Анализ статистических данных маркетинговых исследований
Состав полевой работы маркетинговых исследований: обучение персонала, управление работой интервьюеров. "Полевое" и централизованное офисное редактирование. Категориальная и дихотомическая кодировка данных. Порядок выполнения кластерного анализа.
| Рубрика | Маркетинг, реклама и торговля |
| Вид | краткое изложение |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 16.03.2015 |
| Размер файла | 118,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Определение возможностей нового товара. Кластеризацией торговых марок и товаров можно определить конкурентоспособные наборы в пределах данного рынка. Торговые марки в одном и том же кластере конкурируют более жестко между собой, чем с марками других кластеров. Фирма может изучить свои текущие предложения в сравнении с предложениями своих конкурентов, чтобы определить потенциальные возможности новых товаров.
Выбор тестовыхрьшков. Группировкой городов в однородные кластеры можно подобрать сравнимые города для проверки различных маркетинговых стратегий,
Сокращение размерности данных. Кластерный анализ можно использовать как основной инструмент сокращения размерности данных при создании кластеров или подгрупп данных, более удобных для анализа, чем отдельные наблюдения. Последующий многомерный анализ выполняют над кластерами, а не над отдельными наблюдениями. Например, чтобы описать отличия в поведении потребителей по отношению к товарам, их вначале разбивают на группы. Затем различия между группами проверяют с помощью множественного дискриминантного анализа.
34. Порядок выполнения кластерного анализа: формулировка проблемы; выбор меры расстояния; выбор метода кластеризации; принятие решения о количестве кластеров; интерпретация и профилирование кластеров; оценка достоверности кластеризации
Первый этап -- формулировка проблемы кластеризации путем определения переменных, на базе которых она будет проводиться, Затем выбирается соответствующий способ измерения расстояния. Мера расстояния показывает, насколько объекты, подвергнутые кластеризации, схожи или не схожи между собой. Разработано несколько методов кластеризации, и исследователю необходимо выбрать наиболее подходящий для решения данной проблемы. Решение а числе кластеров также принимает исследователь. Сформированные кластеры нужно анализировать с точки зрения переменных, использованных для их получения, а также для профилирования кластеров можно использовать дополнительные явно выраженные переменные. И наконец, исследователь должен оценить достоверность (качество) процесса кластеризации.Возможно, самая важная часть формулирования проблемы кластеризации -- это выбор пере менных, на основе которых проводят кластеризацию. Включение даже одной или двух посторон них (не имеющих отношение к группированию) переменных может исказить результаты класте- ризации. Задача состоит в том, чтобы выбранный набор переменных смог описать сходство между объектами с точки зрения признаков, имеющих отношение к данной проблеме маркетингового исследования. Переменные следует выбирать, исходя из опыта прошлых исследований, теории или тестируемой гипо Экспериментатор должен обладать интуицией и уметь делать выводы.Выбор способа измерения расстояния или меры сходстваЦель кластеризация -- группирование схожих объектов. Поэтому для того чтобы оценить, насколько они похожи или непохожи, необходимо использовать некую единицу измерения. Наиболее распространенный метод заключается в том, чтобы в качестве такой меры использовать расстояния между двумя объектами. Объекты с меньшими расстояниями между собой больше похожи, чем объекты с большими расстояниями. Существует несколько способов вычисления расстояния между двумя объектами.Наиболее часто используемая мера сходства-- евклидово расстояние или его квадрат, Евклидово расстояние (геометрическое расстояние в многомерном пространстве) равно квадратному корню из суммы квадратов разностей значений для каждой переменной.Если переменные измерены в различныхединицач, то единица измерения влияет нареше-ние кластеризации. В исследовании, посвященном посещению супермаркетов для покупки товаров, переменные, выражающие отношение к посещению магазина, можно измерить по шкале Лайкерта; патронаж (постоянство в посещении магазина) можно выразить через частоту посещений магазина в месяц и через сумму, потраченную на покупки; лояльность к торговой марке -- через процент средств, потраченных на покупку товаров в любимом супермаркете. В этих случаях перед кластеризацией респондентов мы должны нормализовать Данные, изменив шкалу измерения каждой переменной таким образом, чтобы среднее равнялось нулю, а стандартное отклонение -- единице.
35. Иерархические методы кластеризации. Агломеративная кластеризация. Разделяющая, или дивизивная, кластеризация. Дендрограмма
Иерархическая кластеризация совокупность алгоритмов упорядочивания данных, визуализация которых обеспечивается с помощью графов.
Алгоритмы упорядочивания данных указанного типа исходят из того, что некое множество объектов характеризуется определённой степенью связности. Предполагается наличие вложенных групп (кластеров различного порядка). Алгоритмы, в свою очередь, подразделяются на агломеративные (объединительные) и дивизивные (разделяющие). По количеству признаков иногда выделяют монотетические и политетические методы классификации. Как и большинство визуальных способов представления зависимостей графы быстро теряют наглядность при увеличении числа объектов. Существует ряд специализированных программ для построения графов.
Под дендрограмой обычно понимается дерево, то есть граф без циклов, построенный по матрице мер близости. Дендрограмма позволяет изобразить взаимные связи между объектами из заданного множеств]. Для создания дендрограммы требуется матрица сходства (или различия), которая определяет уровень сходства между парами объектов. Чаще используются агломеративные методы.
Далее необходимо выбрать метод построения дендрограммы, который определяет способ пересчёта матрицы сходства (различия) после объединения (или разделения) очередных двух объектов в кластер.
В работах по кластерному анализу описан довольно внушительный ряд способов построения (англ. sorting strategies) дендрограм]:
1. Метод одиночной связи Также известен, как «метод ближайшего соседа».
2. Метод полной связи Также известен, как «метод дальнего соседа».
· Метод средней связи
· Взвешенный (
1. Центроидный метод (англ. pair-group method using the centroid average).
· Невзвешенный.
· Взвешенный (медианный).
1. Метод Уорда (англ. Ward's method).
Для первых трёх методов существует общая формула, предложенная А. Н. Колмогоровым для мер сходства
где -- группа из двух объектов (кластеров) и ; -- объект (кластер), с которым ищется сходство указанной группы; -- число элементов в кластере ; -- число элементов в кластере . Для расстояний имеется аналогичная формула Ланса -- Вильямса[4].
Центроидный метод использует для пересчёта матрицы расстояний[5]. В качестве расстояния между двумя кластерами в этом методе берётся расстояние между их центрами тяжести.
В методе Уорда в качестве расстояния между кластерами берётся прирост суммы квадратов расстояний объектов до центров кластеров, получаемый в результате их объединения В отличие от других методов кластерного анализа, для оценки расстояний между кластерами здесь используются методы дисперсионного анализа. На каждом шаге алгоритма объединяются такие два кластера, которые приводят к минимальному увеличению целевой функции, то есть внутригрупповой суммы квадратов. Этот метод направлен на объединение близко расположенных кластеров.
36. Алгоритмы классификации: метод одиночной связи, метод полных связей, метод средней связи, метод Уорда
Из всех методов кластерного анализа, указанных ранее, самыми распространенными являются иерархические агломеративные методы. Сущность этих методов заключается в том, что на первом шаге каждый объект рассматривается как отдельный кластер.
Различают алгоритмы включения нового объекта в существующий кластер и алгоритмы объединения кластеров.. В общем виде алгоритм иерархического кластерного анализа можно представить в виде последовательности процедур:
1.Значения исходных переменных нормируются.
2.Рассчитывается матрица расстояний или матрица мер близости.
3.Находится пара самых близких кластеров. По выбранному алгоритму объединяются эти два кластера.4. Новому кластеру присваивается меньший из номеров объединяемых кластеров.
Пункты 2, 3 и 4 повторяются до тех пор, пока все объекты не будут объединены в один кластер или до достижения заданного "порога" близости.
Для включения нового объекта в существующий кластер применяются следующие алгоритмы:
Метод одиночной связи. На основании матрицы расстояний определяются два наиболее близких объекта, они и образуют первый кластер. Далее выбирается объект, который будет включен в этот кластер. Таким объектом будет тот, который имеет наименьшее расстояние хотя бы с одним из объектов, уже включенных в кластер. На следующем шаге аналогично включается в кластер следующий объект и так далее до образования единственного кластера.
Метод полных связей. Включение нового объекта в кластер происходит только в том случае, если расстояние между объектами не меньше некоторого заданного уровня.
Метод средней связи. Для решения вопроса о включении нового объекта в уже существующий кластер вычисляется среднее значение меры близости, которое затем сравнивается с заданным пороговым уровнем (как в предыдущем методе).
Метод Уорда. Данный метод предполагает, что первоначально каждый кластер состоит из одного объекта. Сначала объединяются два ближайших кластера. Для них определяются средние значения каждого признака и рассчитывается сумма квадратов отклонений:
37. Дискриминантный анализ как метод многомерной классификации. Отличия дискриминантного от кластерного анализа
Дискриминантный анализ - это раздел математической статистики, содержанием которого является разработка методов решения задач различения (дискриминации) объектов наблюдения по определенным признакам. Например, разбиение совокупности предприятий на несколько однородных групп по значениям каких-либо показателей производственно-хозяйственной деятельности.
Методы дискриминантного анализа находят применение в различных областях: медицине, социологии, психологии, экономике и т.д. При наблюдении больших статистических совокупностей часто появляется необходимость разделить неоднородную совокупность на однородные группы (классы). Такое расчленение в дальнейшем при проведении статистического анализа дает лучшие результаты моделирования зависимостей между отдельными признаками.
В чем заключается отличие кластерного и дискриминантного анализов?
Кластерный анализ предназначен для того, чтобы сгруппировать элементы в однородные группы (кластеры). Эта однородность определяется на основании признаков (факторов), которые включаются в качестве параметров кластерного анализа. Число групп заранее неизвестно. Нет результативного признака или зависимой переменной. Кластерный анализ часто используется для апостериорной сегментации рынка.
Дискриминантный анализ действует несколько иначе. Рассматривается некоторая "зависимая" переменная, определяющая наше мнение (мнение эксперта) относительно предстоящей группировки. Далее определяются линейные классификационные модели, которые позволяет "предсказать" поведение новых элементов в терминах зависимой переменной на основании измерения ряда независимых переменных (факторов, показателей), которыми они характеризуются.
Все процедуры дискриминантного анализа можно разбить на две группы и рассматривать их как совершенно самостоятельные методы. Первая группа процедур позволяет интерпретировать различия между существующими классами, вторая - проводить классификацию новых объектов в тех случаях, когда неизвестно заранее, к какому из существующих классов они принадлежат.
38. Процедуры дискриминантного анализа: интерпретация различий между существующими классами и классификация новых объектов
Все процедуры дискриминантного анализа можно разбить на две группы и рассматривать их как совершенно самостоятельные методы. Первая группа процедур позволяет интерпретировать различия между существующими классами, вторая - проводить классификацию новых объектов в тех случаях, когда неизвестно заранее, к какому из существующих классов они принадлежат.
Пусть имеется множество единиц наблюдения - генеральная совокупность. Каждая единица наблюдения характеризуется несколькими признаками (переменными).
Предположим, что все множество объектов разбито на несколько подмножеств (два и более). Из каждого подмножества взята выборка.
Признаки, которые используются для того, чтобы отличать один класс (подмножество) от другого, называются дискриминантными переменными. Каждая из этих переменных должна измеряться по интервальной шкале, . Интервальная шкала позволяет количественно описать различия между свойствами объектов. Для задания шкалы устанавливаются произвольная точка отсчета и единица измерения. Примерами таких шкал являются календарное время, шкалы температур и т. п. В качестве оценки положения центра используются средняя величина, мода и медиана.
39. Дискриминантные переменные
Рассматривается некоторая "зависимая" переменная, определяющая наше мнение (мнение эксперта) относительно предстоящей группировки. Далее определяются линейные классификационные модели, которые позволяет "предсказать" поведение новых элементов в терминах зависимой переменной на основании измерения ряда независимых переменных (факторов, показателей), которыми они характеризуются.
Например, есть три уровня лояльности потребителя к определенной марке товара и есть измерения ряда показателей его стиля жизни. Строим линейные модели, в которых подстановка значений из стилевых переменных сможет дать ответ на вопрос о лояльности потребителя к данному товару. Эта модель более информативна, так как дает "силу влияния".
40. Каноническая дискриминантная функция
Основной целью дискриминации является нахождение такой линейной комбинации переменных (в дальнейшем эти переменные будем называтьдискриминантными переменными), которая бы оптимально разделила рассматриваемые группы. Линейная функция
(1)
называется канонической дискриминантной функцией с неизвестными коэффициентами . Здесь значение дискриминантной функции для m-го объекта в группе k; значение дискриминантной переменной для m-го объекта в группе k. С геометрической точки зрения дискриминантные функции определяют гиперповерхности в p-мерном пространстве. В частном случае при p=2 она является прямой, а при p=3?--?плоскостью.
Коэффициенты первой канонической дискриминантной функции выбираются таким образом, чтобы центроиды различных групп как можно больше отличались друг от друга. Коэффициенты второй группы выбираются также, но при этом налагается дополнительное условие, чтобы значения второй функции были некоррелированы со значениями первой. Аналогично определяются и другие функции. Отсюда следует, что любая каноническая дискриминантная функция имеет нулевую внутригрупповую корреляцию с . Если число групп равно g, то число канонических дискриминантных функций будет на единицу меньше числа групп. Однако по многим причинам практического характера полезно иметь одну, две или же три дискриминантных функций. Тогда графическое изображениее объектов будет представлено в одно-, двух- и трехмерных пространствах. Такое представление особенно полезно в случае, когда число дискриминантных переменных p велико по сравнению с числом групп g.
41. Коэффициенты дискриминантной функции. Вектор коэффициентов дискриминантной функции. Константа дискриминации
Коэффициенты дискриминантной функции определяются таким образом, чтобы f1(x) и f2(x) имели большие отличия между собой.
Вектор коэффициентов дискрим. функции (А) определяется по формуле
Полученные значения коэффициентов подставляют в формулу f(х) и для каждого объекта в обоих множествах вычисляют дискриминантные функции, затем находят среднее значение для каждой группы.
Также необходимо определить границу, разделяющую два множества. Такой величиной может быть значение функции, равноудаленное от f1 и f2.
Величина с называется константой дискриминации.
42. Многомерное шкалирование (ММШ) как класс методов для представления восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного изображения
Воспринимаемые взаимосвязи между объектами представляют в виде геометрических связей между точками в многомерном пространстве. Эти геометрические представления часто называют пространственными картами.
Цели использования ММШ:
1 измерение имиджа. Восприятие фирмы потребителями и непотребителями ее продукции в сравнении 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 потребителей
3 разработка нового товара. ММШ позволяет увидеть пробелы на пространственной карте, которые указывают потенциальные возможности для размещения новых товаров.
4 оценка эффективности рекламы. Пространственные карты можно использовать для определения эффективности рекламы с точки зрения желаемого положения, занимаемого торговой маркой на рынке
5 ценовой анализ. Сравнение пространственных карт, разработанных с учетом и без учета восприятия цены, позволяет определить влияние цены на поведение покупателей.
6 решения о числе каналов сбыта. Мнения респондентов о сопоставимости торговых марок с различными торговыми точками могут привести к пространственным картам, полезным для принятия решения о кол-ве каналов сбыта
7 построение шкалы отношений.
Этапы: формулировка проблемы, получение исходных данных, выбор метода ММШ, принятие решения о количестве размерностей, интерпретация конфигурации точек на пространственной карте, оценка надежности и достоверности
43. Пространственные карты. Использование многомерного шкалирования в маркетинге
Воспринимаемые (психологические) взаимосвязи между объектами представляют в виде геометрических связей между точками в многомерном пространстве. Эти геометрические представления часто 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.
Многомерное шкалирование используют в маркетинге, чтобы определить след.: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.Также используется для решения след.задач в м-ге:1. Измерение имиджа;2. Сегментация рынка;3. Разработка нового товара;4. Оценка эффективности рекламы;5. Ценовой анализ;6. Решение о числе каналов сбыта;7. Построение шкалы отношений
44. Совместный анализ как метод количественной оценки важности одной характеристики по сравнению с другой
Совместный анализ - это класс исследовательских методик, которые применятся для изучения поведения потребителей. Этот метод позволяет оценить, какое влияние оказывают на предпочтение нового товара его основные характеристики. и позволяют моделировать комплектный процесс выбора покупателями какого-либо продукта или услуги. Основное предназначение этой методики - помощь в выборе характеристик нового или видоизмененного продукта или услуги, в установлении цен, прогнозировании уровня продаж или в оценке новой концепции продукта.
Цель совместного анализа - измерение степени предпочтения потребителем одного из конкурирующих продуктов (услуг) в условиях предположения о комплексной оценке всех факторов продукта
При проверке концепций совместный анализ позволяет получить ответы на следующие вопросы.
Какова полезность, или ценность, которую целевая группа приписывает различным характеристикам концепции товара?
Какова относительная важность каждой характеристики товара?
На какой компромисс между характеристиками товара готовы пойти потенциальные покупатели?
Как распределяются предпочтения покупателей между несколькими наборами характеристик?
Суть метода заключена в его названии: conjoint - consider jointly, т. е. “рассматривать совместно”. В отличие от композиционных методов, где каждая характеристика оценивается по отдельности, в совместном анализе респондент оценивает все характеристики продукта в комплексе, т. е. совместно.
45. Использование совместно анализа для разработки нового продукта, который существует в форме концепции
Совместный анализ (conjoint analysis) - это специальная технология сбора и анализа данных в маркетинговых исследованиях. При помощи совместного анализа маркетологи определяют наилучшую конфигурацию (набор) новых или уже существующих продуктов (или услуг). Самой важной целью совместного анализа является измерение степени предпочтения потребителем одного из конкурирующих продуктов (услуг) в условиях предположения о комплексной оценке всех атрибутов, составляющих продукт. Название "совместный" (conjoint) происходит как раз от слов consider jointly - "рассматривать совместно".Совместный анализ - это наиболее популярный, простой и точный метод для определения самого лучшего набора атрибутов, составляющих продукт или услугу, предлагаемые на рынке. Разновидности совместного анализа применяются также для позиционирования торговых марок, предпочитаемых цен, в социологических и психологических исследованиях.
Совместный анализ может быть применен к самым разнообразным категориям продуктов (услуг) на различных этапах жизненного цикла.
Преимущества и недостатки совместного анализа:
Еще одно из главных преимуществ - моделирование реальной ситуации выбора товаров (услуг) потребителем.
К недостаткам по сравнению с другими методами сбора и анализ информации, можно отнести следующее:
1.Требование, как правило, прямого контакта интервьюера и респондента (face-to-face). Это, с одной стороны, приводит к удорожанию исследования по сравнению с телефонным интервью, а с другой стороны в некоторой степени уменьшает точность собираемых данных из-за влияния интервьюера (возможно, косвенного) на респондента.
2.Увеличение длительности интервью, поскольку респондент должен потратить определенное время на выбор профилей.
3.Сложность проведения экспериментов с большим количеством атрибутов или большого набора значений (уровней) атрибутов.
Большинство различных модификаций метода совместного анализа появилось на свет именно с целью решения этих трех проблем.
46. Выбор атрибутов. Определение уровней значений по каждому атрибуту. Определение сочетаний атрибутов
Атрибутами являются характеристики продукта -- например, цвет мобильного телефона, -- а уровни представляют собой их значения: красный, черный, синий и т. п. Собрав суждения респондентов о различных профилях продуктов, можно вычислить важность каждого атрибута и полезность каждого его уровня. Используя эти данные, можно оценить привлекательность любого продукта, в том числе еще не существующего, и определить его потенциальную долю рынка.
Одним из недостатков совместного анализа является ограничение, накладываемое этим методом на количество атрибутов. Это связано с тем, что при оценке профилей респонденту приходится одновременно рассматривать все представленные в нем атрибуты, в то время как мозг человека может одновременно обрабатывать не более 7 элементов информации.
Атрибуты, включаемые в проект, должны удовлетворять ряду условий. Прежде всего, они должны быть важными для потребителей. Атрибуты, не представляющие существенной ценности, не рассматриваются потребителями при покупке продукта и, следовательно, не влияют на их выбор. Необходимо также удостовериться в том, что эти атрибуты не только важны, но и определяют как можно более сильные отличия продуктов друг от друга и, следовательно, реально оказывают влияние на решения.
Определяя привлекательность для потребителей какого-либо продукта, исследователь может использовать для его описания только те уровни атрибутов, которые рассматривались респондентами при оценке профилей. Поэтому при разработке проекта желательно включить в него как можно большее количество уровней. Чем больше уровней будет включено в дизайн проекта, тем более точные результаты могут быть получены.
Недостаточное количество уровней снижает достоверность получаемых результатов, в то время как их избыточное количество снижает надежность получаемых оценок. Это связано с тем, что при увеличении количества уровней возрастает и количество профилей продуктов, которые необходимо оценивать респондентам, а это приводит к большей продолжительности интервью, утомляемости респондентов и, как следствие, снижению качества результатов. Таким образом, исследователь должен найти компромиссное решение при определении количества уровней атрибутов, которое, с одной стороны, не сильно увеличит продолжительность интервью, а с другой, не окажет существенного влияния на достоверность результатов. Не существует какого-либо жесткого ограничения, но желательно максимальное количество не должно превышать 5--7 значений для любого атрибута.
Исследователь должен также стараться как можно лучше сбалансировать количество уровней между атрибутами. Это связано с тем, что относительная важность атрибута возрастает при увеличении количества уровней, даже при неизменности рассматриваемого диапазона значений.
Уровни атрибутов, отобранные для формирования профилей продуктов, должны удовлетворять двум условиям: они должны быть понятны респондентам, а компания должна иметь возможность реализовать их изменения в продукте. Первое условие означает, что интервьюеры смогут легко объяснить респондентам, что представляют собой те или иные характеристики и их значения. Второе условие связано с тем, что результаты совместного анализа должны давать компании возможность четко понять, что необходимо предпринять для улучшения своего продукта.
47. Полнопрофильный и компромиссный подход к сбору исходных данных. Решение об объединении оценок
Полнопрофильный подход-- метод сбора данных для анализа компромиссов: респондентам дают карточки, которые содержат полные описания конфигурации продукта или услуги.
Компромиссный подход -- Для оценки полной и частной полезности марки возможно использовать две процедуры оценки: «композиционную» и «декомпозиционную (компромиссную)». Компромиссный подход - метод сбора данных для анализа компромиссов, при котором респондентов просят ранжировать каждую комбинацию уровней двух характеристик с наиболее предпочтительной до наименее предпочтительной.
48. Выбор метода анализа исходных данных. Анализ и интерпретация результатов. Вопросы достоверности. Проблемы применения
В ходе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является анализ. Далее следует описание статистических показателей изучаемых признаков. Среди таковых основными можно отметить следующие показатели:
Среднее (средняя арифметическая величина) - частное от деления суммы всех значений признака на их число. Оно определяется как сумма значений, деленное на их количество. Характеризует какую-либо совокупность в целом. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.
Дисперсия - величина, равная среднему значению квадрата отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.
Среднее линейное отклонение - величина, равная среднему значению модуля отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.
Среднее квадратическое отклонение - величина, равная квадратному корню из дисперсии. Это мера разброса измеренных величин. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.
Коэффициент вариации - отношение среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому. Используется только для характеристики метрических шкал.
Минимальное значение - это наименьшее значение переменной, встретившееся в массиве данных
Максимальное значение - это наибольшее значение переменной, встретившееся в массиве данных.
Медиана - значение переменной у той единицы совокупности, которая расположена в середине ранжированного ряда частотного распределения. Отсекает половину ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.
Верхний квартиль - значение признака, отсекающее 3/4 ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.
Нижний квартиль - значение признака, отсекающее 1/4 часть ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.
Мода - наиболее часто встречающееся значение переменной, т.е. значение, с которым наиболее вероятно можно встретиться в массиве.
Частота - численное значение признака (количество ответов респондентов). Используется для всех видов шкал.
Валидный процент - доля численного значения признака от общей численности совокупности. Используется для всех видов шкал.
Вторым этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между изучаемыми переменными. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Существует несколько коэффициентов корреляции, указывающие на тесноту связи между исследуемыми переменными. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от +1 до -1. Если коэффициент корреляции равен -1, то переменные имеют строгую отрицательную зависимость, если коэффициент корреляции равен +1, то переменные имеют строгую положительную зависимость. Следует отметить, что если коэффициент равен нулю, то связь между переменными отсутствует. Среди наиболее известных и часто применяемых коэффициентов корреляции можно назвать:
Коэффициент корреляции Пирсона
Коэффициент корреляции Спирмена
Коэффициент корреляции Крамера
Коэффициент корреляции Фи.
Проверка выдвинутых исследовательских гипотез производится с помощью корреляционного, дисперсионного или факторного анализов. В следствие проведенного анализа данных, выдвинутая гипотеза подтверждается или отвергается, что в любом случае говорит о полученном результате.
49. Достоверность исходных данных в значительной степени определяет результаты решения задач выбора. Для сбора исходных данных и их подготовки к решению задач выбора могут использоваться как базы данных любой предметной области, так и специально создаваемые базы данных
С помощью обработки и систематизации полученных материалов наблюдений анализируются особенности и закономерности исследуемых социальных процессов, проверяется, насколько правильными были исходные предположения. На основе полученных результатов формулируется решение более частных задач, делаются выводы относительно общих задач дальнейших исследований. Основной инструмент анализа - сформулированные в программе гипотезы, а также предположения, которые возникают в ходе их проверки.
Методы статистического описания направлены на получение количественных характеристик данных, полученных в конкретном исследовании. Цели статистического описания во многом совпадают с целями качественного анализа данных: стремление к сжатому и наглядному их представлению. Математический язык позволяет достигнуть этой цели. Методы статистического вывода позволяют корректно распространять результаты, полученные в конкретном исследовании, на всё явление как таковое, делать заключения общего характера. Этапы:
Этап 1-й - проверка документов на точность, полноту и качество заполнения.
Этап 2-й - добор пропущенных данных, то есть проведение дополнительных опросов взамен забракованных.
Этап 3-й - уточнение программы обработки и анализа информации. Разработка первичных схем обработки и анализа информации проводится на начальном этапе исследования. Однако в процессе подготовки к анализу собранных данных необходима корректировка выбранных методов обработки, коэффициентов, показателей, программ для ЭВМ и т. д. Важно уточнить не только общие направления обработки, но и составить конкретные задания на выполнение этой работы.
Этап 4-й - кодирование (кодировка) количественных данных в соответствии с заранее разработанной программой (заданием, инструкцией).
Кодирование, то есть присвоение числового кода каждой единице информации, необходимо, в первую очередь, для компьютерной обработки данных.
Этап 5-й - ввод первичной информации на машинные носители. Особое внимание здесь обращается на контроль за качеством ввода и исправления допущенных ошибок.
Этап 6-й - систематизация однородных величин, определение процентных значений, группировка, ранжирование данных по возрастанию или убыванию признака, вычисление средних арифметических, средних взвешенных и других значений.
Этап 7-й - оформление данных в виде аналитических таблиц, графиков, диаграмм с использованием различных способов, приемов, повышающих наглядность информации.
Одним из основных критериев достоверности информации можно назвать ее адекватность изучаемым процессам, т.е. собранная информация должна соответствовать действительному состоянию исследуемых явлений, их объективным параметрам.
Достоверная информация должна отличаться надежностью, то есть быть способной устойчиво воспроизводить именно те характеристики объекта исследования, отражать те его стороны, которые важны для социолога. Собранная информация, как правило, не может противоречить изложенным в программе исследования основным теоретическим принципам и методическим подходам. Она должна быть валидной, то есть измерять те качества или свойства изучаемых явлений и процессов, которые задуманы исследователем.
Среди способов непосредственной проверки информации выделяют следующие:
1) контроль за адекватностью ситуаций опроса, благоприятно или негативно влияющих на искренность респондентов;
2) проверку полноты ответов респондентов, наличие ответов на открытые вопросы;
3) использование психологических приемов контроля за поведением опрашиваемых и на этой основе оценка степени их заинтересованности в представлении достоверной информации;
4) применение логического анализа ответов респондентов, сопоставление с ответами на контрольные вопросы или ответами других респондентов;
5) проведение параллельно экспертных опросов, бесед с руководителями или другими лицами, компетентными в исследуемых проблемах;
6) сопоставление данных, приобретенных в результате опроса, с информацией, полученной другими методами;
7) предварительный анализ собранной информации с целью выяснения возможности ее использования для подтверждения или опровержения гипотез исследования.
Важнейшим условием сбора достоверной информации является также стандартизация исследовательской ситуации, выработка единого подхода к процедурам сбора данных. Стандартизация осуществляется за счет детального инструктирования всех исполнителей и проведения тренировочных работ под наблюдением организаторов с последующим обсуждением результатов в исследовательском коллективе.
Существенный фактор, обеспечивающий достоверность информации, - контроль организаторов исследования за сбором данных. Руководители работ должны определить, в какой степени тот или иной сотрудник социологической группы владеет навыками сбора информации и насколько эффективно, умело и добросовестно использует свои возможности. При этом особое внимание обращается на следующие критерии:
- достаточно ли подготовлен социолог к проводимым работам;
- насколько правильно и быстро устанавливает необходимый контакт с респондентами;
- обеспечивает ли условия для гарантии анонимности опросов;
- устраняет ли в ходе проведения бесед внешние помехи (шум, присутствие посторонних лиц);
- не производит ли замену единиц выборочной совокупности на более удобные для опроса;
- правильно ли регистрирует собранную информацию;
- соблюдает ли требования единого подхода к исследовательским ситуациям.
50. Функции отчета в маркетинговых исследованиях. Структура отчета, характеристика основных разделов. Особенности отчетов по маркетинговым исследованиям
Итогом проведенного маркетингового исследования должен стать отдельный письменный отчет или несколько отчетов, адресованных разным лицам. Обычно письменный отчет сопровождается устной презентацией.
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
Большинство отчетов об исследовании включают следующие элементы.
Титульная страница (title page) должна содержать название отчета, информацию (имя, адрес и телефон) об исследователе или организации, проводящей исследование; название организации-клиента, для которой приготовлен отчет; дату его составления.
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.
Разрешительное, уполномочивающее письмо. Это письмо уполномочивает исследователя на выполнение работы по проекту и устанавливает объемы и условия работы. Часто в сопроводительном письме достаточно сослаться на уполномочивающее письмо.
Оглавление. В оглавлении 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.
Резюме для руководства. важнейшая часть отчета, поскольку зачастую только ее и читают руководители компании-клиента. В резюме следует кратко описать проблему, метод и план исследования. Один из разделов резюме должен посвящаться основным результатам, выводам и рекомендациям, Резюме составляют после написания всего отчета.
Определение проблемы В разделе отчета, посвященном определению проблемы, дается ее предыстория; подробные обсуждения с лицами, принимающими решения, и отраслевыми экспертами; обсуждается анализ вторичных данных, проведенное качественное исследование и рассмотренные факторы. Кроме того, оно должно содержать четкую формулировку управленческой проблемы и проблемы маркетингового исследования
Подход к проблеме. Рассматривается подход, принятый для решения данной проблемы. Он должен содержать описание теоретических основ, которыми руководствовались в исследовании; аналитические модели; поисковые вопросы; гипотезы и факторы.
План исследования. Раздел, посвященный плану исследования, отражает детали проведения исследования. Он включает структуру принятого плана исследования, необходимую информацию, сбор данных из первичных и вторичных источников, методы шкалирования, разработку анкеты и ее предварительное тестирование, методы определения выборки и полевые работы. Технические детали включаются в Приложении. В этом разделе отчета обосновывается правильность выбранных методов.
Анализ данных . Описан план анализа данных, обосновывается стратегия анализа данных и использованные методы. Методы следует описывать просто, без технических терминов.
Результаты. Этот раздел отчета обычно самый большой и может состоять из нескольких глав. Часто результаты представлены не только в общем виде, но и с определенной разбивкой (рыночный сегмент, географический регион и т.д.). Результаты следует описывать исходя из их согласованности (например, во времени), либо в логической последовательности. Изложение результатов следует непосредственно согласовывать с компонентами проблемы маркетингового исследования и информационными нуждами. Детали следует представлять в виде таблиц и графиков, тогда как основные полученные данные обсуждаются в тексте.
Ограничения и предостережения. Все проекты маркетинговых исследований имеют ограничения, вызванные временем, бюджетом и другими организационными факторами. Более того, ограничения разработанного плана исследования можно связать с различными видами ошибок , и некоторые из них достаточно серьезные и требуют обсуждения. Этот раздел следует писать осторожно и взвешенно. С одной стороны, исследователь должен быть уверен, что руководство не будет использовать результаты не по назначению, например, распространит их на неподходящие для них генеральные совокупности. С другой стороны, предостережения этого раздела не должны подрывать доверие заказчика к исследованию или преуменьшать его важность.
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, 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.
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
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.
Следует четко изложить методологию, результаты и выводы. Не допускается искажение полученных данных с целью угодить ожиданиям заказчика. Маловероятно, чтобы лица, принимающие решения, с энтузиазмом восприняли отчет, в котором в невыгодном свете отражены их мнения или действия.
51. Устная презентация. Учет состава и цели аудитории
Весь проект маркетингового исследования предоставляется руководству фирмы-клиента. Эта презентация поможет ему понять и принять письменный отчет, На презентации руководство фирмы может задать любые возникшие у него вопросы. Поскольку у многих руководителей первое и последнее впечатление о проекте складывается на основе презентации, ее важность нельзя переоценить
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 просто1 слушателей проекта, а также попытаться выяснить, в какой степени их могут затронуть результаты выполненного проекта.
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 помошью 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. Можно также использовать подсоединенные к персональным компьютерам компьютерные проекционные аппараты, которые проектируют изображение монитора на экран.
Во время презентации важно поддерживать тесное общение с аудиторией. Необходимо обеспечить присутствующим возможность задавать вопросы как во время, так и после презентации. Презентация должна быть интересной и убедительной с использованием подходящих историй, случаев, примеров из жизни и цитат. Стараться избегать слов как: "э-э", "вы знаете", "ладно". Принцип "говорите им" эффективен для проведения презентации. Он гласит: говорите (рассказывайте) слушателям то, что вы намерены сказать им; говорите для них и говорите им то, что вы уже говорили.
При чтении доклада следует применять жестикуляцию. Наглядные жесты уточняют или усиливают устную передачу информации. Выразительные (эмфатические) жесты используют, чтобы подчеркнуть сказанное. Суггестивные жесты -- символы идей и эмоций. Побудительные жесты вызывают у аудитории желательный для докладчика отклик. Докладчику рекомендуется менять громкость голоса, тембр и артикуляцию. Презентацию нужно закончить сильной концовкой. Чтобы подчеркнуть важность презентации, ее необходимо устраивать в организации клиента при руководителях самого высокого уровня, как это показано в следующем примере,
После презентации топ-менеджерам фирмы-заказчик\ дается время для детального ознакомления с отчетом. При чтении отчета предлагается следовать некоторым общим правилам.
52. Структурирование презентации. Оценка эффективности исследования
Структура презентации. Традиционный вариант презентации предполагает наличие двух основных частей: информационно-содержательной и развлекательной. Исключением являются презентации, построенные по принципу спектакля или перфоманса. Они требуют отдельной творческой разработки. Остановимся подробно на структуре информационно-содержательной части традиционной презентации. Она может быть построена по следующей схеме.
1. Открывающая часть, или вступление;
2. Раздел 1;
3. Демонстрация (или другая аудиовизуальная вставка);
4. Раздел 2;
5. Демонстрация (или другая аудиовизуальная вставка);
6. Раздел 3;
7. Демонстрация (или другая аудиовизуальная вставка);
8. Заключение.
Как видим, содержание материала разбивается на несколько разделов, дробится на несколько проблем. Каждая должна быть представлена максимально убедительно и понятно, преподнесение содержания не должно утомлять.
После информационно-содержательной части объявляется небольшой перерыв, а затем предлагается развлекательная часть. Это может быть небольшой концерт, сопровождающийся фуршетом. Угощение в виде ужина за столиками может быть перенесено на более позднее время. Важно то, что информационно-содержательная часть не должна совмещаться с фуршетом.
Сформулируем несколько ключевых моментов, о которых всегда следует помнить, проводя презентацию.
1. Обычно люди запоминают не более 10% содержания, излагаемого на презентации. Максимально удается добиться 50% запоминания. В связи с этим надо стараться использовать максимум выразительных средств для закрепления предлагаемой информации.
2. Общая атмосфера презентации - самое главное условие успеха. Особо тщательно нужно подобрать весь обслуживающий персонал, продумать мельчайшие детали сервиса. Самые талантливые усилия ведущих могут быть сведены на нет хамством или неправильным поведением второстепенных участников события.
3. Презентация - это в первую очередь коммуникация. Заботиться об ее эффективности, многообразии - значит обеспечить успех.
4. Гости презентации - не просто слушатели, а активные участники общения. Они должны почувствовать себя партнерами организации. Необходимо создать перспективу взаимного сотрудничества вокруг презентуемых идей!
5. После презентации у каждого гостя должна остаться в руках некая памятная вещичка, сувенир, который долгое время будет вызывать приятные ассоциации, связанные с организацией, проводившей презентацию.
6. Завершением презентации не заканчивается работа ПР-специалиста. Важно собрать информацию о произведенном впечатлении (ненавязчивые опросы, анкеты, звонки в последующие дни), проанализировать появившиеся публикации или сюжеты по ТВ и радио.7. Важно сделать выводы на будущее: какие недостатки учесть, как избежать организационных просчетов.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Методы сбора данных при проведении маркетинговых исследований, их классификация. Проблемы и способы реализации маркетинговых исследований фирмы "Джонсон вакс". Количественный метод сбора данных – работа фокус-группы. Цели маркетинговых исследований.
контрольная работа [23,9 K], добавлен 12.11.2010Сущность опросов, анкетирования, интервью и холл-тестов как основных количественных методов маркетинговых исследований. Прямое наблюдение в маркетинговых системах, его преимущества и недостатки. Обработка эмпирических данных маркетинговых исследований.
презентация [542,9 K], добавлен 22.12.2014Особенности организации маркетинговых исследований. Три способа сбора данных: наблюдение, эксперимент, опрос. Анализ маркетинговых исследований на ООО "Линлайн медицинские системы", выявление отношения потребителей к услугам, оказываемым в клинике.
дипломная работа [762,6 K], добавлен 04.02.2016Централизованное офисное редактирование. Создание системы кодирования. Особенности статистической кодировки данных. Табулирование данных и его формы. Методы работы с пропущенными ответами. Описательный анализ данных анкетирования с помощью MC Excel.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 02.03.2015Цели, задачи и основные понятия маркетинговых исследований. Формулирование целей и выбор методов проведения маркетинговых исследований. Определение типа требуемой информации, особенности источников ее получения. Общая характеристика методов сбора данных.
курсовая работа [30,3 K], добавлен 01.10.2010Цели, задачи и этапы проведения маркетинговых исследований. Определение типа требуемой информации и источников ее получения. Определение методов сбора данных. Общая характеристика магазина. Анализ проведения маркетинговых исследований на предприятии.
курсовая работа [310,8 K], добавлен 27.10.2012Понятие, виды, процесс и значение маркетинговых исследований. Маркетинговая информация, методы, объекты, система маркетинговых исследований. Уменьшение неопределенности и риска при принятии коммерческих решений. Необходимость маркетинговых исследований.
лекция [27,4 K], добавлен 10.05.2009Сущность и основные направления маркетинговых исследований. Процесс и методика, цели, задачи и назначение маркетинговых исследований. Анализ маркетинговых исследований, экономическая деятельность, маркетинговая информационная система ОАО "Этанол".
курсовая работа [83,5 K], добавлен 02.10.2010Классификация и особенности основных методов маркетинговых исследований. Характеристика качественных и количественных методик. Оценка ёмкости и доли рынка "ОАО Минский мясокомбинат" посредством проведения маркетинговых исследований и анализа результатов.
контрольная работа [48,5 K], добавлен 21.09.2011Сущность и основные направления исследований в маркетинге - сбора, обработки и анализа данных о рынке, конкурентах, потребителях, ценах, внутреннем потенциале предприятия в целях уменьшения неопределенности, сопутствующей принятию маркетинговых решений.
контрольная работа [26,5 K], добавлен 23.01.2011Определение методов сбора маркетинговых данных. Mix-методики как смешанные методы исследований. Основные виды mix-методик: hall-тесты, home-тесты и mystery shopping. Лабораторные методы исследований, преимущества и недостатки. Полевые методы исследований.
контрольная работа [18,5 K], добавлен 28.01.2010Исследование понятия, способов, проблем и перспектив маркетинговых исследований. Отличительные черты применения и специфика развития маркетинговых исследований на предприятиях в современных условиях. Методики моделирования в маркетинговых исследованиях.
курсовая работа [249,9 K], добавлен 19.01.2016Характеристика этапов принятия маркетинговых решений в предпринимательстве. Алгоритм выхода на международный рынок. Системный анализ в принятии маркетинговых решений. Структура отчета о результатах маркетинговых исследований. Визуализация данных.
реферат [169,9 K], добавлен 26.01.2009Определение содержания маркетинговых исследований. Выявление источников информации, необходимых для проведения маркетинговых исследований (маркетинговая информационная среда). Принципы и технология проведения маркетинговых исследований в корпорации.
курсовая работа [73,5 K], добавлен 18.06.2010Цели маркетинговых исследований. Определение потребности в проведении исследований. Определение типа требуемой информации и источников ее получения. Определение методов и разработка форм для сбора данных. Разработка выборочного плана и объема выборки.
курсовая работа [34,5 K], добавлен 23.05.2014Цели, основные этапы и порядок проведения маркетинговых исследований, общие требования к содержанию отчета. Планирование и организация сбора первичной информации: задачи, основные методы, систематизация полученных данных и значение самой процедуры.
реферат [11,6 K], добавлен 18.02.2009Методы сбора данных при проведении исследований. Наблюдение и его роль при проведении маркетинговых исследований. Рекламная эффективность средств массовой информации. Методология проведения качественных маркетинговых исследований в ОДО "Ледикс".
курсовая работа [240,7 K], добавлен 01.02.2015Этапы маркетинговых исследований предприятия, их основные методы. Программа и реализация маркетинговых исследований Муниципального учреждения культуры "Златоустовский городской краеведческий музей". Разработка рекламной стратегии на основе результатов.
дипломная работа [172,3 K], добавлен 17.10.2013Этапы проведения маркетинговых исследований. Анализ, интерпретация данных и презентация результатов исследования. Структура маркетинговой информации. Методы первичной и вторичной информации. Эксперименты и их роль в проведении маркетинговых исследований.
курсовая работа [30,0 K], добавлен 29.01.2009Характеристика процесса маркетингового исследования. Определение потребности в проведении маркетинговых исследований. Формулирование целей, разработка плана и выбор методов. Тип требуемой информации и источники ее получения. Формы для сбора данных.
реферат [33,2 K], добавлен 12.12.2009
