения
полевых работ; оценка труда полевых работников.
Подбор персонала. Социально-демографические характеристики
интервьюеров. Общие требования к интервьюерам. Типичный интервьюер.
Основные навыки интервьюера. Первоначальный контакт с
потенциальным респондентом. Методика задавания вопросов. Зондирование.
Завершение интервью.
Управление работой интервьюеров. Проверка соблюдения правил
отбора респондентов. Контроль качества анкетирования. Оценка труда
полевых работников. Предоставление информации для контроля в
центральный офис.
12
ТЕМА 9. ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО
АНАЛИЗА
Подготовка данных к анализу. Редактирование данных. «Полевое»
редактирование
и
централизованное
офисное
редактирование.
Характеристики данных, проверяемые при «полевом» редактировании.
Проблемы, выявляемые в ходе офисного редактирования.
Кодирование. Создание системы кодирования. Кодирование закрытых и
открытых вопросов. Категориальная и дихотомическая кодировка данных.
Статистическая корректировка данных. Процедуры взвешивания,
переопределения переменных и преобразования шкал.
ТЕМА 10. ОПИСАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ.
АНАЛИЗА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
БАЗОВЫЕ
МЕТОДЫ
Вариационный
ряд:
характеристика
распределения
данных.
Гистограмма. Нормальное распределение. Выбросы данных.
Обобщающие показатели: интерпретация типических значений.
Среднее. Медиана. Мода. Перцентили. Квартили. Блочная диаграмма.
Показатели вариации. Размах вариации. Межквартильный размах.
Стандартное отклонение. Коэффициент вариации.
Применение пакета SPSS для описательного анализа маркетинговой
информации.
Понятие
статистической
гипотезы.
Параметрическая
и
непараметрическая гипотезы. Общая схема проверки гипотез. Нулевая
гипотеза. Альтернативная гипотеза. Ошибки первого и второго рода.
Возможные результаты проверки гипотез. Уровень значимости. Критическая
область.
Построение
таблиц
сопряженности
признаков
как
метод,
характеризующий совместное распределение двух или более переменных.
Статистический критерий χ2. Коэффициент сопряженности признаков.
Кросс-табуляция.
Применение пакета SPSS для построения таблиц сопряженности
признаков и проверки гипотез.
ТЕМА 11. ДИСПЕРСИОННЫЙ И КОВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
Дисперсионный анализ как метод проверки статистической значимости
различий выборочных средних для двух или более совокупностей.
Процедура выполнения однофакторного дисперсионного анализа:
определение зависимых и независимых переменных; разложение общей
вариации зависимой переменной; измерение степени влияния одной
переменной на другую; проверка нулевой гипотезы; интерпретация
результатов. Статистики, используемые в однофакторном дисперсионном
анализе. Многофакторный дисперсионный анализ.
13
Ковариационный анализ. Условия применения ковариационного
анализа. Ковариата.
Применение пакета SPSS для проведения дисперсионного и
ковариационного анализа. Примеры использования дисперсионного и
ковариационного анализа в маркетинге.
ТЕМА 12. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
Корреляционный и регрессионный анализ как два базовых инструмента
анализа двумерных количественных данных. Характеристика и задачи
корреляционно-регрессионного анализа.
Корреляционный анализ. Диаграмма
рассеяния. Коэффициент
корреляции. Интерпретация коэффициента корреляции.
Регрессионный анализ. Уравнение регрессии. Стандартная ошибка
оценки. Коэффициент детерминации.
Применение пакета SPSS для проведения корреляционнорегрессионного анализа. Примеры использования корреляционнорегрессионного анализа в маркетинге.
ТЕМА 13. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
Факторный анализ как совокупность методов выявления обобщающих
характеристик изучаемых явлений и процессов. Использование факторного
анализа в маркетинговых исследованиях.
Методы факторного анализа. Метод главных компонент. Упрощенные
методы факторного анализа. Аппроксимирующие методы.
Алгоритмы факторного анализа. Оценка достаточности числа
выделенных общих факторов. Корректность решений, полученных при
помощи методов факторного анализа.
Применение пакета SPSS для проведения факторного анализа.
Примеры использования факторного анализа в маркетинге.
ТЕМА 14. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
Кластерный анализ как класс методов классификации объектов или
событий в относительно однородные группы или кластеры.
Задачи маркетинговых исследований, для решения которых можно
применить кластерный анализ.
Порядок выполнения кластерного анализа: формулировка проблемы;
выбор меры расстояния; выбор метода кластеризации; принятие решения о
количестве кластеров; интерпретация и профилирование кластеров; оценка
достоверности кластеризации.
Иерархические методы кластеризации. Агломеративная кластеризация.
Разделяющая, или дивизивная, кластеризация. Дендрограмма.
14
Алгоритмы классификации: метод одиночной связи, метод полных
связей, метод средней связи, метод Уорда.
Применение пакета SPSS для проведения кластерного анализа.
Примеры использования кластерного анализа в маркетинге.
ТЕМА 15. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
Дискриминантный анализ как метод многомерной классификации.
Отличия дискриминантного от кластерного анализа.
Процедуры дискриминантного анализа: интерпретация различий между
существующими классами и классификация новых объектов.
Дискриминантные переменные. Каноническая дискриминантная
функция. Коэффициенты дискриминантной функции. Вектор коэффициентов
дискриминантной функции. Константа дискриминации.
Применение пакета SPSS для проведения дискриминантного анализа.
Примеры использования дискриминантного анализа в маркетинге.
ТЕМА 16. МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
Многомерное шкалирование как класс методов для представления
восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного
изображения.
Пространственные
карты.
Использование
многомерного шкалирования в маркетинге.
Порядок выполнения многомерного шкалирования: формулирование
проблемы; получение исходных данных; выбор метода; принятие решения о
числе размерностей; обозначение размерностей и интерпретация
конфигурации точек на пространственной карте; оценка достоверности и
надежности.
ТЕМА 17. СОВМЕСТНЫЙ АНАЛИЗ
Совместный анализ как метод количественной оценки важности одной
характеристики по сравнению с другой.
Использование совместного анализа для разработки нового продукта,
который существует в форме концепции.
Выбор атрибутов. Определение уровней значений по каждому
атрибуту. Определение сочетаний атрибутов. Полнопрофильный и
компромиссный подход к сбору исходных данных. Решение об объединении
оценок. Выбор метода анализа исходных данных. Анализ и интерпретация
результатов. Вопросы достоверности. Проблемы применения.
Применение пакета SPSS для проведения совместного анализа.
Примеры использования совместного анализа в маркетинге.
ТЕМА 18. ПОДГОТОВКА ОТЧЕТА О РЕЗУЛЬТАТАХ
МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
15
Функция отчета о маркетинговом исследовании. Структура отчета.
Устная презентация. Учет состава и цели аудитории. Структурирование
презентации. Использование визуальных средств. Вопросы достоверности и
надежности.
Использование пакетов Microsoft Excel и Microsoft Power Point для
подготовки презентации результатов маркетингового исследования.
ЛИТЕРАТУРА
Основная
1. Аакер, Д. Маркетинговые исследования: пер. с англ. / Д. Аакер, В. Кумар,
Дж. Дэй.; под ред. С. Божук. 7-е изд. – СПб.: Питер, 2004. – 848 с.
2. Беляевский, И.К. Маркетинговые исследования: информация, анализ,
прогноз: учеб. пособие / И.К. Беляевский. – М.: Финансы и статистика,
2001. – 320 с.
3. Дурович, А.П. Практика маркетинговых исследований. Основные
концепции и методы. В 2-х книгах. / А.П. Дурович – Минск: Изд-во
Гревцова, 2008. – 256с.
4. Малхотра, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практ. руководство /
Нэреш К. Малхотра. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2002. – 960 с.
Дополнительная
5. Анурин, В. Маркетинговые исследования потребительского рынка / В.
Анурин, И. Муромкина, Е. Евтушенко. – СПб.: Питер, 2006. – 270 с.
6. Багиев, Г.Л. Международный маркетинг: учебник для вузов / Л.Г. Багиев,
Н.К. Моисеева, С.В. Никифорова. – СПб.: Питер, 2001. – 512 с.
7. Березин, И.С. Маркетинговые исследования. Как это делают в России /
И.С. Березин. – М.: Вершина, 2005. – 432 с.
8. Бернс, Э.С. Буш Р.Ф. Основы маркетинговых исследований с
использованием Microsoft Excel: пер. с англ. – М.: Издательский дом
«Вильямс», 2006. – 704 с.
9. Божук, С.Г. Маркетинговые исследования / С.Г. Божук, Л.И. Ковалик. –
СПб.: Питер, 2003. – 304 с.
10.Веденин, Г.А. Маркетинговые исследования / Г. А. Веденин: учеб. пособие
для вузов. – Витебск: Витеб. гос. технолог. ун-т, 2006. – 251 с.
11.Галицкий, Е.Б. Методы маркетинговых исследований / Е.Б. Галицкий. –
М.: Ин-т фонда «Общественное мнение», 2004. – 398 с.
12.Голубков, Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и
практика / Е.П. Голубков. – М.: Изд-во «Финпресс», 1998. – 416 с.
13.Дэвис, Д.Д. Исследования в рекламной деятельности: теория и практика:
пер. с англ. / Д.Д. Дэвис – М.: Издат. дом «Вильямс», 2003. – 864 с.
16
14.Зорина, Т.Г. Маркетинговые исследования и сегментация рынка: учеб.метод. пособие / Т.Г. Зорина – Минск: МГЛУ, 2003. – 99 с.
15.Каменева, Н.Г. Маркетинговые исследования: учеб. пособие. / Н.Г.
Каменева, В.А. Поляков – М.: Вуз. учеб., 2007. – 439 с.
16.Коротков, А.В. Маркетинговые исследования: учеб. пособие / А.В.
Коротков. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 303 с.
17.Мельникова, О.Т. Фокус-группы в маркетинговом исследовании:
методология и техники качественных исследований в социальной
психологии: учеб. пособие / О.Т. Мельникова. – М.: Издат. центр
«Академия», 2003. – 272 с.
18.Слонимская, М.А. Маркетинговые исследования: методы анализа
информации: учеб.-метод. пособие / М.А. Слонимская. – Минск: БГЭУ,
2005. – 55 с.
19.Токарев, Б.Е. Маркетинговые исследования: учеб. для вузов / Б.Е.
Токарев. – М.: Экономист, 2005. – 620 с.
20.Токарев, Б.Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации:
учеб.-практ. пособие / Б.Е. Токарев. – М.: Экономист, 2004. – 256 с.
21.Философский энциклопедический словарь / гл. ред. Л.Ф. Ильичев. — М.:
Совет. энцикл., 1983. — 840 с.
22.Хейг, П. Маркетинговые исследования на практике: основные методы
изучения рынка: пер. с англ. / П. Хейг, Н. Хейг, К.-Э. Морган –
Днепропетровск: Баланс Бизнес Бук, 2005. – 312 с.
23.Хили, Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования /
Дж. Хили. – Киев: ООО «ДиаСофтЮП»; СПб.: Питер, 2005. – 638 с.
24.Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследования / Г.А. Черчилль, Д.
Якобуччи. – СПб.: Издат. дом «Нева», 2004. – 832 с.
Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследованиям / Г.А. Черчилль. – СПб.:
Питер, 2002 – 752 с.
17
2 Рабочий вариант учебной программы
Учреждение образования
«Белорусский государственный экономический университет»
Утверждаю
Декан факультета маркетинга
______________В.А. Бороденя
«_____» _______________2010
Регистрационный № УД-___/р
Маркетинговые исследования
Учебная программа для специальности
1-26 02 03 «Маркетинг»
Факультет маркетинга
Кафедра промышленного маркетинга и коммуникаций
Курс
Семестр
Лекции
Практические занятия
3
Экзамен
6 семестр
5, 6
Зачет
5 семестр
90 часов
Курсовая работа 6 семестр
44 часа Форма получения
высшего образования
дневная
Лабораторные занятия
36 часов
Всего аудиторных часов по дисциплине 170
Всего часов по дисциплине
346
Составила Анохина Наталья Николаевна, к.э.н., доцент
18
2010
Учебная программа составлена на основе типовой учебной программы
дисциплины
«Маркетинговые
исследования», утвержденной
14 апреля
2010г., регистрационный № ТД-Е 215 /тип.
Рассмотрена и рекомендована к утверждению в качестве рабочего
варианта
на
заседании
кафедры
промышленного
маркетинга
и
коммуникаций, протокол №___ от _____ июня 2010г.
Заведующий кафедрой_____________ В.С. Протасеня
Одобрена и рекомендована к утверждению Советом факультета
маркетинга
«_____» _______________ 2010
Председатель____________ В.А. Бороденя
19
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Маркетинговые исследования служат основой маркетинга, они
включают изучение внешней маркетинговой среды рынка, мотиваций
потребителей, а также внутренней маркетинговой среды, т.е. оценку
производственно-сбытовых возможностей самого предприятия, строящего
свою деятельность на принципах маркетинга. Такие маркетинговые
исследования позволяют выбрать оптимальный рынок сбыта, осуществить
планирование, т.е. обоснованное, согласно результатам маркетинговых
исследований, предвидение развития рыночной ситуации и разработку
соответствующих мер маркетингового воздействия на рынок с целью
обеспечения
эффективности
предпринимательский
деятельности
предприятия и реализации его стратегических направлений.
Маркетинговые исследования создают научно и практически
обоснованную базу для принятия квалифицированных решений аппаратом
управления предприятия и его высшим руководством. В процессе изучения
курса
«Маркетинговые
исследования»
студенты
знакомятся
с
теоретическими положениями и целями исследования рынка и рыночных
процессов, основными этапами сбора и обработки информации, методами
проведения
различных
расчетов
и
формулирования
выводов,
характеризующих состояние и развитие рыночной ситуации, сущностью
процессов и методов проведения маркетинговых исследований.
В результате изучения дисциплины обучаемый должен
знать:
- методы маркетинговых исследований и область их применения;
- методику разработки программы исследований;
- виды, источники, методы сбора и обработки первичной и вторичной
информации;
уметь:
- выбирать тип исследования;
- использовать инструментарий маркетинговых исследований;
- применять стандартные схемы проведения маркетинговых исследований;
- использовать стандартные пакеты прикладных программ для ЭВМ;
- применять результаты маркетинговых исследований для обоснования и
принятия управленческих решений по товарному ассортименту, ценам,
сбыту, коммуникациям, сервису.
В результате изучения курса «Маркетинговые исследования» студенты
смогут самостоятельно выбирать необходимый тип исследования и
разрабатывать его план; составлять анкеты и формы для записи результатов
наблюдения; обосновывать тип выборки и рассчитывать ее объем
различными
способами;
применять
различные
методы
анализа
маркетинговой информации; осуществлять подготовку отчета о результатах
проведенного маркетингового исследования.
20
Всего часов по дисциплине 346, из них 170 часов аудиторных, в том
числе 90 часов – лекции, 36 часов – лабораторные занятия, 44 часа –
практические занятия. Рекомендуемые формы контроля – зачет, экзамен.
ЛИТЕРАТУРА
Основная:
25.Дурович, А.П. Практика маркетинговых исследований. Основные
концепции и методы. В 2-х книгах. / А.П. Дурович. – Минск: Изд-во
Гревцова, 2008. – 256с.
26.Лашкова, Е.Г. Маркетинг. Практика проведения исследований: учеб.
пособие для вузов / Е.Г. Лашкова, А.И. Куценко. – М.: Издательский
центр «Академия», 2008. –240 с.
27.Малхотра, Нэреш К. Маркетинговые исследования: практ. руководство /
Нэреш К. Малхотра. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2007. – 1186 с.
28.Моосмюллер, Г. Маркетинговые исследования с SPSS: учеб. пособие /
Г. Моосмюллер, Н.Н. Ребик. – М.: ИНФРА-М, 2009. – 160 с.
29.Черчилль, Г. Маркетинговые исследования: пер. с англ. / Г. Черчилль, Т.
Браун; под ред. Г.Л. Багиева. 5-е изд.. – СПб.: Питер, 2010 – 700 с.
Дополнительная:
30.Анурин, В. Маркетинговые исследования потребительского рынка / В.
Анурин, И. Муромкина, Е. Евтушенко. – СПб.: Питер, 2006. – 270 с.
31.Березин, И.С. Маркетинговые исследования. Как это делают в России /
И.С. Березин. – М.: Вершина, 2005. – 432 с.
32.Березин, И.С. Маркетинговый анализ: рынок, фирма, товар, продвижение /
И.С. Березин. –– М.: Вершина, 2008. - 478 с.
33.Бернс, Э.С. Основы маркетинговых исследований с использованием
Microsoft Excel: пер. с англ. / Э.С. Бернс, Р.Ф. Буш. – М.: Издательский
дом «Вильямс», 2006. – 704 с.
34. Божук, С.Г. Маркетинговые исследования / С.Г. Божук, Л.И. Ковалик. –
СПб.: Питер, 2003. – 304 с.
35. Бойко, И.И Классический маркетинг и маркетинговые экспертные
оценки: Учеб. пособие. / И.И. Бойко. – К.: «Кондор», 2008. –302 с.
36. Бороденя, В.А. Маркетинговые исследования: учеб.-метод. пособие. /
В.А. Бороденя. – Минск: ЖИ «Энвила», 2007. – 66 с.
37. Веденин, Г.А. Маркетинговые исследования / Г. А. Веденин: учеб.
пособие для вузов. – Витебск: Витеб. гос. технолог. ун-т, 2006. – 251 с.
38.Галицкий, Е.Б. Методы маркетинговых исследований / Е.Б. Галицкий. –
М.: Ин-т фонда «Общественное мнение», 2004. – 398 с.
39. Герасимов, Б.И. Маркетинговые исследования рынка: Учеб. пособие. /
Б И. Герасимов, Н.Н. Мозгов. – М.: ФОРУМ, 2009. – 336 с.
21
40.Голубков, Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и
практика / Е.П. Голубков. – М.: Изд-во «Финпресс», 1998. – 416 с.
41.Дэвис, Д.Д. Исследования в рекламной деятельности: теория и практика:
пер. с англ. / Д.Д. Дэвис – М.: Издат. дом «Вильямс», 2003. – 864 с.
42.Зорина, Т.Г. Маркетинговые исследования и сегментация рынка: учеб.метод. пособие / Т.Г. Зорина – Минск: МГЛУ, 2003. – 99 с.
43.Зорина, Т.Г. Маркетинговые исследования: учеб. пособие / Т.Г. Зорина,
М.А. Слонимская. – Минск: БГЭУ, 2010. – 411 с.
44.Каменева, Н.Г. Маркетинговые исследования: учеб. пособие. / Н.Г.
Каменева, В.А. Поляков – М.: Вуз. учеб., 2007. – 439 с.
45.Количественные методы анализа в маркетинге / под ред. Т.П. Данько, И.И.
Скоробогатых. – СПб.: Питер, 2005. – 384 с.
46.Коротков, А.В. Маркетинговые исследования: учеб. пособие / А.В.
Коротков. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 303 с.
47. Крачковский, А.П. Маркетинговые исследования: методические
рекомендации для проведения практических занятий / А.П.. – Минск:
БГТУ, 2010. – 65 с.
48.Магомедов, Ш.Ш. Маркетинговые исследования товаров и услуг /
Ш.Ш. Магомедов. –– М.: Дашков и К, 2007. – 292 с.
49.Мельникова, О.Т. Фокус-группы в маркетинговом исследовании:
методология и техники качественных исследований в социальной
психологии: учеб. пособие / О.Т. Мельникова. – М.: Издат. центр
«Академия», 2003. – 272 с.
50. Орлов, А.И. Эконометрика:учебник для вузов / А.И. Орлов. – Ростов
н/Д: Феникс, 2009. – 572 с.
51. Просветов, Г.И. Маркетинговые исследования: задачи и решения: учеб.
–практ. пособие / Г.И. Просветов. – М.: Издательство «Альфа-Пресс»,
2008. – 240 с.
52.Слонимская, М.А. Маркетинговые исследования: методы анализа
информации: учеб.-метод. пособие / М.А. Слонимская. – Минск: БГЭУ,
2005. – 55 с.
53.Токарев, Б.Е. Маркетинговые исследования: учеб. для вузов / Б.Е.
Токарев. – М.: Экономист, 2005. – 620 с.
54.Хейг, П. Маркетинговые исследования на практике: основные методы
изучения рынка: пер. с англ. / П. Хейг, Н. Хейг, К.-Э. Морган. –
Днепропетровск: Баланс Бизнес Бук, 2005. – 312 с.
55.Хили, Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования /
Дж. Хили. – Киев: ООО «ДиаСофтЮП»; СПб.: Питер, 2005. – 638 с.
56.Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследования / Г.А. Черчилль, Д.
Якобуччи. – СПб.: Издат. дом «Нева», 2004. – 832 с.
22
2
Организация и содержание
маркетинговых
исследований
1. Понятие и содержание
маркетингового
исследования.
2. История
становления
МИ. Кодекс ESOMAR.
3. Информация, ее виды и
источники получения.
Формирование
маркетинговой
информационной системы.
5. Процесс маркетингового
исследования.
3
4
4
2
5
-
6
Материальное
обеспечение
занятий
(наглядные,
методические
пособия и др.)
7
Мультимедиаслайды,
программа курса
Литература
Формы
контроля
занятий
Практичес
кие
(семинарск
ие)
занятия
Лаборатор
ные
занятия
Количество аудиторных часов
Управляемая
самостоятель
ная работа
студентов
8
1,2, 7,8, 10-14, 16-20, 22, 24,29, 31, 32.
9
Устный выборочный опрос
1
1
Название темы,
занятия;
перечень изучаемых
вопросов
Лекции
Номер
раздела,
темы занятия
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КАРТА ДИСЦИПЛИНЫ
1
3
4
2
-
3
4
5
Выбор типа и разработка
плана маркетингового
исследования
1.Этапы разработки плана.
2. Сравнительная
6
2
-
6
характеристика различных
типов маркетинговых
исследований.
3. Основные способы сбора
данных.
4. Разработка форм,
составление бюджета и
графика проекта.
24
Мультимедиаслайды
(таблицы, схемы,
рисунки)
для презентации
1-3, 5, 7,8, 10-14, 16-20, 22, 24, 28- 32.
7
8
Мультимедиаслайды
(таблицы, графики,
образцы форм
для сбора данных)
1-3, 5, 7,8, 10-14, 16-20, 22, 24, 28- 32.
Устный выборочный опрос
Определение проблемы и
формулирование
целей
маркетингового
исследования
1.
Понятие
и
классификация
проблем
исследования.
2. Объекты, предметы и
цели
маркетингового
исследования.
3. Формирование рабочей
гипотезы и определение
задач исследования.
2
9
Подготовка и защита
плана маркетингового
исследования
2
1
4
-
Практические
ситуации для анализа
1-3, 5, 7,8, 10-14, 16-20, 22, 24, 25, 28-32.
6
4
-
Слайды
(формулы, таблицы,
блок-схемы),
справочная
литература
(статистические
таблицы)
1-5, 9, 10-14, 16-24, 26-32.
3
4
5
7
8
Контрольный тест
6
6
25
9
Анализ анкет
5
Качественные
способы
сбора
маркетинговой
информации
1. Фокус-группы: виды,
условия
применения,
преимущества
и
недостатки.
2. Глубинные интервью:
характеристика
и
классификация.
3. Проекционные методы и
процедура их
использования для целей
МИ.
Выборочные методы в МИ
1.
Необходимость
выборочных исследований.
Общие понятия выборки.
2.
Этапы
разработки
выборочного плана
3. Методы формирования
выборки.
4. Определение объема
выборки
5. Ошибки сбора данных.
2
Устный выборочный
опрос
4
7
10
4
-
Практические
ситуации для анализа,
образцы анкет,
бланков наблюдений
1-3, 5, 7,8, 10-14, 16-20, 22, 24-26, 28-32.
6
4
-
Схемы
для кодоскопа,
мультимедиаслайды,
ситуации для анализа
1-3, 5, 7,8, 10-14, 16-20, 22, 24, 25, 28-32.
26
Устный выборочный опрос
Анализ анкет
Опрос и наблюдение как
количественные способы
сбора маркетинговой
информации
1. Понятие опроса, его
характеристики и
классификация.
2. Разработка анкеты.
3. Шкалирование и
основные типы шкал.
4. Понятие наблюдения.
5. Формы осуществления
процесса наблюдения
Эксперимент как метод
сбора маркетинговой
информации
1. Понятие и содержание
эксперимента.
2.
Классификация
экспериментов.
3. Формы эксперимента по
характеру
окружающей
обстановки.
4.
Основные
характеристики
эксперимента как метода
сбора
маркетинговой
информации.
Устный выборочный опрос
6
10
2
-
3
4
4
2
5
4
Описательный анализ.
Базовые методы анализа
маркетинговой
информации.
1. Построение частотных
распределений.
2. Проверка
гипотез.
Кросс-табулирование.
3. Применение пакета SPSS
для описательного анализа
маркетинговой
информации.
4
2
4
Мультимедиаслайды
1-3, 5, 7,8, 10, 12, 14-20, 25, 32.
7
Мультимедиаслайды
(образцы таблиц
сопряженности
признаков)
8
2-5, 9, 10, 13, 15, 19, 23, 26-28, 30-32.
Контрольный тест
4
6
9
Устный
выборочный
опрос
1
9
Полевые работы
1. Содержание
полевых
работ.
2. Подбор и обучение
персонала.
Общие
требования к интервьюерам
и управление их работой.
3. Контроль
качества
выполнения
полевых
работ.
2
Подготовительные этапы
статистического анализа.
1.
Редактирование
и
кодирование данных.
2. Создание баз данных.
Табулирование.
3. Корректировка данных.
2-5, 9, 10, 13, 15, 19, 23, 26-28, 30-32.
Устный выборочный опрос
8
27
и
6
2
4
3
4
5
4
2
4
1. Дисперсионный анализ.
Процедура
выполнения
дисперсионного анализа
2. Ковариационный анализ.
Условия
применения
ковариационного анализа.
3. Применение пакета SPSS
для
проведения
дисперсионного
и
ковариационного анализа.
1
12
2
Корреляционнорегрессионный анализ.
6
1. Характеристика и задачи
корреляционнорегрессионного анализа.
2. Корреляционный анализ.
Диаграмма
рассеяния.
Интерпретация
коэффициента корреляции.
3. Регрессионный анализ.
Уравнение
регрессии.
Стандартная ошибка оценки.
Коэффициент детерминации.
4. Применение пакета SPSS
для проведения
корреляционнорегрессионного анализа.
28
Схема процедуры
дисперсионного
анализа,
блок-схема
для выбора
метода разложения
дисперсии, таблицы
статистических
показателей
2-5, 9, 13, 17, 19, 21, 23, 26-28, 30-32.
7
8
Пошаговые таблицы
для расчета
коэффициентов
регрессии, фрагменты
вкладок
в SPSS
2-5, 9, 13, 16, 17, 19, 21, 23, 26-28, 30-32.
Защита отчета о проведении
дисперсионного
(ковариационного) анализа
Дисперсионный
ковариационный анализ
9
Защита отчета о проведении корреляционнорегрессионного анализа
11
6
2
4
3
4
5
4
2
4
1. Методы факторного
анализа в маркетинговых
исследованиях.
2. Алгоритмы факторного
анализа.
3. Применение пакета SPSS
для проведения факторного
анализа.
1
14
2
Кластерный анализ
6
1. Понятие и применение
кластерного анализа в МИ.
2. Порядок выполнения
кластерного анализа.
3. Методы кластеризации:
иерархическая
и не
иерархическая
кластеризация.
4. Применение пакета SPSS
для проведения кластерного
анализа.
29
Образцы анкет;
иллюстрации
факторного анализа;
графики
2-5, 9, 11, 13, 19, 21, 23, 26-28, 30-32.
7
8
Таблицы структуры
исходного
массива данных для
проведения
кластерного анализа,
алгоритм
иерархического
кластерного
анализа,
таблицы результатов
2-5, 19, 21, 23, 26-28, 30-32.
Защита отчета о
проведении
факторного анализа
Факторный анализ
9
Защита отчета о проведении
кластерного анализа
13
16
1
1. Назначение и процедуры
дискриминантного анализа.
2. Основные
понятия
метода:
дискриминационные
множество,
функция,
переменные.
3. Применение пакета
SPSS
для
проведения
дискриминантного
анализа.
Многомерное
шкалирование
1. Понятие и использование
многомерного
шкалирования
в
маркетинге.
2. Порядок выполнения
многомерного
шкалирования.
2
4
2
4
Схемы для
иллюстрации целей
дискриминантного
анализа, таблицы
оценки выбора
переменных, графики
распределения
значений
дискриминантной
функции
2-5, 19, 21, 23, 26-28, 30-32.
4
2
2
Мультимедиаслайды
2-5, 13, 19, 21, 23, 26-28, 30-32.
3
4
5
7
8
Письменный контрольный
тест
Дискриминантный анализ
Устный
выборочный опрос
15
6
30
9
18
1. Сущность совместного
анализа и возможности его
применения в МИ.
2.
Использование
совместного анализа для
разработки
нового
продукта.
3. Методы
анализа и
интерпретация
результатов.
4. Применение пакета
SPSS
для
проведения
совместного анализа.
Отчет о результатах
маркетингового
исследования
4
2
4
2-5, 19, 21, 26-28, 30-32.
4
2
2
1-5, 9, 10, 13, 15, 16, 19- 21, 23, 26-28,
30-32.
90
44
36
Защита и представление
презентации по результатам
совместного анализа.
Совместный анализ
1. Функции и структура
отчета.
2.
Подготовка
устной
презентации отчета.
3. Использование пакетов
Microsoft Excel и Microsoft
Power Point для подготовки
презентации
результатов
маркетингового
исследования.
Итого (170 ч.)
31
Письменная контрольная работа.
Защита отчета о
маркетинговом исследовании.
17
ПРОТОКОЛ СОГЛАСОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ
ПО ИЗУЧАЕМОЙ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ С ДРУГИМИ
ДИСЦИПЛИНАМИ СПЕЦИАЛЬНОСТИ
Название
дисциплины,
с которой требуется
согласование
Промышленный
маркетинг
Маркетинговые
коммуникации
Название
кафедры
Предложения об
изменениях в
содержании учебной
программы по
изучаемой учебной
дисциплине
Промышленного Согласовано
маркетинга
и
коммуникаций
Промышленного Согласовано
маркетинга
и
коммуникаций
Решение, принятое
кафедрой,
разработавшей
учебную программу
(с указанием даты и
номера протокола)
Протокол №
от
Протокол №
от
ДОПОЛНЕНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ К УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЕ
ПО ИЗУЧАЕМОЙ ДИСЦИПЛИНЕ
НА _________УЧЕБНЫЙ ГОД
В учебную программу вносятся изменения:
1.
2.
3.
Учебная программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры ПМиК
(протокол № _____ от_____________)
Заведующий кафедрой
В.С. Протасеня
(подпись)
УТВЕРЖДАЮ:
Декан факультета
В.А. Бороденя
(подпись)
33
3 Краткий конспект лекций
ТЕМА 1. ОРГАНИЗАЦИЯ И СОДЕРЖАНИЕ МАРКЕТИНГОВЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ
Под маркетинговыми исследованиями понимается систематический сбор,
отображение и анализ данных по разным аспектам маркетинговой
деятельности.
Остановимся детальнее на некоторых аспектах данного определения. Вопервых, маркетинговые исследования характеризуются как систематические,
что означает необходимость логичного, строго последовательного
планирования действий на всех этапах процесса маркетинговых исследований.
Процедуры, сопровождающие каждой этап, должны быть методологически
обоснованными, хорошо задокументированными и в максимально возможной
степени заранее спланированными. В маркетинговых исследованиях
используется научный метод познания, предусматривающий сбор и анализ
данных для проверки предварительно выдвинутых идей или гипотез.
Задача маркетинговых исследований — предоставление точной,
объективной информации, которая отражает истинное состояние дел. Они
должны проводится беспристрастно. И хотя исследование всегда несет
отпечаток мировоззрения того, кто его проводит, оно, тем не менее, должно
быть свободно от личных или политических пристрастий его самого или
руководства.
Исследование, мотивируемое персональной или политической выгодой,
нарушает профессиональные нормы. Изначальная предвзятость таких
исследований приводит к заранее предопределенным результатам.
Маркетинговые исследования — это функция, которая через
информацию связывает
маркетологов с рынками,
потребителями,
конкурентами, со всеми элементами внешней среды маркетинга.
Маркетинговые исследования связаны с принятием решений по всем аспектам
маркетинговой деятельности. Они снижают уровень неопределенности и
касаются всех элементов комплекса маркетинга и его внешней среды по тем ее
компонентам, которые оказывают влияние на маркетинг определенного
продукта на конкретном рынке.
С точки зрения объекта изучения маркетинговые исследования
представляют собой комплексное исследование. Так, очень сложно отделить
друг от друга такие направления исследований, как рынок, потребитель,
конкурент. Рынок немыслим без конкурентной борьбы, потребителя
формируют свое поведение в определенной рыночной среде.
В целях облегчения рассмотрения вопросов изучения маркетинговых
исследований с известной мерой условности выделяют следующие объекты
(направления) маркетинговых исследований: внешняя предпринимательская
среда, рынок, потребители, конкуренты, коммуникации.
Как можно видеть, понятие «маркетинговые исследования» гораздо шире
понятия «исследование рынка», хотя последнее во многом определяет
34
ключевые аспекты маркетинговой деятельности в целом. Ведь необходимость
при организации маркетинговой деятельности идти от требований рынка,
потребителей, а не от уже выпускаемой продукции, определяет логику
проведения маркетинговых исследований.
Исследование рынка предполагает выяснение его состояния и тенденций
развития, что может помочь выявить недостатки сегодняшнего положения на
рынке и подсказать возможности и пути его улучшения, но это, однако, только
часть проблем, определяющих содержание маркетинговых исследований в
целом.
Все маркетинговые исследования осуществляются в двух разрезах:
оценка тех или иных маркетинговых параметров для данного момента времени
и получение их прогнозных значений. Как правило, прогнозные оценки
используются при разработке как целей и стратегий развития организаций в
целом, так и ее маркетинговой деятельности.
Предприятие, которое заказало проведение маркетингового исследования
или проводит его самостоятельно, должно получить информацию относительно
того, что продавать и кому, а также о том, как продавать и как стимулировать
продажи, что имеет решающее значение в условиях конкуренции. Результаты
исследования могут предопределить изменение целей деятельности компании.
Основной акцент в маркетинге делается на определение и удовлетворение
нужд потребителя.
Для определения нужд потребителя и реализации маркетинговых
стратегий и программ, нацеленных на их удовлетворение, маркетологам
необходима информация. Их интересует информация относительно
потребителей, конкурентов и других участников рынка. Причем за последние
годы появился ряд факторов, которые еще больше увеличили потребность в
получении детальной информации. С ростом масштабов бизнеса компаний в
национальных и международных рамках растет и потребность в информации о
более обширных и территориально удаленных рынках. Поскольку потребители
стали более разборчивыми и искушенными, маркетологи нуждаются в более
достоверной информации относительно того, как потребители реагируют на
товары и маркетинговые программы. Усиление конкурентной борьбы
обуславливает потребность в информации относительно эффективности их
маркетинговых программ. В связи с быстрым изменением маркетинговой среды
руководители также нуждаются в более своевременной информации.
Задача маркетинговых исследований заключается в том, чтобы оценить
информационные потребности и обеспечить руководство компании
информацией: точной, надежной, обоснованной, современной и относящейся к
делу. Высоко конкурентная маркетинговая среда и постоянно растущая цена
управленческих ошибок, требуют, чтобы маркетинговые исследования
предоставляли высококачественную информацию. Эффективные решения не
могут основываться на интуиции или простых рассуждениях.
Маркетинговая информация собирается, анализируется и распределяется
в рамках маркетинговой информационной системы, являющейся частью
35
информационной системы управления организацией.
Возникла концепция данной системы и началась ее практическая
реализация в начале 70-х годов.
Маркетинговая информационная система (МИС) — это совокупность
(единый комплекс) персонала, оборудования, процедур и методов,
предназначенная для обработки, анализа и распределения в установленное
время достоверной информации, необходимой для подготовки и принятия
маркетинговых решений.
МИС трансформирует данные, полученные из внутренних и внешних
источников, в информацию, необходимую для руководителей и специалистов
маркетинговых служб. МИС распределяет информацию среди руководителей и
специалистов маркетинговых служб, принимающих соответствующие решения.
Кроме того, МИС, взаимодействуя с другими автоматизированными системами
предприятия, поставляет нужную информацию руководителям других служб
предприятия (производственных, НИОКР и др.). Внутренняя информация
содержит данные о заказах на продукцию, объемах продаж, отгрузке
продукции, уровне запасов, об оплате отгруженной продукции и др. Данные из
внешних источников получаются на основе проведения маркетинговой
разведки (из подсистемы текущей внешней информации) и маркетинговых
исследований.
Маркетинговая разведка — постоянная деятельность, на основе
использования определенных процедур и источников получения информации,
по сбору текущей информации об изменении внешней среды маркетинга,
необходимая как для разработки, так и корректировки маркетинговых планов.
В то время как внутренняя информация фокусируется на полученных
результатах, маркетинговая разведка исследует то, что может произойти во
внешней среде.
Источники получения текущей внешней информации могут быть самого
различного характера, для ее сбора используются формальные и неформальные
процедуры. Подобная информация получается путем изучения книг, газет,
публикаций торговли; в результате бесед с потребителями, поставщиками,
дистрибьюторами и другими внешними по отношению к организации лицами,
которых следует эффективно мотивировать на сбор нужной информации; на
основе бесед с другими менеджерами и сотрудниками, например сотрудниками
сбытовых служб данной организации; путем проведения промышленного и
коммерческого шпионажа (хотя в зарубежных книгах много пишут об
этических проблемах маркетинговых исследований).
Маркетинговые исследования в отличие от маркетинговой разведки
предполагают сбор и анализ данных по конкретным маркетинговым ситуациям,
с которыми предприятие столкнулось на рынке. Собственно, изучение целей,
содержания, процедур, методов и практики реализации маркетинговых
исследований и является предметом данной книги.
Подобная информация не собирается в двух ранее рассмотренных
системах. Такая деятельность осуществляется периодически, а не непрерывно,
36
по мере появления определенных проблем, на основе использования
специальных методов сбора и обработки собранных данных.
В МИС также входит подсистема поддержки маркетинговых решений, в
которой с помощью определенных методов (например, моделей
корреляционного анализа, расчета точки безубыточности) на основе созданной
базы маркетинговых данных осуществляется доступ к информации,
необходимой руководителям для принятия решений, а также ее анализ в
заданном направлении.
Данная система на вопросы типа: «что если?» дает немедленные ответы,
используемые при принятии маркетинговых решений.
В подсистему поддержки маркетинговых решений может входить набор
процедур и логических алгоритмов, основанных на опыте экспертов и
называемых экспертными системами.
Идея экспертной системы состоит в следующем. В то время как
традиционные счетные программы имеют дело лишь с фактами, экспертные
системы опираются на «профессиональную культуру». Говоря о профессиональной культуре, имеют в виду всю совокупность неформальных
эвристических приемов, догадок, интуитивных суждений и умение делать
выводы, которые трудно анализировать явным образом, но которые, по сути
дела, и составляют основу квалификации эксперта, приобретаемой им на
протяжении всей его профессиональной деятельности. Обычно сам эксперт не
вполне осознает ее наличие и плохо понимает, как именно она работает.
Однако, несмотря на всю непостижимость знаний экспертов, оказалось
возможным вложить их в машинные программы, благодаря чему те могут
сегодня поспорить по уровню компетентности с высококвалифицированными
практиками.
Современные экспертные системы способны давать советы в таких
различных областях знаний, как диагностика заболеваний, геологоразведка,
уплата подоходного налога и функционирование системы обороны, проблемы
маркетинга. В каждой из этих областей приходится иметь дело с информацией,
которая не отличается строгостью, чрезвычайна сложна, что затрудняет
использование обычного программного обеспечения; однако экспертные
системы справляются с ней зачастую лучше чисто формализованных систем.
Знания, используемые в каждой такой системе, были получены от специалистов
данной области в виде правил, обычно многих их сотен, которые в
совокупности создают «базу знаний» компьютера. Экспертная система состоит
из базы знаний и механизма «вывода» — программы, которая способна
находить логические следствия из всей совокупности имеющихся в системе
правил.
Некоторые из этих правил совершенно однозначны и имеют вид:
«ЕСЛИ то-то И то-то, ТО получается какой-то результат».
Другие правила менее определенны и предполагают вероятностные
оценки:
«ЕСЛИ (до известной степени) то-то И (до известной степени) то-то, ТО
37
(до известной степени) справедлив какой-то результат».
Действуя в соответствии с заложенными в ее базе знаний правилами,
компьютер запрашивает у пользователя необходимую информацию, а затем
сообщает свои выводы и рекомендации.
Так, в экспертную систему, разработанную автором данной книги в
Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, заложен алгоритм
проведения маркетинговых исследований. Перед исследователем в определенной логической последовательности ставятся вопросы (большинство
которых включено в приводимые в данной книге вопросники), определяющие
содержание и порядок проведения маркетинговых исследований. Ответы на эти
вопросы исследователь дает сам, в случае необходимости проводя сбор
дополнительной информации. В зависимости от содержания ответов на
вопросы программа оценивает целесообразность ведения сбытовой
деятельности на рассматриваемых рынках и ранжирует отдельные продукты по
уровню их предпочтительности.
МИС предназначена для:
— раннего обнаружения возможных трудностей и проблем;
— выявления благоприятных возможностей;
— нахождения и оценки стратегий и мероприятий маркетинговой
деятельности;
— оценки на основе статистического анализа и моделирования уровня
выполнения планов и реализации стратегий маркетинга.
Можно предложить следующую последовательность шагов по проектированию МИС. Прежде всего изучаются организация маркетинга на
предприятии, распределение задач, прав и ответственности в системе управления маркетингом. Далее определяются потребности менеджеров в
маркетинговой информации. На основе этих данных идентифицируются
источники информации, определяются процедуры и инструменты ее получения
и анализа. Следующие шаги: разработка плана предстоящих исследований,
проектирование формата заключительного отчета и системы предоставления
полученных результатов заинтересованным лицам. Наряду с этим
разрабатываются мероприятия по созданию и поддержанию банка данных,
системы обеспечения и оценки функционирования МИС.
Очевидно, что единого типового образца МИС не существует. Руководство организации и ее маркетинговых служб предъявляет к информации
свои специфические требования, оно руководствуется своими собственными
представлениями как о собственной организации, так и о ее внешней среде; у
него существует своя собственная иерархия потребностей в информации и свой
индивидуальный стиль руководства, зависящий от личных и деловых качеств
сотрудников управленческого апарата и сложившихся между ними
взаимоотношений. Кроме того, эффективная МИС может быть результатом
лишь постепенного развития первоначальной системы.
38
ТЕМА 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ФОРМУЛИРОВАНИЕ ЦЕЛЕЙ
МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Для определения потребности в проведении маркетинговых исследований все организации должны непрерывно проводить мониторинг их
внешних сред, используя мониторинговую систему. Главной целью использования мониторинговой системы является предоставление оперативной
информации руководству организации. Такая информация позволяет
руководству оценить, соответствуют ли результаты их текущей оперативной
деятельности запланированным целям; оказали ли влияние принятые законы на
покупательную способность потребителей, на деятельность предприятий
отрасли; имели ли место изменения системы ценностей потребителей и их
стиля жизни; были ли использованы конкурентами новые стратегии.
Мониторинг может быть осуществлен многими путями как на формальной, так
и на неформальной основе. Например, фирма может использовать сложную
информационную маркетинговую систему; может использовать более
традиционную систему контроля за финансами фирмы; владелец предприятия
малого бизнеса может сам самым тщательным образом наблюдать за влиянием
внешней среды на состояние бизнеса.
Безотносительно к типу используемой мониторинговой системы она
направлена на поиск признаков того, что комплекс маркетинга организации не
соответствует условиям рынка.
Однако в целом ряде случаев может не возникнуть потребности в
проведении маркетинговых исследований.
Рассмотрим четыре такие возможные ситуации.
1. Информация уже имеется в распоряжении. Это обусловлено тем, что
многие современные менеджеры имеют доступ к соответствующей
информации, например на основе компьютерной технологии. Возможно быстро
получить информацию об объеме сбыта, издержках, величине прибыли,
потребителях, деятельности сбытовиков и т.д.
2. Недостаток времени для проведения маркетингового исследования.
Иногда выявленная проблема требует немедленного вмешательства со стороны
руководства — скажем, обусловленная действиями конкурентов. В то же время
ряд маркетинговых исследований, например обследование потребителей,
требуют недель и месяцев.
3. Отсутствуют необходимые ресурсы. Если исследование проводится в
организации, то для этого требуется участие персонала, материального
обеспечения, бюджетных средств. Если исследование проводится за стенами
организации, необходимы финансовые средства и время персонала
организации. Когда не хватает денежных средств, руководство организации
может решить направить их на какие-то другие цели, даже в том случае, когда
понимает важность проведения маркетинговых исследований.
4. Затраты превышают ценность результатов маркетинговых иссле39
дований. Это ограничение может существовать и в случае наличия всех
необходимых ресурсов. Ряд решений, принимаемых на основе результатов
маркетинговых исследований, могут оказывать слабое влияние на объем
реализации, прибыль, лояльность потребителей и др.
Руководство организации, осуществляя мониторинг внешней среды,
получает информацию из множества источников — от акционеров, которые
могут выражать претензии к низкому качеству продукции, от дилеров, которые
могут информировать, что организация уступает позиции на рынке
конкурентам, и т.д. Однако эта информация скорее всего касается проблемсимптомов, а не базовых проблем. Задачей исследователей как раз и является
выявление базовых проблем, которые лежат в основе проблем-симптомов.
Определение проблемы является следующим шагом в проведении
маркетинговых исследований.
Ясное, четкое изложение проблемы является ключом к проведению
успешного маркетингового исследования. Зачастую клиенты маркетинговых
фирм сами не знают своих проблем. Они констатируют, что объем продаж
падает, рыночная доля уменьшается, но это только симптомы, а важно выявить
причины их проявления. Классической ситуацией является случай, когда
маркетинговое исследование не адресовано реальной проблеме. Чтобы
избежать подобной ситуации, необходимо исследовать все возможные причины
появившихся симптомов. Часто в этих целях проводится разведочное
исследование.
Необходимо знать, что включает определение проблемы:
1) выявление симптомов;
2) четкое изложение возможных причин, или базовых проблем, лежащих
в основе симптомов;
3) выявление полного списка альтернативных действий, которые может
предпринять управляющий маркетингом для решения проблем.
При проведении маркетинговых исследований сталкиваются с двумя
типами проблем: проблемы управления маркетингом и проблемы маркетинговых исследований. Первые появляются в двух случаях. Во-первых,
когда возникают симптомы недостижения целей маркетинговой деятельности.
Во-вторых, существует вероятность достижения целей, однако менеджеру надо
выбрать такой курс действий, который даст возможность в полной мере
воспользоваться благоприятными обстоятельствами.
Проблемы маркетинговых исследований определяются требованиями
предоставления
руководителям
и
специалистам
по
маркетингу
соответствующей, точной и непредвзятой, информации, необходимой для
решения проблем управления маркетинговой деятельностью.
Можно выделить следующие подходы к выявлению проблем управления
маркетингом.
1. Анализ результатов производственно-хозяйственной и сбытовой
деятельности организации. Исходными данными здесь являются сведения о
состоянии, функционировании рассматриваемой организации и соответствии
40
этого состояния целям деятельности организации в целом и маркетинга в
частности. Для этого изучают и анализируют отчетные, нормативные и
статистические документы и данные. Большая роль в этом принадлежит
методам обработки статистической информации.
Существенным недостатком этого подхода являются трудности выделения на основе анализа результатов производственно-хозяйственной и
сбытовой деятельности проблем совершенствования управления маркетингом
из общей совокупности проблем данной организации. Определение «доли
вины» маркетинговых факторов среди множества других факторов (научнотехнических, производственных, снабженческих и т.п.) в возникновении тех
или иных проблем недостижения целей организации — чрезвычайно сложная
задача. Она, если и может быть решена, то только в результате проведения
специальных исследований, основанных на применении методов факторного
анализа, корреляционного и регрессионного анализа, кластер-анализа, контентанализа и других математических методов, устанавливающих зависимости
между конечными результатами и факторами, их обусловившими. Применение
данного подхода в широких масштабах весьма проблематично.
2. Выявление проблем путем экспертного опроса руководителей и
специалистов. Экспертные оценки широко применяются в практике выявления
проблем, поскольку они позволяют получить сравнительно надежную, а иногда
и единственно возможную информацию о проблемах организации. Как
правило, экспертный опрос проводится среди сотрудников обследуемой
организации. Однако большое значение может иметь информация, полученная
из внешних по отношению к данной организации источников (поставщики,
потребители, дистрибьюторы и т.п.).
3. Наблюдение за выполнением маркетинговых функций и (или)
непосредственное участие в их реализации специалистов-консультантов,
которые выявляют проблемы совершенствования управления маркетингом в
организации.
Совместное применение этих подходов дает возможность получить
наиболее полную информацию о проблемах управления маркетингом. Однако
на практике проведение таких всеобъемлющих комплексных исследований —
чрезвычайно сложная задача.
Ниже в рамках реализации второго подхода для выявления проблем
управления маркетингом рассматривается метод логико-смыслового
моделирования, который будет вписан в общий процесс выявления проблем
управления маркетингом.
В этом процессе можно выделить следующие восемь этапов.
1. Получение базовых знаний о компании, ее продуктах и рынках. Эти
знания получаются при первой встрече исследователя с менеджером. Речь идет
о получении информации относительно истории компании, ее типе (частная,
акционерная и др.), организационной структуре, целях ее деятельности и целях
маркетинга. Сообщается информация о продуктах компании, политике
ценообразования,
каналах
товародвижения,
используемых
методах
41
продвижения продукта. Описывается ситуация на рынке (лояльность
потребителей, конкуренция, рыночные тенденции и др.). Таким образом
исследователь получает начальную информацию для первоначального
осмысливания возникшей проблемы.
2. Ознакомление с ситуацией, в которой находится лицо, принимающее
решение (ЛПР), с его целями и ресурсами.
На данном этапе прежде всего необходимо понять причины, исходя из
которых руководитель прибегает к помощи исследователя. Отсюда вытекает,
что исследователь должен знать цели руководителя, поскольку это дает ему
возможность определить остроту возникшей проблемы. Сравнивая реальные
результаты рыночной деятельности с целями, можно установить, то ли данная
проблема возникла внезапно, то ли компания скатывалась к неблагоприятной
ситуации постепенно.
Что касается ресурсов, то знакомство со статьями бюджета маркетинга
(затраты на оплату труда сбытовиков, рекламу, разработку новых продуктов и
др.) и эффективностью их использования позволит исследователю глубже
понять возникшую проблему.
3. Прояснение симптомов проблемы.
Главная цель проведения работ на данном этапе — углубленное изучение
проблем-симптомов, т.е. проблем-следствий.
Обычно это можно сделать на основе данных мониторинга рыночной
ситуации, носящего как формальный, так и неформальный характер.
В эффективно работающих компаниях руководители маркетинговых
служб осуществляют постоянный мониторинг возможных причин
возникновения проблем. В качестве главных индикаторов возможных проблем
обычно рассматриваются динамика показателей объема реализации, рыночной
доли, прибыли, а также количество заказов, поступающих от дилеров
компании, уровень жалоб потребителей, состояние конкурентной борьбы.
4. Выявление предполагаемых причин возникновения проблемы (базовые
проблемы).
С этой целью для каждой проблемы-симптома по определенной схеме
выявляются проблемы-причины их возникновения. Вопросу использования при
решении данных задач специального метода — логико-смыслового
моделирования — посвящен раздел 4.4.
Выявление проблем-причин можно осуществить в следующих направлениях:
— действия конкурентов;
— поведение потребителей;
— изменения в деятельности самой компании;
— изменения внешней среды маркетинга.
5. Определение действий по смягчению проявления проблемы. На этом
этапе руководитель и исследователь совместно или по отдельности в рамках
имеющихся ресурсов генерируют несколько подходов к решению выявленных
базовых проблем, по содержанию которых достигнуто согласие. В основе этих
42
подходов лежат действия по улучшению использования отдельных элементов
комплекса маркетинга.
6. Определение ожидаемых последствий этих действий. Каждое
маркетинговое действие подвергается анализу путем ответа на вопрос: «что
если?». Другими словами, определяется возможное воздействие принимаемых
решений не только на решаемую проблему, но и программу маркетинговых
действий в целом. Кроме того, целесообразно определить, какие
дополнительные проблемы могут возникнуть, если принятое решение не будет
реализовано.
Обычно диапазон последствий возможных маркетинговых действий
является достаточно очевидным. Например, если вы стали рекламировать ваши
товары через другие средства массовой информации, то число потребителей,
читающих данную рекламу, может остаться неизменным, или увеличиться, или
уменьшиться. Помимо потребителей порой целесообразно изучать реакцию на
ваши решения также со стороны посредников и/или поставщиков.
7. Выявление предположений менеджера относительно этих последствий.
При выявлении проблемы обычно делаются определенные предположения, характеризующие возможную реакцию, или последствия, на принятое
решение. Например, предполагается, что мы восстановим прежний объем
продаж, если понизим цену на продукцию на 10%. Такие предположения
необходимо проанализировать со всей доступной глубиной. В условиях
неопределенности маркетинговые исследования обычно помогают уменьшить
отрицательные проявления этого фактора. Кроме того, среди руководителей
компании могут существовать разные мнения относительно ключевых
предположений. Задачей исследования в данном случае является определение,
какое из предположений является истинным.
8. Оценка адекватности имеющейся информации. Руководитель может
обладать информацией разного объема и качества. Поэтому исследователь
должен оценить состояние информационного обеспечения решаемой проблемы
и установить, каким оно должно быть. Разница между существующим и
требуемым уровнями информационного обеспечения является основой для
определения целей маркетингового исследования.
Цели маркетинговых исследований вытекают из выявленных проблем,
достижение этих целей позволяет получить информацию, необходимую для
решения этих проблем. Они характеризуют тот информационный вакуум,
который должен быть ликвидирован для предоставления менеджерам
возможности решать маркетинговые проблемы. Список целей, согласованных с
менеджером, включает обычно несколько наименований.
Цели должны быть ясно и четко сформулированы, быть достаточно
детальными, должна существовать возможность их измерения и оценки уровня
их достижения.
При постановке целей маркетинговых исследований задается вопрос:
«Какая информация необходима для решения данной проблемы?» Ответ на
этот вопрос определяет содержание целей исследования. Таким образом,
43
ключевым аспектом определения целей исследования является выявление
специфических типов информации, полезной менеджерам при решении
проблем управления маркетингом.
Исходя из этого цели маркетинговых исследований могут носить
следующий характер:
1. Разведочный, т.е. быть направлены на сбор предварительной информации, предназначенной для более точного определения проблем и
проверки гипотез.
2. Описательный (дескриптивный), т.е. заключаться в простом описании
тех или иных аспектов реальной маркетинговой ситуации.
3. Казуальный, т.е. быть направлены на обоснование гипотез, определяющих содержание выявленных причинно-следственных связей.
Что касается конкретных методов проведения маркетингового исследования, то на данном этапе он описывается в самом обобщенном виде и
характеризует инструментарий сбора информации, необходимой для
достижения исследовательских целей (например, проведение анкетирования).
Менеджер должен понять суть предлагаемого метода. Кроме того, на данном
этапе исследования обычно указываются также требуемое время и стоимость
предлагаемого исследования, что необходимо менеджеру для принятия
решения о проведении маркетингового исследования и решения
организационных вопросов его проведения.
Примером цели маркетинговых исследований может быть следующая:
«Определить демографический профиль покупателей, используя .такие
параметры, как возраст, пол, образование и годовой семейный доход». Эта цель
сформулирована в терминах, понятных менеджерам, указаны параметры
измерения, можно выбрать методы исследования и определить требуемые
затраты.
Характер целей маркетингового исследования предопределяет выбор
конкретных типов исследования, носящих те же названия, а именно: поисковый
(разведочный), дескриптивный (описательный) и каузальный.
ТЕМА 3. ВЫБОР ТИПА И РАЗРАБОТКА ПЛАНА МАРКЕТИНГОВОГО
ИССЛЕДОВАНИЯ
Основная задача поискового исследования (exploratory research) состоит в
том, чтобы обеспечить понимание сути проблемы, которая стоит перед
исследователем. Поисковое исследование используется в тех случаях, когда вы
должны определить проблему более точно, выделить подходящие направления
действия или дополнительно изучить проблему перед разработкой подхода. На
этой стадии маркетолог имеет весьма расплывчатое представление о том, какая
именно информация ему необходима, и сам процесс исследования гибок и
неструктурирован. Например, он может состоять из личных интервью с
отраслевыми экспертами. Выборка характеризуется небольшими размерами и
44
не является репрезентативной; первичные данные качественные и
соответственно анализируются. Учитывая эти характеристики процесса
исследования, результаты поискового исследования должны быть рассмотрены
как предварительные или как исходные для дальнейшего исследования.
Обычно такое исследование предшествует дальнейшим поисковым или
итоговым исследованиям, Иногда работа маркетолога ограничивается только
проведением поискового исследования, особенно если оно является
качественным. В этих случаях следует проявлять осторожность при
использовании полученных результатов.
Главная задача дескриптивного исследования (descriptive research)
состоит в том, чтобы описать что-либо — обычно характеристики рынка или
функции. Дескриптивное исследование проводится со следующими целями.
1. Дать описание следующих групп: потребителей, торгового персонала,
организаций или зон рынка.
2. Определить долю потребителей в генеральной совокупности, которые
демонстрируют определенное поведение; например, процент потребителей,
часто покупающих в престижном универмаге, которые также постоянно
посещают универмаги со скидками.
3. Определить восприятие характеристик продукта. Например, как семьи
воспринимают универмаги с точки зрения различных критериев?
4. Определить степень связи маркетинговых переменных. Например, в
какой степени покупки в универмаге связаны с приобретением еды на вынос?
5. Сделать определенные прогнозы
Каузальное исследование — маркетинговое исследование, проводимое
для проверки гипотез относительно причинно-следственных связей. В основе
данного исследования лежит стремление понять какое-нибудь явление на
основе использования логики типа: «Если X, то затем Y». Факторы, которые
вызывают какие-то изменения, называются независимыми переменными, в то
время как переменные, изменяющиеся под воздействием этих факторов,
называются зависимыми переменными. Маркетолог всегда стремится
определить, скажем, причины изменения отношений потребителей, изменения
показателя рыночной доли и т.п. Другой пример: проверяется гипотеза,
приведет ли 10%-ное снижение платы за обучение в частном колледже к
увеличению числа учащихся, достаточному для компенсации потерь от
снижения платы?
К сожалению, на основе логики «если — то тогда» изучить проблемы
маркетинга (как и другие проблемы) очень сложно, а иногда и невозможно.
Например, на поведение потребителей влияет множество факторов, заставляющих их действовать порой противоречивым образом. Но даже частичное
прояснение проблемы может дать положительные результаты.
Каузальные исследования можно осуществлять на основе адаптированного под цели данного исследования метода логико-смыслового
моделирования, путем использования ряда математических методов, например
факторного анализа. Однако наиболее позитивные результаты получаются при
45
постановке экспериментов.
На практике при проведении конкретного маркетингового исследования
скорее всего используется не один, а все типы исследований, причем в любой
последовательности. Так, на основе описательного исследования может быть
принято решение о проведении разведочного исследования, результаты
которого могут быть уточнены с помощью каузального исследования.
План маркетингового исследования необходим для успешного его
проведения. Он детализирует методы, необходимые для получения
информации, с помощью которой следует структурировать или решить
проблему маркетингового исследования. План исследования детализирует так
же разработанный ранее общий подход к решению проблемы.
Обычно план исследования включает следующие компоненты или
задачи:
1. Определение необходимой информации.
2. Разработка поисковой, дескриптивной и/или причинно-следственной
фаз исследования.
3. Определение процедур измерения и шкалирования.
4. Создание и предварительная проверка анкеты (формы для интервью)
или подходящей формы для сбора данных.
5. Определение процесса выборки и размера выборки.
6. Разработка плана проведения анализа данных.
Обычно при проведении маркетинговых исследований используется
информация, полученная на основе первичных и вторичных данных.
Первичные данные получаются в результате специально проведенных для
решения конкретной маркетинговой проблемы так называемых полевых
маркетинговых исследований; их сбор осуществляется путем наблюдений,
опросов, экспериментальных исследований, выполняемых над частью общей
совокупности исследуемых — выборкой. Данная книга посвящена главным
образом проблеме получения и анализа первичных данных.
Под вторичными данными, применяемыми при проведении так называемых кабинетных маркетинговых исследований, понимаются данные,
собранные ранее из внутренних и внешних источников для целей, отличных от
целей маркетинговых исследований. Другими словами, вторичные данные не
является результатом проведения специальных маркетинговых исследований.
Кабинетные исследования являются наиболее доступным и дешевым
методом проведения маркетинговых исследований. Для малых, а порой и
средних организаций — это практически доминирующий метод получения
маркетинговой информации.
Внутренними источниками служат отчеты компании, беседы с сотрудниками отдела сбыта и другими руководителями и сотрудниками,
маркетинговая информационная система, бухгалтерские и финансовые отчеты;
отчеты руководителей на собраниях акционеров; сообщения торгового
персонала, отчеты о командировках, обзоры жалоб и рекламаций потребителей,
46
благодарственные письма, планы производства и НИОКР, протоколы заседаний
руководства, деловая корреспонденция фирмы и др.
Вторичная информация, с которой должна работать система постоянного
слежения за внешней маркетинговой средой, обширна и, как правило, рассеяна
во множестве источников, которые полностью практически невозможно
перечислить. Различные национальные, международные и межгосударственные
центры и организации регулярно публикуют экономические данные, которые
могут оказаться полезными при анализе и прогнозировании.
Внешними источниками являются данные международных организаций
(Международный валютный фонд, Европейская организация по сотрудничеству
и развитию, ООН и ее структуры, Евразийская экономическая комиссия и др.);
нормативные акты; выступления государственных, политических и
общественных деятелей; данные официальной статистики, периодической
печати, результаты научных исследований и т.п.
Если об этом говорить более конкретно, то здесь в первую очередь
следует выделить: статистические ежегодники; данные переписи населения;
семейные бюджеты; данные о сбережениях населения; каталоги и проспекты
различных фирм; годовые финансовые отчеты фирм; результаты конкурсов;
информация отраслей, бирж, банков; судебные решения и т.п..
Вторичные данные можно получить из изданий общей экономической
ориентации; периодических печатных изданий торгового характера;
ежедневных газет;
газет бесплатных объявлений; электронных средств
массовой информации (телевидение, радио); публикаций Торговопромышленной
палаты;
информационно-аналитических
бюллетеней;
публикаций внешнеторговых организаций; специальных книг и журналов;
публикаций консалтинговых фирм (РБК, Bloomberg, McKinsey); словарей,
энциклопедий; публикаций различных общественных организаций (защиты
прав потребителей и др.); публикаций специализированных экономических и
маркетинговых организаций; наружной рекламы.
К источникам внешней вторичной информации также относятся
выставки, ярмарки, совещания, конференции, презентации, дни открытых
дверей, коммерческие базы и банки данных.
Значительная часть указанной и многой другой информации доступна
через Интернет.
Можно выделить четыре главных достоинства использования вторичных
данных:
1. Быстрота получения по сравнению со сбором первичных данных.
2. Дешевизна по сравнению с первичными данными.
3. Легкость использования.
4. Повышают эффективность использования первичных данных.
Сбор вторичной информации обычно предшествует сбору первичной
информации.
Вторичные данные помогают исследователю более глубоко ознакомиться
с ситуацией в отрасли, с тенденциями изменения объема продаж и прибыли,
47
конкурентами, последними достижениями науки и техники и т.п.
К недостаткам вторичных данных относится возможная нестыковка
единиц измерения, использование различных определений и систем
классификаций, разная степень новизны, невозможность оценить их достоверность. Эти недостатки обусловлены прежде всего тем, что первичная
информация специально не получается исходя из целей определенного
маркетингового исследования, а исходя из каких-то других целей.
Для оценки надежности вторичных данных их следует оценить. Для этого
необходимо ответить на следующие пять вопросов:
1. Какие цели преследовала организация, собирая данную информацию?
Например, если целью организации является привлечение капитала в
какой-нибудь регион, то она экономическую, инфраструктурную и другие
ситуации, сложившиеся в данном регионе, может представить в более
выигрышном свете, чем имеет место на самом деле.
2. Кто собирал информацию?
Необходимо оценить, обладает ли данная организация кадрами нужной
квалификации и компетентности и контролируется ли качество собираемой
информации. Для этого свяжитесь с теми, кто уже имел деловые контакты с
данной организацией. Далее сами исследуйте представленную информацию.
Она должна содержать детальное описание процедур и методов сбора
информации.
3. Какая информация была собрана?
Возможно, что фактически собранная информация отличается от той, о
которой говорилось в проспектах организации.
4. Каким путем информация была получена?
Надо иметь представление о методах получения информации. (Что из
себя представляет выборка? Ее размер? Степень достоверности информации?
Разброс оценок?) Надо иметь в виду, что, хотя речь идет о вторичных данных,
зачастую они собираются как первичные данные.
5. Как данная информация согласуется с другой информацией?
В тех случаях, когда подобная информация собирается несколькими
независимыми организациями, возникает возможность сравнить информацию
этих организаций. Например, демографические данные могут собираться и
общегосударственной статистической организацией, и региональными
организациями, и организациями, проводящими целевые исследования. Какова
степень различия этих данных и каковы причины этих различий?
Методы сбора данных при проведении маркетинговых исследований
можно классифицировать на две группы: количественные и качественные.
Количественные исследования обычно отождествляют с проведением
различных опросов, основанных на использовании структурированных
вопросов закрытого типа, на которые отвечает большое число респондентов.
Характерными особенностями таких исследований являются: четко
определенные формат собираемых данных и источники их получения,
обработка собранных данных осуществляется с помощью упорядоченных
48
процедур, в основном количественных по своей природе.
Качественные исследования включают сбор, анализ и интерпретацию
данных путем наблюдения за тем, что люди делают и говорят. Наблюдения и
выводы
носят
качественный
характер
и
осуществляются
в
нестандартизированной форме. Качественные данные могут быть переведены в
количественную форму, но этому предшествуют специальные процедуры.
Например, мнение нескольких респондентов о рекламе продукта может быть
словесно выражено по-разному. Только в результате дополнительного анализа
все мнения разбиваются на три категории: отрицательные, положительные и
нейтральные, после чего можно определить, какое число мнений относится к
каждой из трех категорий. Такая промежуточная процедура является лишней,
если при опросе использовать сразу закрытую форму вопросов.
Часто используется именно качественный, «мягкий» подход, поскольку
проведение крупномасштабных исследований не всегда дает соответствующие
результаты.
ТЕМА 4. КАЧЕСТВЕННЫЕ СПОСОБЫ СБОРА МАРКЕТИНГОВОЙ
ИНФОРМАЦИИ
Основу качественных исследований составляют методы наблюдений,
предполагающие скорее наблюдение, чем коммуникации с респондентами.
Большинство этих методов основано на подходах, разработанных психологами.
Наблюдение в маркетинговых исследованиях представляет собой метод
сбора первичной маркетинговой информации об изучаемом объекте путем
наблюдения за выбранными группами людей, действиями и ситуациями. При
этом исследователь непосредственно воспринимает и регистрирует все
факторы, касающиеся изучаемого объекта и значимые с точки зрения целей
исследования.
Наблюдение в маркетинговом исследовании может быть направлено на
достижение различных целей. Оно может быть использовано как источник
информации для построения гипотез, служить для проверки данных,
полученных другими методами, с его помощью можно извлечь
дополнительные сведения об изучаемом объекте.
Разнообразие способов проведения наблюдений определяется четырьмя
подходами к их осуществлению: прямое или непрямое наблюдение, открытое
или
скрытое,
структурализованное
или
неструктурализованное,
осуществляемое с помощью человека или механических средств.
Прямое наблюдение предполагает непосредственное наблюдение за поведением, скажем, покупателей в магазине (например, в какой последовательности они изучают товары, выставленные на прилавке). При применении
непрямого наблюдения изучаются результаты определенного поведения, а не
само поведение. Здесь часто используются архивные данные, например, данные
о динамике запасов определенных товаров по годам могут быть полезными при
изучении сдвигов в рыночной ситуации. Кроме того, могут изучаться
49
физические доказательства некоторых событий. Например, по результатам
изучения содержимого мусорных баков можно сделать вывод о том, в какой
мере упаковка (банки, бутылки, пакеты и т.п.) каких фирм в наибольшей
степени захламляет окружающую среду.
Открытое наблюдение предполагает, что люди знают о том, что за ними
наблюдают, например, при проведении специальных экспериментов. Однако
присутствие наблюдателей влияет на поведение наблюдаемых, поэтому надо
стремиться свести его к минимуму.
Этим требованиям удовлетворяет скрытое наблюдение, когда обследуемый не предполагает, что за ним наблюдают. Например, в магазинах могут
скрыто наблюдать за тем, насколько продавец вежливо обходится с
покупателями и помогает им совершить покупку.
При проведении структурализованного наблюдения наблюдатель заранее
определяет, что он будет наблюдать и регистрировать. Все другие виды
поведения игнорируются. Часто используется стандартный лист наблюдений,
сокращающий до минимума затраты времени наблюдателя.
Структурализованное наблюдение используется для проверки результатов, полученных другими методами, уточнения их. Оно может также
использоваться и как основной метод сбора информации для точного описания
поведения объекта исследования и проверки определенных гипотез.
Его применение требует хорошего предварительного знания предмета
исследования, так как в процессе разработки процедуры структурализованного
наблюдения исследователь должен построить систему классификации явлений,
составляющих наблюдаемую ситуацию, и стандартизировать категории
наблюдения. Система классификации должна быть выражена в тех терминах, в
которых предполагается проводить последующий анализ.
Когда осуществляется неструктурализованное наблюдение, наблюдатель
фиксирует в изучаемом эпизоде все виды поведения. Такой тип поведения
часто используется при проведении разведочных исследований. Например,
компания, выпускающая строительный инструмент, может послать своих
сотрудников для изучения направлений и частоты применения данного
инструмента при строительстве домов. Результаты наблюдений используются
при совершенствовании данного инструмента.
Иногда человека-наблюдателя можно заменить специальным механическим устройством. Эта замена обусловливается или большей точностью,
или меньшей стоимостью, или по функциональным причинам. Например, при
изучении уличного движения автоматические устройства фиксируют каждую
машину, колеса которой пересекли специальную пластину. Также надежнее и
проще изучать привычки семьи смотреть определенные телепередачи с
помощью специального устройства, чем на основе наблюдений человека.
Для успешного проведения наблюдений должны выполняться определенные условия:
1. Наблюдения должны осуществляться на относительно коротком
отрезке времени. Например, с точки зрения затрат времени и средств вряд ли
50
целесообразно наблюдать процесс покупки дома в целом. Хотя это можно
осуществить по частям, на отдельных этапах данного процесса.
2. Наблюдаемые процессы и явления должны быть доступны для
наблюдения, протекать на публике. Этому требованию не удовлетворяет,
например, частная беседа.
3. Наблюдениям следует подвергать только такое поведение, в основе
которого не лежит часто повторяющаяся, систематическая деятельность,
которую респондент не в состоянии хорошо запомнить. Например, человек
обычно не в состоянии вспомнить, какую радиопередачу в своем автомобиле он
слушал в последний понедельник по пути на работу.
В идеальном случае объекты наблюдений не должны знать, что их
поведение подвергается наблюдению. В ряде случаев наблюдение является
единственным способом получения точной информации. Например, маленькие
дети не в состоянии словесно выразить свое отношение к новой игрушке,
однако такую информацию можно получить, наблюдая, играют дети или нет с
этой игрушкой.
Обычно метод наблюдений используется совместно с другими методами.
Полученные в этом случае результаты дополняют и контролируют друг друга.
Так, если наблюдение используется для контроля данных, полученных другими
методами, оно должно быть максимально строго структурализовано,
проводиться в тех условиях, в которых собиралась контролируемая им
информация.
Недостатки метода наблюдений присущи всем качественным исследованиям. При прямом наблюдении обычно изучается поведение в
определенных условиях малой группы людей, следовательно, возникает вопрос
о репрезентативности полученных данных. При этом имеет место субъективное
истолкование последних. Человеческое восприятие ограниченно, поэтому
исследователь может пропустить, не заметить какие-то важные проявления
изучаемой ситуации. Обычно исследователь не в состоянии на основе метода
наблюдений углубить полученные результаты и вскрыть интересы, мотивы,
отношения, лежащие в основе определенного поведения. В ряде случаев это
ограничение удается преодолеть, например изучая реакцию детей на новую
игрушку. Кроме того, надо иметь в виду, что присутствие наблюдателя может
оказывать влияние на наблюдаемую ситуацию. Уровень этого влияния
определить чрезвычайно сложно.
Наблюдение является весьма трудоемким методом. Оформление итогов
наблюдений занимает порой в два раза больше времени, чем само наблюдение.
По характеру окружающей обстановки наблюдение может быть полевым,
что означает, что процессы проходят в естественной обстановке (в магазине, у
витрины магазина), или лабораторным, т.е. проводящимся в искусственно
созданной ситуации.
Результаты наблюдений фиксируются с помощью аудио- или видеотехники, в блокнотах и т.п.
Трудности проведения наблюдений делятся на субъективные (связанные
51
с личностью наблюдателя) и объективные (не зависящие от наблюдателя).
К субъективным трудностям наблюдения относится возможность
понимания и истолкования исследователем поведения и действий других людей
через призму собственного «я», через свою систему ценностных ориентации, а
также эмоциональную окрашенность человеческого восприятия и неизбежность
влияния на результаты наблюдения имеющегося у исследователя прошлого
опыта. Кроме того, наблюдение всегда подчинено цели исследования, что
очерчивает сферу того, что наблюдается, придает ему селективный характер.
Вследствие этого выбор фактов для наблюдения и регистрации в сильной мере
зависит от наблюдателя.
К объективным трудностям наблюдения прежде всего следует отнести
ограниченность времени наблюдения временем совершения события. Кроме
того, далеко не все представляющие интерес факторы поддаются
непосредственному наблюдению.
Присутствие наблюдателя может вызвать у наблюдаемых чувство
смущения, изменить обычные стереотипы поведения.
Личностные качества наблюдателя, проявление им отношения к
происходящим событиям могут также оказать серьезное влияние на поведение
наблюдаемых.
Наблюдение должно дополнять другие методы маркетинговых исследований и применяться тогда, когда информация, необходимая исследователю, не может быть получена никакими иными способами. Так бывает,
когда люди не хотят или не могут достаточно точно и подробно описать
последовательность своих действий. В привычных ситуациях действия людей в
большинстве случаев приобретают «автоматический» характер. Человеку в
этом случае довольно трудно сказать, какое именно из привычных действий он
осуществил и почему. Кроме того, сама часто повторяющаяся ситуация
становится для него чем-то данным в его сознании, и ее особенности, ее
характерные черты стираются. С другой стороны, при чрезмерном
эмоциональном напряжении человек действует как бы не рассуждая, по
первому побуждению, и впоследствии он редко . может объяснить, почему он
совершил одно действие, а не другое.
Наблюдая изучаемую деятельность со стороны, наблюдатель может
зафиксировать такие ее характеристики, как последовательность и частота тех
или иных действий, изменение эмоциональной атмосферы и т.п., т.е. получить
информацию, недоступную для получения с помощью других методов.
Чтобы получить необходимую для целей исследования информацию, т.е.
получить сведения о важных характеристиках изучаемого объекта, не
пропустить каких-то важных фактов, связанных с его деятельностью, или
значимых сведений о нем, следует заранее тщательно разработать план и
программу наблюдения. При планировании необходимо четко установить
сроки проведения наблюдения и определить средства сбора информации.
Кроме того, исследователю важно решить вопрос об ограничении сферы
наблюдений при имеющихся у него возможностях (время, финансы, число
52
помощников и их квалификация), а также учесть возможные препятствия
(административные или психологические затруднения, трудности, связанные с
получением и фиксированием информации).
Выделяются следующие этапы проведения наблюдения.
Определение цели, постановка задач, установление объекта и предмета
наблюдения. В зависимости от целей исследования обычно выбирается в
качестве предмета наблюдения какая-то одна или ограниченное число сторон
деятельности объекта, например, изучается маршрут движения покупателя в
торговом зале магазина.
Обеспечение доступа к среде, получение соответствующих разрешений,
завязывание контактов с людьми.
Выбор способа наблюдения и разработка процедуры на основе предварительно собранных материалов.
Прежде чем приступить к наблюдению, нужно заранее выбрать признаки,
единицы наблюдения, по которым можно будет судить о той ситуации, которая
интересует исследователя. В качестве единицы наблюдения (а со стороны
наблюдаемого — это единица поведения) можно выделить и фиксировать
любой сложный набор действий различного характера, например, покупатель
может просто посмотреть на определенный товар, а может и взять его в руки.
Для того чтобы данные наблюдений могли быть понятными другим
исследователям, а результаты однотипных исследований были сопоставимыми,
необходимо разработать язык, систему понятий, при помощи которых будут
описываться результаты наблюдений. Например, если наблюдается реакция на
рекламу в магазине, то четко следует выделить и фиксировать различные виды
проявления
эмоционального
состояния
(категории):
спокойствие,
возбужденность и т.п.
Подготовка технических документов и оборудования (тиражирование
карточек, протоколов, инструкций для наблюдателей, подготовка технического
оборудования, письменных принадлежностей и т. п.).
После разработки плана осуществляется проведение наблюдений, сбор
данных, накапливание информации.
Здесь прежде всего нужно подобрать наблюдателей. Помимо таких
качеств, как внимание, терпение, способность фиксировать изменения в
наблюдаемой ситуации, одним из основных требований, предъявляемых к
наблюдателю, является требование добросовестности.
Наблюдатель должен непрерывно контролировать свои действия, чтобы
их влияние на наблюдаемую ситуацию и, следовательно, изменение ее были
минимальными.
Необходимо, чтобы каждый наблюдатель прошел соответствующую
подготовку. Обучение наблюдателя подразумевает одновременное развитие у
него способности увидеть значимые действия, а также способности к
запоминанию и умению вести точные записи.
Необходимо помнить, что в каждый определенный момент человек
способен воспринимать от пяти до десяти дискретных единиц одновременно.
53
Если речь идет о достаточно широкой сфере наблюдений, целесообразно
поручить работу нескольким наблюдателям, строго распределив при этом
функции.
Лучше всего подготавливать наблюдателей с помощью упражнений,
когда обучающиеся ведут записи, наблюдая либо специально разыгрываемые,
либо заснятые на видеопленку ситуации.
Если такой возможности нет, то исследователь может проводить
подготовку помощников в процессе реальных наблюдений. Для этого нужно,
чтобы он вместе с тем, кто проходит подготовку, присутствовал при
наблюдении и одновременно с ним вел записи. После наблюдения записи
исследователя и обучающегося сравниваются и исследователь разъясняет
наиболее важные и сложные моменты.
Важным этапом при подготовке наблюдателя является разработка
инструкции. Хорошо подготовленная инструкция облегчает работу наблюдателей и унифицирует собираемый ими материал.
В инструкции даются точные указания относительно того, по каким
критериям те или иные действия, события, явления будут подводиться под ту
или иную категорию. Здесь же подчеркивается необходимость вести запись
строго в соответствии с имеющимися категориями. Так, наблюдатель не может
отметить «проявление агрессивности», если эта категория не присутствует в
коде.
Инструкция должна содержать также требования к способу фиксации
наблюдаемых событий; она может содержать пояснения, как надо пользоваться
применяемыми шкалами измерений.
Если при записи требуется интерпретация намерений изучаемых лиц, то в
инструкции следует либо указать принцип, либо перечислить показатели, на
основании которых наблюдатель будет выносить свои суждения. Все это
необходимо для того, чтобы все наблюдатели по возможности одинаково
оценивали наблюдения.
Фиксация результатов наблюдений, выполняемая в виде: а) кратковременной записи, проводимой «по горячему следу», насколько позволяют
место и время; б) карточек, служащих для регистрации информации,
касающейся наблюдаемых лиц, явлений, процессов (в протокола наблюдения,
представляющего собой расширенный вариант карточки); г) дневника
наблюдений, в который систематически, день за днем, заносятся все
необходимые сведения, высказывания, поведение отдельных лиц, собственные
размышления, трудности; д) фото-, видео-, звукозаписи.
Фиксация результатов наблюдений одновременно является средством
двойного контроля: контроля за наблюдателем и контроля за возможными
отклонениями в рамках наблюдаемой ситуации или процесса.
Неструктурализованное наблюдение (см. ниже) чаще всего не имеет
жестких форм фиксации. Здесь прежде всего важно, чтобы запись давала
возможность определить, что является только наблюдением, а что — в какой-то
мере интерпретацией наблюдаемых событий. В противном случае данные
54
наблюдений смешаются с выводами.
Контроль наблюдения, который можно осуществлять разными способами: а) проведением разговора с участниками ситуации; б) обращением к
документам, связанным с данным событием; в) верификацией результатов
собственного наблюдения наблюдением, сделанным другим, также
квалифицированным наблюдателем; г) посылкой рапортов о наблюдении к
другим исследователям с целью повторения наблюдений.
Отчет о наблюдении, который должен содержать: а) тщательную
документацию о времени, месте и обстоятельствах произведенного наблюдения; б) информацию о роли наблюдателя при проведении исследования,
способе наблюдения; в) характеристику наблюдаемых лиц; г) собственные
заметки и интерпретации наблюдателя; д) оценку надежности полученных
результатов.
Обычно применяют один из трех видов оценки надежности:
— коэффициент согласия наблюдателей (одно и то же событие наблюдается одновременно различными наблюдателями);
— коэффициент устойчивости (один и тот же наблюдатель производит
наблюдение в разное время);
— коэффициент надежности (различные наблюдатели проводят наблюдение в разное время).
При планировании наблюдения исследователю прежде всего необходимо
разработать гипотезу, исходя из которой — построить систему классификации
тех фактов, явлений, которые составляют наблюдаемую ситуацию и отвечают
целям исследования. Без этого зафиксированные факты будут изолированными,
неопределенными и, следовательно, лишенными смысла. Однако не следует эту
систему классификации создавать слишком полной и жесткой. В этом случае
исследователь будет вынужден отбросить все факты, в нее укладывающиеся.
Еще одним распространенным качественным методом исследования
является фокус-группа.
Можно выделить пять главных целей применения данного метода:
1. Генерация идей, например, относительно направлений усовершенствования выпускаемых продуктов, их дизайна, упаковки или разработки
новых продуктов.
2. Изучение разговорного словаря потребителей, что может оказаться
полезным, скажем, при проведении рекламной кампании, составлении
вопросников и т.п.
3. Ознакомление с запросами потребителей, их восприятием, мотивами и
с их отношением к изучаемому продукту, его марке, методам его продвижения,
что является весьма важным при определении целей маркетингового
исследования.
4. Лучшее понимание данных, собранных при проведении количественных исследований. Иногда члены фокус-группы помогают лучше
разобраться в результатах проведенного обследования.
5. Изучение эмоциональной и поведенческой реакций на определенные
55
виды рекламы.
Обычно работу группы записывают с помощью аудио- и видеотехнических средств, а ее результаты являются основанием для проведения
количественных исследований, например использования метода опроса.
Очевидно, что на возможности и эффективность использования данного
метода сильное влияние оказывают культура, традиции общения и т.п. жителей
разных регионов и стран. Это учитывается при формировании фокус-группы,
например при определении ее численности, роли и степени активности
ведущего.
Оптимальный размер фокус-группы колеблется от 8 до 12 человек. При
меньшем числе участников не создается необходимая динамика для
продуктивной работы группы и ведущему приходится прилагать массу усилий
для активизации работы группы. При численности группы, превышающей 12
человек, трудно завязать продуктивные дискуссии, группа может разбиться на
подгруппы, в которых могут вестись разговоры на отвлеченные темы, а в самой
дискуссии принимают участие только несколько человек.
К сожалению, заранее трудно определить состав группы. Например,
изъявляют желание принять участие в дискуссии 12 человек, а фактически
присутствует только 6 человек.
Что касается состава группы, то рекомендуется ее формировать исходя из
принципа гомогенности состава ее участников (по возрасту, виду деятельности,
семейному положению и т.п.). В этом случае, считается, создаются лучшие
условия для раскованной дискуссии.
Выбор участников группы прежде всего определяется целями проводимого исследования. Например, если целью является генерация новых идей
об упаковке продукта, в качестве участников фокус-группы приглашаются
потребители, которые покупали товары определенной марки. Обычно
потенциальных участников приглашают принять участие в дискуссии с
помощью телефона, хотя иногда покупателей приглашают принять участие в
работе группы прямо в магазине. Желательно, чтобы в процессе формирования
группы принял участие ведущий.
При отборе участников группы используют как денежную форму оплаты
их труда, так и натуральную в виде бесплатного предоставления определенных
товаров. Очень часто накануне дня работы фокус-группы потенциальным
участникам об этом напоминают. В этом случае при отказе принять участие в
дискуссии существует возможность заменить таких участников.
Лучше всего в случае, когда предполагается, что дискуссия будет длиться
более 1,5 часов, проводить ее в приспособленной для таких обсуждений
комнате, предпочтительнее за круглым столом, в обстановке тишины и
спокойствия, способствующей умственной работе.
Успешность работы фокус-группы во многом зависит от эффективности
деятельности ведущего, который на основе глубокого понимания целей и задач
дискуссии, без прямого вмешательства в ход дискуссии, управляет ее
проведением. Он должен стремиться к балансу между естественной дискуссией
56
среди участников и уходом от обсуждаемой темы. Ведущий должен быть
высококоммуникабельным человеком, проявляющим глубокий интерес к
позициям и комментариям участников группы. Обычно еще до начала
дискуссии в фокус-группе ведущий готовит детальный план ее работы,
стремится повысить уровень своих знаний по обсуждаемой проблематике.
При анализе результатов работы группы следует обратить внимание на
два важных фактора. Во-первых, на перевод высказываний участников
дискуссии на язык категорий и понятий обсуждаемой темы и на определение
степени согласованности их мнений. Во-вторых, надо определить, в какой мере
характеристики участников фокус-группы являются типичными для
потребителей изучаемого целевого рынка.
К числу главных достоинств фокус-группы следует отнести следующие:
1. Возможность честно и свободно излагать свои мнения, генерировать
свежие идеи, особенно если при проведении дискуссии используется метод
мозговой атаки.
2. Возможность для заказчика принимать участие в формировании целей
и задач дискуссии, наблюдать за работой группы вызывают достаточно высокое
доверие к результатом ее работы. Эти результаты заказчик порой начинает
использовать в практической работе еще до получения официального отчета.
3. Разнообразие направлений использования данного метода, о чем речь
шла ранее.
4. Возможность изучать респондентов, которые в более формальных,
структурированных ситуациях не поддаются изучению, не желая, например,
принимать участия в анкетировании.
Подытоживая сказанное, к числу недостатков данного метода следует
отнести возможную нерепрезентативность, субъективную интерпретацию
полученных результатов, высокую стоимость на одного участника группы.
То, что результаты работы фокус-группы могут не являться репрезентативными по отношению к генеральной совокупности в целом, определяется следующим. В работе такой группы, как правило, принимают участие
респонденты, более активно, охотно реагирующие на предложения подобного
типа по сравнению с генеральной совокупностью в целом. Кроме того, этому
способствует малый, как правило, гомогенный состав фокус-группы, в состав
которой в последний момент могут включаться профессиональные
респонденты.
Субъективизм интерпретации результатов работы группы обусловливается тем, что возможно делать акцент на фактах, поддерживающих точку
зрения ведущего, и игнорировать другие точки зрения. Далее, участие
заказчика в подготовке и проведении работы фокус-группы также может
обусловить получение желаемых результатов. Как было отмечено ранее,
заказчик может использовать результаты работы группы еще до получения
официального отчета.
Использование современных коммуникационных технологий расширяет
диапазон использования фокус-групп. Например, позволяет организовать
57
взаимодействие двух групп, проводящих сессию в различных городах
Ниже кратко будут охарактеризованы следующие методы качественных
исследований: глубинное интервью, анализ протокола и проекционные методы.
Глубинное интервью заключается в последовательном задании квалифицированным интервьюером респонденту группы зондирующих вопросов,
в целях понимания, почему члены группы ведут себя определенным образом
или что они думают об определенной проблеме. Респонденту задаются вопросы
по исследуемой теме, на которые он отвечает в произвольной форме. При этом
интервьюер задает вопросы типа: «Почему вы ответили подобным образом?»,
«Можете ли вы обосновать вашу точку зрения?», «Можете ли вы привести
какие-то специальные аргументы?». Ответы на подобные вопросы помогают
интервьюеру лучше разобраться в процессах, происходящих в голове
респондента.
Данный метод применяется для сбора информации о новых концепциях,
дизайне, рекламе и других методах продвижения продукта; он помогает лучше
разобраться в поведении потребителей, в эмоциональных и личностных
аспектах жизни потребителей, в принятии решений на индивидуальном уровне,
получить данные об использовании определенных продуктов.
Здесь прежде всего необходимо добиться благожелательной атмосферы
при общении с опрашиваемым. Для этого необходимо, чтобы:
— интервьюер слушал опрашиваемого терпеливо и дружески, но был
критически настроенным;
— интервьюер не оказывал давления на опрашиваемого;
— не дискутировал с ним.
Интервьюер может говорить и спрашивать лишь при определенных
условиях:
— чтобы помочь опрашиваемому высказаться;
— чтобы рассеять его беспокойство, которое может помешать установлению контакта между интервьюером и опрашиваемым;
— чтобы вернуть беседу к пропущенному или недостаточно освещенному вопросу.
Интервьюеру желательно быть внимательным как к словесному
оформлению, так и к чувствам, заключенным в словах.
Самым сложным является суммирование данных индивидуальных
опросов в итоговый отчет. При данном процессе используется магнитофон или
ведутся подробные записи.
Анализ протокола заключается в помещении респондента в определенную ситуацию по принятию решения, при этом он должен словесно описать
все факторы и аргументы, которыми он руководствовался при принятии
решения. Иногда при применении данного метода используется магнитофон.
Затем исследователь анализирует протоколы, представленные респондентами.
Метод анализа протокола используется при анализе решений, принятие
которых распределено во времени, например решения о покупке дома. В этом
случае исследователь собирает в единое целое отдельные решения,
58
принимаемые на его отдельных этапах.
Кроме того, данный метод используется при анализе решений, процесс
принятия которых очень короток. В этом случае метод анализа протокола как
бы замедляет скорость принятия решения. Например, покупая жевательную
резинку, обычно люди не задумываются относительно этой покупки. Анализ
протокола дает возможность разобраться в некоторых внутренних аспектах
подобных покупок.
При использовании проекционных методов респонденты помещаются в
определенные имитируемые ситуации в надежде на то, что респонденты
выскажут такую информацию о себе, которую невозможно получить при
проведении прямого опроса, например, относительно потребления наркотиков,
алкоголя, получения чаевых и т.п. Можно выделить следующие конкретные
методы, входящие в состав проекционных методов: ассоциативные методы,
испытание при помощи завершения предложений, тестирование иллюстраций,
тестирование рисунков, разыгрывание ролей, ретроспективные беседы и беседы
с опорой на творческое воображение.
ТЕМА
5.
ИССЛЕДОВАНИЙ
ВЫБОРОЧНЫЕ
МЕТОДЫ
МАРКЕТИНГОВЫХ
Рассмотрим основные понятия, используемые при проведении выборочных исследований.
На данном этапе маркетинговых решений возникает необходимость
получить информацию о параметрах «группы», среди членов которой будет
проводиться
маркетинговое
исследование.
Например,
управляющий
маркетингом желает иметь данные об объеме сбыта продуктов его компании
через различные типы розничных магазинов («группа»). Такая «группа» в
статистике называется генеральной совокупностью или просто совокупностью.
Иногда совокупность является достаточно малой по своей численности, и
менеджер может изучить всех ее членов. Обычно же это сделать невозможно:
изучить, например, мнение всех детей возраста от 3-х до 5 лет относительно
игрушек определенного типа. Следовательно, проводится изучение только
части совокупности, называемой выборкой.
Выборка является базовым уровнем проводимых исследований.
Необходимо отметить, что, поскольку выборка является частью
изучаемой совокупности, полученные от выборки данные скорее всего не будут
в точности соответствовать данным, которые можно было бы получить от всех
единиц совокупности. Различие между данными, полученными от выборки, и
истинными данными называется ошибкой выборки. Ошибка выборки
обусловливается двумя факторами: методом формирования выборки и
размером выборки. Эти вопросы будут рассмотрены ниже.
Формирование выборки прежде всего основывается на знании контура
выборки (sampling frame), под которым понимается список всех единиц
совокупности, из которого выбираются единицы выборки. Например, если в
59
качестве совокупности рассматривать все автосервисные мастерские города
Москвы, то надо иметь список таких мастерских, рассматриваемый как контур,
в пределах которого формируется выборка.
Контур выборки неизбежно содержит ошибку, называемую ошибкой
контура выборки и характеризующую степень отклонения от истинных
размеров совокупности. Очевидно, что не существует полного официального
списка всех автосервисных мастерских города Москвы, включая
полулегальный и нелегальный бизнес в данной области. Исследователь должен
информировать заказчика работы о размерах ошибки контура выборки.
Существуют три главные проблемы формирования выборки.
Прежде всего, исходя из сути рассматриваемой задачи, необходимо
определить, кто является единицей выборки. Например, фирма — производитель сотовых телефонов решила изучить потенциальный рынок на свою
продукцию. Было принято решение изучить мнение по данному вопросу как
лиц, принимающих решения по выбору коммуникационного оборудования в
различных организациях, так и глав семейств, определяющих данную политику
в семье.
Далее необходимо четко определить, кто рассматривается в качестве
единицы выборки. В нашем примере единицами выборки являются начальники
коммуникационных отделов и главы семейств.
Очень важным является также определение контура выборки. Например,
список всех домовладельцев определенного региона. В целях выполнения
правила репрезентативности проводимого исследования необходимо обратить
внимание на метод, с помощью которого выбираются единицы выборки из
контура выборки. Здесь разговор идет о планировании выборки.
И наконец, необходимо решить вопрос об объеме выборки, который
определяет число изучаемых единиц выборки. Объем выборки очень редко
зависит от размера совокупности. Поэтому объем выборки для одного региона
необязательно существенно меньше объема выборки для государства в целом.
При формировании выборки используются вероятностные (случайные) и
не вероятностные (неслучайные) методы.
Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть
включенными в выборку, то выборка называется вероятностной (случайной).
Если этот шанс (вероятность) неизвестен, то выборка называется
невероятностной (неслучайной). К сожалению, в большинстве маркетинговых
исследований из-за невозможности точного определения размера совокупности
не представляется возможным точно рассчитать вероятности. Поэтому термин
«известная вероятность» скорее основан на использовании определенных
методов формирования выборки, чем на знании точных размеров совокупности.
Вероятностные методы включают в свой состав: простой случайный
отбор, систематический отбор, кластерный отбор и стратифицированный отбор.
Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть избранным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц
совокупности. Вероятность быть включенным в выборку определяется
60
отношением объема выборки к размеру совокупности.
Простой случайный отбор может осуществляться с помощью следующих
методов: формирование выборки вслепую и с помощью таблицы случайных
чисел.
При использовании метода формирования выборки вслепую единицы
совокупности в соответствии с их фамилиями, названиями или другими
признаками вносятся в карточки, которые в перемешанном виде помещаются в
какую-то непрозрачную емкость (ящик, коробку и т.п.). Из данной емкости ктото случайным образом вытягивает число карточек, определяемое объемом
выборки.
В таблицах случайных чисел содержатся числа, порядок включения
которых в таблицу осуществлен случайным образом. Единицам совокупности
присваивают порядковые номера. В таблице случайных чисел выбирают любую
начальную точку и, двигаясь в произвольном направлении и произвольно меняя
направление движения, выбирают необходимое количество номеров из числа
присвоенных, равное заранее установленному объему выборки.
Использование простого случайного отбора гарантирует, что каждая
единица совокупности известна и имеет равные шансы быть включенной в
выборку.
Однако, чтобы можно было эти методы использовать, необходимо
предварительно определить каждую единицу совокупности, что при больших
размерах совокупности сделать достаточно сложно, а порой и невозможно.
Данный недостаток существенно снижается при использовании
компьютера для присвоения единицам совокупности номеров и формирования
выборки. При телефонном интервью компьютер может генерировать
случайным образом телефонные номера: он имеет генератор случайных чисел.
Начальная часть метода систематического отбора соответствует начальной части метода простого случайного отбора: необходимо получить
полный список единиц генеральной совокупности.
Однако далее вместо присвоения порядковых номеров используется
показатель «интервал скачка», рассчитанный как отношение размера
совокупности к объему выборки. Например, если используется телефонный
справочник и интервал скачка был определен равным 250, то это означает, что
каждый 250-й телефонный номер включается в выборку. Для определения же
начальных страницы и колонки справочника используются случайные числа.
Очевидно, что данный метод является более экономичным и быстрым по
сравнению с методом простого случайного отбора. Случайные числа
используются только на начальной стадии его реализации. Вместе с тем такой
метод дает менее репрезентативные результаты по сравнению с методом
простого случайного отбора.
Особенно широко метод систематического отбора используется, когда
для различных видов совокупностей имеются различные справочники, списки,
спецификации и т.п. материалы.
Другим методом вероятностного отбора является кластерный отбор,
61
основанный на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых
представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода очень
похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако
реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, что
исследуется мнение населения какого-то региона относительно марки какого-то
товара.
Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), например
области. Исследователь может считать, что выделенные кластеры являются
идентичными и мнение населения этих областей характерно для региона в
целом. Далее одна из областей (один кластер) выбирается случайным образом,
определяется совокупность для этой области, в ней проводится
соответствующее исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего
региона (одноступенчатый подход).
Формирование выборки можно осуществить и на основе двухступенчатого подхода. В этом случае после первоначального случайного
формирования выборки кластеров (в нашем примере случайным образом
выбирается несколько областей) используется один из вероятностных методов
для проведения исследований среди единиц выборки. Очевидно, что
репрезентативность результатов, полученных на основе исследований для
группы кластеров, является более высокой, чем для одного кластера. Однако
этот подход является более дорогим по сравнению с одноступенчатым
подходом.
Иногда при проведении исследований, когда общую исследуемую
территорию можно разбить на отдельные зоны, при формировании выборки
используется выборочная решетка, накладываемая на карту обследуемой
территории. Каждая ячейка решетки определяет конкретный кластер. Далее
используется один из описанных методов формирования выборки. К
сожалению, метод выборочной решетки не учитывает административные,
естественные (реки, улицы и т.п.) и другие границы.
В основе всех описанных методов лежит предположение, что любая
совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых
характеристик. Другими словами, каждая выборка достаточно полно
характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке
уравновешивают друг друга. Но такая ситуация на практике встречается крайне
редко. Скажем, исследуется рыночный потенциал определенного региона для
какого-то товара. Население больших, средних и малых городов, сельской
местности данного региона отличается по уровню образования, дохода, образу
жизни и т.п.
В случае несимметричного распределения совокупности последняя
разделяется на различные подгруппы (страты), например по уровню доходов, и
выборки формируются из этих подгрупп, по сути дела являющихся сегментами
рынка. Такой метод носит название стратифицированного отбора.
При использовании данного метода прежде всего следует выбрать
некоторую наблюдаемую характеристику (признак), характеризующую каждую
62
единицу совокупности, например уровень дохода.
Далее для каждой страты с помощью случайного отбора формируется
выборка.
Если размер выборки для определенной страты пропорционален размеру
страты по отношению ко всей совокупности, то выборка называется
пропорционально стратифицированной. В случае непропорционально
стратифицированной выборки необходимо использовать весовые коэффициенты, уравновешивающие размеры страт.
При применении невероятностных методов отбора формирование
выборки осуществляется без использования понятий теории вероятностей,
вследствие чего невозможно рассчитать вероятность включения в выборку
единицы совокупности.
Кратко охарактеризуем следующие невероятностные методы отбора:
отбор на основе принципа удобства, отбор на основе суждений, формирование
выборки в процессе обследования и формирование выборки на основе квот.
Смысл метода отбора на основе принципа удобства заключается в том,
что формирование выборки осуществляется самым удобным с позиций
исследователя образом, например, с позиций минимальных затрат времени и
усилий, с позиции доступности респондентов. Выбор места исследования и
состава выборки производится субъективным образом, например, опрос
покупателей осуществляется в магазине, ближайшем к месту жительства
исследователя. Очевидно, что многие представители совокупности не
принимают участия в опросе.
Данный метод скорее применяется для поиска респондентов с заданными
характеристиками. Например, в универсаме путем первоначального задания
вопросов выявляется, что из себя представляют опрашиваемые и только
некоторые из их числа подвергаются дальнейшему обследованию. Данный
метод является дешевым и простым, и существуют методы оценки ошибки
формирования выборки при его использовании, которые будут рассмотрены
ниже.
Формирование выборки на основе суждения основано на использовании
мнения квалифицированных специалистов, экспертов относительно состава
выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы.
Например, изучается потребность в издании кулинарной книги для
приготовления в микроволновой печи низкокалорийной пищи. На основе
мнения исследователей в состав фокус-группы было включено 12 домохозяек;
шестеро из них владело микроволновыми печами более трех лет, трое — менее
трех лет и трое только собирались их купить. По мнению исследователей, такой
состав группы достаточно полно соответствует целям проводимого
исследования.
Результаты
работы
фокус-группы
были
признаны
удовлетворительными; они послужили основой для крупномасштабных
региональных опросов, проведенных на основе вероятностных методов.
Формирование выборки в процессе опроса основано на расширении
числа опрашиваемых на основе предложений респондентов, которые уже
63
приняли участие в обследовании. Первоначально исследователь формирует
выборку намного меньшую, чем требуется в проводимом исследовании, затем
она по мере проведения обследования расширяется. Данный метод применяется
там, где контуры выборки являются очень ограниченными, например, при
проведении маркетинговых исследований продукции производственнотехнического назначения.
Формирование выборки на основе квот (квотный отбор) предполагает
предварительное, исходя из целей исследования, определение численности
групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам).
Например, в целях исследования было принято решение, что в универсаме
должно быть опрошено пятьдесят мужчин и пятьдесят женщин. Интервьюер
проводит опрос, пока не выберет установленную квоту. Такой метод обычно
применяется в случае, когда имеется четкое суждение о характеристиках
респондентов, мнение которых целесообразно изучить в проводимом
исследовании. Он дает возможность контролировать деятельность
интервьюеров,
ограничивая
выбор
респондентов
определенными
требованиями.
Объем выборки (sample size) — это количество элементов совокупности,
которые нужно изучить. Определение объема выборки представляет собой
сложный процесс, затрагивающий анализ ряда качественных и количественных
факторов. Назовем важные качественные факторы, определяющие объем
выборки: важность принимаемого решения, характер исследования, количество
переменных, характер анализа, объем выборки в аналогичных исследованиях,
коэффициент охвата, коэффициент завершенности, а также ограниченность
ресурсов.
Как правило, для принятия важных решений необходима детальная,
максимально точная информация. Ее получение предусматривает создание
больших выборок, но при увеличении объема выборки возрастает и стоимость
каждой дополнительной единицы информации. О степени точности говорит
среднеквадратичное отклонение от среднего значения, которое обратно
пропорционально квадратному корню объема выборки. Чем больше выборка,
тем меньшим будет повышение точности при увеличении объема выборки на
одну единицу.
На величину объема выборки влияет также характер исследования. В
поисковых исследованиях, изучающих качественные характеристики, объем
выборки, как правило, невелик. Для исследований, предусматривающих
статистическое заключение, таких как дескриптивные, необходим больший
объем выборки. Кроме того, большие выборки нужны, когда информация
собирается с учетом большого количества переменных. Большой объем
выборки позволяет снизить общий эффект от ошибок выборки по всем
переменным. Большой объем выборки необходим при проведении
углубленного анализа данных с использованием разнообразных методов
многомерного статистического анализа. Это же касается данных, которые
64
анализируются с особой точностью. Таким образом, для анализа данных на
уровне сегмента или подгруппы потребуется больший объем выборки, чем для
анализа обшей или генеральной совокупности.
На величину объема выборки также влияет типичный объем выборок,
используемых в анналогичных исследованиях. Принимая решения об объеме
выборки, нужно учитывать фактор ограниченности ресурсов. В любом
исследовательском проекте существуют временные и финансовые ограничения.
Еще одним ограничением является наличие квалифицированных специалистов
по сбору информации. При определении объема выборки следует учитывать
степень охвата подходящих респондентов, а также коэффициент
завершенности,
Решение об объеме выборки является компромиссом между
теоретическими предположениями о точности результатов обследования и
возможностями их практической реализации, прежде всего имеются в виду
затраты на проведение опроса.
Следует отметить, что объем выборки никак не влияет на репрезентативность полученных результатов. На практике используется несколько
подходов к определению объема выборки.
Методы выборочного наблюдения или методы выборки делятся на две
основные
категории:
детерминированные
и
вероятностные.
Детерминированный метод выборки основан скорее на индивидуальной оценке
исследователя, чем на случайном отборе элементов выборки. Исследователь
может произвольно или сознательно решать, какие элементы включать в
выборку. В результате проведения детерминированной выборки можно
получить детальную оценку характеристик совокупности. Однако этот метод не
позволяет объективно оценить точность результатов исследования. Поскольку
невозможно определить вероятность включения в выборку каждого отдельного
элемента, полученные результаты нельзя статистически распространять на всю
совокупность. Чаще прибегают к следующим детерминированным методам:
нерепрезентативная выборка, поверхностная выборка, выборка по квотам и
выборка по принципу снежного кома. Детерминированный метод выборки метод выборки, в котором не применяется процедура случайного отбора
элементов. Этот метод в значительной степени основан на индивидуальных
предпочтениях исследователя.
При использовании вероятностного метода выборки единицы выборки
подбираются случайно. Вполне реально предварительно определить все
возможные выборки конкретного объема, которые можно получить из
генеральной совокупности, а также вероятность получения каждой выборки.
Каждая потенциальная выборка не должна иметь одинаковую вероятность
получения, но возможно установить вероятность получения любой конкретной
выборки определенного размера. Для этого нужно не только точно определить
изучаемую совокупность, но и основные характеристики основы выборки. Так
как элементы выбираются произвольно, можно определить точность оценки
исследуемых характеристик в каждой выборке.
65
Можно рассчитать доверительные интервалы, в пределах которых с
определенной достоверностью получают истинные значения характеристик
генеральной совокупности. Это позволяет исследователю сделать выводы или
высказать предположения относительно изучаемой совокупности, из которой
получена выборка. Классификация вероятностного метода выборки основана на
использовании:
• элементарного или кластерного метода отбора;
• одинаковой или различной вероятности отбора единицы выборки;
• целостного или стратифицированного метода отбора;
• случайного или систематического метода отбора;
• одноступенчатой или многоступенчатой технологии.
Статистический метод определения объема выборки основан на
традиционном статистическом заключении. В соответствии с этим методом
заранее определяется уровень (степень) точности. Этот метод основан на
создании доверительных интервалов вокруг средних или долей выборки.
Определение объема выборки методом доверительных интервалов
основано на их создании вокруг выборочного среднего или выборочной доли с
использованием формулы стандартной ошибки.
На объем статистической выборки влияют следующие факторы:
1. Наличие сведений об объеме генеральной совокупности и степени ее
однородности.
2. Требуемая точность результатов, регулируемая величиной
максимально допустимой ошибки репрезентативности и величиной
доверительной вероятности, с которой делается заключение о достоверности
результатов исследования.
3. Наличие сведений о средних показателях генеральной совокупности по
исследуемому признаку или об интервале варьирования признака (дисперсии).
4. Возможность повторного попадания единицы генеральной
совокупности в выборку (повторные и бесповторные выборки).
ТОЧНОСТЬ - степень ошибочности результатов обследования или
размер доверительного интервала
ДОСТОВЕРНОСТЬ - степень уверенности в том, что оценка близка к
истинному значению
Являются взаимосвязанными величинами. Чем выше точность, тем ниже
достоверность при одном и том же объеме выборки.
Точность задается в зависимости от важности принимаемого на основе
исследования решения
Абсолютная точность задается интервалом, в котором должно находиться
оцениваемое значение.
Относительная точность – соотносится с уровнем параметра
Как правило, отклонение выборки от параметров генеральной
совокупности задается в %% (или долях). Например, до 3% - высокая точность,
66
3-10% - обычная, 10-20% - приближенная.
Достоверность задается с помощью нормированного отклонения,
определяемого на основе выбранного уровня доверительной вероятности
Значение нормированного отклонения оценки (z) от среднего значения в
зависимости от доверительной вероятности (α) полученного результата:
α, %
60
80
90
95
97
99
99,7
z
0,84
1,29
1,65
1,96
2,18
2,58
3,0
Вариация признака задается исследователем на основе ранее полученных
оценок дисперсии, либо на основе ее оценок. Если указанные показатели
недоступны, то она принимается максимальной (для дихотомического
распределения - 50%)
Расчет объема повторной выборки для большой («бесконечной»)
генеральной совокупности:
z 2 pq
n 2
e
n – объем выборки
z - нормированное отклонение
P - найденная вариация для выборки
q =(100-p)
e – допустимая ошибка
Расчет объема бесповторной выборки для известной генеральной
совокупности:
Nt 2 pq
n
N  2  t 2 pq
N— объем генеральной совокупности
Расчет объема бесповторной выборки на основе дисперсии
Nt 2 2
n
N  2  t 2 2
67
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:
n  n
N n
N 1
n’ – объем выборки для малой генеральной совокупности
n – объем выборки, рассчитанный для бесконечной совокупности
N - объем генеральной совокупности
ТЕМА 6. ОПРОС И НАБЛЮДЕНИЕ КАК КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ
СПОСОБЫ СБОРА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
Опрос заключается в сборе первичной информации путем прямого
задавания людям вопросов относительно уровня их знаний, отношений к
продукту, предпочтений и покупательского поведения. Опрос может носить
структуризованный и неструктуризованный характер; в первом случае все
опрашиваемые отвечают на одни и те же вопросы, во втором — интервьюер
задает вопросы в зависимости от полученных ответов.
При проведении опроса группа опрашиваемых может подвергаться или
однократному, или многократным обследованиям. В первом случае получается
как бы поперечный срез данной группы по многим параметрам для
фиксированного момента времени (сгоss-seсtional study — «поперечное»
изучение). Например, редакции журналов и газет проводят одноразовые
выборочные исследования своих читателей по таким параметрам, как возраст,
пол, уровень образования, род занятий и т.п. Поскольку, как правило, при
проведении данных исследований используются выборки больших размеров, то
эти исследования обычно называются выборочными опросами (см.
соответствующий раздел).
Во втором случае одна и та же группа опрашиваемых, называемая
панелью, неоднократно изучается в течение определенного периода времени
(1ongitudinal study — «продольное» изучение). Различные типы панелей
используются при проведении многих маркетинговых исследований. В этом
случае часто говорят, что используется панельный метод опроса.
Методам опроса присущи следующие достоинства.
1. Высокий уровень стандартизации, обусловленный тем, что всем
респондентам задаются одни и те же вопросы с одинаковыми вариантами
ответов на них.
2. Легкость реализации заключается в том, что респондентов посещать не
68
обязательно, передавая им вопросники по почте или по телефону; не нужно
использовать технические средства и привлекать высококвалифицированных
профессионалов, как в случае использования метода фокус-группы, глубинного
интервью и т.п.
3. Возможность проведения глубокого анализа заключается в задании
последовательных уточняющих вопросов. Например, работающих матерей
спрашивают, насколько важным был учет местоположения школы при ее
выборе для их детей. Далее задается вопрос относительно того, сколько школ
рассматривалось в качестве возможных вариантов. Затем задаются вопросы,
касающиеся рода занятий, особенностей работы, дохода, размера семьи.
4. Возможность табулирования и проведения статистического анализа
заключается в использовании методов математической статистики и
соответствующих пакетов прикладных программ для персональных компьютеров.
5. Возможность анализировать полученные результаты применительно к
конкретным рыночным сегментам обусловлена возможностью подразделить
общую выборку на отдельные подвыборки в соответствии с демографическими
и другими критериями.
Информация от респондентов при проведении опросов собирается тремя
способами:
1. Путем задания вопросов респондентам интервьюерами, ответы на
которые интервьюер фиксирует
2. Путем задания вопросов с помощью компьютера.
3. Путем самостоятельного заполнения анкет респондентами.
Первый способ обладает следующими достоинствами:
1. Наличие обратной связи с респондентами, которая дает возможность
управлять процессом опроса.
2. Возможность установить доверие между респондентом и интервьюером еще в начале опроса.
3. Возможность учета при проведении опроса особенностей и уровня
образованности опрашиваемых, например — помочь респонденту разобраться в
градациях используемых шкал.
Недостатки данного способа точно соответствуют достоинствам второго
и будут рассмотрены ниже.
Достоинства второго способа заключаются в следующем:
1. Высокая скорость реализации данного подхода по сравнению с личным
интервьюированием. Компьютер может быстро задавать вопросы,
адаптированные к ответам на предыдущие вопросы; быстро набирать случайно
выбранные
телефонные
номера;
учитывать
особенности
каждого
опрашиваемого.
2. Отсутствие ошибок интервьюера: он не устает, его невозможно
подкупить.
3. Использование картинок, графиков, видеоматериалов, интегри69
рованных в вопросы, появляющиеся на экране компьютера.
4. Обработка данных в реальном масштабе времени. Полученная
информация непосредственно направляется в базу данных и является
доступной для табуляции и анализа в любое время.
5. Субъективные качества интервьюера не влияют на получаемые ответы,
особенно это касается персональных вопросов. Респонденты не стараются
давать такие ответы, которые понравятся интервьюеру.
К числу недостатков компьютерного метода обследований относятся
относительно высокие затраты.
Главной специфической чертой третьего метода является то, что
респондент отвечает на вопросы переданной или посланной ему анкеты
самостоятельно, без участия интервьюера или использования компьютера.
Достоинства данного метода заключаются в следующем:
1. Относительно низкая стоимость, обусловленная отсутствием интервьюеров, компьютерной техники.
2. Самостоятельная организация ответов на вопросы со стороны
респондентов, которые сами выбирают время и скорость ответов на вопросы,
создают для себя наиболее комфортные условия ответа на вопросы.
3. Отсутствие определенного влияния со стороны интервьюера или
компьютера, создающее более комфортные условия для респондентов для
ответа на вопросы.
Недостатки данного метода опроса прежде всего заключаются в том, что
поскольку респондент самостоятельно контролирует ответы на вопросы
анкеты, то его ответы могут содержать ошибки, обусловленные
недопониманием, отсутствием должного внимания и т.п., быть неполными;
сроки опроса могут нарушаться или анкеты вообще не будут возвращены.
Вследствие изложенного анкеты должны разрабатываться самым тщательным
образом, содержать ясные и полные инструкции.
Выбор конкретных методов обследований основан на учете следующих
групп факторов: цели и ресурсы исследователя; характеристики респондентов;
характеристики вопросов, задаваемых исследователем. Кратко охарактеризуем
эти три группы факторов.
Цели сбора данных вытекают из целей проводимого маркетингового
исследования. В основе их определения лежат требования получения
информации желаемого качества. Последнее определяется отпущенным
временем на принятие решения и имеющимися ресурсами.
К числу наиболее быстро реализуемых методов относятся телефонный
опрос и интервьюирование посетителей крупных магазинов. Гораздо больше
времени требует реализация персонального интервьюирования, обследования
по почте.
Отсутствие достаточных денежных средств также оказывает влияние на
выбор метода сбора данных. Например, если исследователь желает, чтобы
выборка состояла из 1000 респондентов, а на эти исследования отпущено 5000
долларов, то кажется невозможным нанять интервьюеров при плате 20
70
долларов за одно интервью, поскольку в этом случае интервьюерам придется
заплатить 20 000 долларов. В данном примере придется использовать более
дешевые методы, например телефонное интервью.
Качество собранных данных оценивается многими параметрами, которые
будут рассмотрены достаточно подробно в последующих разделах книги. Здесь
же будут отмечены только два аспекта понятия «качество собранных данных»:
возможность распространять выводы, полученные от сбора информации для
определенной выборки, на всю популяцию в целом и полнота информации,
полученной от каждого опрошенного. Этим критериям, например, в гораздо
большей степени удовлетворяет информация, полученная при личной встрече
интервьюера с респондентом, чем при интервьировании по телефону.
Следует рассмотреть по крайней мере четыре характеристики целевой
группы респондентов, влияющие на выбор метода сбора данных:
1. Степень охвата (incidence rate) характеризует процент респондентов,
обладающих требуемыми характеристиками, в общей совокупности
опрашиваемых. Например, если испытывается концепция низкокалорийных
продуктов питания, приготавливаемых в микроволновой печи, то в качестве
целевых респондентов следует рассматривать домохозяек, имеющих
микроволновые печи и которые в течение последних шести месяцев покупали
низкокалорийные продукты питания. Только около 5% домохозяек,
удовлетворяющих
этим
требованиям,
соответствуют
данному
квалификационному признаку. Показатель степени охвата в данном случае
означает, что только одна из двадцати домохозяек, опрошенных случайным
образом, соответствует целям проводимого обследования.
Процесс сбора данных в этом примере, сопровождаемый высокими
затратами денег и времени на поиск респондентов с требуемыми характеристиками, может потребовать больше времени и средств, чем само
интервьюирование. Возможно, следует воспользоваться обследованием по
почте, используя принцип самоотбора, согласно которому на вопросы отвечают
только
респонденты,
удовлетворяющие
приводимым
в
анкете
квалификационным признакам.
2. Желание участвовать в опросе. Исследователя всегда беспокоит
высокая степень отказа респондентов в участии в обследовании. Можно
выделить два типа причин нежелания принять участие в любом обследовании.
Первый обусловлен некими обобщенными чувствами подозрительности и
стремлением никого не допускать в свою личную жизнь: определенная
категория людей просто не хочет принимать участие в любом обследовании.
Второй
обусловлен
специфическими
обстоятельствами
проведения
конкретного обследования. Например, некоторые респонденты не желают
обсуждать определенные темы. Выбранный метод обследования влияет на
степень желания участвовать в обследовании. Так, люди находят более
затруднительным отказаться от участия в личном интервью, чем в почтовом
обследовании. Обычно используются различные методы стимулирования
желания принять участие в обследовании: денежная оплата, небольшие подарки
71
(ручки, зажигалки и др.) и т.п.
3. Возможность принятия участия в обследовании. Даже если потенциальный респондент удовлетворяет двум вышеизложенным требованиям,
он в силу тех или иных причин может не принять участие в обследовании
(командировка, болезнь, неожиданные семейные обстоятельства, забывчивость
и т.п.). Обычно личные контакты с потенциальными респондентами
увеличивают вероятность их участия в обследовании, в то время как
обследования по почте не обладают подобным стимулирующим социальным
воздействием.
4. Разнообразие респондентов характеризует степень, в которой
перспективные респонденты обладают некоторыми ключевыми чертами.
Например, если только малая часть целевой популяции посещает крупные
универсальные магазины, то опрос посетителей таких магазинов не даст
репрезентативных результатов. Чем более разнообразной является целевая
группа, тем более личностный подход для обеспечения участия в обследовании
нужных респондентов должны использовать исследователи.
Выбор методов сбора данных во многом определяется характером
вопросов. Здесь прежде всего следует выделить уровень сложности задач,
которые ставятся перед респондентами. Например, тестирование вкусовых
качеств какого-то продукта питания или испытание телевизионной рекламы
требуют достаточно сложной подготовки, специального оборудования,
отдельных помещений и четкого контроля за процедурами их реализации.
Далее следует отметить, что количество информации, запрашиваемой у
респондентов, сильно меняется от одного исследования к другому. Например,
одно исследование своей целью ставит получение разнообразной информации о
продукте и его марке, о жизненном стиле покупателей и их демографических
характеристиках. В то время как другое — пытается только определить, что
посетитель магазина запомнил из рекламы у входа в данный магазин.
Традиционно телефонные обследования являются самыми короткими, в
то время как личное интервью — достаточно пространным.
Все другие методы сбора данных занимают промежуточное положение.
Часто комбинированно применяют несколько методов сбора данных.
Например, после короткого телефонного интервью проводится опрос по почте.
Существенное влияние на выбор метода сбора данных оказывает степень
чувствительности изучаемой темы, т.е. степень затрагивания личных интересов,
взглядов, морально-этических аспектов (сдача крови, расовые проблемы,
личная гигиена, пожертвования в благотворительных целях и др.). Опыт
изучения данных проблем говорит о том, что здесь менее всего подходит
персональное интервью, а чаще всего используется телефонное интервью или
интервью с помощью компьютера.
Выбор надлежащего метода следует основывать на одновременном учете
всех указанных факторов, что чрезвычайно сложно и что порой дает
противоречивые результаты. Окончательный выбор во многом зависит от
квалификации и опыта работы исследователей, глубины владения ими
72
отдельными методами сбора данных. В общем плане при выборе метода опроса
надо руководствоваться ответами на следующий вопрос: «Какой метод сбора
данных позволит получить наиболее полную репрезентативную информацию в
пределах отпущенных времени и денежных средств?»
Для сбора данных разрабатываются анкеты (вопросники). Информация
для их заполнения собирается путем проведения измерений. Под измерением
понимается определение количественной меры или плотности некоей
характеристики (свойства), представляющей интерес для исследователя.
Измеряются характеристики некоторых объектов (потребители, марки
продуктов, магазины, реклама и т.п.). Как только была определена некоторая
характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект был измерен по
данной характеристике. Легче измеряются объективные свойства (возраст,
доход, количество выпитого пива и т.п.), чем субъективные свойства (чувства,
вкусы, привычки, отношения и т.п.). В последнем случае респондент должен
перевести свои оценки на шкалу плотности (на некоторую числовую систему),
которую должен разработать исследователь.
Измерения можно провести с помощью различных шкал. Выделяют
четыре характеристики шкал: описание, порядок, расстояние и наличие
начальной точки.
Описание предполагает использование единственного дескриптора, или
опознавателя, для каждой градации в шкале. Например, «да» или «нет»;
«согласен» или «не согласен»; возраст респондентов.
Порядок характеризует относительный размер дескрипторов («больше,
чем», «меньше, чем», «равен»). Не все шкалы обладают характеристиками
порядка. Например, нельзя сказать больше или меньше «покупатель» по
сравнению с «непокупателем».
Такая характеристика шкалы, как расстояние, используется, когда
известна абсолютная разница между дескрипторами, которая может быть
выражена в количественных единицах. Респондент, который купил три
упаковки продукта Х, купил на две упаковки больше по сравнению с
респондентом, купившим только одну упаковку. Следует отметить, что когда
существует «расстояние», то существует и «порядок». Респондент, купивший
три упаковки, купил их «больше, чем» респондент, приобретший только две
упаковки. «Расстояние» в данном случае равно двум.
Считается, что шкала имеет начальную точку, если она имеет единственное начало или нулевую точку. Например, возрастная шкала имеет
истинную нулевую точку. Однако не все шкалы обладают нулевой точкой для
измеряемых свойств. Часто они имею только произвольную нейтральную
точку. Например, градация «не имею мнения» не характеризует истинный
нулевой уровень мнения респондента.
Каждая последующая характеристика шкалы строится на предыдущей
характеристике. Таким образом, «описание» является наиболее базовой
характеристикой, которая присуща любой шкале. Если шкала имеет
73
«расстояние», она также обладает «порядком» и «описанием».
Выделяют четыре уровня измерения, определяющих тип шкалы
измерений: наименований, порядка, интервальный и отношений.
Шкала наименований обладает только характеристикой описания; она
ставит в соответствие описываемым объектам только его название, никакие
количественные характеристики не используются.
Объекты измерения распадаются на множество взаимоисключающих и
исчерпывающих категорий. Шкала наименований устанавливает отношения
равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию. Каждой
категории дается название, численное обозначение которого является
элементом шкалы. Очевидно, что измерение на этом уровне всегда возможно.
«Да», «Нет» и «Согласен», «Не согласен» являются примерами градаций таких
шкал. Если респонденты были расклассифицированы по роду их деятельности
(номинальная шкала), то это не дает информацию типа: «больше, чем»,
«меньше, чем».
Шкала порядка разрешает ранжировать респондентов или их ответы. Она
имеет свойства номинальной шкалы в сочетании с отношением порядка.
Иными словами, если каждую пару категорий шкалы наименований
упорядочить относительно друг друга, то получится порядковая шкала. Для
того чтобы шкальные оценки отличались от чисел в обыденном понимании, их
на порядковом уровне называют рангами. Например, частоту покупки
определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще). Однако такая
шкала указывает только относительную разницу между измеряемыми
объектами.
(Зачастую предполагаемого четкого различения оценок не наблюдается и
респонденты не могут однозначно выбрать тот или иной ответ, т.е. некоторые
соседние градации ответов накладываются друг на друга. Такую шкалу
называют полуупорядоченной; она находится между шкалами наименований и
порядка.)
Интервальная, шкала обладает также характеристикой расстояния между
отдельными градациями шкалы, измеряемого с помощью определенной
единицы измерений, т.е. используется количественная информация. На этой
шкале уже не бессмысленны разности между отдельными градациями шкалы. В
данном случае можно решить, равны они или нет, а если не равны, то какая из
двух больше. Шкальные значения признаков можно складывать. Обычно
предполагается, что шкала имеет равномерный характер (хотя это
предположение требует обоснования). Например, если оцениваются продавцы
магазина по шкале, имеющей градации: чрезвычайно дружественен, очень
дружественен, в известной мере дружественен, в известной мере
недружественен, очень недружественен, чрезвычайно недружественен, то
обычно предполагается, что расстояния между отдельными градациями
являются одинаковыми (каждое значение от другого отличается на единицу).
Шкала отношений является единственной шкалой, имеющей нулевую
точку, поэтому можно проводить количественное сравнение полученных
74
результатов. Такое дополнение позволяет вести речь о соотношении
(пропорции) а:b для шкальных значений а и b. Например, респондент может
быть в 2,5 раза старше, тратить в три раза больше денег, летать самолетом в два
раза чаще по сравнению с другим респондентом.
Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой
будет располагать исследователь при проведении изучения какого-то объекта.
Кроме того, она предопределяет, какой вид статистического анализа можно или
нельзя использовать.
При использовании шкалы наименований возможно нахождение частот
распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление
коэффициентов взаимозависимости между двумя или большим числом рядов
свойств, применение непараметрических критериев проверки гипотез.
Среди статистических показателей на порядковом уровне пользуются
показателями центральной тенденции — медианой, квартилями и др. Для
выявления взаимозависимости двух признаков используются коэффициенты
ранговой корреляции Спирмена и Кендэла.
Над числами, принадлежащими интервальной шкале, можно производить
довольно разнообразные действия. Шкалу можно сжать или растянуть в любое
число раз. Например, если шкала имеет деления от 0 до 100, то, разделив все
числа на 100, получим шкалу со значениями из интервала от 0 до 1. Можно
сдвинуть всю шкалу так, чтобы ее составляли числа от -50 до +50.
Кроме рассмотренных выше алгебраических операций, интервальные
шкалы допускают все статистические операции, присущие порядковому
уровню; возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии т.д.
Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент
парной корреляции Пирсона. Может также быть рассчитан множественный
коэффициент корреляции.
Все перечисленные выше расчетные операции применимы также для
шкалы отношений.
Надо иметь в виду, что полученные результаты всегда можно перевести в
более простую шкалу, но никогда наоборот. Например, градации «сильно не
согласен» и «в какой-то мере не согласен» (интервальная шкала) легко
перевести в категорию «не согласен» шкалы наименований.
Главным инструментом реализации методов опроса является анкета
(вопросник).
Вопросник — опросный лист для получения каких-то сведений. Он
выполняет следующие функции: 1. Переводит цели исследования в вопросы. 2.
Стандартизирует вопросы и форму ответа на них. 3. Текст и
последовательность вопросов способствуют кооперации интервьюера с
респондентами, стимулирует получение ответов на все вопросы. 4. При
автоматическом введении данных вопросника в компьютер ускоряется анализ
результатов исследования. 5. Служит целям проверки надежности и
достоверности оценок.
Перечень данных функций подчеркивает важность уделения серьезного
75
внимания составлению вопросников. Обычно этот процесс осуществляется с
следующей последовательности:
1. Определение целей опроса.
2. Выбор методов сбора данных.
3. Разработка вопросов.
4. Оценка вопросов.
5. Одобрение со стороны клиента.
6. Тестирование.
7. Уточнение анкет.
8. Копирование анкет.
9. Сбор данных.
10. Табулирование и составление заключительного отчета.
Определение целей опроса и выбор методов сбора данных были
рассмотрены ранее. Ниже характеризуется процесс непосредственного
составления вопросника. Этот процесс носит итеративный характер и
направлен на последовательное уточнение вопросника, повышение вероятности
получения достоверных ответов, исключение влияния содержания вопросов и
их формата на получаемые ответы. Кроме того, заказчику данного опроса также
должно быть дано право оценить содержание вопросника, может быть, заказчик
должен поставить свою подпись на экземпляре анкеты перед ее копированием.
Заказчик прежде всего оценивает вопросник с точки зрения целей проводимого
обследования и полноты охваты исследуемой проблемы.
Вопросник обычно состоит из трех частей: введения, реквизитной части и
основной части.
Главная задача введения — убедить респондента принять участие в
опросе. Оно должно содержать цель проводимого опроса и должно показать,
какую пользу получит респондент, приняв участие в опросе. Кроме того, из
введения должно быть понятно, кто проводит данный опрос и сколько
потребуется времени для ответа на поставленные вопросы. Если опрос
проводится по почте, введение может быть написано в виде сопроводительного
письма.
В реквизитной части приводится информация, касающаяся респондентов:
возраст, пол, принадлежность к определенному классу, род занятий, семейное
положение, имя и адрес — для частных лиц; для организаций: размер,
местоположение, направление производственно-хозяйственной деятельности,
положение респондента в организации, его имя. Кроме того, необходимо
идентифицировать сам вопросник, т.е. дать ему название, указать дату, время и
место проведения опроса, фамилию интервьюера.
При разработке основной части вопросника следует обратить внимание
на: тип вопросов (формат ответов), содержание вопросов и их число,
последовательность представления вопросов в анкете, наличие контрольных
вопросов.
Существуют три основных формата задаваемых вопросов: открытые
76
вопросы, закрытые вопросы и вопросы со шкалой ответов.
Открытый вопрос — вопрос анкеты, с помощью которой собирается
первичная маркетинговая информация; он позволяет опрашиваемому на вопрос
отвечать своими словами, что дает ему возможность чувствовать себя при
ответе на вопрос достаточно свободно, приводить примеры, иллюстрации.
Открытые вопросы часто приводятся в начале анкеты для «разминки»
респондентов. Примером открытого вопроса является вопрос: «Что вы думаете
о..?» В таких вопросах отсутствует предвзятость, стремление навязать
определенный ответ. Однако ответы на открытые вопросы требуют достаточно
больших затрат времени. Кроме того, полученные ответы могут быть
интерпретированы по-разному.
Закрытый вопрос — вопрос анкеты, с помощью которой собирается
первичная маркетинговая информация; он включает все возможные варианты
ответов, из которых опрашиваемый делает свой выбор. Существует два
варианта таких вопросов: 1.Дихотомический, типа: «Имеете ли вы счет в
банке?» В данном случае имеется только два варианта ответа: да, нет. 2.
Многовариантного выбора, типа: «Где вы храните свои сбережения?» со
следующими, скажем, вариантами ответов:
— в банке
— в страховой компании
— в строительной компании
— дома,
из которых респондент может выбрать один или несколько ответов.
Использование данного типа вопросов активизирует деятельность
респондентов по заполнению анкет, облегчает процесс ввода полученных
данных.
Недостатками вопросов с многовариантным выбором являются:
1. Трудности формулирования всех возможных вариантов ответов,
характеристик или факторов.
2. Трудности, обусловленные необходимостью использовать общепринятую терминологию, что необходимо для того, чтобы все респонденты
одинаково понимали заданные вопросы.
3. Трудность измерения относительной важности отдельных альтернатив,
характеристик или факторов. Относительная важность или «веса» могут
определяться как в качественной шкале (например, от «не имеет значения» до
«имеет очень большое значение»), так и в количественной шкале (например, в
долях 100-балльной шкалы).
Трудности, обусловленные разработкой анкет с многовариантными
ответами, обычно преодолеваются следующим образом:
1. Организуется дискуссия в малой группе (до 8—10 человек) по поводу
набора вопросов, факторов, терминологии и др.
2. Проводится интервью с потенциальным респондентом, в результате
которого уточняются вопросы, характеристики, факторы и терминология.
Вопросы со шкалой ответов, предполагающие проведение измерений
77
изучаемых свойств и параметров, были рассмотрены в разделе об измерениях.
Рассмотрим факторы, которые следует учитывать при выборе формата
вопросов.
При выборе формата вопросов целесообразно учитывать: 1) природу
измеряемого свойства; 2) результаты предыдущих исследований; 3) метод
сбора данных; 4) желаемый уровень шкалы измерений; 5) способности
респондентов.
Природа измеряемого свойства учитывается при определении, нужен ли
ответ типа «да», «нет», «не помню» (вопрос: «Покупали ли вы в течение
последнего месяца товар Х») или нужен шкалированный ответ на вопрос типа:
«Вам нравится товар Х?»
В ряде случаев исследование основано на результатах, полученных ранее.
В этом случае используется ранее применявшийся вопросник. В любом случае
целесообразно использовать ранее апробированные форматы вопросов, чем
изобретать новые.
Что касается метода сбора данных, то очевидно, что, скажем, телефонное
интервью предполагает использование относительно простых вопросников по
сравнению с опросами, проводимыми по почте.
С позиций получения конечных результатов исследования может быть
достаточным использование шкалы наименований; в ряде случаев необходимо
ранжирование измеряемых свойств, а может быть, проведение статистического
анализа, для чего потребуется использование шкалы интервалов или шкалы
отношений.
Необходимость учета способностей респондентов при выборе формата
вопросов подтверждают следующие примеры. Предположим, исследователь
чувствует, что один из респондентов плохо умеет излагать свои мысли,
неохотно излагает их на бумаге. Вряд ли целесообразно в данном случае
использовать открытые вопросы.
Зачастую анкеты содержат вопросы всех трех форматов. В этом случае
желательно каждый вопрос оценить с позиций вышеизложенных требований.
Содержание вопросов определяется тем, что мы желаем узнать в
результате ответов на поставленные вопросы. Данная задача облегчается, если
мы имеем ясно очерченную гипотезу, которую собираемся испытать, или
имеем простую модель, облегчающую наше понимание исследуемой ситуации.
Определяя содержание вопросов, необходимо учесть следующие
обстоятельства.
Вопрос должен быть сфокусирован на единственной проблеме или теме.
Например, не рекомендуется задавать вопросы типа: «В каком отеле вы обычно
останавливаетесь, когда вы осуществляете поездки?» Сфокусированный вопрос
в данном случае звучит как: «Когда вы находитесь с семьей на отдыхе и
останавливаетесь в отеле в месте отдыха, какой тип отеля вы обычно
используете?»
Вопрос должен быть кратким. Следует избегать неопределенности и
многословности формулировок, особенно когда вопросы излагаются устно.
78
Сложные, длинные вопросы рассредоточивают внимание респондентов на
отдельных частях вопроса, и вместо ответа на весь вопрос он может дать ответ
только на одну его часть.
Все респонденты должны понимать заданный вопрос одинаковым
образом и отвечать на один и тот же вопрос, а не на свои варианты его
домысливания. Для этого следует использовать четкую терминологию и очень
конкретно формулировать вопросы.
Надо избегать формулирования в одном предложении двух вопросов.
Например, «Вы знаете, что фирма «Н» продает электронные игрушки и
является единственным их продавцом в нашем регионе?» Данный вопрос
следует разбить на два вопроса.
Следует использовать повседневный язык респондентов, термины,
понятные каждому потенциальному респонденту, исключая жаргон.
Кроме того, следует помнить, что если даже респондент готов и желает
ответить на вопросы, он может испытывать при этом определенные проблемы.
Ответы на ряд вопросов предполагают выработку определенных оценок, а
следовательно, использование неких критериев. Однако иногда такие критерии
не являются очевидными, и поэтому респондент может использовать другие
критерии, нежели предполагал исследователь. Вопрос не должен выходить за
рамки опыта респондентов. Наверное, бессмысленно спрашивать подростков о
том, какой тип семейного автомобиля они приобретут, когда женятся. Если
вопрос касается прошлого, помните, что далеко не все обладают хорошей
памятью. Например, далеко не все помнят, что они купили еще вчера. Если
вопросы касаются будущего, то следует помнить, что человек часто меняет
свое мнение в зависимости от обстоятельств. Так, результаты будущих выборов
зачастую определяются не голосами тех, кто четко сделал свой выбор в пользу
той или иной партии, а скорее всего теми, кто изменит свое мнение.
Следует относиться очень внимательно к включению в вопрос каких-то
примеров, поскольку респондент может сосредоточить свое внимание только на
них. Например, вопрос: «Можете ли вы вспомнить какую-нибудь рекламу
«Панасоник», распространенную в течение последней недели, скажем, в виде
вкладыша в вашей газете?» — может сосредоточить внимание респондента
только на рекламе в газетных вкладышах.
Не следует склонять респондента делать обобщения, выходящие за рамки
его опыта. Например, вопрос: «Беспокоитесь ли вы о свежести молока, покупая
молоко в магазине?» понуждает респондента отвечать утвердительно, выходить
за рамки его личного опыта. Более правильно по данной проблеме задать
следующий вопрос: «Сколько раз во время пяти последних покупок молока вы
беспокоились о его свежести?»
Вопросы следует формулировать в нейтральной тональности, без некоей
положительной или отрицательной оценки рассматриваемой проблемы.
Например, на вопрос: «Сколько бы вы заплатили за солнцезащитные очки,
предохраняющие ваши глаза от вредных ультрафиолетовых лучей, приводящих
к потере зрения?» респондент скорее будет отвечать, сколько он заплатил бы за
79
что-то, что предохранит его от потери зрения. Более правильной является
следующая формулировка: «Сколько бы вы заплатили за солнцезащитные очки,
предохраняющие глаза от ультрафиолета?»
Формулировка вопроса не должна склонять респондента к ответу,
желаемому для исследователя. Нельзя в закрытом вопросе излагать неполный
перечень возможных ответов, один из которых для большинства респондентов
заведомо является неприемлемым.
Наиболее трудные вопросы, требующие для ответа использования
специальных шкал и достаточных затрат умственных усилий, рекомендуется
ставить в середине или ближе к концу анкеты.
ТЕМА 7. ЭКСПЕРИМЕНТЫ
Под экспериментальными исследованиями понимается сбор первичной
информации путем выбора однотипных групп обследуемых, выдачи им разных
заданий, контроля за факторами, которые влияют на результаты, и сравнения
различий в групповых реакциях. Например, по выявлению реакции на
различные цены.
Экспериментом называется манипулирование независимыми переменными с целью определения степени их влияния на зависимые переменные
при сохранении контроля за влиянием других, не изучаемых параметров.
Независимые переменные могут меняться по усмотрению экспериментатора
(цены, затраты на рекламу и т.п.), в то время как зависимые переменные
практически не находятся в сфере его непосредственного управления (объем
продаж, показатель рыночной доли).
Выделяют два типа экспериментов: лабораторные и полевые. К первым
относятся эксперименты, при проведении которых соблюдаются определенные
искусственные условия с целью исключить влияние побочных факторов.
Например, при оценке реакции покупателей на различные виды рекламы можно
пригласить таких покупателей, чтобы они были репрезентативными с точки
зрения пола, возраста, социального положения и т.п. Помимо контроля над
побочными факторами, лабораторные эксперименты являются также более
дешевыми и требуют меньше времени для своей реализации.
В качестве примера можно привести результаты экспериментального
изучения уровней запоминания и забывания рекламных сообщений.
Эксперименты показали, что доля людей, сохраняющих внушенное
впечатление от рекламы, изменяется во времени по геометрическому закону.
Однако скорость снижения способности вспомнить сильно варьируется в
зависимости от того, что надо запомнить. Видно, что тема рекламного
сообщения запоминается лучше, чем его источник. Аргументы, положенные в
основу рекламного сообщения, запоминаются хуже всего. Способность
вспомнить как тему, так и источник и аргументы рекламного сообщения резко
падает в течение первой недели после появления рекламного сообщения.
80
Следовательно, у рекламодателя имеется очень короткий срок для оправдания
затрат на рекламу или реклама требует повторения.
В результате исследования делается вывод о том, что рекламная
телевизионная кампания, состоящая из шести повторений в первой волне и
обеспечивающая уровень способности ее вспомнить, равный 60%, не должна
прерываться более чем на три месяца, если данный уровень запоминания
нежелательно опускать ниже 20%.
Здесь речь идет только об усредненных оценках. Реальные оценки в
сильной мере зависят от ценности рекламы, творческого уровня ее исполнения.
За последние годы при проведении лабораторных экспериментов все
шире используется компьютерная техника. Существуют компьютеризированные программы-вопросники, которые позволяют потребителям
«бродить» по супермаркету и выбирать товары для покупки. Компьютер
регистрирует их покупки и измеряет их реакцию на применение определенных
элементов комплекса маркетинга (цену, цвет и форму упаковки,
внутримагазинные методы продвижения товара).
Полевые эксперименты проводятся в реальных условиях: в магазинах, на
дому у потребителей и т.д. Хотя результаты таких экспериментов могут
заслуживать большего доверия, чем лабораторных, при их проведении сложно
точно учесть влияние побочных факторов, они требуют больше времени для
своей реализации и сопряжены с большими затратами.
Многие виды экспериментирования в маркетинге, носящие характер
полевых экспериментов, известны под названием «пробный маркетинг» (test
marketing). Компании могут проводить такие эксперименты в одном или
нескольких городах. Проведение экспериментов обычно преследует две цели:
определить потенциальный объем продаж нового продукта и определить
эффективность применения отдельных элементов комплекса маркетинга при
реализации нового продукта (как по отношению потребителей, так и
посредников).
Объектом изучения при проведении пробного маркетинга являются
различные рынки, поэтому такую экспериментальную деятельность часто
называют тестированием рынка.
Тестирование рынка классифицируется на стандартное, контролируемое,
электронное и имитационное.
При применении стандартного тестирования рынка фирма испытывает
продукты и другие переменные комплекса маркетинга через обычные каналы
сбыта товаров, используемые конкретной фирмой. Данный метод является
достаточно дорогим и требует для своей реализации массы времени. Кроме
того, он не является конфиденциальным.
Контролируемое тестирование рынка проводится специализированными
исследовательскими фирмами, которые осуществляют реализацию товаров
через определенных дистрибьюторов, поощряемых за участие в проведении
эксперимента. Недостатком данного метода является то, что сбытовые каналы
дистрибьюторов могут не соответствовать каналам, используемым фирмой в
81
практической работе.
Электронное тестирование рынка заключается в том, что участники
потребительской панели получают специальные идентификационные карточки,
которые они предъявляют при покупке товара.
При покупке тестируемых товаров или ее отсутствии автоматически
фиксируются демографические характеристики покупателя. Такие испытания
проводятся только в таких городах, в которых предприятия розничной торговли
согласились принять участие в эксперименте.
Электронное тестирование рынка обеспечивает быстроту и низкую
стоимость проведения экспериментов, конфиденциальность полученных
результатов. Однако тестируемый рынок может не соответствовать реальному
рынку.
Имитационное тестирование рынка предполагает использование
ограниченного количества данных о реакции потребителей на новый продукт,
которые вводятся в модель, содержащую определенные предположения о
планируемой маркетинговой деятельности. Выходом модели является наиболее
вероятный объем продаж исследуемого продукта.
Достоинство данного метода тестирования рынка по сравнению со
стандартным заключается в том, что для его реализации требуется только 18—
24 недели, в то время как для второго — от 12 до 18 месяцев. Стоимость
имитационного тестирования рынка составляет только 5—10% от стоимости
стандартного тестирования рынка. Первый метод является конфиденциальным,
с его помощью могут быть испытаны различные инструменты комплекса
маркетинга. Однако данный метод не является столь полным, как метод
полномасштабных испытаний рынков. Кроме того, полученные результаты в
существенной мере зависят от предположений, заложенных в модели.
Тестирование рынка осуществляется как для потребительских товаров,
так и для продукции производственно-технического назначения.
Кроме того, для получения выводов о направлениях маркетинговой
деятельности на определенном континенте используется тестирование рынка
«ведущей страны», которая является наиболее типичным представителем
данного континента.
Один из главных недостатков методов тестирования рынков заключается
в их высокой стоимости, превышающей порой несколько сотен тысяч долларов
при проведении тестирования всего в нескольких городах при весьма
ограниченной исследовательской программе. Кроме того, тестируемый продукт
становится известным конкурентам. Последние могут быстро изготовить
подобный продукт и оказаться первыми на рынке. Далее следует отметить, что
имеется временная задержка между проведением экспериментов и принятием
маркетинговых решений, а фактор времени зачастую является решающим.
Экспериментаторы сталкиваются с дилеммой. С одной стороны, получение
достоверных результатов требует проведения достаточно длительных
экспериментов. Однако в этом случае возрастают затраты, увеличивается
временной лаг между началом эксперимента и принятием маркетинговых
82
решений, могут измениться условия проведения эксперимента. Рыночные
эксперименты никогда так хорошо не контролируются, как лабораторные.
Например, дистрибьюторы и розничные торговцы в экспериментальном
регионе, в котором производитель проводит линию на низкие затраты на
рекламу, могут сами начать проведение интенсивной рекламной кампании.
Конкуренты могут сознательно исказить результаты эксперимента, изменив
свою рекламную и ценовую политику, организовав кампанию по закупке в
больших количествах экспериментального товара, чтобы исказить результаты
эксперимента, и т.п.
ТЕМА 8. ПОЛЕВЫЕ РАБОТЫ
Полевые работы представляют собой этап процесса маркетинговых
исследований. Он следует за определением проблемы и разработкой подхода к
ее решению и за составлением плана исследования. На этом этапе персонал,
работающий на местах, непосредственно контактирует с респондентами,
управляет процессом анкетирования и заполняет формы для записи
наблюдений, записывает полученные данные и объединяет их для дальнейшей
обработки. К полевому персоналу (т. е. персоналу, работающему на местах) относятся интервьюеры, заполняющие анкеты при обходе респондентов на дому;
интервьюеры, опрашивающие покупателей в крупных торговых центрах;
интервьюеры, проводящие опрос по телефону из центрального офиса;
работники, занятые рассылкой анкет из офиса; наблюдатели, ведущие подсчет
покупателей в определенном отделе универмага, и другие работники, в функции которых входит сбор данных либо наблюдение за этим процессом.
Любые полевые работы связаны с отбором, подготовкой и наблюдением
за работниками, занятыми сбором данных. Проверка результатов этой
деятельности и оценка персонала - часть этого процесса.
Первый этап полевых работ — это отбор соответствующего персонала.
Исследователь должен разработать конкретные должностные инструкции для
конкретного проекта с учетом способа сбора данных; решить, какими
специфическими качествами должны обладать люди, непосредственно
работающие с респондентами; нанять работников, отвечающих этим
требованиям. На качество полученных ответов могут повлиять личные
качества, опыт, мнение, восприятие, ожидания и отношение интервьюера.
Подготовка полевого персонала может вестись в ходе личного общения
в офисе компании, либо с помощью переписки, когда интервьюеры
значительно разбросаны территориально. Она обеспечивает одинаковую
работу всех интервьюеров с анкетами и, следовательно, собраннее данные
будут однородными. В ходе подготовки интервьюеры учатся налаживать
контакт с респондентом, задавать вопросы, стимулировать ответы,
правильно их записывать и завершать интервью.
Цель контроля над работой полевого персонала заключается в том,
83
чтобы убедиться, что работники в процессе опроса соблюдали полученные
инструкции и пользовались определенными методами. Эта деятельность
предусматривает контроль качества ведения интервью и редактирования,
выборочный контроль, предотвращение мошенничества и контроль из
центрального офиса.
Проверка результатов полевых работ заключается в определении того,
что персонал действительно предоставляет достоверные материалы. Чтобы
проверить подлинность полученных в ходе опроса данных, контролеры
обзванивают от 10 до 25% респондентов и выясняют, действительно ли их
опрашивали интервьюеры. Контролеры спрашивают респондента о продолжительности и качестве опроса, поведении интервьюера и просят предоставить
основные
демографические
данные.
Полученную
демографическую
информацию сравнивают с данными, предоставленными интервьюером в
анкете.
Очень важно постоянно оценивать работу интервьюеров, чтобы
своевременно снабжать их информацией об эффективности их работы, а также
для определения, кто из них работает лучше других, что позволяет
сформировать наиболее производительный штат, обеспечивающий наивысшее
качество работы. Все оценочные критерии должны быть подробно описаны
интервьюерам в процессе их подготовки. Оценка полевых работников
основывается на таких показателях, как денежные и временные затраты, доля
ответивших от общего количества опрашиваемых, качество опроса и качество
полученных данных.
Важным является обучение стимулированию ответов респондентов.
Цель стимулирования ответов (probing) в ходе интервью заключается в
стимулировании респондента для того, чтобы он расширил или пояснил данные
им ответы.
Стимулирование ответов также помогает сосредоточить внимание
респондента на сути вопросов с тем, чтобы он давал только необходимую
информацию. При этом следует помнить, что действия интервьюера не должны
приводить к смешению результатов опроса в ту или иную сторону. Ниже
представлен список некоторых наиболее широко используемых методов
стимулирования входе опроса.
1. Повторение вопроса. Для получения более точных ответов нередко
полезно повторно задать вопрос с использованием той же формулировки.
2. Повторение ответа респондента. Стимулировать дальнейшие
комментарии респондента нередко можно дословным воспроизведением его
ответа. Интервьюер может сделать это, например, записывая ответ.
3. Использование паузы или молчание. Молчаливый вопрос, т.е.
выжидательная пауза или взгляд могут послужить для респондента намеком,
что вы хотели бы получить более полный ответ. Однако нельзя допускать,
чтобы пауза стала неловкой.
4. Подбадривание респондента. Если очевидно, что респондент
колеблется дать ответ, интервьюеру следует подбодрить его каким-либо
84
подходящим комментарием, например, сказать: "Для нас не существует
правильных или неправильных ответов, мы просто хотим выяснить ваше
мнение". Если респондент нуждается в пояснении какого-либо слова или
фразы, интервьюер не должен предлагать ему своих интерпретаций. Напротив,
следует сделать так, чтобы такую интерпретацию дал сам респондент. Этого
можно добиться, сказав, например, следующее: "Все зависит от того, что это
означает для вас".
5. Получение пояснений. Создать мотив для респондента к
сотрудничеству с интервьюером и, следовательно, получить более полный
ответ, можно, сказав, например, следующее: "Я не совсем понял, что вы имели
под этим в виду. Не могли бы вы рассказать поподробнее?"
6. Использование объективных (нейтральных) вопросов и комментариев.
Процедура записи ответов респондентов может казаться простой, однако
и в этой области существует ряд распространенных ошибок. Все интервьюеры
в ходе опроса должны использовать один и тот же формат записей и
одинаковые условные обозначения, а также правильно редактировать
заполненные анкеты. При работе с каждой конкретной анкетой, содержащей
структурированные вопросы, используются разные правила фиксирования
ответов, но существует одно общее правило; в анкете помечается вариант,
отображающий ответ респондента. Если же вопросы не структурированы, ответ
респондента записывается словами.
Любое интервью необходимо заканчивать только после получения всей
необходимой информации. Запишите все произвольные комментарии
респондента, сделанные им после формальных вопросов. Интервьюер должен
ответить на все вопросы респондента относительно проекта. После опроса у
респондента должно остаться положительное впечатление об интервью. Очень
важно поблагодарить респондента и выразить свою признательность за
сотрудничество.
ТЕМА 9. ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО
АНАЛИЗА
Основная цель редактирования состоит в установлении некоторых
стандартов минимального качества сырых данных. Редактирование включает в
себя просмотр и, если необходимо, исправление каждой анкеты или формы
регистрации наблюдений. Просмотр и внесение исправлений зачастую
выполняются в две стадии: полевое редактирование и централизованное
офисное редактирование.
Полевое редактирование — это предварительное редактирование,
которое строится таким образом, чтобы обнаружить наиболее бросающиеся в
глаза пропуски и неточности данных. Оно также полезно для контроля
поведения персонала полевых сил и внесения ясности в любого рода
недопонимание этими силами направлений их деятельности, методов,
85
специфических вопросов и т. п. Например, в одном опросе компании Roper,
проводившемся на Украине, полевое редактирование позволило обнаружить,
что один работник оставлял анкеты респондентам вместо того, чтобы брать у
них интервью, как было определено инструкцией. Наводящая подсказка
приводила к возникновению разных путей хождения ответов по кругу.
В идеальных обстоятельствах полевое редактирование выполняется как
можно скорее после того, как анкета или другая форма сбора данных
заполнена. В этом случае проблемы могут быть устранены прежде, чем
проводивший сбор информации штат будет расформирован, и пока конкретные
контакты, явившиеся источником затруднения, еще свежи в памяти проводивших опрос или наблюдение людей. Полевое редактирование обычно
выполняется руководителем полевых работ. Элементы, проверяемые в полевом
редактировании:
1. Полнота: проверка полноты включает в себя тщательное
просматривание формы данных с целью обеспечения уверенности в том, что ни
один раздел или страница не пропущены, а также проверку отдельных позиции.
Пустое место для ответа на какой-то вопрос может означать, что респондент
отказался отвечать;
в равной мере это может быть отражением пропуска по вине респондента
или того, что он или она не знает ответа. Обычно, с точки зрения целей
исследования, очень важно знать, какая из этих причин верна. Можно
надеяться, что посредством контакта с интервьюером, пока опросы еще свежи в
его памяти, руководитель полевых работ сможет получить необходимые
разъяснения.
2. Удобочитаемость: важно кодировать анкету, которая не может быть
сведена К цифровой форме, чтобы избежать проблемы неразборчивости
почерка или непонятных сокращений слов. Их использование — вопрос
упрощения исправлений на месте, тогда как позднее они зачастую выливаются
в чрезмерно большую потерю времени.
3.
Вразумительность:
иногда
зарегистрированные
ответы
невразумительны для всех, кроме того, кто проводил опрос в. поле. При
обнаружении такой ситуации на месте руководитель полевых работ может
получить у него необходимое разъяснение.
4. Логическая последовательность: Отмечаемые в каком-то графике
опроса или наблюдения непоследовательности обычно указывают на ошибки
сбора или регистрации данных, но могут свидетельствовать о двусмысленности
используемых средств или беззаботном отношении к выполнению работы.
Например, если респондент показывает, что он или она смотрели прошлым
вечером по телевизору коммерческую рекламу, в одной части анкеты, а позднее
отвечают, что прошлым вечером телевизор не смотрели, будущий аналитик
окажется перед неразрешимой дилеммой. Очень часто подобная логическая
непоследовательность может быть исправлена в процессе полевого
редактирования.
5. Единообразие: очень важно, чтобы ответы регистрировались
86
единообразными блоками. Если, например, исследование нацелено на
определение количества журналов, прочитываемых индивидом в неделю, а
респондент указывает количество журналов, на которые он или она ежемесячно
подписываются, база ответов оказывается неединообразной, и на следующей
стадии анализа результат может оказаться сомнительным. Если проблема обнаруживается прямо в полевых условиях, не исключено, что тот, кто брал
интервью, сможет повторно встретиться с респондентом и получить
правильный ответ.
За полевым редактированием обычно следует централизованное офисное
редактирование, которое заключается в более полной и точной проверке и
коррекции собранных ответов. Для этой работы подходит личность,
обладающая острым глазом и хорошо знакомая с целями и методами
исследования. Чтобы обеспечить логическую последовательность обработки
материалов, лучше всего предоставить все носители собранных данных одному
человеку. Если эту работу приходится делить по соображениям ее объема и
имеющегося времени, подразделы должны определяться по частям анкеты, а не
по респондентам. То есть, один редактор должен редактировать часть «А» всех
анкет, а другой — часть «В».
В отличие от полевого, централизованное офисное редактирование в
меньшей степени зависит от последующих процедур, и в большей — от
степени полноты данных. Редактор должен решить, каким образом будут
обрабатываться носители собранных данных, содержащие неполные ответы,
явно неправильные ответы и ответы, которые отражают утрату интереса.
Кодирование — это технический прием, с помощью которого данные
распределяются по категориям. Посредством кодирования сырые данные
превращаются в символы — обычно цифровые, которые можно табулировать и
подсчитывать. Однако это преобразование не должно осуществляться
автоматически; оно требует здравого суждения кодировщика.
Первый этап кодирования заключается в специфицировании категорий
или классов, к которым будут относиться ответы. Выбор ответов должен быть
взаимоисключающим и исчерпывающим, чтобы каждый ответ логически попадал в одну, и только одну, категорию. По ряду вопросов правомерны и
множественные ответы. С другой стороны, если вопрос сосредоточен на
возрасте лица, то приемлема, конечно, только одна категория возраста, и код
должен четко указывать, о какой категории идет речь.
Кодирование закрытых вопросов и большинства средств балльной оценки
не представляет трудностей, потому что оно устанавливается при
конструировании носителя собираемых данных. Затем респонденты кодируют
себя своими ответами, или их кодирует тот, кто берет интервью, регистрируя
ответы в предусмотренной для этого контрольной ведомости.
Кодирование
открытых
вопросов
может
оказаться
весьма
затруднительным и зачастую много более дорогим, чем кодирование закрытых
вопросов. Кодировщику приходится определять подходящие категории на базе
ответов, которые не всегда предсказуемы.
87
Если анкет так много, что необходимо использовать нескольких
кодировщиков, дополнительной проблемой может стать возникновение
несоответствия в самом кодировании. Чтобы удостовериться в логической
последовательности обработки данных, эту работу необходимо разделять по
задачам, а не в равных долях делить анкеты между кодировщиками. Позволяя
кодировщикам сосредоточивать энергию на одном или нескольких вопросах,
исследователи могут добиться уверенности в том, что для каждого вопроса
будет применяться состоятельный набор стандартов. Такой подход более
эффективен еще и по той причине, что кодировщики могут легко запоминать
всего несколько кодов, и поэтому им не придется сверяться с книгой кодов,
приступая к очередному носителю собранных данных. По существу, когда
несколько лиц кодируют один и тот же вопрос в различных пачках анкет, важно, чтобы они же кодировали выборку работы других, что даст гарантию
использования согласованного набора критериев кодирования.
Второй этап кодирования касается назначения кодовых номеров классов.
Например, мужской пол может обозначаться буквой М, а женский — буквой F.
Как альтернативный вариант, эти классы могут обозначаться 1 — мужчина и 2
— женщина. Вообще говоря, для обозначения классов лучше использовать
цифры, а не буквы. На этой стадии также лучше использовать цифры в том
виде, как они зафиксировались в форме сбора данных, а не раскладывать их на
более мелкие категории. Например, если имеются данные о фактическом
возрасте людей, не рекомендуется кодировать возраст как 1 = до 20 лет, 2 = 2029 лет, 3 = 30-39 лет и т. д. Это привело бы к ненужной потере информации в ее
исходном измерении, а если возникнет необходимость градации, это можно
будет сделать с той же легкостью на более поздней стадии анализа.
Когда для анализа данных предполагается использовать компьютер,
кодирование необходимо выполнять таким образом, чтобы данные оказывались
готовыми для ввода в машину. Вне зависимости от того, как будет
обрабатываться ввод, либо с помощью чувствительных к меткам форм, либо
непосредственно через клавиатуру терминала, полезно обеспечить наглядность
ввода посредством многоколонной записи. Кроме того, рекомендуется
следовать установившимся традициям кодирования данных.
Располагать только один символ в каждой колонке. Когда вопрос
допускает множество ответов, разрешать отдельные колонки для кодирования
каждого варианта ответа. Такая информация часто полезна на этапе очистки
данных. Если анкета координируется не с одной записью, то в каждой записи
кодируются идентификационный номер респондента и порядковый номер..
Завершающий этап процесса кодирования состоит в подготовке книги
кодов, которая содержит общие инструкции, указывающие, каким образом
была закодирована каждая позиция данных. В ней перечисляются коды каждой
переменной и категории, включенные в каждый код. Далее в ней указывается,
где в компьютерной записи располагается переменная и каким образом эта
переменная читается — например с десятичной точкой или как целое число.
Последняя информация обеспечивается установлением формата.
88
Тема 10: Описательный анализ. Базовые методы анализа маркетинговой
информации
1. Построение частотных распределений;
2. Проверка гипотез. Кросс-табулирование.
Данные, полученные в результате исследования и подготовленные к
обработке, подвергаются базовому анализу, который содержит следующие
этапы:
1. построение частотных распределений (frequency distribution);
2. кросс-табулирование (cross tabulation);
3. проверка гипотез о связях и различиях.
Построение вариационного ряда (частотных распределений)
(frequency distribution)
Так как в матрице ответов содержится значительное число ответов
респондентов, то получить обобщенную характеристику возможно построив
таблицу одномерного частотного распределения.
С помощью распределения частот можно получить следующие ответы:
 сколько потребителей знакомо с новым товарным предложением?
 каково распределение доходов людей, пользующихся торговой
маркой?
 какой процент от общего числа покупателей использует купоны?
Цель построения вариационного ряда (распределения частот) – подсчет и
изучение количества ответов, соответствующих различным значениям
переменных.
Производится по следующему алгоритму:
1) подсчет числа случаев по каждому значению переменной
(табулирование);
Частотное распределение переменной представляют в виде таблицы, где
указана частота, частости и накопленные частости, которые принимает
изучаемая переменная.
2) расчет процентов и накопленных процентов для каждого значения
признака, корректировка на пропущенные значения.
Относительная частота – процент или частость (percent, i/n*100%, где
n – объем выборки) – доля объектов, обладающих данным значением, в общей
численности.
Валидный процент (valid percent) – относительная частота без учета
пропущенных значений.
Накопленный процент (Fi, cumulative frequency) представляет собой
сумму всех процентов от первого значения признака до того, к которому
относится накопленная частота.
3) построение гистограммы частот.
Основная цель – визуальное представление частотного распределения
данных, изучение общего представления о форме распределения, выявление
скопления значений в определенном диапазоне.
89
Гистограмма строится по результатам табулирования данных,
измеренных по интервальной или относительной шкале. На ней значения
переменных представлены вдоль оси X, а абсолютные или относительные
частоты этих значений – вдоль оси Y.
Гистограмма может быть преобразована в полигон распределения, если
середины верхних сторон прямоугольников соединить отрезками прямых.
На основе гистограммы оценивают, являются ли данные нормально
распределенными.
Кривая нормального распределения – это теоретическая модель,
представляющая абсолютно симметричный вид полигона частот. Она имеет
форму колокола и одну вершину, а ее концы уходят в бесконечность в обоих
направлениях.
В отдельных случаях возможны выбросы данных – сильно
отклоняющиеся значения. Иначе называют грубые ошибки. Существует два
вида выбросов значений:
– ошибки (их необходимо исправлять);
– корректные, но отличающиеся значения.
4) расчет дескриптивных (описательных) статистик.
Таблица частот представляет собой базовую информацию, ее легко
читать, однако иногда возникает необходимость обобщить эту информацию с
помощью дескриптивных (описательных) статистик.
К ним относятся:
1. Показатели центра распределения;
2. Показатели вариации (изменчивости);
3. Показатели формы распределения.
1. Показатели центра распределения (measures of location).
Характеризуют положение центра распределения, вокруг которого
концентрируются данные.
Среднее значение – наиболее распространенный показатель. Его
рассчитывают, когда данные относятся к интервальной или относительной
шкале. Чаще всего используют среднюю арифметическую.
Мода – значение переменной, которое встречается чаще всего чаще всего.
Она соответствует самой высокой точке графика частотного распределения.
Процентили (N-й процентиль) – такое значение переменной, ниже
которого расположено N процентов наблюдений данной переменной (сотая
доля измерений изучаемой совокупности). Если множество наблюдений
разделить на 100 равных частей, то можно получить 99 возможных
процентилей.
Первый квартиль – это значение, для которого ¼ или 25% наблюдений
находятся ниже него (иначе называют 25% процентиль).
Медиана – значение переменной в середине ряда данных,
расположенных в порядке возрастания или убывания. Половина всех объектов
90
из выборки имеют значения переменной, не превосходящие медиану, вторая
половина – значения, которые больше, чем медиана.
Положение медианы определяется ее номером. Если количество четное,
то она равна полусумме двух серединных значений. Медиана – это 50-й
процентиль.
2. Показатели вариации (изменчивости) (measures of variability).
Показывают рассеивание (разброс значений) переменной. Дают информацию о
степени неоднородности или изменчивости значений внутри распределения:
Размах вариации – это разность между наибольшим и наименьшим
значениями переменной в вариационном ряду.
Межквартильный размах – это разность между верхним и нижним
квартилями, т.е. 75-м и 25-м процентилями. Эта мера лишена некоторых
проблем, характерных для размаха, т.к. рассматривает только средние 50%
наблюдений выборки.
Дисперсия (S2x) – это среднее из квадратов отклонений всех значений
переменной от ее средней величины. Дисперсия не может быть отрицательной
величиной.
Если значения расположены вблизи от среднего – дисперсия невелика;
если элементы данных разбросаны – дисперсия существенна. Для выборки
дисперсия рассчитывается по формуле:
( x  x )2

2
Sx 
n1
Стандартное (среднеквадратическое) отклонение (Sx) – это
квадратный корень из дисперсии:
Sx 
( x  x)
2
n1
Имеет те же единицы измерения, что и исходные данные.
Считается, чем больше значение стандартного отклонения, тем выше
изменчивость распределения.
3. Показатели формы распределения. Позволяют судить о том, в какой
степени распределение близко к нормальному. Включает показатели:
Асимметрия – показывает, в какую сторону относительно среднего
сдвинуто большинство значений распределения. Положительная асимметрия
показывает на сдвиг в сторону меньших значений, а отрицательная – в сторону
больших значений.
Эксцесс – показатель относительной крутости (островершинности или
плосковершинности) кривой вариационного ряда по сравнению с нормальным
распределением.
При
положительном
значении
–
распределение
островешинное; при отрицательном – плосковершинное.
91
Отдельным направлением базового анализа выступает статистическая
проверка гипотез.
Статистическая гипотеза – утверждение относительно параметров
генеральной совокупности, сформулированное по определенным правилам и
подлежащее проверке с помощью выборочного исследования.
Статистические гипотезы служат инструментом проверки выдвигаемых
теоретических положений. Бывают двух видов:
 если
предположения
делаются
относительно
параметров
статистического распределения (среднего значения или дисперсии) –
параметрическая гипотеза;
 относительно распределения случайной величины (подчинение
нормальному
распределению,
закону
Пуассона
и
др.)
–
непараметрическая гипотеза.
Общая последовательность проверки гипотез включает следующие
этапы:
1. Формулирование гипотез
Статистическая гипотеза состоит из двух утверждений:
Нулевая гипотеза (прямая) – является основной и обычно содержит
утверждение об отсутствии различий между сравниваемыми параметрами.
Обозначается H0.
Альтернативная гипотеза (обратная) – является противоположной
нулевой и принимается после того, как отвергнута основная. Это утверждение,
в котором предполагается наличие различий (либо взаимосвязей) между
сравниваемыми параметрами.Обозначается H1.
Маркетолог всегда проверяет именно нулевую гипотезу.
2. Выбор подходящего метода проверки гипотезы (статистического
критерия).
Статистический критерий – правило, с помощью которого
принимаются решения о принятии (отклонении) выдвинутой нулевой гипотезы
на основании результатов, наблюдаемых в выборке.
Выбор критерия зависит от цели исследования.
Выбор уровня значимости  .
Так как любое решение (принять или отклонить H0) принимается на
основе выборки, существует риск получения неверного вывода.
Различают ошибки двух видов:
Ошибка первого рода – возникает, если по результатам выборки
отвергается нулевая гипотеза, которая, в действительности, является верной.
Вероятность ее появления обозначают  и иначе называют уровнем
значимости.
Ошибка второго рода – принимается нулевая гипотеза, в то время как
она является ошибочной. Вероятность ее появления обозначают  . А
вероятность не совершить такую ошибку 1–  – это мощность критерия.
Распространены значения  : 0,1; 0,05; 0,01. Если  =0,01, то
исследователь не хочет совершить ошибку первого рода более чем в 10 случаях
92
из 1000. Уровень значимости указывает на вероятность получения
достоверного вывода, которая рассчитывается как (1–  ), т.е.: 0,90, 0,95, 0,99.
2. Нахождение размера выборки, сбор данных и вычисление выборочной
статистики
3. Определение вероятности получения выборочной статистики или
критических значений для проверочной величины
Критическое значение – это значение проверочной статистики, которое
разделяет области отклонения и принятия нулевой гипотезы.
4. Сопоставление найденной вероятности с уровнем значимости  или
изучение, попадает рассчитанная проверочная статистика в область отклонений
или принятия гипотезы.
5. Принятие суждения об истинности или ложности гипотезы Н0.
Если рассчитанная вероятность меньше уровня значимости  , то нулевая
гипотеза Н0 отвергается.
Если рассчитанное значение проверочной статистики больше критического
значения, то гипотезу Н0 также отклоняется.
8. Формулирование заключения.
Заключение должно быть выражено в контексте проблемы маркетингового
исследования и управленческих решений.
К наиболее распространенным методам изучения взаимосвязи двух
переменных относятся методы анализа таблиц сопряженности.
Таблицы сопряженности (кросс-табулирование) – это статистический
метод объединения распределения значений двух или более переменных
одновременно в одну таблицу. Таблицы сопряженности служат для описания
связей двух (и более) категориальных переменных. Наиболее распространены
таблицы сопряженности с двумя переменными (называют двумерное
перекрестное табулирование).
Для оценки взаимосвязи между переменными в таблицах сопряженности
используют следующие статистические приёмы:
Статистический критерий хи-квадрат (  2 /хи-квадрат) – критерий
согласия Пирсона, который используется для проверки статистической
значимости связей, наблюдаемых в таблицах сопряженности.
Недостаток  2 : делается вывод о наличии связи, но не даётся ответ о
том, какая связь. Это позволяют оценить коэффициент Фишера (фи) и
коэффициент сопряженности признаков Пирсона.
Коэффициент Фишера (фи) – используется для измерения связи в
таблицах сопряженности, которые состоят из 2 строк и 2 столбцов
(размерностью 2Х2).
Этот коэффициент принимает значения от 0 (связи между признаками
нет) до 1 (абсолютная взаимосвязь).
Коэффициент сопряженности Пирсона – используется для измерения
связи в таблицах сопряженности любого размера. Коэффициент колеблется от 0
(связи между признаками нет) до 1 (никогда не равняется 1). Чем ближе к
единице, тем теснее связь.
93
Тема 11: Дисперсионный и ковариационный анализ
1. Дисперсионный анализ. Процедура выполнения дисперсионного анализа.
2. Ковариационный анализ. Условия применения ковариационного анализа.
Дисперсионный анализ – это статистический метод, при помощи
которого исследуется влияние одной или нескольких независимых переменных
на одну или несколько зависимых переменных.
Независимая переменная (факторная) – переменная причины, которая
определяет изменение другой переменной (результативной). Обозначается х.
Зависимая переменная (результативная) – отражает следствие и зависит
от изменения факторных переменных. Обозначается у.
Для наилучшей точности расчетов необходимо соблюдать следующее:
 Независимая переменная может принимать несколько значений,
следовательно при ее помощи можно разделить все единицы на
несколько групп (категорий), т.е. это категориальная переменная
(номинальная или порядковая).
 Зависимая переменная является всегда количественной, метрической –
т.е. измеряется с помощью интервальной и относительной шкалы.
Различают несколько видов дисперсионного анализа:
1. одномерный дисперсионный анализ. Метод дисперсионного анализа, в
котором оценивается один или несколько факторов, влияющих на изменение
зависимой переменной.
2. многомерный дисперсионный анализ. При котором исследуется влияние
одного или нескольких факторов, влияющих на изменение нескольких
зависимых переменных.
Сущность дисперсионного анализа заключается в проверке гипотезы о
влиянии независимых переменных на зависимую. В основе техники проведения
дисперсионного анализа лежит сравнение средних значений результативного
признака в разных группах.
Рассмотрим однофакторный дисперсионный анализ.
Однофакторный дисперсионный анализ проводится с целью определения
влияния одной (независимой) переменной на другую (зависимую) переменную.
В результате исследования в зависимости от значений независимой
переменной выделяют несколько групп (категорий), для которых
рассчитываются средние значения зависимой (результативной) переменной.
Следовательно, нулевая гипотеза формулируется следующим образом:
средние величины в различных группах равны, т.е.:
H0: 1   2   3  ...
Эта гипотеза утверждает, что нет различий во влиянии факторного
признака на результативный.
Алгоритм
однофакторного дисперсионного анализа включает
следующие этапы:
1) Определение зависимой и независимой переменной;
94
Производится теоретический анализ, в ходе которого устанавливаются
зависимые и независимые переменные. Производится сбор данных.
2) Разложение общей дисперсии;
При оценке различий между средними значениями по отдельным группам
измеряют вариацию между ними на основе суммы квадратов отклонений.
При этом различают следующие виды суммы квадратов отклонений
(вариаций):
Полная (общая) вариация – общая сумма квадратов отклонений
значений признака от средней величины.
Она рассчитывается в целом по совокупности и показывает вариацию
(колеблемость) результативного признака у, сложившуюся под воздействием
всех факторов:
SS y    yi  y  ,
где yi – индивидуальное значение результативного признака;
y – среднее значение по всем единицам (общая средняя).
Согласно модели однофакторного дисперсионного анализа общую
вариацию результативной переменной y можно разложить на два компонента.
Общая вариация складывается из двух компонентов:
1) межгрупповой (факторной) вариации;
2) внутригрупповой (остаточной) вариации.
Эту взаимосвязь можно представить следующим образом:
SS y  SS x  SSî ø è áêè
Смысл разложения полной вариации в том, чтобы наглядно представить и
затем изучить различия в групповых средних.
Межгрупповая вариация – характеризует колеблемость результативного
признака, которая возникает под воздействием только факторного признака х,
который положен в основу группировки:
2
SS x    y j  y   n j ,
2
где y j – среднее значение результативного признака в j-й группе;
n j – число единиц в j-й группе.
Внутригрупповая вариация (остаточная, ошибки) – измеряет
колеблемость результативного признака, связанную с влиянием всех прочих
признаков, кроме факторного:
SSî ø è áêè    yi  y j  ,
2
где y j – среднее значение результативного признака в j-й группе.
Величина вариации (колеблемости) зависит от числа единиц в группе,
поэтому при разной численности групп эти величины будут несопоставимы.
Чтобы численность групп не влияла на величину вариации, вычисляют
дисперсии в расчёте на одну степень свободы.
Число степеней свободы для разных видов вариации равно:

для общей вариации: df общ=n – 1;
95
для межгрупповой дисперсии: df межгр =m – 1;
для внутригрупповой дисперсии: df ост =n – m.
Деление сумм квадратов отклонений на соответствующее число степеней
свободы дает три вида дисперсии (средний квадрат отклонений):
2
SS y   yi  y 
- общая дисперсия;
MS y 

n1
n1
2
y j  y   nj

SS x

MS x 

- межгрупповая дисперсия;
m1
m1
2
SSî ø è áêè   yi  y j 
MSî ø è áêè 

внутригрупповая
(остаточная,
n-m
nm
ошибки).
3) Измерение эффектов (исчисление корреляционного отношения);
Степень влияния независимого признака х на результативный у
оценивается с помощью корреляционного отношения.
SS
2  x
SS y


Значение  2 варьируется от 0 до 1. Оно равно 0, когда все групповые
средние равны, т.е. переменная х не влияет на у. Значение  2 равно 1, когда
внутри каждой из групп переменной х изменчивость отсутствует, но имеется
некоторая изменчивость между группами.
Таким образом, корреляционное отношение показывает долю вариации
результативной
переменной,
обусловленную
влиянием
факторной
(независимой) переменной.
4) Проверка значимости.
Нулевую гипотезу (о равенстве групповых средних) можно проверить с
помощью расчета F-критерия:
MS x
F
MSî ø è áêè
Расчетное значение сравнивают с табличным значением. F-критерий
Фишера построен так, что его значение всегда положительно и может
изменяться от 1 до бесконечности. Этот критерий подчиняется F –
распределению, поэтому рассчитанное значение сопоставляют с табличным при
уровне значимости α и числе степеней свободы (df), равным m – 1 и n – m.
Если Fфакт > Fтабл, то нулевая гипотеза отклоняется. Следовательно,
влияние признака-фактора является существенным или значимым.
5) Интерпретация полученных результатов.
Если нулевую гипотезу о равенстве групповых средних не отклоняют, то
независимые переменные не оказывают статистически значимого влияния на
зависимую переменную.
С другой стороны, если нулевую гипотезу не учитывать, то эффекты
независимых переменных на зависимую трактуются как статистически
96
значимые. То есть среднее значение зависимой переменной отличается для
различных групп независимой переменной. Сравнение значений групповых
средних показывает характер влияния независимой переменной.
При многофакторном дисперсионном анализе (ANOVA) исследуется
влияние двух и более факторов на одну результативную переменную.
Процедура многофакторного дисперсионного анализа аналогична
однофакторному дисперсионному анализу. Многофакторный дисперсионный
анализ не меняет общую логику дисперсионного анализа, а лишь несколько
усложняет ее. Здесь кроме учета влияния на зависимую переменную каждого из
факторов по отдельности, следует оценивать их совместное действие.
Основой для проведения такого анализа выступает комбинационная
группировка (ее производят по двум и более признакам).
При таком анализе необходимо учитывать взаимодействия между
факторами, причем с возрастанием числа факторов существенно нарастает
сложность интерпретации взаимодействий.
Взаимодействие двух факторов означает, что влияние одного из них
проявляется по-разному на разных уровнях другого фактора.
Статистические характеристики, соответствующие многофакторному
дисперсионному анализу, также определяются по аналогии с однофакторным
дисперсионным анализом.
Если проводится исследование, в котором участвует и метрические
независимые переменные и категориальные, то используют ковариационный
анализ.
Ковариационный анализ – это специальный метод анализа дисперсий, в
котором эффекты (влияние) одной или более независимых переменных,
выраженных в метрической шкале, удаляют из зависимой переменной перед
выполнением дисперсионного анализа.
Ковариационный анализ используют при проверке взаимосвязей
зависимой переменной с одной контролируемой и неконтролируемыми
независимыми переменными.
Ковариационный анализ является как бы синтезом регрессионного и
дисперсионного анализа. Основные теоретические и прикладные проблемы
ковариационного анализа относятся к линейным моделям. Если в линейной
модели взаимосвязи присутствуют только категориальные предикторы с
помощью введения фиктивных переменных, то получается модель
дисперсионного анализа. Если в линейной модели присутствуют только
количественные предикторы – получается модель регрессионного анализа. А
при совместном введении факторов и ковариат проводится ковариационный
анализ.
Ковариата – количественная независимая переменная, используемая в
ковариационном анализе, значительно коррелирующая с зависимой
переменной. Она может быть выражена в метрическом виде (т.е. в виде
97
относительной или интервальной шкалы). По отношению к зависимой
переменной ковариаты являются сопутствующими переменными.
Основные этапы реализации ковариационного анализа идентичны этапам
дисперсионного анализа. Имеются следующие особенности (принципы).
Принципы (особенности) ковариационного анализа:
 по смыслу включение в анализ ковариаты означает исключение ее
влияния на зависимую переменную.
За счет этого вариация последней уменьшается, что позволяет
сделать более очевидным влияние анализируемых факторов;
 вариацию в зависимой переменной, обусловленную ковариатой,
удаляют путем корректировки среднего значения зависимой переменной.
На основе скорректированных значений выполняют дисперсионный
анализ;
 значимость суммарного эффекта и эффекта каждой ковариаты
оценивают с помощью F-критерия (отношение межгрупповой дисперсии
к дисперсии ошибки).
Тема 11: Корреляционно-регрессионный анализ
1. Характеристика и задачи корреляционно-регрессионного анализа.
2. Корреляционный
анализ.
Диаграмма
рассеяния.
Интерпретация
коэффициента корреляции.
3. Регрессионный анализ. Уравнение регрессии. Стандартная ошибка оценки.
Коэффициент детерминации.
Корреляционный и регрессионный анализ применяются для обозначения
методов, направленных на изучение связи между двумя или более
переменными, измеренными по интервальной или относительной шкале.
Если при изменении значений одной переменной меняется распределение
другой переменной, то между двумя переменными существует статистическая
связь.
С помощью корреляционно-регрессионного анализа решают следующие
задачи:
1) измерение тесноты связи между двумя (и более) переменными;
2) изучение направления взаимосвязи;
3) оценка параметров уравнения регрессии;
4) проверка значимости построенной модели и др.
Он направлен на установление степени связи (корреляционный анализ), а
также её формы, т.е. аналитического выражения, связывающего признаки
(регрессионный анализ).
Несмотря на то, что корреляционный и регрессионный анализ очень часто
заменяют и дополняют друг друга, существуют различия в целях их
применения.
Корреляционный анализ – метод, используемый для измерения степени
связи между двумя или более переменными. При этом он рассматривает
совместное изменение двух оцениваемых переменных.
98
Регрессионный анализ – метод, используемый для построения уравнения
регрессии, которое описывает связь зависимой переменной с двумя или более
независимыми переменными. Этот метод позволяет исследовать распределение
зависимой переменной в условиях, когда одна или несколько независимых
переменных сохраняются фиксированными на различных уровнях.
Т.е. фактически оба метода изучают одну и ту же взаимосвязь, но с
разных сторон, и дополняют друг друга. На практике корреляционный анализ
выполняется перед регрессионным анализом. После доказательства наличия
взаимосвязи методом корреляционного анализа можно выразить форму этой
связи с помощью регрессионного анализа.
В маркетинге зависимой переменной может быть сегмент рынка, продажи
или отношение к той или иной торговой марке. В качестве независимых
переменных могут быть переменные управления маркетингом такие как цена,
реклама, качество продукта, а также демографические переменные и
переменные характеризующие стиль жизни.
Общий алгоритм корреляционно-регрессионного анализа можно
представить в виде следующих этапов:
1) определение зависимой и независимых переменных;
Осуществляется качественный анализ объекта исследования. Выбор
переменных проводится на основе глубокого теоретического анализа и
практическом понимании исследуемого феномена в целях маркетингового
исследования.
Для выявления функциональной связи между исследуемыми
переменными изучают матрицу парных коэффициентов корреляции, которая
отражает коэффициент корреляции между каждой парой переменных. Все
элементы на главной диагонали в этой матрице равны 1, так как переменная
коррелирует сама с собой. Верхняя часть матрицы (свыше главной диагонали)
является зеркальным отражением нижней части.
Значения парных коэффициентов корреляции находятся в пределах от -1
(отрицательная связь) до +1 (положительная связь). Знак коэффициента (+ или ) зависит от характера связи между признаками. Чем ближе значение
коэффициента к единице, тем плотнее линейная взаимосвязь, описанная в
регрессионной модели.
При отборе независимых переменных необходимо учитывать
возможность возникновения мультиколлинеарности.
Мультиколлинеарность – это состояние очень высокой степени
корреляции между независимыми переменными, которое может усложнить
оценку относительной важности независимых переменных при объяснении
вариации зависимой переменной.
В случае парной регрессии и корреляции удобным графическим
средством анализа и отбора переменных является диаграмма рассеяния.
Диаграмма рассеяния (поле корреляции) – двумерный график,
отражающий значения двух переменных во всех наблюдаемых случаях. Т.е.
каждый объект представляет собой точку, координаты которой заданы
99
значениями двух переменных – зависимой и независимой. Чем теснее связь
между признаками, тем более плотно точки будут располагаться друг к другу.
2) выбор формы регрессионной модели;
Метод корреляционно-регрессионного анализа зависит от количества и
типа используемых переменных.
При этом в зависимости от формы связи между признаками могут быть
использованы:
1. линейная форма связи, когда зависимость между изучаемыми
признаками носит линейный характер и может быть выражена уравнением
прямой линии;
2. нелинейная формы, когда между исследуемыми явлениями
существуют нелинейные соотношения и связь выражается уравнением какойлибо кривой линии (параболы, гиперболы, степенной, показательной,
экспоненциальной и т.д.).
А в зависимости от количества включаемых факторных признаков
различают:
1) простую корреляцию и регрессию, выражающую связь между двумя
признаками.
2) множественную корреляцию и регрессию, характеризующую связь
между результативным признаком и несколькими факторными признаками.
3) вычисление параметров уравнения регрессии;
Для построения уравнения линейной регрессии и нахождения искомых
параметров используют метод наименьших квадратов.
Сущность этого метода заключается в нахождении такой прямой,
ординаты точек которой максимально приближенных к исходным
(фактическим) значениям переменных. С помощью этого метода
минимизируют расстояния по вертикали всех точек поля корреляции от этой
прямой.
Этот метод позволяет получить такие оценки параметров модели, при
которых сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой
переменной у от теоретических будет минимальна, т. е.
 ( y  y)
2
i
где
 min,
yi - исходные (фактические) значения зависимой переменной;
yi - выравненные (расчётные) значения.
Исходя из применения метода наименьших квадратов для вычисления
параметров уравнения парной регрессии используют следующие формулы:
b
cov( x , y )

2
x

y x  y x
x2  x
2
Коэффициент b при факторной переменной x имеет следующую
интерпретацию: он показывает, на сколько единиц изменится в среднем
величина y при изменении фактора x на 1 единицу измерения.
a  y  b x
100
Параметр а может и не иметь экономического содержания.
Интерпретируют знак при параметре а: если a  0 , то относительное изменение
зависимой переменной происходит медленнее, чем изменение независимой
переменной.
4) оценка тесноты связи;
Производится на основе коэффициентов корреляции и детерминации.
Регрессионная модель хороша, если большая часть изменений y
объясняется изменением факторного признака. Разложение вариации
зависимой переменной производится в регрессионном анализе аналогично
дисперсионному анализу. Так общую вариацию зависимой переменной
можно представить следующим образом:
SS y  SS x  SSî ø è áêè
  yi  y 
   yi  y  +   yi  yi 
где SS y - общая вариация зависимой переменной;
SS x - вариация зависимой переменной, объясненная регрессией
(факторная, «объясненная»);
SS î ø è áêè - остаточная вариация (ошибки).
Качество регрессионной модели оценивается с помощью коэффициента
детерминации (это доля вариации, объясненной регрессией, в общей
дисперсии).
2
SS x  ( y i  y )
2
R =

SS y  ( yi  y )2
2
2
2
Коэффициент детерминации R2 характеризует долю вариации
результативной переменной, обусловленной вариацией факторной переменной.
Этот коэффициент служит и оценкой качества всего уравнения. Чем
больше доля объясненной вариации, тем соответственно меньше роль
остальных независимых переменных.
5) проверка значимости уравнения регрессии, его параметров и
коэффициента детерминации;
Значимость построенного уравнения и коэффициента детерминации
осуществляется на основе F-критерия Фишера. Отдельные параметры
оцениваются по t-критерию Стьюдента.
Оценка значимости всего уравнения регрессии в целом
осуществляется на основе F-теста.
F-тест – проверка гипотезы Но о статистической незначимости
уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Для этого выполняется
сравнение фактического Fфакт и критического (табличного) Fтабл значений
F-критерия Фишера с уровнем значимости α и числе степеней свободы (df),
равным m и n – m –1.
Если Fфакт > Fтабл, то нулевая гипотеза отклоняется. Следовательно,
признается статистическая значимость и надежность уравнения регрессии и
оцениваемых характеристик.
101
Для оценки значимости коэффициентов уравнения рассчитывают tкритерий Стьюдента. При этом выдвигается гипотеза Но о случайной природе
показателей, т.е. о незначимом их отличии от нуля.
Сравнивая фактическое и табличное значения t-статистики принимают
или отвергают гипотезу Но. Если t ðàñ÷  tò àáë , нулевая гипотеза отклоняется и
коэффициент регрессии признается статистически значимым.
Если надежность критерия не подтверждается, то следует вывод о
несущественности в уравнении независимой переменной и необходимости ее
устранении из модели.
6) вычисление ошибок оценки и доверительных интервалов.
Хотя линия регрессия, построенная по методу наименьших квадратов, и
является хорошей аппроксимацией данных, в выборке существуют некоторые
отклонения от этой линии. Чтобы оценить точность рассчитанных
теоретических значений y вычисляют стандартную ошибку оценки (как
отношение остаточной вариации к числу степеней свободы).
Чем меньше стандартная ошибка, тем выше степень согласия переменных
в уравнении. При этом стандартная ошибка оценки будет оставаться
одинаковой для любого значения независимой переменной.
В прогнозных расчетах по уравнению регрессии определяется
предсказываемое значение yï ð как точечный прогноз построенной функции y
(путем подстановки в уравнение регрессии соответствующего значения x ).
Точечный прогноз дополняется расчетом стандартной ошибки прогнозной
оценки (myпр) и вычислением доверительных интервалов прогнозного
значения.
Тема 13: Факторный анализ
1. Методы факторного анализа в маркетинговых исследованиях.
2. Алгоритмы факторного анализа.
x
В ходе реализации маркетингового исследования можно столкнуться со
множеством переменных, большинство из которых взаимосвязаны. Для
удобства обработки данных их число следует снизить до приемлемого уровня.
С этой целью связи между коррелированными переменными анализируют и
представляют в виде небольшого числа факторов.
То есть факторный анализ производят в том случае, если существует
огромный массив данных, который необходимо уменьшить («сжать») для
проведения дальнейшего исследования.
Факторный анализ часто предшествует применению других методов
статистического анализа. Это совокупность методов, которые на основе
объективно существующих взаимосвязей признаков (или объектов) позволяют
выявлять латентные (или скрытые) обобщающие характеристики структуры
изучаемых объектов и их свойств.
Таким образом, факторный анализ – метод, который позволяет
сгруппировать большое число переменных, влияющих на предмет
исследования и свести их к минимальному числу «обобщающих переменных»
102
(факторов). Т.е. это метод преобразования исходных переменных в новые,
некоррелирующие, называемые факторами.
Сущность факторного анализа заключается в следующем: имеющиеся
зависимости между большим числом исходных наблюдаемых переменных
определяются существованием гораздо меньшего числа скрытых или
латентных переменных, называемых факторами, выявить которые можно на
основе факторного анализа.
Факторный анализ дает возможность количественно измерить нечто,
непосредственно неизмеряемое, исходя из нескольких доступных измерению
переменных. Основное предположение факторного анализа заключается в том,
что каждый наблюдаемый признак можно выразить в виде суммы некоторых
других, ненаблюдаемых признаков (факторов), умноженных каждый на свой
коэффициент. Эти коэффициенты принято называть факторными нагрузками.
Значения факторных нагрузок, как правило, и являются результатом
реализации алгоритма факторного анализа (они служат основой для
интерпретации результатов).
Основная задача факторного анализа – это группировка схожих по
смыслу утверждений в макрокатегории (факторы) с целью сократить число
переменных и упростить процедуру анализа существующей базы данных. В
один фактор объединяются несколько переменных, тесно коррелирующих
между собой.
Таким образом, в результате факторного анализа мы получаем из
несистематизированного массива данных несколько макропеременных,
описывающих различные характеристики продукта.
Группировка производится по принципу – переменные, имеющие между
собой высокую степень корреляции (тесную взаимосвязь), объединяются в
один фактор.
Факторный анализ используется для решения двух основных задач:
1) исследование структуры взаимосвязей между переменными – т.е.
классификация переменных;
2) уменьшение числа переменных (или редукция данных).
Факторный анализ позволяет исследователю описать объект измерения с
одной стороны всесторонне, учитывая множество исходных тесно
взаимосвязанных между собой переменных, а с другой стороны компактно с
помощью небольшого числа переменных.
Факторный анализ широко используется в маркетинговых исследованиях:
 при сегментации рынка (с целью определения латентных переменных
для группировки потребителей);
 при разработке товарной стратегии (для выявления набора
характеристик торговой марки, влияющих на выбор потребителей);
 при
планировании
рекламной
стратегии
(для
оценки
коммуникационных предпочтений потребителя);
 при составлении стратегии ценообразования (для определения
характеристик потребителей, наиболее чувствительных к ценовому фактору).
103
В классическом варианте факторном анализе используются переменные,
измеренные по интервальной шкале.
При проведении факторного анализа могут возникнуть следующие
сложности:
1) интерпретация результатов (т.е. подбор названий созданным факторам);
2) частичная потеря информации в ходе «сжатия» исходного массива
информации.
В основе реализации факторного анализа лежит матрица корреляций –
это симметричная матрица, отражающая все виды взаимосвязей между
переменными. По матрице корреляций оценивается пригодность исходных
данных для проведения факторного анализа. Для этого могут быть
использованы следующие критерии:
Критерий Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) позволяет оценивать,
насколько полно построенная факторная модель описывает структуру
респондентов на вопросы анкеты, представляющие исследуемые переменные.
Критерий Бартлетта, который проверяет гипотезу о том, что
переменные, участвующие в факторном анализе, некоррелированы между
собой.
Набор методов факторного анализа в настоящее время достаточно велик,
существует несколько десятков подходов и приемов обработки данных.
Наиболее распространенными являются:
1. методы факторного анализа (метод общих факторов)
При реализации этих методов основным показателем объема
информации, предоставляемой каждым фактором, является его дисперсия. При
этом образуемые факторы упорядочивают в порядке убывания дисперсии: то
есть наиболее информативный – первый фактор; наименее информативный –
последний.
При этом различают общие и характерные факторы:
– общие факторы – факторы, связанные значимыми коэффициентами веса
более чем с одной переменной;
– характерный фактор – связан только с одной переменной, обобщает
скрытую, нераскрываемую вариацию переменной.
В общем виде зависимость значений исходных переменных от значений
факторов можно представить следующим выражением:
n
zi   aij F j  d j  U j ,
j 1
где
zij – значение стандартизированной j-й переменной по i-му объекту,
F1 , F2 – общие факторы;
a – весовые коэффициенты факторов для j-й переменной (элементы
матрицы факторных нагрузок);
U j – j-й характерный (индивидуальный) фактор, присущий только
данной j-й переменной;
d j – нагрузка или весовой коэффициент j-й переменной на j-м факторе.
104
2. метод главных компонент. При анализе главных компонент учитывают
всю дисперсию данных. В этом случае диагональ корреляционной матрицы из
единиц, и вся дисперсия введена в матрицу факторных нагрузок.
Анализ главных компонент рекомендуется выполнять в том случае, когда
основной задачей исследователя является определение минимального числа
факторов, которые вносят максимальный вклад в дисперсию данных, чтобы в
последующем использовать их в многомерном анализе. Эти факторы называют
главными компонентами.
В общем виде зависимость значений исходных переменных от значений
главных компонент при этом методе представлена следующим выражением:
n
zi   aij F j ,
j 1
где
zij – значение стандартизированной j-й переменной по i-му объекту,
a – весовые коэффициенты главной компоненты для j-й переменной
(элементы матрицы факторных нагрузок);
Fn – j-ая главная компонента;
Одним из важнейших этапов факторного анализа является определение
числа факторов. Выбор может быть основан на:
1) предварительной информации. Исследователь
руководствуется
предварительной информацией и оценивает, какое число факторов можно
ожидать.
2) анализе собственных значений факторов. То есть учитывает только те
факторы, собственные значения которых выше 1,0. Остальные факторы в
модель не включают. Собственное значение – это значение дисперсии,
обусловленной действием этого фактора.
3) использовании критерия «каменистой осыпи», предполагающее
графическое изображение «каменистой осыпи» - графика зависимости
собственных значений факторов от их количества в порядке выделения.
4) проценте объясненной дисперсии, когда число выделяемых факторов
определяют таким образом, чтобы кумулятивный (накопленный) процент
дисперсии, выделяемой факторами, достиг удовлетворительного уровня.
5) оценке надежности, выполняемой расщеплением. При этом выборку
делят на две равные части и факторный анализ выполняют для каждой
половины выборки. В итоге оставляют только факторы с высокой степенью
соответствия факторных нагрузок в двух подвыборках.
Факторный анализ может давать несколько решений для любого набора
данных. Каждое решение получается посредством схемы вращения факторов.
Факторную матрицу легко интерпретировать, когда она является простой,
т.е. каждая исходная переменная x j имеет значительную по величине нагрузку
только на один фактор. Если матрица не является простой, ее подвергают
процедуре вращения.
Цель процедуры вращения – расположить факторы в исходном
пространстве признаков оптимальным образом для улучшения их
105
интерпретации. Т.е. получение такой структуры факторов, в которой несколько
исходных признаков xj существенно доминируют над другими. Это позволяет
легко определить название и место фактора в конкретном анализе.
Т.е. вращение позволяет приблизить факторную модель к идеалу.
Используются следующие методы вращения:
1. ортогональное вращение – наиболее простое вращение, при котором
сохраняется взаимное расположение осей под прямым углом. Факторы
остаются некоррелирующими между собой
2. неортогональное (косоугольное) вращение – не сохраняется взаимное
расположение факторов. В результате чего факторы могут коррелировать
друг с другом.
Наиболее сложным этапом при проведении факторного анализа является
интерпретация факторов. Здесь не существует универсального решения: в
каждом конкретном случае аналитик использует имеющийся практический
опыт, чтобы понять, почему факторная модель относит ту или иную
переменную к данному конкретному фактору.
Интерпретация факторов основывается на матрице факторных нагрузок.
Эта таблица является основным результатом факторного анализа.
Факторные нагрузки – представляют собой коэффициенты корреляции
между выделенными факторами F и исходными переменными xj. Название
фактора подбирается исходя из логики и названий переменных, объединенных
этим фактором с учетом наибольшей нагрузки.
Обычно процедура содержательной интерпретации матрицы факторных
нагрузок заключается в расположении нагрузок, относящихся к одному
фактору в порядке убывания абсолютных значения. Рассматриваются признаки,
имеющие максимальные абсолютные значения факторных нагрузок. Далее
анализируется природа (содержание) этой группы признаков.
Выявляется общее содержание этой группы признаков, которое, по
мнению исследователя, объединяет признаки в одну группу. Это свойство
(группа свойств) затем получает название и фигурирует в качестве фактора.
Тема 14: Кластерный анализ
1. Понятие и применение кластерного анализа в маркетинговых
исследованиях;
2. Порядок выполнения кластерного анализа;
3. Методы кластеризации: иерархическая и не иерархическая кластеризация;
Если процедура факторного анализа сжимает матрицу признаков в
матрицу с меньшим числом переменных, кластерный анализ дает нам группы
единиц анализа, иначе – выполняет классификацию объектов. Иными словами,
если в факторном анализе мы группируем столбцы матрицы данных, то в
кластерном группируются строки.
Кластерный анализ – это совокупность методов многомерной
классификации объектов по заданным исходным признакам.
106
В отличие от комбинационных группировок кластерный анализ приводит
к разбиению на группы с учетом всех группировочных признаков
одновременно.
Задача кластерного анализа состоит в формировании групп однородных
внутри (соблюдение условия внутренней гомогенности) и четко отличных друг
от друга (соблюдение условия внешней гетерогенности).
В отличие от факторного анализа переменные группируются не на основе
тесноты корреляционной связи, на основе исследования расстояний между
переменными.
Цель кластерного анализа – разбиение множества исследуемых
объектов, характеризуемых совокупностью признаков, на однородные группы –
кластеры.
Кластерный анализ выступает одним из направлений статистического
исследования. Особо важное место он занимает в тех сферах, которые связаны
с изучением массовых явлений и процессов. Необходимость развития методов
кластерного анализа продиктована, прежде всего тем, то они помогают
построить научно обоснованные классификации, выявить внутренние связи
между единицами наблюдаемой совокупности.
Объектом при этом выступает конкретный предмет исследования,
нуждающийся в классификации. Объекты в каждом кластере должны быть
похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах.
Признак характеризует конкретное свойство, характеристика объекта.
Кластерный
анализ
в
маркетинговых
исследованиях
может
использоваться при решении следующих задач:
1. определение целевых групп потребителей, для которых было бы
целесообразно разработать специальное торговое предложение – сегментация
потребителей.
2. определение конкурентоспособности товара путем кластеризации
торговых марок (торговые марки в одном кластере конкурируют между собой
более жестко. Фирма может изучить свои текущие предложения по сравнению
с предложениями своих конкурентов, чтобы определить потенциальные
возможности новых товаров).
3. распределение товаров по степени их использования (если выяснится,
что две марки продуктов приобретает одно и та же группа людей, станут
возможными меры по их совместному продвижению);
4. выявление групп (кластеров) схожих городов таким образом, чтобы
можно было сопоставить различные маркетинговые программы, проведя их
апробацию на разных городах и др.
Элементы, включаемые в один и тот же кластер, имеют разную степень
схожести (уровень отличия друг от друга).
Техника кластерного анализа заключается в выявлении уровня схожести
всех исследуемых элементов; последовательном объединении элементов в
порядке возрастания уровня различия между ними.
107
Число выявленных кластеров зависит от заданного уровня схожести
(различия) элементов, включаемых в один кластер.
Существует две группы методов формирования кластеров:
Иерархические методы – характеризуются построением иерархической
(древовидной) структуры. Основаны на последовательном объединении
отдельных объектов во все более крупные кластеры или разделении одного
крупного кластера на более однородные. Если два объекта взаимосвязаны в
своем кластере, то они останутся вместе и после проведения иерархической
кластеризации.
Неиерархические методы – методы, при которых вначале определяют
центр кластера, а затем группируют все объекты в пределах заданного от
центра порогового значения. Такая кластеризация отличается тем, что она
позволяет объектам покидать один кластер и присоединяться к другому в
процессе образования кластеров, если это улучшает значение критерия
кластеризации. Если требуется получить три кластера, то находят три центра.
Эти центры могут быть случайными величинами или получены в результате
иерархической кластеризации.
Чтобы произвести классификацию объекта вводят понятие сходства
объектов по наблюдаемым переменным. Схожие объекты группируются
вместе, а те, что отстоят от них, попадают в другие кластеры.
Если каждый объект описывается m признаками, то он может быть
представлен как точка в m-мерном пространстве. Следовательно сходство с
другими объектами будет определяться как соответствующее расстояние.
Мера расстояния и сходства – это способ вычисления расстояния между
объектами.
Обычно рассматриваются следующие меры расстояний между объектами:
Евклидово расстояние – наиболее часто используется. Если изучается
двумерное или трехмерное признаковое пространство, то это расстояние
является реальным геометрическим расстоянием между объектами в
пространстве.
Взвешенное евклидово расстояние – применяется, когда каждой k-й
переменной присваиваются весовые коэффициенты, пропорциональные
степени важности признака при проведении классификации.
Квадрат евклидова расстояния – используется, чтобы придать больше
веса наиболее отдаленным друг от друга объектам. Благодаря возведению в
квадрат при расчете лучше учитываются большие разности.
Расстояние Минковского – модификация евклидова расстояния, в
котором вместо 2-й степени используется иная степень p (как правило,
выбираемая исследователем).
Расстояние city-block (расстояние городских кварталов) – частный
случай расстояния Минковского при p=1. Чаще всего используется для
дихотомических качественных переменных, относящихся к номинальной шкале
(имеющих всего два значения).
108
Существуют и другие меры расстояния, выбор которых зависит от типа
критериев кластеризации.
Необходимо учитывать тот факт, что использование различных мер
расстояния дает неодинаковые результаты в рамках одного метода
объединения.
Один из основных вопросов кластерного анализа – определение числа
выделяемых кластеров. Необходимо учитывать, что оптимальным является
такое число кластеров, при котором сформированные кластеры с одной
стороны, объединяют в себе как можно больше объектов исследования;с другой
стороны, являются возможно менее гетерогенными внутри.
Здесь нет четких правил, но можно руководствоваться следующими
подходами:
1) теоретическое обоснование числа кластеров. Аналитик определяет
число кластеров, исходя из теоретических знаний и логики.
2) в качестве критерия можно использовать расстояние, при которых
объединяются кластеры, так как при иерархической кластеризации
объединение последних кластеров происходит при больших расстояниях.
3) построение графика зависимости соотношения внутригрупповой и
межгрупповой дисперсий от числа факторов. Точка резкого изгиба (поворота) –
указывает на приемлемое число кластеров;
4) уровень кластеризации. Можно задать уровень кластеризации,
который будет выражен значением ее критерия. Если критерий кластеризации
может быть легко интерпретирован, следует определить уровень, который и
покажет число кластеров.
После формирования кластеров производят их интерпретацию. Для этого
используют специальный показатель – центроиды кластеров.
Центроид представляет собой среднее значение каждой из переменных
по объектам, содержащимся в кластере. Центроиды позволяют описывать
каждый кластер, если присвоить ему номер или иную метку. Кроме того,
изучение центроидов переменных по объектам, образующим кластер, позволит
присвоить наименования кластерам (или профили).
При этом рекомендовано, присваивать кластерам профили, используя
переменные, которые не были основанием для кластерного анализа (например,
демографические, психографические характеристики покупателя и др.).
Из всех методов наиболее распространенными являются иерархические
аметоды. При этом различают агломеративные и дивизимные иерархические
методы.
Сущность агломеративной кластеризации – на первом этапе каждый
объект выборки рассматривается как отдельный кластер. Затем происходит
объединение кластеров на основе матрицы расстояний (или матрицы сходства).
В итоге все объекты будут объединены в один кластер.
Результаты кластерного анализа в определяющей мере зависят от двух
факторов меры расстояния между объектами и правила объединения кластеров
друг с другом.
109
Различают следующие правила (методы) объединения кластеров:
1) метод одиночной связи, при котором на основе матрицы сходства
(различий) определяются два наиболее схожих или близких объекта. Они и
образуют первый кластер. На следующем шаге к ним присоединяется объект с
максимальной мерой сходства (минимальным расстоянием) хотя бы с одним из
объектов кластера. Т.е. степень сходства оценивается по расстоянию между
ближайшими объектами кластеров.
2) метод полной связи, в основе которого лежит максимальное расстояние
между объектами. Расстояние между двумя кластерами вычисляют как
расстояние между двумя их сами удаленными точками (называют метод
дальнего соседа). Присоединение объекта к кластеру происходит лишь в том
случае, когда сходство между кандидатом на включение и любым из элементов
кластера не меньше некоторого порогового значения;
3) метод средней связи – расстояние между двумя кластерами
определяется как среднее значение всех попарных расстояний между
объектами двух кластеров. Объект присоединяется к кластеру, если найденное
среднее значение сходства достигает некоторого заданного порогового уровня.
4) центроидный метод – предполагает использование расстояния между
центроидами двух групп. Центроид – это точка, координаты которой являются
средними по всем наблюдениям в кластере. Если в кластере имеется только
одно наблюдение, то оно само и будет центроидом. Группы, расстояния между
центроидами которых являются минимальными, объединяются первыми.
Сущность дивизимной кластеризации – первоначально все объекты
принадлежат одному кластеру. В процессе классификации по определенным
правилам постепенно от этого кластера отделяются группы схожих между
собой объектов. Таким образом, на каждом шаге количество кластеров
возрастает, а мера расстояния между кластерами уменьшается.
Последовательность иерархического объединения можно изобразить
графически в виде дерева объединения кластеров – дендрограммы. На
дендрограмме указываются номера объединяемых объектов и расстояние (или
иная мера сходства), при котором происходит объединении.
Наряду с иерархическими методами существует многочисленная группа
неиерархических методов, которые работают непосредственно с объектами, а
не с матрицей сходства.
К таким методам относят метод k-средних, идея которого заключается в
том, что процесс классификации начинается с задания некоторых начальных
условий – точное количество выделяемых кластеров и начальные значения
каждого кластера (центроиды). После этого все объекты, которые попадают в
заранее определенное пороговое расстояние от него, включаются в кластер.
Если требуется получить решение с тремя кластерами – определяют три центра.
Этот метод позволяет объектам покидать один кластер и присоединяться
к другому в процессе образования кластеров, если это улучшает значение
критерия кластеризации. В отличие от иерархических методов этот метод не
110
требует вычисления матрицы расстояний (или сходств). Алгоритм метода
предполагает использование только исходных значений переменных.
Тема 15: Дискриминантный анализ
1. Назначение и процедуры дискриминантного анализа.
2. Основные понятия метода: дискриминационное множество, функция,
переменные.
Если кластерный анализ выявляет возможность разбиения совокупности
респондентов на группы, то дискриминантный анализ выявляет возможность
установления различий уже существующих групп респондентов.
Дискриминантный анализ используется для принятия решения о том,
какие переменные различают (дискриминируют) две или более возникающие
совокупности (группы).
Например, если исследователь в области образования может захотеть
исследовать, какие переменные относят выпускника средней школы к одной из
трех категорий: (1) поступающий в колледж, (2) поступающий в
профессиональную школу или (3) отказывающийся от дальнейшего
образования или профессиональной подготовки. Для этой цели исследователь
может собрать данные о различных переменных, связанных с учащимися
школы. После выпуска большинство учащихся естественно должно попасть в
одну из названных категорий. Затем можно использовать Дискриминантный
анализ для определения того, какие переменные дают наилучшее предсказание
выбора учащимися дальнейшего пути.
Дискриминантный анализ – статистический метод, который направлен
на различение, т.е. разбиение (дискриминацию) объектов наблюдения по
определенным признакам.
Цель дискриминантного анализа – выявление различий между
исследуемыми группами.
Основное отличие от кластерного анализа в том, что в ходе
дискриминантного анализа новые кластеры не образуются, а формулируется
правило, по которому новые единицы совокупности относятся к одному из уже
существующих множеств (классов).
Совокупности заведомо различаются, и каждый индивидуум
принадлежит одной из них. Такой анализ можно использовать и для того,
чтобы определить какие переменные вносят вклад в эту классификацию.
Задачи дискриминантного анализа:
1. определение линейной комбинации независимых переменных, которая
позволяет разделить группы таким образом, чтобы объекты в различных
группах были максимально разделены;
2. разработка процедур распределения между группами новых объектов
(компаний или индивидуумов), характеристики которых известны, но
неизвестна принадлежность их к той или иной группе;
3. проверка наличия значимых различий между группами на основе их
центроидов;
111
4. определение переменных, объясняющих различия между группами
наилучшим образом;
5. оценка точности классификации данных на группы;
6. отнесение случаев к одной и групп (классификация) исходя из значений
предикторов.
Методы дискриминантного анализа находят применение в различных
областях – медицине, социологии, психологии, экономике, маркетинге и т.л.
При наблюдении больших статистических совокупностей часто появляется
необходимость разделить неоднородную совокупность на однородные группы
(классы). Такое расчленение в дальнейшем при проведении анализа дает
лучшие результаты моделирования зависимостей между отдельными
признаками.
Дискриминантный анализ в маркетинговых исследованиях может
применяться для оценки следующих моментов:
а) чем с точки зрения демографических характеристик отличаются
приверженцы данного магазина от тех, у кого эта приверженность отсутствует?
б) отличаются ли в потреблении замороженных продуктов покупатели,
которые пьют безалкогольные напитки мало, умеренно или много?
в) различаются ли между собой различные сегменты рынка по своим
предпочтениям к средствам массовой информации?
г) какими отличительными характеристиками обладают потребители,
реагирующие на прямую почтовую рекламу и др.
Переменная, разделяющая совокупность объектов исследования на
группы, называется группирующей.
Группирующая переменная должна быть номинальной (т.е. измеряться по
номинальной шкале), а зависимые переменные – метрическими. Соблюдение
этого условия обеспечивает высокую точность статистических расчетов.
При выборе зависимой переменной следует помнить, что увеличение
числа категорий в ней практически всегда влечет уменьшение качества
статистической модели, то есть ее точности и надежности.
Основным результатом дискриминантного анализа является расчет
вероятности попадания каждого респондента (объекта) в ту или иную группу, а
также поиск переменной, кодирующей их к данным группам.
Наряду с этим по результатам дискриминантного анализа можно
составить уравнение дискриминантной функции.
В зависимости от количества обучающих выборок различают два метода
дискриминантного анализа:
1. дискриминантный анализ для двух групп, который применяется, кода
зависимая переменная имеет только две категории. В этом случае строится
только одна дискриминантная функция;
2. дискриминантный анализ для трех и более групп – в этом случае
применяется множественный дискриминантный анализ, когда у зависимой
переменной есть три и более категорий. Тогда строится несколько
дискриминантных функций (по количеству групп минус единицу).
112
В зависимости от правил дискриминации в литературе рассматривается три
вида дискриминантного анализа:
1) линейный дискриминантный анализ Фишера – в этом случае правила
дискриминации представлены в виде линейной комбинации дискриминантных
переменных;
2) канонический дискриминантный анализ – правила дискриминации
представлены в виде дискриминантных функций;
3) линейный дискриминантный анализ – правила дискриминации
представлены совокупностью характеристик (групповая ковариационная
матрица, групповой вектор средних, определитель ковариационной матрицы).
Наиболее часто применяется линейный дискриминантный анализ.
Выполнение дискриминантного анализа включает следующие стадии:
формулирование проблемы, вычисление коэффициентов дискриминантной
функции, определение значимости, интерпретация и проверка достоверности.
Первый шаг дискриминантного анализа — формулирование проблемы
путем определения целей, зависимой переменой и независимых переменных.
Следующий шаг — разделение выборки на две части. Одна из них —
анализируемая выборка — используется для вычисления дискриминантной
функции. Когда выборка достаточно большая, ее можно разбить на две равные
части. Одна служит анализируемой выборкой, а другую используют для
проверки.
Анализируемая выборка (analysis sample) – это часть общей выборки,
которую используют для вычисления дискриминантной функции. Другая часть
— проверочная выборка (validation sample) — предназначена для проверки дискриминантной функции.
Проверочная выборка (validation sample) – это часть общей выборки,
которую используют для проверки результатов расчета на основании
анализируемой выборки.
После уточнения оптимального набора дискриминантных переменных
исследователю предстоит решить вопрос о выборе вида дискриминантной
функции. Функция f(x)=c называется канонической дискриминантной
функцией:
f( x) a  x a  x
1
1
2
2
Величины x , x – дискриминантные переменные представляют собой
значения признаков, которые используются для того, чтобы отличать один
класс (подмножество) от другого.
Величины a , a – дискриминантные множители, которые позволяют
перейти от двухмерного пространства первичных показателей к одномерному,
обеспечивая при этом минимальную ошибку классификации.
Таким
образом,
каноническая
дискриминантная
функция
представляет собой линейную комбинацию двух переменных x1 и x2, которая
наилучшим образом разграничивает объекты между двумя группами
(множествами).
1
1
2
2
113
Дискриминантная функция может быть линейной и нелинейной. Выбор
вида функции зависит от геометрического расположения разделяемых классов
в пространстве дискриминантных переменных. Это достигается максимизацией
межгрупповой вариации по сравнению с вариацией внутри групп.
Коэффициенты дискриминантной функции можно определить используя
два способа:
1. прямой способ (принудительное включение) – это дискриминантный
анализ, при котором дискриминантную функцию вычисляют при
одновременном введении всех предикторов.
В этом случае учитывается каждая независимая переменная, при этом ее
дискриминирующая (классификационная) сила не принимается во внимание.
Используется, если аналитик предпочитает, чтобы в разграничении принимали
участие все переменные.
2. пошаговый метод – это дискриминантный анализ, при котором
переменные (предикторы) вводят последовательно.
Этот метод основан на минимизации внутригрупповых различий после
включение в уравнение каждой новой переменной.
Если множества, используемые в качестве обучающих выборок, близко
расположены друг к другу, то возрастает вероятность ошибочной
классификации, особенно в тех случаях, когда классифицируемый объект
сильно удален от центров обоих множеств. Складывается ситуация, при
которой распознавание объекта затруднено. Одним из возможных выводов в
таком случае является пересмотр набора дискриминантных переменных.
В качестве дискриминантных переменных могут выступать не только
исходные (наблюдаемые) признаки, но и главные компоненты или главные
факторы.
Бессмысленно интерпретировать результаты анализа, если определенные
дискриминантные функции не являются статистически значимыми. Поэтому
следует выполнить статистическую проверку нулевой гипотезы о равенстве
средних всех дискриминантных функций во всех группах генеральной
совокупности.
Для
того,
чтобы
произвести
оценку
значимости
дискриминантной функции используют различные критерии:
1. собственное значение Лямбда, рассчитанное значение которого
показывает, во сколько раз изменчивость между группами превышает
изменчивость внутри групп. Представляет собой отношение межгрупповой
дисперсии к внутригрупповой. Принято считать – чем больше значения лямбда,
тем лучше подобрана дискриминантная функция.
2. критерий Уилкса – используется для оценки существенности
различий между средними значениями дискриминантной функции в разных
группах.
При применении этого критерия выдвигается нулевая гипотеза: средние
дискриминантной функции по каждой группе равны. Расчетное значение
критерия сравнивается с табличным и принимается решение о принятии или
отклонении нулевой гипотезы.
114
Характеристика коэффициентов дискриминантной функции производится
по аналогии с корреляционно-регрессионным анализом. Значение
коэффициента при определенной независимой переменной зависит от других
переменных, входящих в дискриминантную функцию.
Коэффициенты
дискриминантной
функции
могут
быть
проинтерпретированы обычным образом: чем больше стандартизованный
коэффициент, тем больше вклад соответствующей переменной в
дискриминацию совокупностей. Однако эти коэффициенты не дают
информации о том, между какими совокупностями дискриминируют
соответствующие функции.
Для оценки вклада отдельной переменной в значение дискриминантной
функции целесообразно пользоваться стандартизованными коэффициентами
детерминации.
Помимо определения вклада каждой исходной переменной в
дискриминантную
функцию,
можно
проанализировать
и
степень
корреляционной зависимости между ними.
Некоторое представление об относительной важности предикторов
можно также получить, изучив структурные коэффициенты корреляции,
которые также называют каноническими или дискриминантными нагрузками.
Эти линейные коэффициенты корреляции между каждым из предикторов и
дискриминантной функцией представляют дисперсию, которую предиктор
делит вместе с функцией. Как и нормированные коэффициенты, эти
коэффициенты корреляции следует использовать осторожно.
Дискриминантный
анализ
можно
использовать
как
метод
прогнозирования
поведения
наблюдаемых
единиц
статистической
совокупности на основе имеющихся стереотипов поведения аналогичных
объектов, входящих в состав объективно существующих или сформированных
по определенному принципу множеств (обучающих выборок). Это уравнение
позволяет по известным значениям независимой переменной определить
неизвестные значения зависимой переменной (критерия классификации) для
другой выборки.
Тема 16: Многомерное шкалирование
1. Понятие и использование многомерного шкалирования в маркетинге;
2. Порядок выполнения многомерного шкалирования.
Методы многомерного шкалирования разрабатывались и применяются в
практике для исследований сложных явлений и процессов, не поддающихся
непосредственному описанию или моделированию.
Многомерное шкалирование – объединяет класс методов, позволяющих
представить большой массив данных о сходстве (различиях) изучаемых
объектов в наглядном, доступном для интерпретации графическом виде.
Источниками данных при многомерном шкалировании выступают:
115
1. эксперты,
субъективно
воспринимающие
и
оценивающие
относительное расположение объектов в реальных условиях;
2. результаты прямой регистрации сведений о состоянии и поведении
объектов.
Целью такого анализа является определение местонахождения объекта
в «пространстве восприятия» его субъектами (экспертами, респондентами) и
создание его образа.
Воспринимаемые (психологические) взаимосвязи между объектами
представляются в виде геометрических связей между точками в многомерном
пространстве.
Эти
геометрические
представления
называют
пространственными картами. Оси координат на пространственной карте
соответствуют психологическим факторам поведения человека или, иначе
говоря, основным размерностям, которыми пользуются респонденты для
формирования восприятия и предпочтения объектов
Методы многомерного шкалирования используются для решения
следующих задач:
1) сжатие признакового пространства;
2) визуализация расположения наблюдаемых объектов относительно друг
друга в теоретическом пространстве;
3) выявление латентных факторов, предопределяющих пространственное
расположение, различие наблюдаемых объектов.
В отличие от других методов анализа в многомерном шкалировании
представление объектов осуществляется не по значениям характеризующих их
признаков, а по данным, представляющим сходства (или различия) объектов.
Многомерное шкалирование используют в маркетинге, чтобы определить
следующее:
1. Количество и природу измерителей, которые используют потребители,
чтобы выразить свое отношение к торговым маркам на рынке.
2. Позиционирование имеющихся торговых марок согласно этим
измерителям.
3. Позиционирование идеальных потребительских торговых марок по
этим измерителям.
Направления использования в маркетинговых исследованиях:
1. измерение имиджа. Сравнение восприятия фирмы потребителями и
непотребителями её продукции по сравнению с собственным восприятием
фирмы самой себя;
2. сегментация рынка. Расположение в одном и том же пространстве
торговых марок и потребителей для выявления относительно однородных по
восприятиям групп;
3. разработка новой торговой марки. Многомерное шкалирование
позволяет увидеть пробелы на пространственной карте, которые сигнализируют
о возможностях позиционирования новых продуктов. Кроме того, с помощью
тестирования возможно оценить новый товар и существующие торговые марки
и таким образом определить, как потребители воспринимают новые идеи,
116
заложенные в товаре. Доля тех, кто в процессе исследования предпочтет новый
продукт, отражает его шансы на успех в будущем;
4. оценка эффективности рекламы. Предполагает изучение положения
торговой марки на пространственной карте до и после реализации рекламной
кампании.
5. ценовой анализ. Сопоставление карт восприятия, построенных по
данным, когда респондентам сообщают и не сообщают цены на товар,
позволяют судить о воздействии ценового фактора.
6. решение о размерах каналов сбыта. Суждения респондентов о
сравнительных характеристиках брендов, высказанные ими в разных торговых
точках, позволяют получить карты восприятия, полезные с точки зрения
выбора каналов распространения товара.
7. построение шкалы отношений. Методы многомерного шкалирования
используются для конструирования новой шкалы, по которой потребители
будут оценивать свойства товара.
Можно перечислить следующие основные понятия и категории
многомерного шкалирования:
Сходство (подобие) – это величина, которая показывает, в какой степени
два объекта являются (или воспринимаются) одинаковыми или различными.
Стимул – это некоторое свойство объекта, его признак, качественная либо
количественная, но непосредственно не измеряемая характеристика изучаемого
объекта. В аналитической практике это обычно объект, обладающий
определенным набором характеристик.
Стресс – это мера соответствия построенной модели исходным данным по
каждому объекту. Чем ниже значение стресса, тем лучше качество модели.
Коэффициент R2 – характеризует долю дисперсии (вариации) в матрице
различий между объектами, обусловленную построенной моделью. Чем лучше
модель, тем выше значение коэффициента R2.
Пространственная карта. Воспринимаемые взаимосвязи между
торговыми марками или другими объектами, представленные в виде
геометрических связей между точками в многомерном пространстве.
Исследователь
должен
тщательно
сформулировать
проблему
многомерного шкалирования, поскольку можно использовать большое
разнообразие исходных данных. Задача маркетолога — определить
соответствующую форму для получения данных и выбрать метод
многомерного шкалирования для их анализа. Важный аспект решения включает
определение размерности для пространственной карты. Кроме того, следует
обозначить оси координат на карте и интерпретировать выведенную на основе
данных конфигурацию точек. И наконец, исследователь должен оценить
качество полученных результатов.
При
формулировании
проблемы
исследователю
необходимо
конкретизировать
цель
использования
результатов
многомерного
шкалирования и выбрать торговые марки или другие объекты, которые
предполагается проанализировать. Именно они определяют размерность
117
шкалирования и получаемые конфигурации. Чтобы получить хорошо
определяемую пространственную карту, следует включить как минимум восемь
торговых марок или объектов. Включение свыше 25 торговых марок, вероятно,
будет громоздким и утомит респондентов при опросе.
Очень внимательно надо подходить к выбору конкретных торговых марок
или объектов. Предположим, что исследователь заинтересован узнать
восприятия покупателей автомобилей. Если автомобили-люкс не включены в
набор объектов, результаты могут быть искажены. В основе выбора количества
торговых марок и их конкретных наименований должна лежать проблема,
маркетингового исследования, теоретические предпосылки и интуиция
исследователя.
Как было сказано, исходные данные, полученные от респондентов,
должны быть связаны с восприятиями или предпочтениями.
Данные, касающиеся восприятия объектов, могут быть прямыми или
непрямыми.
Восприятие объектов: прямые подходы. При использовании прямого
подхода к сбору данных о восприятии респондентов просят оценить, используя
их собственный критерий, насколько похожи или не похожи между собой
различные известные торговые марки. От респондентов часто требуется
оценить все возможные пары известных торговых марок, рассматривая
сходство по шкале Лайкерта. Эти данные связаны с оценками респондентов о
сходстве товаров.
Существуют и другие методы сбора данных. Респондентов можно
попросить проранжировать все возможные пары от наиболее похожих к
наименее похожим. В другом методе респонденты ранжируют известные
торговые марки по сравнению с определенной базовой торговой маркой.
Каждая торговая марка, в свою очередь, служит такой базой.
Восприятие объектов: непрямые подходы. Непрямые подходы (derived
approaches) к сбору данных о восприятии основаны на характеристиках
объектов и требуют, чтобы респонденты оценивали объекты, исходя из их
определенных характеристик, используя семантическую дифференциальную
шкалу или шкалу Лайкерта.
Иногда в набор объектов также включают идеальную торговую марку.
Респондентов просят оценить гипотетическую идеальную торговую марку по
одному и тому же набору характеристик. Если атрибутивные рейтинги
получены, то для каждой пары торговых марок выводят меру сходства
(евклидово расстояние).
Прямые методы по сравнению с непрямыми методами. Прямые методы
имеют то преимущество, что исследователю не приходится определять набор
явных характеристик. Респонденты оценивают сходство объектов, используя
собственный критерий. К недостаткам прямого подхода можно отнести то, что
на критерий влияют рассматриваемые торговые марки. Если различные
известные марки автомобилей находятся в одном псионом диапазоне, то цена
118
не будет важным фактором. Достаточно сложно определить перед началом
анализа, надо ли и если надо, то как объединять оценки респондентов. Более
того, может быть затруднительно дать название размерностям на
пространственной карте. Преимущество непрямого подхода состоит в том, что
легко разделить респондентов на однородные группы в соответствии с их
отношением к объекту, т.е. исходя из оценок свойств объекта. Также легко
обозначить размерности на пространственной карте. Недостатком метода
считается то, что исследователь должен определить все явные характеристики,
а это непростая задача. На основе идентифицированных характеристик
получают пространственную карту.
Прямые подходы используют чаще, чем непрямые (атрибутивные).
Однако лучше всего использовать оба подхода как взаимодополняющие.
Суждения респондентов о сходстве объектов, полученные прямым методом,
используются для получения пространственной карты, а атрибутивные оценки
— для интерпретации размерностей карты восприятий. Аналогичные
процедуры используют для данных, касающихся предпочтений респондентов.
Данные, касающиеся предпочтений респондентов. С помощью данных
о предпочтениях маркетолог-исследователь может увидеть порядок
предпочтения объектов респондентами с точки зрения какого-либо их свойства.
Обычный способ получения таких данных — ранжирование предпочтений. От
респондентов требуется проранжировать торговые марки в порядке снижения
их предпочтения (от наиболее предпочитаемого к наименее). Альтернативно,
респондентов можно попросить выполнить попарное сравнение и указать,
какую торговую марку они предпочитают в данной паре. Другой метод сбора
данных о предпочтениях — получение оценок предпочтений для разных
торговых марок. (Ранжирование, попарное сравнение и определение рейтинга
изложены в главах 8 и 9 при обсуждении методов шкалирования). Если в
основе пространственной карты лежат данные о предпочтениях, то расстояние
означает различие в предпочтениях.
Контур пространственной карты, построенной по данным о сходстве
объектов и по данным о предпочтениях, может различаться.
Выбор метода зависит от того, какие именно данные (о сходствах или
предпочтениях) подлежат шкалированию.
Всю совокупность методов МШ подразделяют на два больших класса:
1. метрические методы – используются для обработки порядковых
(количественных) данных;
2. неметрические методы – применяют, когда исходными являются
неколичественные данные (порядковые, ранговые и др.).
Конечная цель многомерного шкалирования — получить пространственную
карту с наименьшим количеством размерностей, которая наилучшим образом
подходит для анализа исходных данных. Однако пространственные карты
рассчитывают таким образом, что соответствие модели исходным данным
увеличивается с ростом количества размерностей пространства.
119
Для определения соответствия между исходными данными и построенной
моделью используют показатель стресса. Он является мерой соответствия
подогнанной модели исходным данным; чем выше значение стресса, тем ниже
качество подгонки модели.
Как только пространственная карта создана, необходимо дать название
соответствующим размерностям (осям координат на пространственной карте) и
интерпретировать
конфигурацию
точек
на
карте.
Исследователь
самостоятельно принимает решение об обозначении размерности,
руководствуясь своим опытом. В этом помогут следующие указания.
• Даже если прямым метолом получены суждения респондентов о сходстве
объектов, то все равно можно собрать рейтинги торговых марок по
характеристикам объекта. С помощью регрессионного анализа эти
атрибутивные векторы можно расположить на пространственной карте. Затем
осям координат дается обозначение, исходя из того, насколько близко векторы
совмещаются с соответствующими осями.
• После сбора прямым методом респондентами оценок сходства или
восприятия их можно попросить указать критерий, используемый в их оценках.
Затем эти критерии привязываются к осям пространственной карты.
• По возможности респондентам следует показывать пространственные
карты, получившиеся на основе их оценок и попросить обозначить оси,
анализируя получившуюся конфигурацию точек.
• Если существуют объективные характеристики товаров (например,
лошадиная сила или количество пройденных километров на литр бензина для
автомобилей), то их можно использовать как средство интерпретации
субъективных размерностей пространственной карты.
Если значения на шкалах не поддаются логическому объяснению,
осуществляют поворот шкального пространства. Для этого используют такие
методы как: варимакс; квартимакс; облимакс и др.
Тема 17: Совместный анализ
1. Сущность совместного анализа и возможности его применения в
маркетинговых исследованиях;
2. Алгоритм совместного анализа;
3. Методы анализа и интерпретации результатов.
С помощью совместного анализа (conjoint analysis) маркетологи
пытаются определить относительную важность, которую придают потребители
ясно выраженным характеристикам, а также полезность, которую они
связывают с уровнями характеристик.
Эту информацию маркетологи получают из оценок потребителями
торговых марок или профилей торговых марок, составленных из характеристик
товаров и их уровней. Респондентов знакомят с объектами, которым присущи
определенные характеристики и уровни этих характеристик, и просят оценить
эти объекты с точки зрения желательности тех или иных характеристик.
Маркетологи, используя метод совместного анализа, пытаются присвоить
120
уровням каждой характеристики определенную ценность. В итоге ценности или
полезности, которыми обладает каждый объект, тесно согласуются с
исходными оценками респондентов. Основное допущение состоит в том, что
любой набор объектов, таких как изделия, торговые марки или магазины,
оценивают как пучок характеристик
Таким образом, совместный анализ – это специальные методы сбора и
анализа данных, при помощи которых маркетологи определяют наилучшую
конфигурацию новых или уже существующих продуктов (или услуг).
Он позволяет определить самый лучший набор атрибутов, составляющий
товар или услугу, предложенный на рынке.
Эти методы получили распространение с середины 1990-х годов. В
России и Беларуси практически не применяется (из-за отсутствия
специалистов).
Название «совместный» (conjoint) происходит от комбинации двух слов
consider jointly – рассматривать совместно. В просторечии называют
конджоинг.
Важная цель совместного анализа – измерение степени предпочтения
потребителем одного из конкурирующих продуктов (услуг) в условиях
предположения о комплексной оценке всех атрибутов, составляющих продукт.
Совместный анализ позволяет количественно оценить важность одной
характеристики продукта по сравнению с другой.
Подобно многомерному шкалированию, совместный анализ опирается на
субъективные оценки респондентов. Однако, существуют следующие отличия:
1. если в многомерном шкалировании объекты представляют собой
изделия или торговые марки, то в совместном анализе— комбинации уровней
характеристик объекта, определяемые исследователем.
2. целью
многомерного
шкалирования
является
разработка
пространственной карты, изображающей объекты в многомерном пространстве
восприятий или предпочтений. С помощью совместного анализа маркетологи
стремятся определить функции частной ценности или полезности,
описывающие полезность, которую потребители присваивают уровням каждой
характеристики.
Эти два метода взаимно дополняют друг друга.
Совместный анализ используют в маркетинге для различных целей.
• Определение относительной важности характеристик в процессе выбора
товара потребителем. Типичный результат совместного анализа представляет
собой веса относительной важности для всех характеристик, используемых для
описания объектов. Веса относительной важности показывают, какие из
характеристик больше всего влияют на выбор потребителя.
• Определение рыночной доли торговых марок, которые различаются
уровнями своих характеристик. Значения полезностей, полученные в
результате совместного анализа, можно использовать как исходные данные в
модели выбора, чтобы определить долю, выпадающую на те или иные марки, и,
следовательно, долю рынка различных торговых марок.
121
• Определение структуры свойств наиболее предпочитаемой торговой
марки. Свойства торговой марки могут варьировать с точки зрения уровней
характеристик и соответствующих полезностей. Свойства торговой марки,
которые приводят к наивысшей полезности, указывают структуру
характеристик наиболее предпочитаемой торговой марки.
• Сегментирование рынка, исходя из сходства предпочтений для уровней
характеристик. Функции частной ценности, полученные для характеристик,
можно использовать как основу для кластеризации респондентов в однородные
по своим предпочтениям сегменты.
Совместный анализ находит применение при изучении потребительских и
промышленных товаров, финансовых и других услуг. Более того, эти
применения совместного анализа простираются на всю сферу маркетинга. Б
недавнем обзоре совместного анализа сообщается о применении совместного
анализа для определения идеи нового товара, конкурентного анализа,
ценообразования, сегментации рынка, рекламы
Основные категории совместного анализа:
Атрибут – это одна из рассматриваемых характеристик продукта.
Иногда называют фактором или переменной.
Уровень атрибута – вариант принимаемого атрибутом значения. В
некоторых случаях называют возможность или качество.
Профиль – полное описание продукта с конкретным набором уровней
атрибутов. Некоторые исследователи называют профиль стимулом или
карточкой.
План исследования – количество и конкретный набор профилей.
Некоторые исследователи называют дизайном.
Полный план – участвуют все возможные наборы уровней атрибутов
(профили). При этом количество профилей равно произведению количества
всех уровней атрибутов.
Неполный план – участвуют только необходимые для дальнейшего
анализа профили.
Полезность – числовое значение, которое процедура совместного
анализа присваивает уровням. На основании полезностей уровней вычисляют
важность каждого из атрибутов.
Парные таблицы – таблицы, в которых респонденты одновременно
оценивают по две характеристики до тех пор, пока не оценят все пары
характеристик.
Формулирование
проблемы
совместного
анализа
включает
идентификацию основных характеристик объекта и их уровней. Эти
характеристики и их уровни используют для конструирования объектов в
задаче совместного оценивания. Респонденты оценивают или ранжируют
объекты, используя подходящую шкалу, и полученные данные анализируют.
Результаты интерпретируют и оценивают их надежность и достоверность.
При формулировании проблемы совместного анализа исследователь
должен определить характеристики и уровни характеристик (атрибутивные
122
уровни), используемые в конструировании объектов. Атрибутивный уровень
указывает на значение данной характеристики. С теоретической точки зрения
выбранные характеристики должны быть явно выраженными, вносить
основной вклад в предпочтения и выбор потребителей. Например, при выборе
марки автомобиля в характеристики следует включить цену автомобиля, расход
бензина на определенное количество километров пути, объем салона
автомобиля и т.п.
После определения характеристик следует выбрать подходящие уровни.
Их число определяет число оцениваемых параметров, а также влияет на число
объектов, которые будут оцениваться респондентами. Чтобы облегчить задачу,
стоящую перед респондентами, и при этом оценивать параметры с достаточной
точностью, желательно ограничить число уровней.
Существует два широко распространенных подхода к построению
объектов в совместном анализе — попарный подход и метод полного
профиля (полнопрофильный метод).
В попарном подходе, также называемом методом двухфакторных
оценок, респонденты одновременно оценивают по две характеристики до тех
пор, пока не оценят все возможные пары характеристик.
В подходе полного профиля, также известного под названием метод
многофакторных оценок, для всех характеристик строили полные профили
торговых марок. Обычно каждый профиль описывают на отдельной индексной
карточке.
Преимущество попарного метода в том, что он легче для респондентов:
им проще высказать свое мнение при попарном сравнении характеристик.
Однако относительным недостатком этого подхода является то, что в нем
требуется сделать больше оценок, чем при использовании полнопрофильного
метода.
Кроме того, задача оценивания может оказаться нереалистичной, если
одновременно оценивают только две характеристики. Сравнение двух подходов
показывает, что оба метода приводят к сопоставимым функциям полезности,
однако полнопрофильный метод распространен больше.
Как и в многомерном шкалировании, исходные данные для совместного
анализа бывают неметрическими или метрическими. Для получения
неметрических данных респондентов обычно просят дать оценку в виде рангов.
При попарном подходе респонденты ранжируют все ячейки каждой из
матриц, определяя их желательность.
При полнопрофильном методе они ранжируют все профили объектов.
Ранги включают относительные оценки атрибутивных уровней. Сторонники
ранжированных данных полагают, что такие данные точно отражают поведение
потребителей на рынке.
При использовании метрических переменных респонденты пользуются
рейтингами, а не рангами. Сторонники рейтинговых данных полагают, что они
удобнее для респондентов и их анализировать легче, чем ранжированные
123
данные. Последнее время наблюдается рост исследований именно с
рейтинговыми данными.
В совместном анализе зависимая переменная обычно представляет собой
предпочтение или намерение совершить покупку. Другими словами,
респонденты предоставляют рейтинги или ранги, выражающие их
предпочтения или намерения покупки. Однако методология совместного
анализа достаточно гибкая и позволяет использовать диапазон других
зависимых переменных, включая фактическую покупку или выбор.
Основная процедура совместного анализа состоит в вычислении
частных полезностей для каждого уровня профилей.
Для оценки параметров модели можно использовать различные методы:
1. регрессионный анализ;
2. логит-регрессия;
3. регрессионный анализ с фиктивными переменными и др.
Для интерпретации результатов совместного анализа целесообразно
построить графики функций полезности. Функция полезности – визуально
описывает оценки респондентом уровней различных атрибутов объектов.
Совместный анализ имеет ряд допущений и ограничений. Его
использование предполагает, что можно определить важные характеристики
изделия. Более того, подразумевается, что потребители оценивают выбор
вариантов с позиции этих характеристик и идут на определенные компромиссы.
Однако в ситуациях, где значение имеет торговая марка изделия, потребители
не могут оценивать марки через их характеристики. Даже если потребители
принимают во внимание характеристики, полученная компромиссная модель
может не отражать достаточно хорошо процесс выбора. Другое ограничение
совместного анализа состоит в том, что набор данных может быть сложным,
особенно если он включает большое число характеристик, а модель должна
оцениваться на индивидуальном уровне. Остроту этой проблемы до некоторой
степени можно смягчить такими методами, как интерактивный, или
адаптивный совместный анализ и гибридный совместный анализ.
Тема 18: Подготовка отчёта о результатах маркетингового исследования
1. Функции и структура отчёта.
2. Подготовка устной презентации отчёта.
3. Использование пакетов Microsoft Excel и Microsoft Power Point для
подготовки презентации результатов маркетингового исследования.
Подготовка отчета и его презентация — последний этап маркетинговых
исследований. Ему предшествуют определение проблемы, разработка подхода,
формулирование плана исследования, полевые работы, подготовка данных и их
анализ.
Как и любой товар результаты маркетинговых исследований должны быть
хорошо упакованы. Итоги маркетингового исследования можно представить в
виде краткого общедоступного изложения сущности исследования или полного
124
научного отчета. Обычно письменный отчет сопровождается устной
презентацией.
Отчет о результатах маркетингового исследования и его презентация —
важные части проекта маркетингового исследования.
1. Они являются ощутимым результатом проведенной работы. После
завершения проекта и принятия руководством решения, не существует
никакого
другого
документального
подтверждения
маркетингового
исследования, за исключением письменного отчета. Он выступает фактическим
свидетельством выполненного проекта.
2. Менеджмент компании при принятии решений руководствуется отчетом
и презентацией. Если первые пять этапов проекта маркетинговых исследований
выполнены тщательно, а шестому уделено слишком мало внимания, то
ценность проекта для заказчика резко снижается.
3. Во многих случаях менеджеры-маркетологи компании-заказчика
ограничивают свое участие в проекте знакомством с письменным отчетом и
устной презентацией. Они оценивают качество всего проекта по отчету и
презентации.
4. На решение менеджмента о проведении маркетингового исследования в
будущем или о продолжении сотрудничества с конкретной фирмой для
проведения повторного исследования влияет восприятие полезности отчета и
презентации.
Маркетологи по-разному готовят отчет о результатах проведенного ими
исследования. На форму и содержание отчета влияют как особенности
исследователя (личность, опыт и квалификация), так и заказчика, которому и
предназначен отчет. Все же необходимо придерживаться определенных правил
по написанию отчетов, созданию таблиц и графиков.
Отчёт о проведенном исследовании – это форма документа, из которого
можно однозначно понять цели и задачи, метод проведения и основные
результаты проделанной работы.
Вместо
простого
суммирования
статистических
результатов
исследователь должен представить выводы так, чтобы их можно было
использовать непосредственно в процессе принятия решений. Если возможно,
должны быть сделаны выводы и рекомендации, которые руководство могло бы
применить на практике.
Возможны следующие формы отчётов:
 Полный отчёт – полный объем материалов в необходимом количестве;
 Краткий отчёт – основные выводы по проведенным исследованиям (до
10 страниц);
 Формальный отчёт – описывает основную часть организации и
проведения исследования без деталей (например, в таком отчёте не
приводятся анкеты опроса, заполненные анкеты, стенограммы фокусгруппы и т.д.);
 Презентация – сжатая форма представления полученных результатов.
125
В зависимости от выбранной формы представления отчёта его объём
может содержать от двух-трёх до нескольких сот страниц.
Типовой стандарт отчёта предполагает наличие следующих основных
разделов:
1) титульный лист
Должен содержать название отчета, информацию (имя, адрес и телефон)
об исследователе или организации, проводящей исследование; название
организации-клиента, для которой приготовлен отчет; дату его составления.
Название должно указывать на характер проекта.
Если отчет конфиденциальный, на титульном листе отмечаются лица,
уполномоченные ознакомиться с ним.
2) сопроводительное письмо, доставляемое клиенту вместе с отчетом,
и в котором подводится краткий итог данного проекта, не затрагивающий
полученных результатов. В письме также нужно указать необходимость
дальнейших действий со стороны клиента, таких как реализация полученных
данных или дальнейшие исследования, которые нужно предпринять.
3) содержание, в котором приводится список частей отчета с
соответствующими номерами страниц. Во многих отчетах оглавление включает
только главные заголовки и подзаголовки. За оглавлением следует список
таблиц, графиков, приложений и примеров.
4) резюме, которое является самой важной частью отчета (многие
руководители читают только резюме, иногда его называют «генеральским
отчетом»). Отображает суть отчёта, обеспечивает читателя минимальной
информацией для оценки результатов, выводов, рекомендаций.
5) введение, которое раскрывает необходимость и важность
исследования, суть проблемы, историю проекта, цели исследования и гипотезы.
6) Основная часть может содержать следующие составные части:
5.1. методология исследования;
В этом параграфе с необходимой детальностью описывается кто или что
явилось объектом исследования, дается описание и обоснование используемых
методов, инструментария обследования, приводится оценка достоверности
обследования.
5.2. полученные результаты;
Это главный раздел отчета, который рекомендуется строить с учетом
целей исследования. Результаты отражаются в детализированном виде и
сопровождаются таблицами и рисунками.
5.3. ограничения.
Так как не следует маскировать проблемы, которые возникли при
проведении исследования, то в отчет включают ограничения исследования.
Здесь определяется степень влияния ограничений (недостаток времени,
денежных и технических средств, недостаточная квалификация персонала и
т.д.) на полученные результаты.
Этот раздел следует писать осторожно и взвешенно. С одной стороны,
исследователь должен быть уверен, что руководство не будет использовать
126
результаты не по назначению, например, распространит их на неподходящие
для них генеральные совокупности. С другой стороны, предостережения этого
раздела не должны подрывать доверие заказчика к исследованию или
преуменьшать его важность.
6)выводы и рекомендации.
В отчете недостаточно представить итог статистической обработки
результатов исследования. Нужно, чтобы результаты освещались с учетом
поставленной проблемы. Основываясь на результатах исследования и выводах
(conclusions), исследователь может дать рекомендации лицам, принимающим
решения. Иногда от маркетологов и не просят рекомендации, поскольку они в
ряде случаев не могут охватить всю картину в фирме клиента. Если же
рекомендации даны, то они должны быть осуществимы, практичны,
действенны и непосредственно использоваться как база при принятии решений
руководством.
7) приложения.
В приложения выносится дополнительная информация (таблицы, анкеты,
карты, использованные при формировании выборки, бланки интервью, план
выборки и др.); приводятся технические подробности исследования (детальные
расчеты размера выборки, статистических критериев, оценка значимости и
надежности и др.); отражается библиография.
Необходимо помнить, что отчет готовится для особого рода читателей:
менеджеров по маркетингу, которые будут использовать результаты
исследования в своей работе. Авторы отчета должны учитывать специальную
подготовку читателей и их интерес к проекту, а также обстоятельства, при
которых они будут читать и использовать данный отчет.
Следует избегать злоупотребления в отчете специальной терминологией
и жаргоном. Если без некоторых специальных терминов не обойтись, то
поясните их кратко в Приложении. Когда дело касается маркетинговых
исследований, люди предпочтут жить с нерешенной проблемой, нежели
согласятся с решением, которое они не понимают.
Часто исследователь должен удовлетворить нужды нескольких групп с
различными уровнями специальной подготовки и интереса к проекту. Во
избежание таких конфликтных запросов можно включить в отчет различные
разделы для разных читателей или подготовить полностью отдельные отчеты.
Отчет должен быть прост в чтении, а именно, логически структурирован
и доступно написан. Материал отчета, особенно его основной части, должен
быть логически взаимосвязан. Заголовки следует использовать для главных
тем, а подзаголовки — для подтем.
Логическая организация материала приводит к связному отчету.
Доходчивость можно усилить, используя хорошо составленные, короткие и
касающиеся сути предложения. Слова должны точно передавать мысль
исследователя, избегать сложных слов, жаргонизмов и клише. Прекрасной
проверкой доходчивости отчета может стать критическое прочтение его
несколькими людьми, не знакомыми с проектом. Вполне возможно, что
127
придется написать несколько вариантов отчета, пока не получится
окончательный документ.
Очень важно обращать внимание на оформление отчета. Он должен быть
отпечатан на качественной бумаге и переплетен. Шрифты нужно правильно
подобрать, от этого во многом зависит удобочитаемость текста.
В дополнение к письменному отчету при проведении большинства
маркетинговых исследований требуется один или более устных отчётов
(качественная презентация может скрыть слабости исследования, но
качественное исследование не может улучшить плохую презентацию).
Залог эффективной презентации — тщательная подготовка. Текст
выступления или его подробный 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 необходимые
вычисления. Они особенно полезны при ответах на специальные вопросы.
Магнитные и картонные доски позволяют быстро представить
заблаговременно подготовленный материал. Перевернутые на обратную
сторону листы с диаграммами, установленные на подставке, используются как
чистые листы для написания необходимой информации. С помощью
проекционной аппаратуры можно представить простые графики, а также
сложные схемы, последовательно выводя их на экран.
Существует несколько компьютерных программ для получения
привлекательных слайдов. Цветные плакаты, слайды, видеомагнитофоны и
проекционные аппараты особенно эффективны при представлении результатов
работы фокус-групп и других аспектов полевых работ.
128
4 Методические рекомендации по изучению дисциплины и отдельных ее
тем
Тема: организация и содержание маркетинговых исследований
Проведение маркетингового анализа результативности работы предприятия.
Цель работы: приобрести умения и навыки в проведении маркетингового
анализа показателей результативности работы субъекта хозяйствования.
Представлены данные по основным показателям крупного предприятия,
производящего дорожно-строительную технику в Республике Беларусь, за 3
последних года, на основе которых необходимо оценить результативность
работы предприятия.
Порядок выполнения:
1) на основе данных по объемам производства и реализации продукции
предприятия автопрома провести сравнительный анализ вышеназванных
показателей. Построить аналитические таблицы по оценке динамики объема
производства и объемов реализации. Пример таблицы:
Ассортиментная Объем
Темп роста, %
Абсолютное
группа
производства, шт.
отклонение(+/-)
Годы
1
2
3
2/1
3/2
2к1
3к2
Констатировать изменения в пояснительной записке.
Построить диаграммы структуры объема производства и реализации
продукции. Пояснить разницу в сравниваемых структурах.
Построить график динамики объемов производства и реализации, сделать
выводы по графику.
Определить, насколько зависели объемы реализации продукции за
последние 3 года от объемов производства (на основе расчетов коэффициентов
корреляции – функция КОРРЕЛ). Значения коэффициента корреляции:
0,81 до 1 – сильная взаимосвязь
0,61 до 0,8 – умеренная взаимосвязь
0,41 до 0,6 – слабая взаимосвязь
0,21 до 0,4 – очень слабая взаимосвязь
0 до 0,19 – отсутствует взаимосвязь.
Если значение коэффициента корреляции положительное – взаимосвязь прямая,
если отрицательное – обратная.
Составить аналитическую таблицу динамики затрат на реализацию (в
таблице данные представлены в тыс. руб). Пояснить данные.
Составить диаграмму структуры затрат на реализацию за последний год
(3), пояснить диаграмму.
Рассчитать долю затрат из прибыли предприятия за последний год (3),
если доля затрат из себестоимости продукции составила в отчетном году 12%.
Рассчитать оптимальный размер затрат на реализацию продукции из
прибыли и общих затрат, приняв во внимание следующие условия:
129
a.
Общие затраты на проведение дилерских и дистрибьюторских
собраний планируется снизить на 5%;
b.
Затраты на выставочную деятельность из прибыли увеличиваются
на 12 050 тыс. руб.;
c.
Премии сотрудников из прибыли растут на 9%
d.
Общие затраты на подарочные наборы снижаются на 7,6%;
e.
Прочие расходы из прибыли снижаются на 8%.
Величина затрат по другим статьям останется без изменений.
С учетом предполагаемых условий рассчитать, на сколько процентов
изменится общая величина затрат в планируемом периоде и какую долю в ней
будут занимать затраты из прибыли.
Результатом работы является отчет, который составляется в
соответствии с перечисленными ниже пунктами:
1. Таблица оценки динамики и структуры производства по товарным
группам; Таблица оценки динамики и структуры реализации по товарным
группам; Пояснительная записка по данным таблицам;
2. Диаграммы структуры производства продукции; Диаграммы структуры
реализации продукции; Пояснение по диаграммам;
3. График динамики объемов производства и реализации продукции;
выводы по графику;
4. Таблица коэффициентов корреляции объемов производства и
реализации
Коэффициент
корреляции 1
год
Степень
взаимозавис
имости
Коэффициент
корреляции 2
год
Степень
взаимозавис
имости
Коэффициент
корреляции 3
год
Степень
взаимозавис
имости
5. Аналитическая таблица динамики затрат на реализацию продукции;
диаграмма структуры затрат на реализацию продукции за последний (3) год,
пояснения к таблице и диаграмме.
6. Таблица расчета оптимальных затрат на реализацию продукции с
учетом ограничений:
Статья затрат
Общие
затраты за
отчетный (3)
год без
ограничений
Затраты из
прибыли за
отчетный (3)
год без
ограничений
Общие
затраты с
учетом
ограничений
Затраты из
прибыли с
учетом
ограничений
7. Ответ на вопрос, как и на сколько процентов изменится общая
величина затрат в планируемом периоде с учетом ограничений и какую долю в
ней будут занимать затраты из прибыли.
Задание 2
Организация «Europhlan» осуществляет оптовую торговлю продукцией
для машиностроения. В отчетном году по организации снизилась выручка от
реализации продукции, упала прибыль и рентабельность продаж. В торговом
ассортименте организации находится более 1000 наименований продукции,
130
более 10 групп товаров. Специалисты организации выявили, что снижение
выручки от реализации произошло по группе «Кузнечные изделия». В
ассортименте по данной группе представлено более 40 видов продукции.
Задание. В таблице исходных данных представлены объемы продаж
продукции по группе «Кузнечные изделия» по месяцам за отчетный год (€). На
основе исходных данных изучить ассортиментную группу «Кузнечные
изделия», выявить виды продукции с наиболее низким уровнем продаж и
нестабильным спросом, предложить мероприятия по рационализации торгового
ассортимента на основе проведенного изучения.
Порядок выполнения.
Для изучения ассортимента, определения уровня спроса на продукцию и
степени его стабильности и, следственно, выявления видов продукции с низким
объемом продаж и нестабильным спросом, необходимо провести комплексный
АВС/XYZ-анализ.
1. Проведение ABC-анализа.
1) Рассчитать общий объем продаж товара за год.
2) Найти долю каждого вида продукции в общем объеме продаж. Процент
оставить до четырех десятичных знаков.
3) Ранжировать в порядке убывания объема продаж.
4) Найти долю вида продукции с накопительным итогом.
5) Присвоить значения групп выбранным объектам.
Группа А – объекты, сумма долей с накопительным итогом которых
составляет первые 50 % от общей суммы параметров.
Группа В – следующие за группой А объекты, сумма долей с
накопительным итогом которых составляет от 50 % до 80 % от общей суммы
параметров.
Группа С – оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом
которых составляет от 80 % до 100 % от общей суммы параметров.
6) Найти долю группы (А,В и С) в общем количестве видов продукции.
7) Построить матрицу АВС-анализа. Она примет вид:
Доля в
Доля в
Наименование Вид
общем
количестве
группы
продукции
объеме
видов
продаж, % продукции, %
штамповка
А
72,84
26,67
…
В
С
8) Перенести итоговую матрицу в Microsoft Word, составить пояснительную
записку – вывод по АВС-анализу.
2. Проведение XYZ-анализа.
Суть XYZ анализа состоит в группировании объектов анализа по мере
однородности анализируемых параметров (по коэффициенту или проценту
вариации).
131
Формула для расчета процента вариации:
n
(x
i 1
v
i
 х)2
n
x
 100%
где, хi— значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период,
х — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,
п — число периодов.
Значение квадратного корня это - стандартное отклонение вариационного
ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от
среднеарифметического значения находятся анализируемые значения.
Для расчета процента вариации следует посчитать средний показатель
объема продаж, далее при помощи функции СТАНДОТКЛОН определить
среднеквадратическое отклонение объемов продаж по товарной группе от
среднего значения, затем разделить полученную величину стандартного
отклонения на среднее значение и умножить её на 100 – это и будет процент
вариации.
Для выполнения задания необходимо провести XYZ-анализ по степени
стабильности спроса, который отражается интенсивностью объемов продаж по
каждому виду продукции. Группа Х – виды продукции, характеризующиеся
стабильным и регулярным объемом продаж; группа У – виды продукции, по
которым интенсивность продаж изменяется; группа Z – виды продукции,
покупка которых осуществляется нерегулярно, спрос на них не отличается
стабильностью.
Проведение XYZ-анализа:
1) Найти среднее значение объемов продаж по каждому виду продукции.
Рассчитать процент вариации.
Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента
вариации. Определить группы X, Y и Z.
Группа X – объекты, коэффициент вариации по которым не превышает
10%.
Группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10%
- 25%.
Группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает
25%.
2) Построить итоговую таблицу.
Наименование Вид
группы
продукции
Х
Штамповка
…
У
Z
132
Процент
вариации
1,2
…
3) Перенести итоговую матрицу в Microsoft Word, составить пояснительную
записку – вывод по XYZ-анализу.
3. Построить матрицу совместного анализа, указав виды продукции в её
квадрантах.
A
В
С
X Штамповка
Y
Шестерня
Z
Обойма Муфта
Перенести матрицу в Microsoft Word. Составить пояснительную записку
согласно предложенному заданию, выявив виды продукции с наиболее низким
уровнем продаж и нестабильным спросом.
Предложить мероприятия по рационализации торгового ассортимента на
основе проведенного изучения.
Тема: «Опрос и наблюдение как количественные способы сбора маркетинговой
информации»
Содержание работы.
Предприятие по производству молочной продукции проводило
исследование рынка питьевых десертов. В рамках проведения исследования
состоялась дегустация питьевых десертов со вкусом наполнителя «клубника» в
гипермаркете. После неё респондентам было предложено заполнение
семантической дифференциальной шкалы. Под номерами были закодированы
следующие марки: 1 – «Биойогурт», 2 – «Danon», 3 – «Лактиналь», 4 –
«Нежный», производитель.
Студентам приведены результаты по 6 респондентам.
Задание:
1) Представить графически семантические дифференциалы по каждому
респонденту (шкалу выбрать от 1 до 7)
2) Рассчитать показатели оценки семантических дифференциалов. При
расчете учитывать следующую структуру характеристик: вкусный – 30%;
сладкий – 5%, утоление жажды – 5%, густота – 5%, насыщенность вкуса
наполнителя «клубника» – 5%, потребление – 10%, приобретение - 20 %, совет
для детей – 20%.
3) Сделать выводы по результатам применения семантического
дифференциала.
В результате проведения лабораторной работы студент должен
представить отчет по оценке семантического дифференциала, состоящий из
трех вышеприведенных разделов. Структура и порядок представления разделов
1 2 представлены ниже (см. Рекомендации по выполнению).
Рекомендации по выполнению.
1. «Перевернуть» дифференциал. Слева расположить все отрицательные
характеристики, в правой части – все положительные. Добавить шкалу и
изобразить дифференциал графически: 1 респондент – 1 график. В результате в
первом разделе отчета приводятся 6 графиков.
133
2. Заполнить полученные дифференциалы отдельно: каждый респондент
– каждый товар. Для этого добавить к дифференциалу шкалу и удельные веса
характеристик, выставить баллы оценки респондентов. В результате
заполненный дифференциал по респонденту 1 товару 1 будет иметь вид
(рисунок 1).
3. Рассчитать общий показатель оценки по каждому респонденту по
каждому продукту: сумма баллов, выставленных по характеристике * удельный
вес характеристики. Занести его в таблицу (рисунок 1). Таким образом, в
результате расчетов получится 24 показателя (4 товара, 6 респондентов).
Рисунок 1. Внешний вид дифференциала
4. Рассчитать общий балл по выборке по каждому товару: сложить
результаты по отдельному товару всех респондентов. Заполнить
таблицу:Таблица 1. Результаты оценки семантического дифференциала по
выборке
Марка товара
№
Балл
респондента
№1 биойогурт
1
2…
ИТОГО по
товару 1
№ 2 Данон
5. Определить максимально и минимально возможные баллы и сравнить
их с полученными (по каждому товару). Рассчитать коэффициенты
дифференциала в разрезе конкурентов: Кобщ= Балл по товару 1/балл по
конкуренту. Т.е. получить 3 общих коэффициента дифференциала.
Прокомментировать полученные результаты.
6. Рассчитать показатели по всей выборке по каждой характеристике
отдельно для каждого товара (для сопоставимости также учитывать удельные
веса характеристик): сумма баллов по отдельной характеристике по всей
выборке*удельный вес характеристики. Заполнить таблицу:
Таблица 2. Результаты оценки семантического дифференциала по всей
выборке по каждой характеристике в разрезе товаров
Характеристика
Товарная марка
Балл
Вкус
№1
134
№2…
Кислота…
Выявить, по каким характеристикам товар № 1 уступает конкурентам.
7. Рассчитать коэффициенты вариации для тех характеристик, по
которым оценка продукта 1 ниже, чем у конкурентов (даже у одного). Формула
для расчета коэффициента вариации:
n
(x
i 1
v
i
n
x
 х)2
 100%
где хi — фактическое значение параметра за i-тый период,
‾х—среднее значение параметра,
п — число параметров.
Для расчета необходимо найти фактический средний балл по
характеристике по всей выборке отдельно по товару 1: сумма оценок по
характеристике по товару (таблица 2 столбец 3)/6. И рассчитать коэффициент
вариации как долю среднеквадратического отклонения в среднем значении, для
чего определить среднеквадратические отклонения оценки по характеристике
каждого респондента товара 1 при помощи формулы СТАНДОТКЛОН, где
число 1 – фактические значения оценки товара 1 по каждой характеристике
(например, шесть оценок респондентами характеристики вкуса), число 2 –
среднее значение по данной характеристике. При расчете учитывать удельные
веса характеристик. Коэффициент вариации определить как отношение
среднеквадратического отклонения к среднему значению, выразить в
процентах. Величина коэффициента вариации показывает разброс полученных
баллов по выборке. Квар≤10% - разброс низкий; 10%<Квар≤25% - средний,
Квар > 25% - высокий. Заполнить таблицу:
Таблица 3. Коэффициенты вариации оценок по выборке по отдельной
характеристике для товара № 1
Характеристика
Средний
Коэффициент
балл
вариации, %
Вкус
22
Кислота
12
В разделе 3 на основании полученных результатов сделать вывод о
конкурентной позиции товара, целесообразности и направлении его
совершенствования.
135
5 Планы семинарских, практических и лабораторных занятий
ТЕМА 1. ОРГАНИЗАЦИЯ И СОДЕРЖАНИЕ МАРКЕТИНГОВЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ
1.
Понятие маркетинговых исследований.
2.
Этапы маркетингового исследования на предприятии.
3.
Основные направления анализа маркетинговой информации.
Методы анализа данных.
4.
Разработка маркетинговой программы как один из заключительных
этапов маркетингового исследования.
5.
Представление
результатов
маркетингового
исследования.
Структура заключительного отчета.
ТЕМА 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ФОРМУЛИРОВАНИЕ ЦЕЛЕЙ
МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
1.
Этапы определения проблемы и формулирования целей
маркетингового исследования.
2.
Типы проблем при проведении маркетинговых исследований:
проблемы управления маркетингом и проблемы маркетинговых исследований.
3.
Выявление объекта и предмета исследования. Определение целей
маркетингового исследования. Формирование рабочей гипотезы.
ТЕМА 3. ВЫБОР ТИПА И РАЗРАБОТКА ПЛАНА МАРКЕТИНГОВОГО
ИССЛЕДОВАНИЯ
1.
Этапы разработки плана маркетингового исследования.
2.
Выбор методики проведения маркетингового исследования.
3.
Определение типа требуемой информации при проведении
маркетингового исследования и источников ее получения.
4.
Выбор способа сбора необходимых данных.
5.
Составление бюджета и графика проекта. Процесс формирования
бюджета маркетингового исследования. График проведения маркетинговых
исследований.
ТЕМА 4. КАЧЕСТВЕННЫЕ СПОСОБЫ СБОРА МАРКЕТИНГОВОЙ
ИНФОРМАЦИИ
1.
Качественное исследование как инструмент понимания сути
обстановки, сложившейся вокруг проблемы.
2.
Фокус-группы как неструктурированные групповые интервью.
Характеристика. Виды. Условия применения. Преимущества и недостатки.
136
3.
Глубинные интервью как неструктурированные, прямые, личные
интервью. Характеристика. Виды. Условия применения. Преимущества и
недостатки. Нестандартизированные и полуструктурированные глубинные
интервью.
4.
Проекционный метод как неструктурированная, косвенная форма
опроса, побуждающая респондентов высказывать интервьюеру свои скрытые
мотивы, убеждения, отношения или чувства относительно обсуждаемой
проблемы. Характеристика. Виды. Условия применения. Преимущества и
недостатки.
ТЕМА
5.
ИССЛЕДОВАНИЙ
1.
2.
3.
4.
ВЫБОРОЧНЫЕ
МЕТОДЫ
МАРКЕТИНГОВЫХ
Процесс формирования выборки.
Формирование случайной выборки.
Неслучайные выборки.
Определение размера выборки.
ТЕМА 6. ОПРОС И НАБЛЮДЕНИЕ КАК КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ
СПОСОБЫ СБОРА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
1.
Опросы как основные методы количественных исследований.
Классификация методов проведения опроса.
2.
Шкалирование
как
процесс
создания
определенного
последовательного ряда. Основные типы шкал (номинальная, порядковая,
интервальная и относительная).
3.
Анкета или программа опроса. Цели использования анкеты.
Последовательность разработки анкеты.
4.
Наблюдение. Виды наблюдения. Разработка форм наблюдения.
ТЕМА 7. ЭКСПЕРИМЕНТЫ
1.
Составляющие экспериментального исследования. Условные
обозначения при описании планов экспериментов.
2.
Виды моделей эксперимента. Достоинства и недостатки причинных
методов исследований.
ТЕМА 8. ПОЛЕВЫЕ РАБОТЫ
1.
Полевые работы как опрос или иной сбор данных, выполняемый
вне офиса.
2.
Подбор
персонала.
Основные
навыки
интервьюера.
Первоначальный контакт с потенциальным респондентом.
137
ТЕМА 9. ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО
АНАЛИЗА
1.
Подготовка данных к анализу. Редактирование данных.
2.
Кодирование. Создание системы кодирования. Кодирование
закрытых и открытых вопросов. Категориальная и дихотомическая кодировка
данных.
3.
Статистическая корректировка данных. Процедуры взвешивания,
переопределения переменных и преобразования шкал.
ТЕМА 10. ОПИСАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ.
АНАЛИЗА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
БАЗОВЫЕ
МЕТОДЫ
1.
Вариационный ряд: характеристика распределения данных.
Гистограмма. Нормальное распределение. Выбросы данных.
2.
Обобщающие показатели: интерпретация типических значений.
3.
Показатели вариации. Размах вариации. Межквартильный размах.
4.
Применение пакета SPSS для описательного анализа маркетинговой
информации.
ТЕМА 11. ДИСПЕРСИОННЫЙ И КОВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
1.
Дисперсионный анализ как метод проверки статистической
значимости различий выборочных средних для двух или более совокупностей.
2.
Процедура
выполнения
однофакторного
дисперсионного.
Многофакторный дисперсионный анализ.
a.
Ковариационный анализ. Условия применения ковариационного
анализа. Ковариата.
3.
Применение пакета SPSS для проведения дисперсионного и
ковариационного анализа.
ТЕМА 12. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
1.
Корреляционный и регрессионный анализ как два базовых
инструмента анализа двумерных количественных данных.
2.
Корреляционный анализ. Диаграмма рассеяния. Коэффициент
корреляции.
3.
Применение пакета SPSS для проведения корреляционнорегрессионного анализа.
ТЕМА 13. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
1.
Факторный анализ как совокупность методов
обобщающих характеристик изучаемых явлений и процессов.
138
выявления
2.
Методы факторного анализа. Метод главных компонент.
Упрощенные методы факторного анализа.
3.
Алгоритмы факторного анализа. Оценка достаточности числа
выделенных общих факторов.
4.
Применение пакета SPSS для проведения факторного анализа.
ТЕМА 14. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
1.
Кластерный анализ как класс методов классификации объектов или
событий в относительно однородные группы или кластеры.
2.
Порядок выполнения кластерного анализа.
3.
Иерархические методы кластеризации.
4.
Алгоритмы классификации: метод одиночной связи, метод полных
связей, метод средней связи, метод Уорда.
5.
Применение пакета SPSS для проведения кластерного анализа.
ТЕМА 15. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
1.
Дискриминантный анализ как метод многомерной классификации.
2.
Процедуры дискриминантного анализа: интерпретация различий
между существующими классами и классификация новых объектов.
3.
Дискриминантные переменные.
4.
Применение пакета SPSS для проведения дискриминантного
анализа.
ТЕМА 16. МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
1.
Многомерное шкалирование как класс методов для представления
восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного изображения.
2.
Порядок выполнения многомерного шкалирования.
ТЕМА 17. СОВМЕСТНЫЙ АНАЛИЗ
1.
Совместный анализ как метод количественной оценки важности
одной характеристики по сравнению с другой.
2.
Использование совместного анализа для разработки нового
продукта, который существует в форме концепции.
3.
Применение пакета SPSS для проведения совместного анализа.
ТЕМА 18. ПОДГОТОВКА ОТЧЕТА О РЕЗУЛЬТАТАХ
МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
1.
Функция отчета о маркетинговом исследовании. Структура отчета.
Презентация.
2.
Использование пакетов Microsoft Excel и Microsoft Power Point для
подготовки презентации результатов маркетингового исследования.
139
6 Тематика рефератов и методические рекомендации по их выполнению
1.
Кодекс ESOMAR: основные положения, применение, значение для
практики проведения маркетинговых исследований
2.
История становления маркетинговых исследований: основные этапы и
взаимосвязь с эволюцией концепций маркетинга
3.
Эволюция развития мирового рынка маркетинговых исследований
4.
Эволюция развития рынка маркетинговых исследований Республики
Беларусь
5.
Классификация маркетинговой информации: признаки классификации
и виды информации
6.
Программа маркетингового исследования – основа его проведения
7.
Содержание отчета о проведении маркетингового исследования в
зависимости от изучаемой проблемы
Методические рекомендации по выполнению рефератов
Рефераты по дисциплине «Маркетинговые исследования» выполняются
студентами в соответствии с учебной программой по специальности
«Маркетинг», направлены на получение практических умений и навыков в
соответствии с выбранной темой и являются одной из важнейших форм
подготовки специалиста.
Целью написания реферата по дисциплине «Маркетинговые
исследования» является углубление и закрепление теоретических знаний у
студентов в области маркетинговых исследований, овладение навыками их
проведения, приемами обработки полученных результатов и разработки
соответствующих рекомендаций
по
использованию. Для достижения
поставленной цели необходимо решение следующих задач: 1) закрепить,
углубить, систематизировать и интерпретировать теоретические знания по
дисциплине; 2) приобрести практические умения и навыки в области
проведения маркетинговых исследований и обработки их результатов; 3)
сформировать у студентов способности производить оценку полученных
результатов исследований и предлагать соответствующие рекомендации; 4)
выработать умения формулировать суждения и выводы, логически
последовательно и доказательно их излагать.
В процессе написания реферата у студентов вырабатывается умение
самостоятельно работать с литературой, обобщать и анализировать
теоретический и практический материал.
140
Рефераты должны быть подготовлены в соответствии с требованиями
стандарта СТП БГЭУ «Общие требования, порядок выполнения и правила
оформления студенческих работ и магистерской диссертации». Реферат
состоит из титульного листа, содержания, основной части, списка
использованных источников. Основная часть реферата посвящена раскрытию
выбранной студентом темы на основе анализа различных источников
литературы, в том числе и в сети Интернет.
Список использованных источников должен содержать только те
источники,
на
которые
имеются
ссылки.
141
7 Методические материалы для контроля знаний студентов (тесты, вопросы к
экзаменам, зачетам)
Вопросы к зачёту по курсу
«МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ»
1.Сущность и содержание маркетинговых исследований. Их роль в информационном
обеспечении деятельности компании.
2.Объекты маркетингового исследования. Требования к эффективности проведения.
3.Этапы процесса исследования и их сущность.
4.Структура плана маркетингового исследования и его содержание.
5.Принципы и система методов исследования в маркетинге.
6.Этические аспекты маркетинговых исследований.
7.Понятие проблем в маркетинговых исследованиях, их источники.
8.Факторы среды, учитываемые при определении проблем.
9.Различия между решаемой и исследуемой проблемой
10.Понимание проблемы через «дерево решений».
11.Процесс определения проблемы.
12.Поисковое исследование.
13.Описательное исследование.
14.Каузальное исследование.
15.Свойства и классификация маркетинговой информации
16.Типы первичной информации, виды и критерии оценки вторичной информации.
17.Качественные методы получения данных
18. Проекционные методы
19.Сбор информации методом фокус-группы.
20.Количественные методы опроса.
21.Панельные исследования.
22.Наблюдение как метод сбора первичной информации.
23.Достоинства и недостатки метода наблюдения
24.Процесс осуществления наблюдения.
25.Эксперемент как метод сбора первичной информации, достоинства и недостатки.
26. Виды экспериментов в маркетинге
27. Тестовый рынок
28.Этапы разработки анкет.
29.Функции и структура анкет.
30.Шкалы измерения и их характеристики.
31.Сравнительное и несравнительное шкалирование.
32.Вероятностные и невероятностные методы формирования выборки.
33.Разработка выборочного плана.
34.Качественные подходы определения объёма выборки.
35.Количественные подходы определения объёма выборки.
36.Основные этапы полевых работ при сборке данных.
37.Преднамеренные и непреднамеренные не выборочные ошибки.
38.Понятие маркетинговой информационной системы
39.Подготовка первичных данных к анализу. Редактирование данных
142
ВОПРОСЫ
для подготовки к экзамену по курсу «Маркетинговые исследования»
для студентов 3 (4) курса специальности «Маркетинг»
(группы ДМП, ДМР, ЗМП, ЗМР, РММ, РМП)
утверждены 28.08.2014, пр.№1
1. Определение маркетинговых исследований и их роль в управлении предприятием
2. Цели и задачи маркетинговых исследований
3. Принципы проведения маркетинговых исследований
4. Содержание маркетинговых исследований
5. Виды и источники маркетинговой информации
6. Преимущества и недостатки вторичной информации
7. Порядок сбора и методы обработки вторичной информации
8. Преимущества и недостатки первичной маркетинговой информации
9. Направления и задачи маркетинговых исследований
10. Организационные формы проведения маркетинговых исследований
11. Маркетинговые информационные системы: элементы и структура
12. Принципы получения маркетинговой информации. Кодекс ESOMAR
13. Понятие и источники проблем маркетинга
14. Преобразование проблем маркетинга в проблему маркетингового исследования
15. Классификация проблем исследования
16. Приемы осмысления проблемы исследовательского проекта
17. Выявление объекта и предмета исследования
18. Особенности взаимоотношений исследователя и заказчика исследования
19. Ситуации, в которых следует отказаться от проведения маркетингового исследования
20. Рабочая гипотеза исследовательского проекта и основные требования к ней
21. Методы формирования рабочей гипотезы исследования
22. Понятие и назначение и ключевые компоненты плана исследования
23. Виды исследовательских проектов.
24. Разведочное (поисковое) исследование
25. Проект дескриптивного (описательного) исследования
26. Концепция причинности. Проект каузального исследования
27. Общая характеристика методов сбора первичной информации
28. Наблюдение и его роль при проведении маркетинговых исследований
29. Фокус-группа и ее использование в маркетинговых исследованиях
30. Метод глубинного интервью
31. Проекционные методы в исследованиях маркетинга
32. Содержание методов опроса и их классификация
33. Достоинства и недостатки основных методов проведения опросов
34. Структура анкеты (опросного листа) и основные требования к ее составлению
35. Панельный метод обследования
36. Содержание, виды и сфера применения качественных методов получения и анализа
маркетинговой информации
37. Эксперимент в маркетинговых исследованиях и его разновидности
38. Измерения в маркетинговых исследованиях. Шкалы измерения и их характеристика
39. Ранговые шкалы. Метод парных сравнений
40. Измерение ожиданий, восприятия и предпочтений. Стандартные типы шкал
41. Проблема обеспечения надежности и достоверности маркетинговой информации
42. Понятие выборки и ее назначения в исследованиях маркетинга. Виды выборочных
совокупностей
143
43. Виды детерминированных выборок, проблема оценки их репрезентативности
44. Вероятностные выборки. Принципы формирования простой случайной выборки
45. Формирование механических, стратифицированных и кластерных выборок
46. Понятие дисперсии и среднеквадратического отклонения: генеральной совокупности,
выборки, выборочного среднего
47. Понятие точности и надежности результатов статистических измерений
48. Методы расчета объема выборки. Экономический и логический подходы к определению
объема выборки
49. Ошибки выборки, способы их оценки
50. Подготовительные этапы статистического анализа. Редактирование, кодирование,
табулирование.
51. Статистические методы анализа маркетинговой информации. Разрешенные приемы
анализа для различных типов шкал измерений.
52. Описательный анализ: назначение, основные показатели. Понятие статистической
гипотезы.
53. Дисперсионный и ковариационный анализ данных: назначение, основные статистики
54. Корреляция и регрессия. Однофакторный и многофакторный корреляционнорегрессионный анализ
55. Дискриминантный анализ. Интерпретация различий между классами
56. Факторный анализ. Алгоритмы факторного анализа.
57. Кластерный анализ. Основные алгоритмы кластеризации
58. Многомерное шкалирование в маркетинговых исследованиях
59. Совместный анализ. Использование СА для разработки нового продукта
60. Подготовка отчета о результатах маркетингового исследования
ПРИМЕРЫ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ
Для ответа на вопросы необходимо из предложенных вариантов выбрать один, на ваш
взгляд, правильный ответ.
1) Практическая деятельность в области маркетинга по выявлению запросов
потребителей включает:
а) анализ;
б) планирование;
в) реализация и контроль;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
2) Маркетинговый анализ с целью выявления возможностей и трудностей в работе
предприятия предполагает:
а) выбор и оценку рынков предприятия;
б) оценку внешней среды маркетинга;
в) разработку плана маркетинга;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
3) Маркетинговые исследования это:
а) получение теоретически обоснованных адекватных выводов и прогнозирование
эффективного маркетингового решения;
б) обеспечение прозрачности рынка и предсказуемости его развития;
в) иерархически организационная система управления деятельностью на рынке,
регулирование рыночных процессов и изучение рынка;
г) все ответы верны;
144
д) правильного ответа нет.
4) Результатами исследования рынка являются:
а) оценка конъюнктурных тенденций;
б) определение активных и пассивных стратегий конкурентов;
в) оптимизация товарных запасов;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
5) В чем проявляется эффективность маркетингового исследования?
а) в экономном расходовании финансовых средств фирмы;
б) в достижении цели, поставленной маркетингом фирмы;
в) в комплексном и научном подходе, основанном на принципах честной
конкуренции;
г) в обеспечении точности оценок и прогнозов, выявлении взаимосвязей?
6) Система методов исследований в маркетинге состоит из:
а) системного анализа, комплексного подхода и программно-целевого планирования;
б) экономико-статистических, экономико-математических методов;
в) общенаучных, аналитико-прогностических методов и методических приемов из
разных областей знаний;
г) методов, основанных на социологии, психологии, антропологии, экологии и др.
дисциплин.
7) Результаты исследований служат надежной информационной базой для:
а) планирования;
б) разрешения проблем;
в) управления;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
8) Источником непредвиденных изменений при определении маркетинговых проблем
являются:
а) жалоба потребителя;
б) маркетинговые мероприятия;
в) внешняя среда;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
9) Результаты исследований одобряются, если они:
а) согласуются с ресурсами фирмы;
б) согласуются с корпоративной культурой предприятия;
в) согласуются с принимаемым решением, с пониманием среды и последствиями
альтернативных действий;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
10) В чем различия между решаемыми проблемами и исследуемыми проблемами?
а) они не взаимосвязаны;
б) они идентичны;
в) они определяют информацию для принятия решения;
г) все ответы верны;
145
д) правильного ответа нет.
11) В каких ситуациях следует отказаться от проведения маркетинговых
исследований?
а) если вам не известно, что вы должны знать;
б) если затраты на проведение исследования не превысят их пользу;
в) если результаты исследований повлияют на введение товара на рынок;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
12) Для какой цели используется поисковое исследование?
а) для формулирования проблемы для более точного исследования;
б) для выдвижения гипотезы;
в) для увеличения степени осведомленности аналитика о проблеме;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
13) В чем состоит цель экспертного опроса?
а) чтобы получить точную картину текущих событий;
б) чтобы произвести отбор лучших гипотез;
в) чтобы получить понимание взаимосвязей между переменными;
г) все ответы верны;
д) правильного ответа нет.
146
8 Методические рекомендации по самостоятельной работе студентов
Индивидуальное задание для самостоятельной работы 1: составить программу
маркетингового исследования в соответствии со структурой, представленной
ниже:
Содержание программы МИ
1 раздел – методологический:
1.1.Формулировка проблемы
1.2.Определение потребности в проведении МИ
1.3.Цель и задачи исследования
1.4.Объект и предмет исследования
1.5.Разработка рабочих гипотез
2 раздел – методический
2.1.Обоснование источников получения информации согласно проблеме
и цели исследования
2.2.Выбор метода проведения маркетингового исследования и его
обоснование
2.3.Описание выборки (определение объема выборки и метода её
формирования)
2.4.Формы отчетных материалов (бумажный, электронный носитель,
обязательные данные, необходимые заказчику в отчете, необходимость
представления только формы опросника/анкеты или всех анкет с ответами
респондентов и т.д. необходимость презентации, необходимость в отчете
только результатов исследования или необходимы рекомендации для
организации)
3 раздел – календарный план и бюджет исследования. Стандартная форма:
Мероприятие
Срок проведения Ответственный
Стоимость
Индивидуальное задание для самостоятельной работы 2: составить отчет о
проведенном маркетинговом исследовании в соответствии со структурой,
представленной ниже:
Содержание отчета МИ
1 раздел. Содержит:
1.1.Формулировку проблемы
1.2.Цель и задачи исследования
1.3.Объект и предмет исследования
1.4.Разработку рабочих гипотез
2 раздел
2.1. Описание метода сбора и методов обработки информации
147
2.2.Описание выборки (определение объема выборки и метода её
формирования)
2.3. Организационный этап исследования. Время, место проведения,
характеристика специалистов по полевому исследованию, количество отказов
отвечать, уровень респонса (определяется по каждому вопросу).
3 раздел. Результаты исследования.
Представляются все результаты обработки информации:
1. Результаты обработки информации в форме таблиц, рисунков (одномерный,
многомерный анализ, матрицы сопряженности и другие материалы,
разработанные в ходе проведения лабораторных работ)
2. Проверка рабочих гипотез, указанных в разделе 1
3. Выводы по результатам проведения исследования (согласно проблеме, цели
и задачам исследования)
4. Рекомендации для исследуемого объекта по итогам МИ.
148
Список рекомендуемой литературы
Основная
1. Аакер, Д. Маркетинговые исследования: пер. с англ. / Д. Аакер, В. Кумар,
Дж. Дэй.; под ред. С. Божук. 7-е изд. – СПб.: Питер, 2004. – 848 с.
2. Беляевский, И.К. Маркетинговые исследования: информация, анализ,
прогноз: учеб. пособие / И.К. Беляевский. – М.: Финансы и статистика, 2001.
– 320 с.
3. Дурович, А.П. Практика маркетинговых исследований. Основные концепции
и методы. В 2-х книгах. / А.П. Дурович – Минск: Изд-во Гревцова, 2008. –
256с.
4. Малхотра, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практ. руководство /
Нэреш К. Малхотра. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2002. – 960 с.
Дополнительная
1. Анурин, В. Маркетинговые исследования потребительского рынка / В.
Анурин, И. Муромкина, Е. Евтушенко. – СПб.: Питер, 2006. – 270 с.
2. Багиев, Г.Л. Международный маркетинг: учебник для вузов / Л.Г. Багиев,
Н.К. Моисеева, С.В. Никифорова. – СПб.: Питер, 2001. – 512 с.
3. Березин, И.С. Маркетинговые исследования. Как это делают в России / И.С.
Березин. – М.: Вершина, 2005. – 432 с.
4. Бернс, Э.С. Буш Р.Ф. Основы маркетинговых исследований с
использованием Microsoft Excel: пер. с англ. – М.: Издательский дом
«Вильямс», 2006. – 704 с.
5. Божук, С.Г. Маркетинговые исследования / С.Г. Божук, Л.И. Ковалик. –
СПб.: Питер, 2003. – 304 с.
6. Веденин, Г.А. Маркетинговые исследования / Г. А. Веденин: учеб. пособие
для вузов. – Витебск: Витеб. гос. технолог. ун-т, 2006. – 251 с.
7. Галицкий, Е.Б. Методы маркетинговых исследований / Е.Б. Галицкий. – М.:
Ин-т фонда «Общественное мнение», 2004. – 398 с.
8. Голубков, Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и
практика / Е.П. Голубков. – М.: Изд-во «Финпресс», 1998. – 416 с.
9. Дэвис, Д.Д. Исследования в рекламной деятельности: теория и практика: пер.
с англ. / Д.Д. Дэвис – М.: Издат. дом «Вильямс», 2003. – 864 с.
10.Зорина, Т.Г. Маркетинговые исследования и сегментация рынка: учеб.метод. пособие / Т.Г. Зорина – Минск: МГЛУ, 2003. – 99 с.
11.Каменева, Н.Г. Маркетинговые исследования: учеб. пособие. / Н.Г.
Каменева, В.А. Поляков – М.: Вуз. учеб., 2007. – 439 с.
12.Коротков, А.В. Маркетинговые исследования: учеб. пособие / А.В.
Коротков. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 303 с.
149
13.Мельникова, О.Т. Фокус-группы в маркетинговом исследовании:
методология и техники качественных исследований в социальной
психологии: учеб. пособие / О.Т. Мельникова. – М.: Издат. центр
«Академия», 2003. – 272 с.
14.Слонимская, М.А. Маркетинговые исследования: методы анализа
информации: учеб.-метод. пособие / М.А. Слонимская. – Минск: БГЭУ,
2005. – 55 с.
15.Токарев, Б.Е. Маркетинговые исследования: учеб. для вузов / Б.Е. Токарев. –
М.: Экономист, 2005. – 620 с.
16.Токарев, Б.Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации:
учеб.-практ. пособие / Б.Е. Токарев. – М.: Экономист, 2004. – 256 с.
17.Философский энциклопедический словарь / гл. ред. Л.Ф. Ильичев. — М.:
Совет. энцикл., 1983. — 840 с.
18.Хейг, П. Маркетинговые исследования на практике: основные методы
изучения рынка: пер. с англ. / П. Хейг, Н. Хейг, К.-Э. Морган –
Днепропетровск: Баланс Бизнес Бук, 2005. – 312 с.
19.Хили, Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования /
Дж. Хили. – Киев: ООО «ДиаСофтЮП»; СПб.: Питер, 2005. – 638 с.
20.Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследования / Г.А. Черчилль, Д. Якобуччи. –
СПб.: Издат. дом «Нева», 2004. – 832 с.
21.Черчилль, Г.А. Маркетинговые исследованиям / Г.А. Черчилль. – СПб.:
Питер, 2002 – 752 с.
150