double arrow

Обработка и анализ результатов маркетинговых исследований

1

Маркетинговая информационная система: дайте определение, изобразите рисунок

Маркетинговая информационная система - это совокупность (единый комплекс) персонала, оборудования, процедур и методов, предназначенная для сбора, обработки, анализа и распределения в установленное время достоверной информации, необходимой для подготовки и принятия маркетинговых решений.

 

Обработка и анализ результатов маркетинговых исследований

Первичная обработка данных для анализа.

Для проведения анализа полученных в ходе полевых исследований данных необходимо создать первичные формы сводных таблиц. Но до внесения в них собранной информации необходимо просмотреть все заполненные анкеты и провести предварительную отбраковку имеющих различные дефекты.

К таким нарушениям относят:

• пропуски в заполнении ответов на отдельные вопросы анкеты;

• неверно заполненные варианты ответов (например, выделено больше вариантов ответов на вопрос, чем это предусмотрено заданием);

•неадекватные ответы, создающие ощущение непонимания респондентом сути вопросов;

• одинаковые оценки на все вопросы по заданным шкалам;

• неразборчивые записи ответов респондентов, которые невозможно правильно ввести в компьютерную базу или закодировать;

• несоответствие логики ответов на разные вопросы (например, уровня дохода респондента объему совершаемых им покупок);

• большое количество исправлений в анкетах;

• запись ответов на заданные вопросы ручками разного цвета или оттенка цвета. Создается ощущение, что на ряд вопросов ответы были надписаны после анкетирования/опроса.

Если по выделенным отбракованным анкетам нет возможности внести уточнения и получить корректно заполненную форму, то такие анкеты из массива удаляются, при обработке данных информация из них заноситься в базу не будет, соответственно работа по удаленным анкетам интервьюерам не оплачивается. Поэтому еще до начала исследования должна быть разработана, утверждена и доведена до сведения интервьюеров инструкция о порядке, критериях и причинах отбраковки и удаления заполненных по итогам опросов анкет.

После отбраковки анкет с сомнительной информацией аналитиком выполняется преобразование информации в виде описания данных матрицы на языке ограниченного числа показателей и значений, характеризующих собранные данные. Для этого проводится подготовка макета (формы) для ввода данных в электронную базу, т.е. формируется таблица, в строках которой содержатся сведения об ответах каждого респондента. При занесении информации данные кодируются принятой в компании формой, при этом ответы всех респондентов на один и тот же вопрос располагаются друг под другом в столбцах таблицы.

Удобнее всего кодировать структурированные вопросы, которые в данном процессе делятся на три группы: альтернативные (когда на вопрос можно дать не более одного варианта ответа), совместные (два и более варианта ответа) и количественные (когда представлена какая-то числовая сумма).

При осуществлении преобразования исследователь старается найти зависимость среди собранных данных и достичь наиболее высокого уровня обобщения.

Преобразование данных имеет следующие функции:

— обобщение;

— определение концепции;

— коммуникация, т.е. перевод результатов статистического анализа на понятный для управленца язык;

— экстраполяция, т.е. определение достоверности полученных результатов.

Обобщение предполагает представление исходных данных, собранных по итогам исследования, в удобном для анализа виде, выраженное через ограниченное количество простых переменных. Определение концепции позволяет провести оценку результатов обобщения. Коммуникация предполагает использование понятных для лиц, принимающих решение, категорий интерпретации данных. Экстраполяция определяет степень возможности обобщения полученной выборки на все генеральную совокупность.

При первичной обработке данных для повышения качества последующего анализа важно осуществление процедуры статистического выравнивания данных, состоящей из взвешивания, переопределения переменных и преобразования шкал.

Метод статистического выравнивания данных заключается в приписывании каждому респонденту весового коэффициента, отражающего относительную важность учета его высказывания по сравнению с высказываниями других респондентов (за счет получения более качественных данных). Сумма таких коэффициентов равна общему числу респондентов. Например, средние значения заменяются расчетом средневзвешенных значений.

Переопределение переменных связано с созданием новых или модификацией существующих переменных в соответствии с целями исследования. Наиболее встречающимися типами преобразований являются:

— укрупнение шкалы (изменение десятибалльной шкалы в пятибалльную, соответствующую определенным значениям, например в оценке состояния потребления респондента от "непотребителя" до "регулярного потребителя");

— обобщение сведений из нескольких источников информации (например, объединение сведений о постоянном чтении респондентами нескольких известных газет, по итогам которого формируется новый обобщенный показатель — постоянное чтение прессы как таковой);

— преобразование ответов респондентов в значения нулей и единиц, когда единица в таблице соответствует выбору определенного показателя из возможных ответов, нуль — не выбору.

Преобразование шкал используется для обеспечения сопоставимости оценок разных параметров и подготовки данных, пригодных для анализа. Главным образом эта необходимость возникает, когда респондент, отвечая на вопросы, формирует ответы (переменные), исходя из разных методов или шкал измерений по каждому из вопросов. Тогда для возможности сравнения оценок между собой данные преобразовывают, приводя к одинаковым диапазонам возможных значений.

В ходе проведения базового анализа данных исследователи выявляют статистические характеристики разнообразия ответов, основной тенденции в них, распределения ответов как случайных величин, осуществляют проверку статистических гипотез, выдвинутых при разработке плана маркетингового исследования или на этапе обработки информации. Решение данных задач получается путем расчета частотных распределений и кросс-табуляции.

Простейшим методом описания данных является одномерное распределение. Например, при анализе ответов на вопрос: "При каких условиях вы продолжите сотрудничество с нашей компанией?" было получено следующее распределение ответов (в процентах от числа ответивших):

— в случае улучшения условий качества выпускаемой продукции — 44;

— при существующих условиях — 33;

— в случае снижения иен — 12;

— ни при каких — 8;

— затрудняюсь ответить — 3.

Если респондентов распределяют на группы по двум или более признакам (например, выделяют женщин в возрасте до 30 лет, имеющих высшее образование), то говорят о комбинированном распределении.

Для отображения распределения частот используются таблицы, графики, диаграммы.

После этапа базового анализа данных часто в исследовательских компаниях используется углубленный дополнительный анализ данных путем факторного, кластерного и совместного анализа, построения карт восприятия, многомерного шкалирования и прочих методов для выявления зависимостей между переменными и их группами, а также сегментирования изучаемой совокупности. Однако в большей степени маркетинговые исследования, особенно проводимые собственными силами компании, ограничиваются именно базовым анализом.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  


1

Сейчас читают про: