Виды статистического анализа при проведении маркетинговых исследований

Маркетинговый анализ в системе маркетинговых исследований

Тема 8 Методы анализа в маркетинговых исследованиях

8.1Маркетинговый анализ в системе маркетинговых исследований

8.2Виды статистического анализа при проведении маркетинговых исследований

Маркетинговый анализ является составным элементом и определенным этапом маркетингового исследования. Цели маркетингового анализа вытекают из целей маркетингового исследования. Маркетинговый анализ представляет собой сложный научно обоснованный процесс получения выводов из собранной и надлежащим образом сгруппированной и обработанной информации. Беляевский И.К. определяет: «Маркетинговый анализ – оценка, объяснение, моделирование и прогноз процессов и явлений товарного рынка и собственной инновационной и торгово-сбытовой деятельности фирмы с помощью статистических, эконометрических и других методов исследования» (1, с.93 ). Предметом маркетингового анализа является деятельность фирмы, процессы и явления, имеющие место на рынке, рассматриваемые на какой-то момент времени, а также в динамике. Объектом маркетингового анализа являются как отдельные предприятия, индивидуумы, домохозяйства/семьи, так и совокупность каждого из них, а также отрасль хозяйства в целом. Маркетинговый анализ имеет две ступени: первая – констатационные оценки состояния и развития рынка и самой фирмы; вторая, более сложная – объяснение сложившейся обстановки, ситуации, выявление и моделирование причинно-следственных связей, научное прогнозирование дальнейшего развития.

К маркетинговому анализу предъявляются жесткие требования: он должен быть проведен в сжатые сроки, достоверен и достаточно полон. Результаты анализа могут быть представлены в виде: упрощенных качественных оценок; точных количественных характеристик; различного рода схем и диаграмм; статистических и эконометрических моделей. Анализ не должен быть абстрактным, выводы должны быть четкими и недвусмысленными, обязательно сопровождаться практическими рекомендациями. Наиболее широко в перечне методов маркетингового анализа представлена статистика.

На базе методологии статистики и задач маркетинга формируется смежная научная дисциплина – маркетинг-статистика – раздел прикладной статистики, ориентированный на решение прикладных задач маркетинговых исследований.

Анализ данных начинается с перевода «сырых» данных в осмысленную информацию и включает их введение в компьютер, проверку на предмет ошибок, кодирования, представление в матричной форме (табулирование). Все это называется преобразованием исходных данных.

После сбора данных необходимо их преобразовать, т.е. привести к более сжатому виду, удобному для анализа и обладающему достаточной для заказчика информацией. Различают четыре функции преобразования данных: обобщение, определение концепции (концептуализация), перевод результатов статистического анализа на понятный для менеджера язык (коммуникация), определение степени соответствия полученных результатов всей совокупности (экстраполяция).

Из-за неспособности человека анализировать большие массивы информации необходимо исходные собранные данные представить в удобном для осмысливания виде, т.е. их необходимо обобщить, выразить через ограниченное число понятных параметров.

В маркетинговых исследованиях применяются:

1) метод группировки. Под группировкой понимается разбиение конкретной совокупности объектов наблюдения на однородные группы;

2) метод классификации. Под классификацией понимается как перечисление классов, так и процедура отнесения объектов к некоторому заранее заданному классу.

Выделяют пять основных видов статистического анализа, используемых при проведении маркетинговых исследований: дескриптивный анализ, выводной анализ, анализ различий, анализ связей и предсказательный анализ.

В основе дескриптивного анализа лежит использование таких статистических мер, как средняя величина (средняя), мода, среднее квадратическое отклонение, размах или амплитуда вариации. Для описания информации, полученной на основе выборочных измерений, широко используется две группы мер. Первая включает меры «центральной тенденции», или меры, которые описывают типичного респондента или типичный ответ. Вторая включает меры вариации, или меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с «типичными» респондентами или ответами.

К числу мер центральной тенденции относятся мода, медиана и средняя.

Мода характеризует величину признака, появляющуюся наиболее часто по сравнению с другими величинами данного признака. Мода носит относительный характер, и необязательно, чтобы большинство респондентов указало именно эту величину признака.

Медиана характеризует значение признака, занимающее срединное место в упорядоченном ряду значений данного признака.

Средняя величина чаще всего рассчитывается как средняя арифметическая величина. При ее вычислении общий объем признака поровну распределяется между всеми единицами совокупности.

Видно, что степень информативности средней величины больше, чем медианы, а медианы – моды.

Однако рассмотренные меры не характеризуют вариацию ответов на какой-то вопрос или, говоря другими словами, несходство, различие респондентов или измеренных характеристик. Очевидно, что помимо знания величин мер центральной тенденции важно установить, насколько близко к этим величинам расположены остальные полученные оценки. Обычно используют три меры вариации: распределение частот, размах вариации и среднее квадратическое отклонение.

Распределение частот представляет в табличной или графической форме число случаев появления каждого значения измеренной характеристики (признака) в каждом выбранном диапазоне ее значений. Распределение частот позволяет быстро сделать выводы о степени подробности результатов измерений.

Размах вариации определяет абсолютную разность между максимальным и минимальным значениями измеренного признака; это разница между конечными точками в распределении упорядоченных величин измеренного признака. Данная мера определяет интервал распределения значений признака.

Среднее квадратическое отклонение является обобщающей статистической характеристикой вариации значений признака. Если эта мера мала, то кривая распределения имеет узкую, сжатую форму (результаты измерений обладают высокой степенью схожести); если мера велика, то кривая распределения имеет широкий, растянутый вид (велика степень различия оценок).

Вывод является видом логического анализа, направленного на получение общих заключений обо всей совокупности на основе наблюдений за малой группой единиц данной совокупности. Выводы делаются на основе малого числа фактов. Например, если два ваших знакомых, имеющих одну и ту же марку автомобиля, жалуются на его качество, то вы можете сделать вывод о низком качестве данной марки автомобиля в целом.

В соответствии с общей теорией статистики применяются следующие параметры отбора единиц наблюдения: случайный или неслучайный отбор; повторный или бесповторный отбор; индивидуальный или групповой отбор; одноступенчатый или многоступенчатый отбор; сплошной или несплошной отбор. Различные сочетания параметров отбора единиц наблюдения позволяет получить различные способы производства (формирования) выборки. Большинство способов производства выборки являются комбинированными. В таблице 1 приведены и охарактеризованы наиболее распространенные в маркетинге одноступенчатые и комбинированные способы формирования выборки.

Таблица 1 - Некоторые способы формирования выборки

Статистический же вывод основан на статистическом анализе результатов выборочных исследований и направлен на оценку параметров совокупности в целом. Выборка – это отобранная для исследования совокупность единиц наблюдения. В маркетинге применяются следующие подходы к определению выборки: 5% от совокупности, по предыдущему опыту, исходя из допустимых затрат, на основе статистического анализа, исходя их заданной точности. В данном случае результаты выборочных исследований являются только отправной точкой для получения общих выводов. Например, автомобилестроительная компания провела два независимых исследования с целью определения степени удовлетворенности потребителей своими автомобилями. Первая выборка включала 100 потребителей, купивших данную модель в течение последних шести месяцев. Вторая выборка включала 1000 потребителей. В ходе телефонного интервьирования респонденты отвечали на вопрос: «Удовлетворены вы или не удовлетворены купленной вами моделью автомобиля?» Первый опрос выявил 30% неудовлетворенных, второй – 35%.

Поскольку существуют ошибки выборки и в первом и во втором случаях, то можно сделать следующий вывод. Для первого случая: около 30% опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля. Для второго случая: около 35% опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля. Какой же общий вывод можно сделать в данном случае? Как избавиться от термина «около»? Для этого введем показатель ошибки: 30%+ х% и 35% + у% и сравним х и у. Используя логический анализ, можно сделать вывод, что большая выборка содержит меньшую ошибку и что на ее основе можно сделать более правильные выводы о мнении всей совокупности потребителей. Видно, что решающим фактором для получения правильных выводов является размер выборки. Данный показатель присутствует во всех формулах, определяющих содержание различных методов статистического вывода. При проведении маркетинговых исследований чаще всего используются следующие методы статистического вывода: оценка параметров и проверка гипотез.

Оценка параметров генеральной совокупности представляет из себя процесс определения, исходя из данных о выборке, интервала, в котором находится один из параметров генеральной совокупности, например среднее значение.

Литература:

Основная:

1.Беляевский И.К. Маркетинговые исследования: информация, анализ, прогноз. – М.: Финансы и статистика, 2001

2.Березин И.С. Маркетинг и исследование рынков. – М., 1999

3.Божук С.Г., Ковалик Л.Н. Маркетинговые исследования. – СПб.: Питер, 2004

4.Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, практика и методология. – М.: Финпресс, 1998

5.Гилберт А.Черчилль Маркетинговые исследования – СПб.: Питер, 2000

6.Исследование рынка, - М.: Дело, 1996

7.Коротков А.И. Маркетинговые исследования: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005

8.Маркетинговые исследования. – М.: Дело, 1996

9.Методические рекомендации по маркетинговым исследованиям. – М., 1993

10.Маохотра, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. – М.: «Вильямс», 2003

11.Маркетинговые исследования потребительского рынка / В.Анурин и др./ - СПб.: Питер, 2004

Дополнительная:

12.Багиев Г.Л. и др. Маркетинг. – М.: Экономика, 2001

13.Егоров А.Ю. Комплексный анализ в системе маркетинговой деятельности. – М., 1994

14.Иванов А. Настольная книга маркетолога. – СПб,: Питер, 2004

15.Котлер Ф. Основы маркетинга. – М., 1994

16.Котлер Ф. Маркетинг менеджмент. – СПб., 2000

17.Маркетинг (под ред. А. Романова) – М., 1996

18.Маркетинг. (под ред. Мамырова Н.К.) – Алматы: Экономика, 1999

19.Словарь маркетинговых терминов. – М.: ИНФРА-М, 2000

20.Хруцкий В.Е., Корнеева И.В. Современный маркетинг: настольная книга по исследованию рынка. – М.: Финансы и статистика, 1999

21.Цахаев Р.К. и др. Основы маркетинга. – М.: Экзамен, 2005