Устойчивый маркетинг: исследование факторов, влияющих на склонность к приобретению устойчивой продукции на примере компании IKEA в России
Понятие устойчивости в современном маркетинге, особенности маркетинг-микс и выгоды устойчивого маркетинга для компании. Проблемы восприятия устойчивости клиентами и их мотивы. Анализ факторов, влияющих на вероятность приобретения устойчивой продукции.
| Рубрика | Маркетинг, реклама и торговля |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.07.2017 |
| Размер файла | 2,6 M |
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.
Привлечение и удержание сотрудников вовсе не является проблемой для компании, практикующей устойчивость. Согласно исследованиям, выпускники старших курсов считают, что компания несет ответственность за ее влияние на общество и окружающую среду. Поэтому половина респондентов была согласна на более низкую зарплату, ради работы в устойчивой компании [8, c. 16]. Более того, работа в устойчивой компании способствует мотивации работников, поощрению и внедрению инновационных идей, и продуктивности в целом.
Лидерство может быть либо достигнуто, либо поддерживаться через устойчивый маркетинг. Делая устойчивость составляющей бизнеса, компания способна повысить свой имидж и достичь конкурентного преимущества. Внедряя устойчивые решения сейчас, в долгосрочной перспективе, компания косвенно ограждает себя от конкуренции (как минимум в рамках устойчивости), благодаря разрыву в технологиях, опыте и репутации.
2. ОТНОШЕНИЕ ПОКУПАТЕЛЕЙ К ПРОДУКЦИИ УСТОЙЧИВОЙ КОМПАНИИ НА ПРИМЕРЕ IKEA
2.1 Устойчивая деятельность компании IKEA
В качестве примера компании, последовательно проводящей устойчивую маркетинговую стратегию, была выбрана компанияIKEA. Её видение заключается в создании лучшей повседневной жизни для многих людей.Это включает не только предоставление высококачественной и доступной продукции. Это также охватывает социальную и экологическую ответственность за клиентов компании IKEA, сотрудников и людей, производящих ее продукцию. Решение об интегрировании устойчивости в бизнес стратегии, принятое IKEA в 2009 году, стало большим шагом на пути становленияустойчивой компании.
IKEAрассматривает ответственность за людей и за окружающую среду в качестве обязательного условия для ведения успешного бизнеса. Компания стремится к тому, чтобы устойчивость стала естественной составляющей каждодневной работы в IKEA, и именно поэтому одним из четырех основных пунктов долгосрочной стратегии «GrowingIKEAtogether» является то, что устойчивость должна быть интегрированной составляющей бизнеса.
Для достижения поставленных задач было принято решение об использованииKPIустойчивости для всех возможных бизнес стратегий компании. Глобальный вклад в региональные, национальные и локальные бизнес стратегии внесли устойчивые KPIпо поставщикам, клиентам, окружающей среде и климату.
Главными задачами IKEAявляются:
· предложение решений и ноу-хау, помогающих клиентам проживать более устойчивую жизнь у себя дома;
· использование ресурсов руководствуясь принципами устойчивости на всей цепочке создания стоимости;
· переработка отходов в ресурсы;
· снижение углеродного следа от всех операций, связанных с IKEA;
· принятие социальной ответственности;
· снижение водного следа от всех операций, связанных с IKEA;
· повышение роли открытости для всех стейкхолдеров и коммуникации между клиентами и сотрудниками [46].
Идея бизнеса IKEA заключается в предложении широкого спектра функциональной дизайнерской продукции для меблировки дома по ценам низким настолько, чтобы как можно больше людей могли себе ее позволить. Поддержание низких цен является краеугольным камнем бизнес идеи IKEA, однакопри этом низкие цены не должны обеспечиваться за счет людей или окружающей среды.
Решения компании по более устойчивой жизни дома предоставляютих покупателям выгоду в следующих сферах:
· потребление энергии - включая сбережение, генерирование в домашних условиях, и более эффективное использование энергии;
· потребление воды - включая сбережение и повторное использование;
· управление отходами - включая снижение пищевых отходов, переработку и повторное использование;
· здоровый образ жизни.
Здоровый образ жизни был добавлен список, поскольку компания продвигает и обеспечивает полезные для здоровья диеты, выращивание своей собственной пищи,а также поощряет активную подвижность своих клиентов в течение их ежедневной деятельности.
Помимо всего прочего, IKEAстарается активно взаимодействовать с клиентами и сотрудниками. Компания размещаетинформацию об устойчивости на ценниках, на вебсайтах, в магазинах и в каталоге. Магазины IKEAпо всему миру подбирают информацию согласно потребностям своих клиентов. Например, IKEAPoland предоставляет онлайн обучение по светодиодномуосвещению и ткани лиоцелл -подчеркивая их практические и экологические выгоды. Стоит также упомянуть о проектах взаимодействияIKEA с потребителями. В проекте «TheLivingLab», компания приглашает людей пожить в разработанными ею устойчивых апартаментах и протестировать новые концепции для более простой и устойчивой жизни дома. В течение проекта тестируются различные типы семейств, разных национальностей, где фиксируется их эмоциональная реакция иответная реакция на основании которых и разрабатываются новые решения. В рамках «IKEAFamily» - клуба лояльных клиентов, компания также старается вдохновлять людей на устойчивую жизнь, постоянно коммуницируя с членами клуба по всему миру. Взаимодействуя с сотрудниками, компания старается всячески обучать их преимуществам устойчивой жизни. При этом IKEA также старается вовлекать сотрудников в устойчивую жизнь используя решения и разработки компании. Сотрудники, вовлеченные в проект, делятся своими впечатлениями в социальных медиа.
В феврале 2014 года IKEAзапустила свою первую устойчивую маркетинговую кампанию в Великобритании и Ирландии. Кампания включала в себя телевизионную рекламу и также использовала радио и социальные медиа с целью донесения до потребителей идей и советовкасательно того, как сделать жилье более отходо-, энерго- и водо-эффективным. В течение кампании продажи светодиодныхлампочек выросли более чем в три раза, и число посещений сайта, посвященного обучению устойчивости, выросло более чем в 30 раз.
С 2009 года IKEA использует Оценочную Таблицу Устойчивого Продукта в целях непрерывного оценивания и совершенствования устойчивости своей продукции.Доля продаж от продукции, классифицированной как более устойчивая (т.е. набирающая 120 баллов и более), возросла с 39% в финансовом 2013 году до 52% в финансовом 2014 году, тем самым позволяя компании двигаться к своей цели. Средняя оценка продукции, оцененной согласно Оценочной Таблице, возросла с 86 в финансовом 2013 году до 107, показывая в целом улучшение устойчивой результативности продуктового ассортимента. Оценочная Таблица является определяющим инструментом, который согласно планам, позволит компании к августу 2020 года довести долю устойчивой продукции в продажах до 90% [47].
Если новый продукт набирает в разы ниже средней оценки остальной продукции в своей категории, компания либо работает над повышением оценки, либо исключает позицию из ассортимента.
Оценочная Таблица регулярно пересматривается для обеспечения еёактуальности и должного качества функционирования. До настоящего времени по ней было оценено 89% существующей продукции по объему продаж. Поскольку пропорции продуктовых линеек меняются с каждым годом, компания вряд ли когда-либо сможет охватить весь продуктовый спектр, однако с каждым годом она стремится к этой цели, для того чтобы понимать истинное положение устойчивой продукции на рынке.
Культура IKEAявляется ключевым фактором интеграции ответственного и устойчивого поведения в организацию. Каждый менеджер IKEAответственен за включение проблем устойчивости в повестку дня в рамках его зоны ответственности. Для их поддержки, существует целый ряд специалистов по социальным и экологическим проблемам, которые охватывают широкий спектр видов деятельности: химических экспертов, специалистов по лесному хозяйству, экспертов по энергетике, экспертов по поведению, аудиторов и т.д. К тому же, все магазины IKEAи распределительные центры обладают командой социальных и экологических координаторов, которые проводят подготовительные курсы по устойчивости для персонала, контролируют условия труда, безопасность, управление отходами и сбережение воды и энергии.
IKEAтакже сотрудничает с компаниями, неправительственными организациями, торговыми союзами и организациями для развития и усиления влияния всеобщей работы в рамках социальной и экологической сферы. Делясь знаниями и опытом, обучаясь друг у друга, компании и организации способны достичь большего, нежели работая самостоятельно.IKEAработает в сотрудничестве с UNICEFи SavetheChildrenдля усиления прав детей, и также с глобальной крупнейшей природоохранной организацией WWFнад проектами в рамках лесного хозяйства, сбора хлопка и изменения климата. Среди прочих крупных организаций, с которыми сотрудничает IKEA,стоит выделить FSC, BWI, Greenpeace, ERRT, CCWG и GlobalCompact [46].
2.2 Проблемы восприятия устойчивости клиентами и их мотивы
Среди проблем устойчивости в рамках маркетинга, одной из самых главных является феномен несоответствия между выражением обеспокоенности касательно проблем устойчивого развития и её конвертации в конкретные действия в момент покупки. Многие ученые считают, что отношение к устойчивой продукции сильно различается во многих странах и регионах мира. Причиной этого могут быть как различия в экологических законодательствах стран, так и различия в потребительской культуре. Да и в принципе различия в осведомленности о проблемах устойчивого развития оказывают существенное влияние.
Благодаря проведенному анализу литературы и предыдущих исследований было выделено три основных конструкта, влияющих на вероятность приобретения устойчивой продукции, а именно: «Экологическая образованность», «Готовность платить» и «Устойчивое потребление».
Ниже представлена концептуальная модель исследования.
Рис. 2.1 - Модель исследования
Конструкты «Экологическая образованность» и «Готовность платить» были включены в модель на основании результатовисследования Лароша [30]. В нем Ларош тестировал влияние конструктов «Знание основных проблем окружающей среды», «Отношение», «Ценности» и ряда других на готовность потребителей платить больше за продукты, не вредящие окружающей среде. В его исследовании конструкт «Отношение»измерялся при помощи отношения к проблемам окружающей среды, отношения к устойчивому образу жизни, отношения к ответственности корпораций и прочих индикаторов. Конструкт «Ценности» измерялся на основании жизненных ценностей (установок), которыми потребители руководствуются при покупке устойчивой продукции, классифицированных по группам, а именно: коллективизм, безопасность, удовольствие и индивидуализм. Сбор всей данной информации потребовал бы увеличения анкеты по меньшей мере в полтора раза. Поэтому, в данном исследовании конструкты «Отношение» и «Ценности» были интерпретированы несколько иначе, в силу ограничения возможностей проведения исследования.
Конструкт «Ценности» измеряет то, что уже покупается потребителем, то есть та продукция, которая входит в его ценности. В то время как конструкт «Отношение» измеряет то, на что человек готов пойти для того, чтобы поддерживать устойчивое развитие.
Сам конструкт «Экологическая образованность» был также разработан Ларошем в 1996 году для измерения способности потребителя идентифицировать специальную маркировку продукции и знания основных концепций [31]. В его исследовании данный конструкт играл вспомогательную роль и показал определенную взаимосвязь с конструктами«Отношение» и «Ценности». В данном же исследовании конструкт «Экологическая образованность» является полноценным предиктором вероятности приобретения устойчивой продукции, для чего он и был расширен. Конструкт «Экологическая образованность», предлагается измерить не только лишь при помощи знания основных лейблов, но и того, насколько это важно для потребителя, а также знания основных проблем окружающей среды.
Что касается конструкта «Устойчивое потребление», тоздесь понимается потребление товаров на уровне, который не приводит к истощению ресурсов необходимых для комфортной жизни для текущих и будущих поколений. Одним из важных выводов из предыдущих исследованийявляется то, что индустриальные страны потребляют ресурсы на более высоком уровне, нежели развивающиеся страны. Однако, все же данный конструкт, в отличии от других, мало исследовался и является гипотетическим, в плане влияния на вероятность приобретения продукции. Так, например, предыдущие исследования, в частности исследование Олбинсона, показали, что «Повторное использование», которое продвигается теоретиками и даже многими компаниями не оказывает существенного влияния на устойчивое потребление, и, следовательно, не может являться хорошим индикатором [13]. До сих пор не было выявлено оптимального способа измерения данного конструкта.В данном исследовании «Устойчивое потребление» предлагается измерить при помощи конструктов «Частота переработки» и «Уровень потребления», разработанныхСидиком и Купером [18, 41].
Исследуемая переменная «Вероятность приобретения устойчивой продукции» может быть использована в качестве эндогенного конструкта. Склонность к приобретению довольно часто используется в качестве исследуемой переменной. Одним из первых поисковых исследований, где описываются факторы влияющие на вероятность покупки экологической продукции являетсяработа Минтона и Роуза [33]. В данном же исследовании, исходя из самой концепции устойчивого развития, конструкт предлагается измерить при помощи социальной, экономической и экологической значимости для клиентов, приобретающих устойчивую продукцию и проверить, что оказывает наибольшее влияние.
Целью данного исследования является анализ потребительского поведения клиентов в России с целью выявления факторов, оказывающих наибольшее влияние на решение о совершении покупки. Именно поэтому, в первую очередь мы исследуем влияние конструктов первого порядка на конструкты второго порядка («Экологическая образованность», «Готовность платить», «Устойчивое потребление»), и затем уже влияние каждого из них на исследуемый конструкт.
В соответствии с данной моделью исследования были поставлены следующие гипотезы:
H1: Существует позитивная взаимосвязь между экологической образованностью и вероятностью приобретения устойчивой продукции.
H2: Существует позитивная взаимосвязь между знанием основных проблем экологической среды и экологической образованностью.
H3: Существует позитивная взаимосвязь между знанием эко-лейблов и терминологии и экологической образованностью.
H4: Существует позитивная взаимосвязь между готовностью платить и вероятностью приобретения устойчивой продукции.
H5: Существует позитивная взаимосвязь между отношением и готовностью платить
H6: Существует позитивная взаимосвязь между ценностями и готовностью платить
H7: Существует позитивная взаимосвязь между устойчивым потреблением и вероятностью приобретения устойчивой продукции.
H8: Существует позитивная взаимосвязь между частотой сортировки отходов и устойчивым потреблением
H9: Существует позитивная взаимосвязь между уровнем потребления и устойчивым потреблением
H10а: Существует позитивная взаимосвязь между вероятностью приобретения устойчивой продукции и социальной значимостью.
H10b: Существует позитивная взаимосвязь между вероятностью приобретения устойчивой продукции и экологической значимостью.
H10c: Существует позитивная взаимосвязь между вероятностью приобретения устойчивой продукции и экономической значимостью.
2.3 Дизайн исследования
Исследование было проведено на примере компании IKEA, в стратегии которой экологические и социальные проблемы играют ключевую роль, и которая поэтому широко известна как производитель устойчивой продукции.
На первом этапе исследования был проведен формализованный опрос потребителей, имевших опыт взаимодействия с IKEA в течение года.Опрос проводился в период с 20 марта по 10 апреля. В выборку попали клиенты IKEAв возрасте от 18 до 75 лет, с различными уровнями дохода и из различных регионов и городов России. Целью опроса являлся сбор данных о потребительском поведении, для того чтобы в дальнейшем проследить взаимосвязь между латентными конструктами в теоретической модели. Опрос проводился онлайн через рассылку IKEAFamily. Анкета была отправлена всем пользователем, указавшим при регистрации свой почтовый адрес. В итоге удалось собрать 16220 анкет - среди всех без исключения покупателей IKEA по всей стране, согласившихся принять участие в опросе. Для повышения доли согласившихся, анкета была дважды отправлена повторно тем, кто её не заполнил в течение пяти дней.
Для опроса была разработана анкета, основанная на вопросах, использовавшихся в предыдущих исследованиях и полностью адаптированная под российские реалии. В нее вошло 45 вопросов, разделенных по смысловым блокам: «Влияние деятельности человека на природу», «Экологичный образ жизни», «Отношение к вопросам экологии при совершении покупки», «Вопросы об эко-лейблах», «Отношение к компании ИКЕА» и «Демография»[Приложение 1]. Данные категории введеныдля удобства компанией IKEA ис измеряемыми индикаторами они связаны слабо. Таблица с соответствием вопросов и индикаторов, вошедших в итоговую модель представлена ниже[табл. 2.1, Приложение 2].
Таблица 2.1
Индикаторы, вошедшие в финальную модель
|
Индикаторы |
Вопросы и утверждения |
Нагрузки |
|
|
A_2 |
Я готов тратить на текущие покупки в полтора раза больше, но зато покупать товары только тех компаний, которые бережно относятся к окружающей среде |
0.755 |
|
|
A_3 |
Ради сохранения природных ресурсов я готов пользоваться общественным транспортом, имея возможность ездить на автомобиле |
0.717 |
|
|
A_4 |
Я могу позволить себе путешествия, но предпочел бы проводить отпуск недалеко от дома, т.к. дальние поездки и перелеты увеличивают загрязнение |
0.681 |
|
|
CL_1 |
Я стараюсь покупать самые передовые товары, как только они становятся доступны |
1.000 |
|
|
ECV_1 |
Я более охотно покупаю продукцию компаний, которые заботятся об окружающей среде и обществе |
0.882 |
|
|
ECV_2 |
Я готов платить более высокую цену за продукцию, которая может быть переработана |
0.864 |
|
|
ECV_3 |
Обычно я учитываю будущую экономию от покупки товара, который расходует меньше электроэнергии |
0.550 |
|
|
EV_1 |
Я предпочитаю не покупать бутилированную воду, чтобы не увеличивать количество отходов |
0.758 |
|
|
EV_3 |
Я бы предпочел автомобиль с низким количеством выбросов обычному автомобилю |
0.782 |
|
|
KE_3 |
Как часто при покупке Вы обращаете внимание на такие эко-лейблы? |
0.746 |
|
|
KE_4 |
Вы доверяете или не доверяете информации, которую несут эко-лейблы? |
0.809 |
|
|
KE_5 |
Как Вы считаете, Вам полезно или нет знать, какую информацию несут эко-лейблы? |
0.772 |
|
|
?KM_1 |
Природный баланс весьма чувствителен к действиям человека |
0.793 |
|
|
KM_2 |
Вмешательство людей в природные процессы влечет за собой ужасные последствия |
0.790 |
|
|
KM_5 |
Парниковые газы вредят окружающей среде |
0.700 |
|
|
RF_1 |
Из двух товаров, я всегда предпочту тот, который подлежит повторной переработке |
0.771 |
|
|
RF_2 |
Я всегда стараюсь сортировать отходы, если есть такая возможность |
0.736 |
|
|
RF_4 |
Когда я сортирую отходы, я помогаю улучшить окружающую среду |
0.737 |
|
|
SV_1 |
Чтобы помочь будущим поколениям, я готов отказаться от покупки товаров, производство которых наносит вред окружающей среде |
0.814 |
|
|
SV_2 |
Из двух продуктов я всегда предпочту тот, часть доходов от которого идет на благотворительность |
0.800 |
|
|
SV_3 |
Я готов рассказывать окружающим, почему так важно для общества покупать продукты, подлежащие повторной переработке |
0.834 |
|
|
V_2 |
Я часто покупаю товары, изготовленные из переработанных материалов |
0.662 |
|
|
V_3 |
Я поддерживаю «справедливый» кофе |
0.784 |
|
|
V_4 |
Я часто покупаю экологически чистые продукты |
0.809 |
В большей части вопросов респондентам необходимо было оценить, насколько они согласны с тем, или иным утверждением, используя шкалу от 0 до 5. В анкете также были и открытые вопросы, однако, данные, полученные с открытых вопросов не использовались при создании модели.
На втором этапе необходимо было построить, оптимизировать и оценить предложенную модель, созданную при помощиметода моделирования структурными уравнениями. Для этого использовалась программа SmartPLS 3[38]. Главнымизадачами на данном этапе являлись построение схемы взаимосвязей, выявление значимых связей, а также оценка силы влияния и предиктивной способности тех или иных переменных. Для этого исходные данные были перекодированы, в соответствии с логикой опроса, введены новые упрощенные названия переменных, а также из полученной выборки были убраны данные, полученные с открытых вопросов.
Третий этап -- это использование данных, полученных с открытых вопросов для выделения потребительских сегментов или жекластеров. Сперва, необходимо было провести категориальный анализ главных компонент для оцифровки категориальных переменных. Затем, оцифрованные данные были использованы для кластерного анализа. На полученных в результате анализа кластерах было построено классификационное дерево с их детальным описанием. В конце, мы тестируем полученные кластеры на созданной нами модели с целью выявления различия в степени влияния тех или иных факторов на различные кластеры потребителей.
В результате всех этапов анализа мы сможем разработать рекомендации по продвижению устойчивой продукции в России. Благодаря выявленным факторам, оказывающим наибольшее влияние на вероятность приобретения устойчивой продукции, компания IKEAсможет лучше понимать процесс продвижения устойчивой продукции в России и использовать полученные результаты в маркетинговых целях.
3. АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ВЕРОЯТНОСТЬ ПРИОБРЕТЕНИЯ УСТОЙЧИВОЙ ПРОДУКЦИИ
3.1 Характеристика респондентов
Основу выборки составили клиенты компании IKEA по всей России.
Большинство респондентов - женщины. Соотношение женщин и мужчин респондентов составляет 76% и 24%.
В выборку попали респонденты в возрасте от 18 до 75 лет. Для удобства они были разделены на шесть сегментов: «молодые» (18-25); «взрослые» (26-33); «зрелые» (34-41); «устоявшиеся» (42-48); «пожилые» (49-56); «старые» (57-75) [рис. 3.1].
Рис. 3.1 - Распределение респондентов по уровню образования
Также были проанализированы данные по географической принадлежности респондентов. В анкете данные по субъектам РФ и городам не измерялись, поскольку, они были измерены системой IKEAFamily. Так как, данных по субъектам РФ было очень много (охвачено более 90% субъектов Российской Федерации), было принято решение сгруппировать данные по округам. Таким образом, больше всего респондентов было охвачено по Центральному федеральному округу - 43%, Северо-Западному федеральному округу - 18% и по Приволжскому федеральному округу - 17%. Средний отклик был зафиксирован по Южному федеральному округу, Уральскому федеральному округу и Сибирскому федеральном округу - по 8% и 6% соответственно. Подавляющее меньшинство респондентов проживает в Дальневосточном и Северо-Кавказском федеральных округах[рис. 3.2].
Рис. 3.2 - Распределение респондентов по округам
Уровень образования респондентов преимущественно - высший; 51% респондентов закончили магистратуру, а 29% - закончили бакалавриат. Соответственно, меньшинство респондентов имеют незаконченное высшее образование и ниже. Структура образования респондентов представлена на рисунке 3.3.
Рис. 3.3 - Распределение респондентов по уровню образования
В гражданском или зарегистрированном браке состоят - 73% респондентов и соответственно доля респондентов, которые неженаты или не замужем составило - 27%.
В анкете замерялось число членов семьи. Для удобства данные также были перегруппированы в четыре сегмента: одиночки (люди, проживающие одни); семейная пара (двое человек в семье); среднестатистическая семья (семейная пара + один-двое детей); большие семьи (пять членов семьи и более). Ограничением такого подхода является то, что в сегмент «семейная пара» могут попадать неполные семьи («родитель-ребенок»), а в сегмент «среднестатистическая семья» могут также попадать неполные семьи, где двое-трое детей, а также любые другие вариации в пределах числа членов семьи. Тем не менее, упорядоченная структура представлена на рисунке 3.4.
Рис. 3.4 - Распределение респондентов по числу членов семьи
В анкете измерялся годовой доход всех членов семьи. По данным анкеты годовой семейный доход 33% респондентов составил 240-599 тыс. рублей. Также около четверти респондентов имеют доходы в районе 600-959 тыс. рублей. По 14% составляют доли респондентов с доходом 960-1319 тыс. рублей в год и менее 240 тыс. рублей в год. Семь процентов респондентов располагают годовым доходом в пределах от 1,32 до 1,679 млн. рублей. И наконец, меньше всего респондентов с годовым доходом от 1,68 до 2 млн. рублей и более 2 млн. рублей - по 4% на тех и других [рис. 3.5].
Рис. 3.5 - Распределение месячного семейного дохода респондентов
В результате опроса мы выявили, что доля потенциальных потребителей устойчивой продукции составляет 31%, а доля потребителей с высокой склонностью к покупке устойчивой продукции составляет 8%. Данный вывод основывается на том, что «Вероятность приобретения устойчивой продукции» измеряется при помощи «Социальной значимости», «Экологической значимости» и «Экономической значимости». Отсюда, в первом случае - это доля респондентов, указавших 4 или 5 в одном из утверждений, среди всех трёх конструктов с помощью которых измеряется «Вероятность приобретения устойчивой продукции», а во втором - доля респондентов, указавших 4 или 5 во всех утверждениях, среди всех трёх конструктов. Таким образом, целевой потребитель - это замужняя женщина, в возрасте от 28 до 38 лет из Центрального федерального округа, с высшим образованием, семейным доходом от 20 до 79 тыс. руб. в месяц и числом членов семьи от 3 до 5.
3.2 Построение модели методом моделирования структурными уравнениями и ее оценка
Предложенная теоретическая модель во многом опирается на приведённый в теоретической части анализ зарубежной литературы, а также теоретические конструкты, описанные во второй главе. Поскольку теоретическая база в данной области до конца не разработана, данная модель носит прежде всего теоретический характер, и главной задачей здесь является получение начальных сведений об отношении к устойчивой продукции в России и о факторах, которые с данной точки зрения могут оказаться значимыми по результатам данного или последующих еще более масштабных исследований.
Для построения модели методом моделирования структурными уравнениями был выбран метод базирующийся на наименьших квадратах. Данный метод, в отличие от классического метода, осуществляющего приближение матрицы ковариации идеально подходит для разработки теориив поисковых исследованиях. Метод, базирующийся на ковариации, в основном используется для подтверждения или опровержения уже устоявшейся теории. Ковариационный метод подтверждает теорию определяя то, насколько хорошо теоретическая измерительная модельобъясняетковариационную матрицу, рассчитанную по данным выборки.В отличие от этого, метод наименьших квадратов позволяет рассчитать коэффициенты структурной модели, наилучшим образом, «подгоняя» модель под выборку. При этом максимизируется объясненная дисперсия зависимых переменных, а также проверяются гипотезы, предложенные в предварительной теоретической модели [23].
При оценке измерительной модели первым этапом является определение структуры используемых теоретических конструктов: являются ли их индикаторы отражающими, образующими или комбинацией тех и других [23]. В данной модели все конструкты составлены из отражающих индикаторов. Поэтому, измерительная модель будет оценена основываясь на внутренней согласованности и мерах валидности конструктов, а конкретней, при помощи индексовкомпозитная достоверность (CR;внутренняя согласованность), средняя объясненная дисперсия (AVE; конвергентная валидность) и критерия Форнера-Ларкера (дискриминантная валидность).
Достоверность внутренней согласованности традиционно измерялась при помощи коэффициентов альфа Кронбаха. Альфа Кронбаха предполагает, что все индикаторы являются равноценными при вычислении достоверности. Композитная достоверность, напротив, предполагает, что каждый конструкт должен быть взвешен индивидуально, основываясь на его относительном вкладе, измеряемом с помощью его факторных нагрузок. Таким образом, композитная достоверность, является более аккуратным методом измерения достоверности внутренней согласованности. Значения композитной достоверности в пределах от 0.60 до 0.70 являются приемлемыми, в то время, как значения в пределах от 0.71 до 0.90 являются удовлетворительными для оценки достоверности. Индикаторы, значения которых превышают 0.90,не являются удовлетворительными, поскольку это означает, что переменная-индикатор является по сути конструктом, который пытаются измерить[34].
Валидность конструкта может оцениваться при помощи двух способов: конвергентной и дискриминантной валидности. Конвергентная валидность оценивается с помощью показателя средней объясненной дисперсии (AVE). Хэйрсчитает, что значения стандартизированных внешних нагрузок должны равняться как минимум 0.708, а весь конструкт в целом объяснять минимум 50%дисперсии своих индикаторов. Более того, индикаторы с нагрузками в пределах от 0.40 и 0.70 могут быть рассмотрены на предмет удаления из модели. Что касаемо дискриминантной валидности, она, напротив, определяет степень уникальности каждого отдельного конструкта.
Оценка измерительной модели была произведена основываясь на отчете SmartPLS 3. Изначальная модель включала 37 переменных. После предварительной оценки нагрузок и их влияния на критерии согласия 24 переменные вошли в финальную модель, причем индикаторы конструкта «Уровень потребления» (CL) слабо коррелировали между собой и поэтому для данного конструкта была задана фиксированный коэффициент связи, равный единице [табл. 3.1, Приложение 2].
Таблица 3.1
Структура индикаторов, вошедших в исследование
|
Конструкты |
Число изначальных индикаторов |
Число оставшихся индикаторов |
|
|
Экологическая образованность (EE) |
|||
|
Знание основных проблем (KM) |
5 |
3 |
|
|
Знание эко-лейблов (KE) |
5 |
3 |
|
|
Готовность платить (WP) |
|||
|
Отношение (A) |
5 |
3 |
|
|
Ценности (V) |
5 |
3 |
|
|
Устойчивое потребление (SC) |
|||
|
Уровень потребления (CL) |
4 |
1 |
|
|
Частота переработки (RF) |
4 |
3 |
|
|
Вероятность приобретения (P) |
|||
|
Социальная значимость (SV) |
3 |
3 |
|
|
Экологическая значимость (EV) |
3 |
2 |
|
|
Экономическая значимость (ECV) |
3 |
3 |
Достоверность всех конструктов была подтверждена при помощи индекса CR[табл. 3.2, Приложение 3].
Таблица 3.2
Индекс CR
|
Конструкты |
CR |
|
|
Экологическая образованность (EE) |
||
|
Знание основных проблем (KM) |
0.806 |
|
|
Знание эко-лейблов (KE) |
0.820 |
|
|
Готовность платить (WP) |
||
|
Отношение (A) |
0.761 |
|
|
Ценности (V) |
0.797 |
|
|
Устойчивое потребление (SC) |
||
|
Уровень потребления (CL) |
1.000 |
|
|
Частота переработки (RF) |
0.792 |
|
|
Вероятность приобретения (P) |
||
|
Социальная значимость (SV) |
0.857 |
|
|
Экологическая значимость (EV) |
0.745 |
|
|
Экономическая значимость (ECV) |
0.818 |
Далее, за оценкой достоверности следует оценка конвергентной валидности. Конвергентная валидностьотражаетстепень конвергируемости измеряемых индикаторов для репрезентации конкретного конструкта. Конвергентная валидность рассчитывается на основе средней объясненной дисперсии для всех индикаторов, ассоциируемых с каким-либо конкретным конструктом. Для этого для каждого конкретного конструкта рассчитывается сумма квадратов факторных нагрузок, которая затем делится на число индикаторов для данного конструкта [14]. Показатель AVEдолжен превышать значение 0.50 для подтверждения конвергентной валидности. Анализ конструктов показал, что все их индикаторы соответствуют минимальному требованию и, следовательно,проявляют конвергенцию [табл. 3.3, Приложение 4].
Таблица 3.3
Индекс AVE
|
Конструкты |
AVE |
|
|
Экологическая образованность |
||
|
Знание основных проблем (KM) |
0.581 |
|
|
Знание эко-лейблов (KE) |
0.603 |
|
|
Готовность платить |
||
|
Отношение (A) |
0.516 |
|
|
Ценности (V) |
0.569 |
|
|
Устойчивое потребление |
||
|
Уровень потребления (CL) |
1.000 |
|
|
Частота переработки (RF) |
0.560 |
|
|
Вероятность приобретения |
||
|
Социальная значимость (SV) |
0.666 |
|
|
Экологическая значимость (EV) |
0.593 |
|
|
Экономическая значимость (ECV) |
0.609 |
Теперь, когда композитная достоверность и конвергентная валидность были подтверждены, необходимо оценить дискриминантную валидность. Дискриминантная валидность показывает, насколько уникален каждый конструкт в сравнении с другими конструктами в модели, а также степень соответствия конструкта отражаемой им концепции [39]. Одним из методов оценки дискриминантной валидности является критерий Форнела-Ларкера, который сравниваетквадратный кореньсреднейдоли дисперсии, объясненнойкаждым конструктом (AVE), с долей дисперсии, объяснённой между всеми другими конструктами в измерительной модели [21].Согласно Хэйру, квадратный корень показателя AVEпо каждому конструкту должен быть больше чем его наибольшая корреляция с любым другим конструктом. Результаты анализа по критерию Форнела-Ларкера показали, что все конструкты обладают дискриминантной валидностью. Таблица 3.4 обобщает результаты анализа критерия Форнела-Ларкера. Главная диагональтаблицы содержит значения квадратного корня показателя AVEдля соответствующего конструкта, а под диагональю располагаются коэффициенты корреляции между конструктами. Мы видим, что для всех конструктов условие критерия Форнера-Ларкера выполняется, что свидетельствует о наличие дискриминантной валидности.
Таблица 3.4
Проверка дискриминантной валидности конструктов с помощью критерия Форнера-Ларкера
|
A |
CL |
ECV |
EV |
KE |
KM |
RF |
SV |
||
|
A |
0.718 |
||||||||
|
CL |
0.151 |
1.000 |
|||||||
|
ECV |
0.526 |
0.319 |
0.780 |
||||||
|
EV |
0.378 |
0.162 |
0.465 |
0.770 |
|||||
|
KE |
0.363 |
0.193 |
0.544 |
0.345 |
0.776 |
||||
|
KM |
0.237 |
0.089 |
0.315 |
0.247 |
0.264 |
0.762 |
|||
|
RF |
0.417 |
0.240 |
0.611 |
0.428 |
0.481 |
0.259 |
0.748 |
||
|
SV |
0.505 |
0.227 |
0.752 |
0.449 |
0.523 |
0.346 |
0.599 |
0.816 |
|
|
V |
0.438 |
0.219 |
0.534 |
0.332 |
0.427 |
0.218 |
0.432 |
0.479 |
Таким образом, измерительная модель является валидной. Следующим шагом является оценка структурной модели. В данном анализе необходимо исследовать путевые нагрузки для конструктов второго порядка и оценить путевые коэффициенты структурной модели. Первым делом мы должны проверить конструкты «Экологическая образованность»(EE), «Готовность платить» (WP), «Устойчивое потребление» (SC) и «Вероятность приобретения устойчивой продукции» (P). Конструкты EE, WPи SC являются экзогенными, а конструкт Pявляется эндогенным. Статистически значимые путевые нагрузки могут быть интерпретированы в контексте вклада конструктов первого порядка в предсказание конструктов второго порядка. Для конструктов второго порядка статистически значимые нагрузки могут рассматриваться в качестве осмысленных компонентов вероятности приобретения [табл. 3.5, Приложение 5].
Таблица 3.5
Взаимосвязи между внутренними (эндогенными) и внешними (экзогенными) конструктами модели
|
Взаимосвязи |
Путевые нагрузки и коэффициенты |
Т-статистики |
|
|
Экологическая образованность |
|||
|
KM > EE |
0.714 |
102.833 |
|
|
KE > EE |
0.863 |
330.126 |
|
|
Готовность платить |
|||
|
A > WP |
0.851 |
358.653 |
|
|
V > WP |
0.841 |
285.357 |
|
|
Устойчивое потребление |
|||
|
CL > SC |
0.615 |
67.414 |
|
|
RF > SC |
0.905 |
408.605 |
|
|
Вероятность приобретения |
|||
|
P > SV |
0.919 |
653.202 |
|
|
P > EV |
0.645 |
101.010 |
|
|
P > ECV |
0.915 |
702.192 |
|
|
Структурные взаимосвязи |
|||
|
EE > P |
0.256 |
42.511 |
|
|
WP > P |
0.338 |
53.538 |
|
|
SC > P |
0.386 |
56.144 |
Для определения Т-статистик путевых нагрузок и путевых коэффициентов структурной модели был использован бутстрэпинг. Для бутстрэпинга был использован стандартный метод BCa (Bias-CorrectedandAcceleratedBootstrap), который является самым стабильным и быстрым методом [20].Процедура бутстрэпинга базировалась на 500 подвыборках, извлечённых случайным образом из всего набора опрошенных, что является минимальнымпараметром для оценки модели в программе SmartPLS 3, при числе наблюдений равному 16220.Результаты показали, что все конструкты за исключением конструкта «Уровень потребления» (CL), имеют смысл и статистическую значимость, и соответственно в той или иной степени оказывают влияние на прогнозирование вероятности приобретения устойчивой продукции[табл. 3.5].Важно отметить, что Т-статистики получились очень большими за счет огромной выборки, и это могло повысить риск ошибки второго рода. Поэтому, для подтверждения результата, бутстрэпинг был проведен на нескольких случайно отобранных маленьких выборках по 300 наблюдений каждая. Данная процедура подтвердила, что при первоначальном анализе все статистически значимые связи между конструктами были определены верно.
В данном исследовании было поставлено 12 гипотез. Результаты показали, что все поставленные гипотезы, за исключением гипотезыH9 подтвердились. Данную гипотезу мы не принимаем, однако и не отклоняем, поскольку допускается, что вопросы по данному конструкту могли быть составлены или же интерпретированы некорректно, вследствие чего, индикаторы показали незначимую корреляцию между собой. Ниже представлена наглядная таблица[табл. 3.6].
Таблица 3.6
Гипотезы исследования
|
Гипотеза |
Взаимосвязи |
Т-статистики |
Критерий принятия |
|
|
H1 |
EE > P |
42.511 |
Принимается |
|
|
H2 |
KM > EE |
102.833 |
Принимается |
|
|
H3 |
KE > EE |
330.126 |
Принимается |
|
|
H4 |
WP > P |
53.538 |
Принимается |
|
|
H5 |
A > WP |
358.653 |
Принимается |
|
|
H6 |
V > WP |
285.357 |
Принимается |
|
|
H7 |
SC > P |
56.144 |
Принимается |
|
|
H8 |
RF > SC |
408.605 |
Принимается |
|
|
H9 |
CL > SC |
67.414 |
Не отклоняется и не принимается |
|
|
H10a |
P > SV |
653.202 |
Принимается |
|
|
H10b |
P > EV |
101.010 |
Принимается |
|
|
H10c |
P > ECV |
702.192 |
Принимается |
Финальным этапом оценки модели является расчёт коэффициента детерминации R2и критерия Стоун-Гейсера Q2. Коэффициент детерминации показывает, какая доля дисперсии эндогенного конструкта была объяснена моделью. Данный коэффициент отражает совместное влияние всехэкзогенных латентных конструктов на эндогенный латентный конструкт. Критерий Стоун-Гейсера является дополнительной мерой оценки для определения предиктивной релевантности модели для эндогенного конструкта. Существует два способа измерения критерияQ2: кросс-валидированная общность и кросс-валидированная избыточность. По мнению Хэйра наилучшим методом является кросс-валидированная избыточность, поскольку при данном подходе оцениваются как структурная, так и измерительная модели.
Как правило, чем выше коэффициент детерминации, тем выше точность прогнозирования. Значение коэффициента детерминации должно равняться 0.75 и выше. Однако, данный коэффициент необходимо трактовать исключительно в контекстекаждого конкретного исследования [24].
Другой показатель, критерий Стоун-Гейсера должен равняться 0.35 и выше, для того, чтобы мы могли подтвердить высокую прогнозирующую силу конструктов [22, 42].
В данной модели коэффициент детерминации составил - 0.65[Приложение 2], а критерий Стоун-Гейсера- 0.26 [Приложение 6]. В целом, данные показатели говорят о средней предиктивной релевантности модели, и для теоретического формата данные показатели являются приемлемыми.
3.3 Исследование различий потребительских кластеров
Категориальный анализ главных компонент
Третьим этапом исследования является проведение кластерного анализа с целью выявления потребительских кластеров и последующего анализа полученных кластеров в рамках построенной модели на предмет различия в потребительском поведении.
Поскольку социально-демографические переменные не являются интервальными (количественными), для того, чтобы их можно было использовать для проведения кластерного анализа, сперва необходимо провести оптимальное шкалирование. Для этого использовался категориальный анализ главных компонент.В данном исследовании категориальный анализ главных компонент проводился с целью представления перекодированных категориальных переменных в количественный вид.
Для проведения категориального анализа главных компонент изначальные категориальные данные были перекодированы, за исключением переменной возраста (age) [табл. 3.7]. Переменная числа членов семьи (famnum) была перекодирована с учетом самого респондента, т.е. 0 стал 1, 1 стала 2 и т.д.
Таблица 3.7
Переменные для категориального анализа
|
Название переменной |
Кодировка |
|
|
Образование (edu) |
||
|
Неоконченное среднее |
1 |
|
|
Среднее общее |
2 |
|
|
Среднее профессиональное |
3 |
|
|
Неполное высшее |
4 |
|
|
Высшее бакалавриат |
5 |
|
|
Высшее магистратура |
6 |
|
|
Пол (gender) |
||
|
Мужчина |
1 |
|
|
Женщина |
2 |
|
|
Семейное положение (marital) |
||
|
Неженат / не замужем |
1 |
|
|
Состою в браке (зарегистрированном или нет) |
2 |
|
|
Доход (income) |
||
|
Менее 240 тыс. руб. (менее 20 тыс. руб. в месяц) |
1 |
|
|
240-599 тыс. руб. (20-49 тыс. руб. в месяц) |
2 |
|
|
600-959 тыс. руб. (50-79 тыс. руб. в месяц) |
3 |
|
|
960-1 319 тыс. руб. (80-109 тыс. руб. в месяц) |
4 |
|
|
1 320-1 679 тыс. руб. (110-139 тыс. руб. в месяц) |
5 |
|
|
1 680-2 млн руб. (140-166 тыс. руб. в месяц) |
6 |
|
|
более 2 млн руб. (более 166 тыс. руб. в месяц) |
7 |
|
|
Округ (region) |
||
|
Центральный федеральный округ |
1 |
|
|
Северо-Западный федеральный округ |
2 |
|
|
Южный федеральный округ |
3 |
|
|
Северо-Кавказский федеральный округ |
4 |
|
|
Приволжский федеральный округ |
5 |
|
|
Уральский федеральный округ |
6 |
|
|
Сибирский федеральный округ |
7 |
|
|
Дальневосточный федеральный округ |
8 |
Далее, перекодированные переменные были определены как порядковые, кроме переменной region (она осталась номинальной), ипосле были обработаны при помощи программы IBMSPSSStatistics 23. В результате были получены осмысленные квантификации [Приложение 7]. График переменной «Образование» показал, что чем выше образование, тем большееё числовое значение, при этом значения среднегопрофессионального и незаконченного высшего образования находятся на одном уровне. Графики бинарных переменных «Пол» и «Семейное положение» не показали ничего сверхъестественного. В графике «Дохода» мы можем наблюдать положительную линейную зависимость. Из графика переменной «Регион» мы видим, что значения по Южному, Приволжскому и Сибирскому федеральным округам примерно равны, также, как и значения по Северо-Западному и Дальневосточному федеральному округам; самая низкая квантификация у самого представительного - Центрального федерального округа. График «Возраста» показал ростчисловых значений с 18 до 27 лет, а значения возраста с 28 до 75 лет оказались примерно равнозначными. Значения переменной «Число членов семьи» имеют различие до 5 членов семьи; значения с 6 до 10 равнозначны. Полученные оцифрованные переменные были сохранены для дальнейшего использования в кластерном анализе.
Иерархический кластерный анализ и K-means
Следующим шагом является проведение иерархического кластерного анализа. Для иерархического кластерного анализа использовался дисперсионный метод, а конкретнее метод Варда.При использовании дисперсионного метода кластеры формируются таким образом, чтобы минимизировать суммарную внутрикластерную дисперсию разбиения. При использовании метода Варда на каждом шаге алгоритма число кластеров уменьшается на единицу так, чтобы при этом минимизировалась усреднённая сумма квадратов евклидовых расстояний от объектов объединяемых кластеров до нового кластерного центра. В результате на каждом шаге объединяются такие два кластера, слияние которых даёт наименьший прирост средней внутрикластерной дисперсии[1]. Таким образом, главной задачей иерархического кластерного анализа является выявление относительно однородных групп наблюдений по заданным характеристикам.Результаты, полученные в ходе иерархического кластерного анализа, представлены в виде плана агломерации[табл. 3.8].
Таблица 3.8
Шаги агломерации (последние строки)
Выбор оптимального числа кластеров мы можем произвести при помощи графика разности коэффициентов агломерации [рис. 3.6].
Рис. 3.6 - График разностей коэффициентов
Исходя из данного графика, мы установили, что оптимальное число кластеров равняется семи. Теперь, зная оптимальное число кластеров и предварительное разбиение, полученное с помощью относительно грубого критерия внутрикластерной дисперсии, мы можем приступить к уточнению разбиения с помощью более точного, но зависящего от начальных условий методаK-Means.
Для процедуры кластеризации K-Means, сперва необходимо создать файл с начальными центрами кластеров. Мы это можем осуществить при помощи функции агрегирования. В полученном в результате агрегирования файле мы изменяем имя группирующей переменной на «CLUSTER_». После проведения кластеризации K-Means, мы можем сравнить результат с полученными раннее результатами иерархического кластерного анализа.Результат приведен в сравнительной таблице 3.9.
Таблица 3.9
Перераспределение респондентов после проведения K-Means
|
Cluster Number of Case * Ward Method Crosstabulation |
||||||||||
|
Count |
||||||||||
|
Ward Method |
Total |
|||||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
||||
|
Cluster Number of Case |
1 |
3126 |
0 |
15 |
0 |
0 |
0 |
0 |
3141 |
|
|
2 |
0 |
770 |
22 |
0 |
0 |
0 |
0 |
792 |
||
|
3 |
0 |
0 |
486 |
0 |
0 |
0 |
0 |
486 |
||
|
4 |
0 |
0 |
18 |
2717 |
0 |
0 |
0 |
2735 |
||
|
5 |
195 |
4 |
57 |
0 |
1888 |
0 |
0 |
2144 |
||
|
|
Подобные документы
Понятие и инструменты event-маркетинга. Изучение финансового положения компании ООО "Арт-Микс". Анализ рынка сбыта и конкурентной среды. Оценка товарной, ценовой, сбытовой и коммуникационной политики фирмы. Электронный маркетинг агентства "Арт-Микс".
курсовая работа [1,2 M], добавлен 15.06.2014Характеристика формулы маркетинг-микс 4p. Виды и типы маркетинга и маркетинговых стратегий. Анализ маркетинговой деятельности компании: цель и стратегия, анализ рынка столярной продукции, позиционирование продукции, ценообразование и продвижение товара.
курсовая работа [301,3 K], добавлен 31.10.2014История компании IKEA. Отраслевая и страновая структура компании. Побудительные мотивы и стратегии интренационализации. Выбор сегментов потребителей. Продуктовый, контрактно-ценовой, сбыто-распределительный и коммуникационный микс. Развитие ИКЕА в России.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 09.12.2012Понятие, история развития, достоинства и недостатки сетевого маркетинга. Прямые продажи в России и в мире. Общие сведения и экономическая характеристика компании Amway, SWOT-анализ деятельности. Высказывания знаменитых людей о сетевом маркетинге.
курсовая работа [179,5 K], добавлен 04.05.2014Сущность и значение маркетинга. Классификация факторов, влияющих на поведение потребителей, психологический компонент выбора покупки. Экспериментальное исследование факторов, влияющих на выбор продукции. Применение результатов в привлечении покупателя.
курсовая работа [105,7 K], добавлен 10.12.2009Возникновение внутреннего и внешнего персонал-имиджа в маркетинге персонала. Анализ факторов, влияющих на формирование HR-бренда. Формирование положительного имиджа компании как работодателя на примере компании "Шелл", выбор и реализации стратегии.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 17.05.2011Сущность жизненного цикла: появление идеи, разработка товара, коммерциализация. Разновидности модели ЖЦ и стратегии маркетинга на уровне предприятия и рыночного позиционирования; маркетинг-микс. Анализ ЖЦ на примере продукции компании ОАО "Живая вода".
контрольная работа [3,2 M], добавлен 23.01.2011Роль и место маркетинга-микс в планировании маркетинговой деятельности предприятия. Составляющие комплекса маркетинга: товарная, ценовая, коммуникационная и сбытовая политики. Анализ маркетинговой деятельности и программа маркетинга-микс предприятия.
дипломная работа [182,9 K], добавлен 13.02.2013Суть и содержание понятия "маркетинг". Анализ современной концепции маркетинга. Оценка спроса и его эластичности. Основы составления анкеты с целью опроса потребителей по вопросу определения важнейших факторов, влияющих на выбор колбасных изделий.
контрольная работа [18,8 K], добавлен 09.06.2011Понятия, цели, задачи, методы сетевого маркетинга, история его развития. Способы продвижения продукции до конечного потребителя. Специфика сбыта в сетевой компании и основные аспекты деятельности "Faberlic". Использование суб-mix комплекса маркетинга.
курсовая работа [65,5 K], добавлен 13.12.2009Этапы становления, сущность и определение маркетинга. Иерархия потребностей по Маслоу. Маркетинг как система. Структура и деятельность маркетинговой службы фирмы. Маркетинг и конкурентоспособность выпускаемой продукции. Разработка товарной политики фирмы.
курс лекций [54,5 K], добавлен 19.10.2009Сущность понятия "социальный маркетинг". Маркетинг образовательных услуг. Перечень востребованных специальностей по перспективным направлениям развития экономики. Оценка факторов, влияющих на ценность курса обучения. Маркетинг медицинских услуг.
реферат [173,2 K], добавлен 02.04.2010Определение ключевых факторов e-mail маркетинговых коммуникаций компании, влияющих на их эффективность. Основные особенности онлайн-маркетинга. Исследование метрик и образующих их показателей оценки эффективности усилий маркетологов в сети Интернет.
дипломная работа [79,7 K], добавлен 30.01.2016Сущность понятия комплекса маркетинга (маркетинг-микс). Концепция классификации "4Р": продукт, цена, распределение и продвижение. Анализ маркетинговой политики компании "Окна для вас": товарная и ценовая политика, сегментация рынка, конкурентная среда.
курсовая работа [379,4 K], добавлен 30.03.2015Коммуникационная политика: сущность, цели, задачи. Составные элементы политики коммуникаций в маркетинге. Особенности деятельности компании "Monster Energy". Организующие функции маркетинга. Эффективность коммуникативных технологий, рекламных и PR-акций.
курсовая работа [301,5 K], добавлен 17.06.2017Сфера деятельности, миссия, цели и ценности компании. Анализ основных факторов маркетинговой макросреды. Характеристика потребителей, конкурентов и партнеров компании. Особенности формирования и основные составляющие комплекса маркетинга компании.
курсовая работа [691,8 K], добавлен 27.06.2019Исследование значения маркетинга в общественном питании, который является эффективным управлением производством и реализацией собственной продукции и услуг. Определение и анализ необходимости финансовой устойчивости в предприятиях данного сектора рынка.
контрольная работа [585,3 K], добавлен 10.07.2017Исследование и анализ элементов прямого маркетинга туристической компании на примере ООО "Адриатик-Тур". Оценка стратегии и эффективности мероприятий прямого маркетинга туристической организации. Определение основных направлений его совершенствования.
курсовая работа [42,3 K], добавлен 28.01.2011Особенности и цели Интернет-маркетинга в Российской Федерации. Интернет-компания ООО "Приоритет" и анализ ее финансово-хозяйственной деятельности. Оценка финансовой устойчивости и рентабельности компании. Характеристика программы Google Analytics.
дипломная работа [4,0 M], добавлен 15.09.2012Сущность, принципы и задачи маркетинга. Концепции маркетинга и их характеристика. Понятие и основные требования к рекламе. Использование товарных знаков и позиционирование товара. Понятие сбыта и управление им. Система ценообразования в компании.
курсовая работа [64,3 K], добавлен 27.11.2010
