Меню
Головна
 
Головна arrow Маркетинг arrow Маркетинг: теорія і практика
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Методи аналізу маркетингової інформації

Вторинні і первинні дані, отримані в результаті робіт по збору маркетингової інформації, вимагають спеціальної наукової обробки і проведення глибокого економічного аналізу. При аналізі маркетингової інформації використовуються такі ж методи, що і при аналізі будь-якої економічної інформації. Умовно їх можна підрозділити на дві групи: статистичні та економіко-математичні.

До статистичних відносять табличний метод, розрахунок зведених, середніх і відносних показників, метод групувань, графічний, індексний методи.

Серед економіко-математичних методів можна виділити кореляційний, регресійний та дисперсійний аналізи.

Статистичне зведення - це систематизація, упорядкування первинних матеріалів, освіта статистичних сукупностей, що характеризуються підсумковими узагальнюючими показниками.

Система аналізу маркетингової інформації

Рис. 3.2. Система аналізу маркетингової інформації

Таблиця 3.1. Постановка питань при реалізації методів аналізу

Метод

Типова постановка питання

Регресійний аналіз

Як зміниться обсяг збуту, якщо витрати на рекламу скоротяться на 10%? Яка буде ціна на продукт у наступному році?

Варіаційний аналіз

Чи впливає упаковка на розміри збуту? Чи впливає колір рекламного оголошення на кількість людей, що згадали рекламу?

Дискримінантний аналіз

Які ознаки працівників служби збуту найбільш істотні?

Можна певного людини, враховуючи його вік, дохід, освіту, вважати достатньо надійним для видачі кредиту?

Факторний аналіз

Можна агрегувати безліч факторів, які покупці автомобілів вважають важливими? Як описати різні марки автомобілів з точки зору цих факторів?

Кластер-аналіз

Чи можна клієнтів розподілити на групи за їхніми потребами?

Чи має газета різні типи читачів?

Багатовимірне шкалювання

Наскільки продукт відповідає "ідеалу" споживачів? Як змінилося ставлення споживачів до продукту протягом ряду років?

При аналізі рядів динаміки розраховуються їх аналітичні показники: середні та відносні величини.

Метою визначення середніх величин є необхідність отримати зведений показник, що описує дану сукупність в цілому і послабити вплив випадкових факторів на досліджуваний показник.

До середніх величин відносяться середньоарифметична проста, середньоарифметична зважена, мода і медіана.

Середньоарифметична проста дорівнює сумі всіх значень ознаки, поділеній на загальну кількість цих значень (формули 3.1, 3.2):

Середньоарифметична зважена обчислюється наступним чином:

де Х - варіанти значень ознаки; ^- - частоти.

Наприклад, є дані опитування покупців в універсамі (табл. 3.2).

Таблиця 3.2. Обсяг разової купівлі (за даними опитування покупців)

Число покупців

4

6

3

5

2

3

1

Обсяг покупки, руб.

515

876

912

989

1020

1035

10

Мода - найбільш типове, найчастіше зустрічається значення ознаки.

Наприклад, є дані анкетного опитування експертів про можливий обсяг продажу товару А, які представлені в табл. 3.3.

Величина обсягу продажу, за яку висловилося найбільше число експертів (мода), в даному прикладі склала 20 млн руб.

Таблиця 3.3. Дані опитування експертів про можливий обсяг продажу товару А

Експерт

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Прогноз

продажів,

млн руб.

21

14

20

17

19

20

22

15

18

Медіана - значення варьирующего ознаки, що припадає на середину ранжованій сукупності. У нашому прикладі це 19 млн руб.

Відносні величини одержують у результаті порівняння двох показників шляхом ділення першого на другий. До них відносяться:

o коефіцієнт зростання, що розраховується діленням більш пізнього часу рівня ряду на більш ранній рівень (виражений у відсотках, цей показник називають темпом зростання);

o темп приросту, який обчислюється відніманням 100% темпу зростання.

Середні коефіцієнти (темні) зростання визначаються за формулою 3.3:

де хп кінцевий член ряду динаміки; .р, - перший член ряду динаміки; п - число членів ряду динаміки.

Групування - об'єднання одиниць сукупності в деякі групи, що мають свої характерні особливості і спільні риси.

Метод угруповань застосовується для вирішення наступних завдань:

o виділення окремих типів маркетингових явищ;

o вивчення структури явищ та її динаміки;

o вивчення зв'язків і залежностей між явищами.

Цей метод лежить в основі сегментації ринку, використовується при кількісній оцінці ступеня впливу тих або інших чинників на елементи ринку, часто є попереднім етапом при використанні інших методів аналізу.

Результати угруповань зазвичай оформляються у вигляді таблиць, які роблять інформацію наочною (табл. 3.4).

Таблиця 3.4. Частота відвідування магазину опитаними споживачами

Вікові групи споживачів

Один-два рази в місяць

Один раз в тиждень

Два-три

рази в тиждень

Щодня

20-29 років

1

8

4

3

30-39 років

3

21

15

7

40-49 років

2

12

1

50-59 років

1

15

17

60 років і старше

3

9

12

9

Перерахуємо види угруповань:

o проста, коли первинна інформація об'єднується по одному якому-небудь ознакою, наприклад товарообіг ділиться по товарним групам;

o комбінована - групування за двома або більше ознаками: товарообіг ділиться на продовольчі і непродовольчі товари в сільській та міській місцевості;

o структурна - показники такий угруповання характеризують структурний склад досліджуваної сукупності (наприклад, асортиментна структура попиту на товари народного споживання);

o типологічна - поділ усієї сукупності на якісно однорідні або виділення соціально-економічних типів. Наприклад, попит всього населення країни за допомогою типологічної угруповання можна розділити на попит міського і сільського населення;

o аналітична, призначена для виявлення залежності між ознаками. Використовуючи аналітичні групування, які визначають факторні і результативні ознаки досліджуваних явищ. Наприклад, за даними табл. 3.4 можна зробити висновки про залежність частоти відвідування магазину окремими віковими групами споживачів.

Одне з основних вимог цього методу аналізу-правильне визначення группировочного ознаки. Невірно проведена угруповання може призвести до помилкових висновків. Так, при вирішенні задач сегментації ринку групування може здійснюватися за такими ознаками: вікові категорії споживачів, стать, рівень освіти, диференціація доходів, професія споживачів, сімейний стан, розмір сім'ї і т. д.

Группировочный ознака має бути логічно обґрунтованим і безумовно значущим.

Статистична таблиця - це система наочного викладу і зображення результатів статистичного спостереження, опитування, в якому текст зведений до мінімуму, а числові дані пояснюються загальним заголовком, підметом і присудком.

Підмет таблиці - це об'єкти, про які в ній говориться. Підмет зазвичай розташовується зліва, по рядках.

Присудок таблиці - сукупність показників, виражених цифровими даними, якими характеризується підмет. Як правило, розташовуються у верхніх заголовках, по стовпцях.

До оформлення таблиці пред'являються певні вимоги:

o назва таблиці має бути точним і стислим, відображати суть таблиці, період, до якого відносяться показники;

o номер таблиці вказується у правому верхньому куті над її назвою;

o одиниці виміру можуть бути надані під назвою таблиці, праворуч над нею, в першому стовпці від підмета або в присудку по кожному показнику;

o у заголовки таблиць виносяться показники, які необхідно було виявити, виходячи з цілей і завдань досліджень.

При обробці матеріалів анкетного опитування доцільно складання розроблювальних, а потім аналітичних таблиць.

Графічний метод аналізу являє собою наочне зображення результатів зведення і групування вихідної інформації про ринок за допомогою географічних знаків і фігур або географічних картосхем. З його допомогою можна показати динаміку розвитку ринку і його елементів, закономірності та тенденції цього розвитку, структуру елементів ринку, розподіл споживачів та груп і т. н. Графічний метод застосовується також як допоміжний інструмент при використанні різних методів прогнозування у маркетингу.

Графіки можуть бути лінійними, столбиковыми, секторними, стрічковими, фігурними, гістограмами розподілу і т. д.

Лінійні графіки найбільш поширені. Графічним чином на таких діаграмах служать точки і послідовно з'єднують їх прямі лінії. При побудові таких графіків найчастіше застосовується масштаб 5 : 8, де 5 - висота площі діаграми, 8 - її основа.

Стовпчикові графіки дозволяють наочно представити структуру попиту, співвідношення відповідей "так" і "ні" в анкеті.

Секторні графіки - найбільш поширені при аналізі результатів анкетних опитувань. Вони дозволяють наочно виразити структуру попиту, наміри покупців в залежності від факторів, що їх визначають.

Індексний аналіз часто використовується в маркетингових дослідженнях. Індексом називають відносну величину, що виражає співвідношення у часі величин складного явища, окремі елементи якого безпосередньо несумірні.

Всі елементи ринку досить складні, так як складаються з окремих елементів, безпосередньо непорівнянних між собою. Наприклад, ціни на різні товари несумірні між собою в силу відмінності їх споживчих властивостей. Не можна безпосередньо пов'язати в часі реалізацію товарів фірми, оскільки в різні періоди асортиментна структура продажу різна. Для забезпечення порівнянності ці величини виражають у вартісній формі шляхом перемноження кількості проданого товару (р/) на його ціну (р) і подальшого підсумовування.

Існує безліч індексів. Наприклад, у статистичному словнику тільки перелік індексів з короткою методикою їх розрахунку розташовується на 35 сторінках.

При аналізі ринку найчастіше використовуються такі індекси:

o індекс товарообігу (формула 3.4):

Чисельник цього індексу являє собою фактичну виручку, отриману підприємством від продажу товарів у звітному періоді, знаменник - також виручку, але в базисному періоді. Цей індекс, однак, не дасть уявлення про те, як же змінилася продана товарна маса. Для цього розраховують:

o індекс фізичного обсягу товарообігу (формула 3.5):

Зіставлення чисельника і знаменника у даному співвідношенні забезпечується єдністю цін, які залишаються на базисному рівні. Він показує зміну товарної маси у звітному періоді порівняно з базисним періодом.

Різниця між цими індексами визначається різницею цін у порівнянних періодах. Для кількісного виміру цієї різниці розраховують:

o індекс цін постійного складу (формула 3.6):

Зіставлення чисельника і знаменника у даному випадку забезпечується єдністю проданої продукції, яка залишається на рівні звітного періоду.

Між цими індексами існує взаємозв'язок (формула 3.7):

Пояснимо розрахунок цих індексів на прикладі (табл. 3.5).

Таблиця 3.5. Продаж товарів у магазині за аналізований період

Товари

Продано, шт.

Ціна за одиницю, крб

у базисному періоді

у звітному періоді

у базисному періоді

у звітному періоді

А

10

9

200

250

Б

20

22

300

280

В

30

25

75

100

Г

40

45

130

120

Д

50

52

210

200

Отже, виручка магазину за аналізований період зросла па 2,9%. Основне зростання відбулося за рахунок зростання фізичного обсягу продажів - на 4,2%. За цей період ціна на товари в магазині знизилися на 1,2%.

До економіко-математичних методів відносяться кореляційний, дисперсійний та регресійний аналіз.

Маркетингові дослідження показують, що варіація кожного досліджуваного ознаки знаходиться в найтіснішому зв'язку і взаємодії з варіацією інших ознак, що характеризують досліджувану сукупність одиниць. Дослідження служать з'ясування, яка зв'язок між двома змінними і ступінь цього зв'язку (наприклад, зв'язок між рекламним бюджетом і обсягом продажів, ціною та збутом, попитом і формують його чинниками і т. д.). При вивченні конкретних залежностей одні ознаки виступають в якості факторів (факторні ознаки), а інші є результативними.

Розглядаючи залежності між ознаками, необхідно насамперед виділити дві категорії зв'язку: функціональний і кореляційний. Функціональної називають залежність, при якому певному значенню фактора (аргументу) відповідає строго визначене значення величини попиту (функції).

Сутність кореляційної залежності полягає в тому, що з зміною одного або кількох факторних ознак змінюється середня величина результативної ознаки. У кожному конкретному випадку з підвищенням величини факторного ознаки величина результативної ознаки може і підвищуватися і знижуватися, проте в середньому вона змінюється в одну сторону.

Особливості кореляційних залежностей:

o вони виявляються не в одиничних випадках, а при масових спостереженнях;

o вони є неповними.

Дослідження кореляційних залежностей передбачає врахування дії закону великих чисел: лише в досить великому числі фактів залежність, якщо вона має істотну силу, проявляється досить чітко. Друга особливість пов'язана з тим, що практично неможливо виявити і виміряти силу впливу всієї сукупності факторів, що формують таке складне явище, як попит. Тому навіть при масових спостереженнях, коли випадкові фактори значною мірою нівелюються, виявлені залежності не будуть повними, тобто функціональними.

Знаючи характер залежності одного явища від інших, можна пояснити причини і розмір змін в явищі, а також планувати необхідні заходи для подальшого його зміни.

Кореляційний аналіз дає можливість розраховувати рівень довіри до результатів аналізу. При дослідженні кореляційних залежностей між ознаками:

o попередньо аналізуються властивості досліджуваних сукупностей;

o встановлюється факт наявності зв'язку, визначається се напрям і форма;

o вимірюється ступінь тісноти зв'язку між ознаками.

Для оцінки зв'язку розраховуються показники кореляції - коефіцієнти кореляції або кореляційні відносини, які показують ступінь тісноти залежності між попитом і формують його факторами. Змінюються ці показники від -1 до +1. Чим вони ближче за абсолютним значенням до 1, тим зв'язок надійніше, міцніше, тісніше, а ризик прийняття рішень на основі цієї залежності менше. Знак при коефіцієнті кореляції вказує напрямок зв'язку: прямої залежності (чим більше - тим більше) відповідає знак "плюс", зворотної (чим більше - тим менше) - знак "мінус".

Якщо коефіцієнт кореляції від ± 0,81 до ± 1,0, сила зв'язку сильна; від ± 0,61 до ± 0,8 - помірна; від ± 0,41 до ± 0,6 - слабка; від ± 0,21 до ± 0,4 - дуже слабка; від 0 до ± 0,2 - відсутня.

Лінійний коефіцієнт кореляції (II) застосовується, коли показник факторного ознаки може бути виражений кількісно, і розраховується за формулою 3.8:

де х - показник факторного (причинного) ознаки; в - показник функціонального (результативного) ознаки; п - кількість взаємопов'язаних пар цих показників.

Розрахунок лінійного коефіцієнта кореляції пояснимо на прикладі (табл. 3.6).

Таблиця 3.6. Оцінка ступеня тісноти залежності між попитом на товар А і віком покупців

Оцінка ступеня тісноти залежності між попитом на товар А і віком покупців

Для виконання необхідних розрахунків побудуємо табл. 3.7.

Таблиця 3.7

Висновок: розрахунок лінійного коефіцієнта кореляції показав, що він дорівнює -0,974. Це вказує на тісний залежність продажу товару А від віку покупців. Цієї залежності можна довіряти. Ризик того, що рішення, прийняте з урахуванням такої залежності, буде невірним, мінімальний.

У разі, коли показник факторної ознаки не може бути виражений кількісно, для оцінки тісноти залежності використовується коефіцієнт кореляції рангів (р) (формула 3.10):

де Ях - ранг якісного ознаки х; Ду - ранг кількісної ознаки у; 6 - константа; п - кількість взаємопов'язаних пар показників.

Щоб провести розрахунки за цією формулою, необхідно вихідну інформацію ранжувати і кількісної характеристикою кожного з членів ранжированого ряду вважати його порядковий номер. Таку характеристику називають рангом даного члена ряду. Ранг відображає ступінь значущості того або іншого показника. Якщо два і більше членів ряду мають однакові значення, їм присвоюються однакові ранги, рівні середньої арифметичної з групи порядкових номерів, які вони займають. Наприклад, у табл. 3.8 показана оцінка ступеня тісноти залежності.

Таблиця 3.8. Оцінка ступеня тісноти залежності між купівлею книг і рівнем освіти покупців

Рівень освіти

покупців

Купівля книг, руб.

у рік на чол.

п/п

1

Початковий

630

2

Неповне середнє

940

3

Середнє

1540

4

Середня спеціальна

1540

5

Вища

2500

Рішення:

Розрахунок проводиться за формулою 3.11:

де представлені показники габл. 3.9.

Таблиця 3.9

Підставляємо значення у формулу 3.11:

Висновок: зв'язок між попитом на книги і рівнем освіти покупців тісна, пряма (коефіцієнт кореляції близький до одиниці). Ризик прийняття рішень, заснованих на цій залежності, невеликий.

Коефіцієнт кореляції дає можливість оцінити ступінь тісноти зв'язку між результативною ознакою і формує його чинником, але не дає відповідь на питання: на скільки одиниць зміниться результативний ознака, якщо фактор зміниться на одну одиницю? Отримати відповідь можна за допомогою регресійного аналізу, зазвичай доповнює кореляційний.

Регресійний аналіз починають з побудови графіка залежності, на його основі підбирають відповідні математичні рівняння, а потім розраховують параметри цього рівняння шляхом рішення системи нормальних рівнянь (табл. 3.10).

Таблиця 3.10

Рівняння залежності досить багато, кілька десятків. Тому підбір найкращих розумніше виконувати за допомогою комп'ютера.

Параметр називається коефіцієнтом регресії. Він показує, на скільки в середньому змінюється величина результативного ознаки у при зміні факторної ознаки х на одиницю. При наявності прямий кореляційної залежності коефіцієнт регресії має позитивне значення, а у випадку зворотної залежності - негативне.

Скориставшись даними таблиці 3.6 і 3.7, проведемо необхідні розрахунки:

Вирішуючи представлені спільно рівняння, отримаємо: А = 10,9; У = -0,2.

Рівняння лінійної регресії набуде вигляду:

Висновки: при збільшенні віку покупців на один рік купівля товару А зменшується на 0,2 штуки.

Дисперсійний аналіз дає можливість розставити фактори, що впливають на результативний ознака, за ступенем їх значущості, за ранжиром.

Як показують маркетингові дослідження, попит споживачів на товари та послуги залежить від великого числа факторів - соціальних, економічних, демографічних, природно-кліматичних, психологічних, естетичних і т. д. Врахувати при аналізі всю їх сукупність, як правило, не представляється можливим. Тому спочатку виділяються головні, визначальні чинники та проводиться їх кількісний аналіз. Вплив інших, менш значущих, враховується на якісному рівні.

Ранжування факторів проводиться шляхом розрахунку коефіцієнта детермінації (формула 3.12):

де б,,2 - міжгрупова дисперсія, обчислена за даними угруповання вимірюваного фактора; 5 2 - загальна дисперсія, що характеризує коливання досліджуваного явища. Коефіцієнт детермінації лежить в межах від 0 до 1. Чим він ближче до 1, тим сильніше фактор впливає на результативний ознака.

У маркетинговому аналізі використовуються і інші методи (факторний, кластерний аналізи, багатовимірне шкалювання та ін), але, як показує практика, розглянуті вище застосовуються частіше за інших.

 
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Схожі тими

МАРКЕТИНГОВА ІНФОРМАЦІЯ: МЕТОДИ ЇЇ ЗБОРУ, ОБРОБКИ ТА АНАЛІЗУ
Первинна маркетингова інформація і методи її збору
Інформаційне забезпечення маркетингового аналізу
Призначення, загальна характеристика та класифікація маркетингових досліджень
Особливості зберігання маркетингової інформації
Методи прийняття управлінських рішень, що базуються на основі аналізу схем стратегічного розвитку економічних систем
Аналіз беззбитковості діяльності організації
Джерела інформації для аналізу
Методи прийняття управлінських рішень на основі стохастичного факторного аналізу
Аналіз маркетингового середовища
 
Предмети
Банківська справа
БЖД
Бухоблік і аудит
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика і естетика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Політологія
Політекономія
Право
Психологія
Соціологія
Страхова справа
Товарознавство
Філософія
Фінанси