Wymaga to kompetentnego tłumaczenia danych pierwotnych, a zwłaszcza wtórnych na informacje docelowe, ze znajomością metod analizy badanych danych. Cały zbiór nośników takich danych, przede wszystkim drukowanych, nazywany jest dokumentem. Wyróżnia się cztery główne typy analiz: tradycyjna, klasyczna oraz sformalizowana, ilościowa (analiza treści).

Różne rodzaje analiz informacji marketingowych różnią się znacznie od siebie, ale nie wykluczają się, ale uzupełniają, umożliwiając zrekompensowanie niedociągnięć w każdym z nich, ponieważ ostatecznie dążą do tego samego celu - uzyskania wiarygodnego i niezawodnego informacje interesujące analityka.

Analizę dokumentów stosuje się głównie podczas pracy z danymi wtórnymi (głównie o charakterze społeczno-psychologicznym). Analiza informacji statystycznych ma na celu wydobycie z nich danych niezbędnych do prowadzenia badania i zazwyczaj nie ma charakteru marketingowego.

Analiza tradycyjna to ciąg konstrukcji myślowych, logicznych mających na celu utożsamienie istoty analizowanego materiału z konkretnym zadaniem interesującym specjalistę w każdym konkretnym przypadku.

Informacje interesujące analitykę są zawarte w dokumencie i często są prezentowane w formie odpowiadającej celom, dla których dokument został stworzony, jednak czasami nie zawsze odpowiadają celom analizy marketingowej. Przeprowadzenie tradycyjnej analizy polega na przekształceniu pierwotnej postaci tej informacji w niezbędny dla badacza model, tj. następuje jego interpretacja.

Tradycyjna analiza pomaga uchwycić te podstawowe myśli i idee, śledzi ich genezę, wyjaśnia logikę ich uzasadnienia, waży wynikające z nich konsekwencje, identyfikuje logiczne powiązania i logiczne sprzeczności pomiędzy nimi, ocenia je z punktu widzenia stanowisk marketingowych. Przy tym wszystkim jego główną wadą jest subiektywność informacji.

W analizie tradycyjnej eksperci rozróżniają analizę zewnętrzną i wewnętrzną. Analiza zewnętrzna to analiza kontekstu dokumentu we właściwym znaczeniu tego słowa i wszystkich okoliczności towarzyszących jego powstaniu. Celem analizy zewnętrznej jest określenie rodzaju dokumentu, jego formy, czasu i miejsca pojawienia się. Ważne jest, kto był jego autorem i inicjatorem, jakie cele przyświecały mu podczas jego tworzenia, na ile jest rzetelny i niezawodny, jakie jest jego znaczenie. Jeśli chodzi o analizę wewnętrzną, jest to badanie treści samego dokumentu. Zasadniczo cała praca specjalisty analityka ma na celu przeprowadzenie wewnętrznej analizy dokumentu, w tym określenie poziomu wiarygodności oraz przedstawionych faktów i liczb, ustalenie poziomu kompetencji autora dokumentu oraz wyjaśnienie jego osobistego podejścia do faktów opisanych w dokumencie.

W analizie sformalizowanej dąży się do pozbycia się podmiotowości analizy tradycyjnej. Co powoduje rozwój zasadniczo odmiennych, sformalizowanych lub, jak się je często nazywa, ilościowych metod analizy dokumentów (analizy treści).

Istota tych metod sprowadza się do znalezienia pewnych istotnych aspektów treści, które koniecznie odzwierciedlałyby takie znaki, cechy, właściwości dokumentu (na przykład taki znak, jak częstotliwość używania określonych terminów). Dane stają się wówczas dostępne do precyzyjnych operacji obliczeniowych, a treść jakościowa staje się mierzalna. Wyniki analizy stają się wystarczająco obiektywne. Ograniczenia analizy sformalizowanej i jej główna wada polegają na tym, że nie całą zawartość dokumentu można zmierzyć za pomocą wskaźników formalnych.

Sformalizowana analiza ilościowa ma określone, mierzalne ilościowo parametry. Wadą jest to, że czasami należy rozważyć niedokładne i niewyczerpujące ujawnienie treści dokumentu.

Analiza treści to technika wyciągania wniosków poprzez obiektywną i systematyczną identyfikację cech tekstu istotnych dla zadań analityka. Stosuje się go zwykle w obecności obszernego i nieusystematyzowanego materiału, gdy bezpośrednie wykorzystanie tego ostatniego jest trudne. Aplikacja Ta metoda zalecane we wszystkich przypadkach, gdzie wymagany jest wysoki stopień dokładności lub obiektywności analizy. Analiza treści jest przydatna np. podczas pracy z odpowiedziami na pytania otwarte pytania kwestionariusze lub wywiady pogłębione, gdy kategorie istotne dla celów analityka charakteryzują się określoną częstotliwością występowania w badanych dokumentach.

Główne obszary zastosowań analizy treści to:

a) ustalenie przyczyn, które były przyczyną komunikatu;

b) identyfikacja i ocena cech tekstu jako wskaźników pewnych aspektów badanego przedmiotu;

c) ocena efektu przekazu.

Badanie charakterystyki tekstu pozwala dowiedzieć się, jak będzie zmieniać się treść przekazu w zależności od docelowej grupy odbiorców.

Postawienie sobie za cel badania przyczyn pojawienia się przekazu wiąże się przede wszystkim z próbą ustalenia związku pomiędzy stanem faktycznym treści a procesami zachodzącymi w obiektach generujących przekaz.

W tym przypadku konieczne jest przełożenie badanego materiału na język hipotez w jednostkach, pojawia się wymóg obiektywności analizy, która umożliwia dokładne opisanie cech tekstu. W związku z tym analityk musi rozwiązać szereg problemów związanych z:

a) podkreślanie jednostek analizy;

c) z przydziałem jednostek rozliczeniowych.

Kategorie analizy to pojęcia, według których będą sortowane jednostki analizy (jednostki treści); na przykład konsumenci z różne poziomy dochody, różne oceny danej marki produktu: pozytywna, neutralna, negatywna.

Tworząc kategorie, należy wziąć pod uwagę, że ich wybór w dużej mierze zadecyduje o charakterze uzyskanych wyników. Z reguły analityk stawia sobie potrzebę kilkukrotnego przejścia od schematu teoretycznego do danych dokumentacyjnych i od nich ponownie do schematu, aby w oparciu o wybraną hipotezę opracować kategorie odpowiadające celom badania .

Kategorie muszą być kompleksowe, tj. obejmować wszystkie części treści określone celami niniejszego opracowania, spełniać wymóg wzajemnej wyłączności (te same części nie powinny należeć do różnych kategorii). Kategorie muszą spełniać wymóg niezawodności, tj. powinny być formułowane w taki sposób, aby pomiędzy różnymi analitykami panował dość wysoki stopień zgodności co do tego, które części treści należy sklasyfikować w jakiej kategorii. Im jaśniej zdefiniowane kategorie, tym mniej problematyczne staje się przypisanie fragmentów treści do konkretnych kategorii.

Przeprowadzając formalną analizę treści, konieczne jest jednoznaczne wskazanie cech, według których określone jednostki należą do określonych kategorii. Jednostką analizy – semantyczną lub ilościową – jest ta część treści, która jest identyfikowana jako element należący do tej lub innej kategorii. Można to wyrazić w tekście na różne sposoby. Wyrażenie może być jednym słowem, pewną stabilną kombinacją słów lub może w ogóle nie mieć wyraźnego wyrażenia terminologicznego, po czym jest przedstawiane opisowo lub ukryte w nagłówku akapitu, sekcji itp. W związku z tym analityk staje przed zadaniem zidentyfikowania cech (wskaźników), za pomocą których określa się obecność w tekście tematu lub idei istotnej z punktu widzenia celów badania.

Wskaźniki ze swej natury mogą być bardzo niejednorodne: słowa i wyrażenia związane z tematem, nazwiska osób, terminy, nazwy organizacji, sposoby rozwiązywania problemów gospodarczych itp.

Po wybraniu żądanej jednostki i jej wskaźników analityk określa także jednostkę rozliczeniową, która stanie się podstawą ilościowej analizy materiału. Może to nie być to samo, co jednostka analizy lub jej wskaźnik. Jednostki zliczające mają różny stopień dokładności pomiaru, różny jest także czas potrzebny na zakodowanie materiału zawartego w próbce.

Aby dane o obiekcie były wiarygodne, rozwiązanie każdego indywidualnego problemu analitycznego wymaga określenia, ile dokumentów należy przestudiować, tj. Powstaje pytanie o pobieranie próbek.

Analizując dokumenty opracowane specjalnie na potrzeby badań marketingowych, analizowane są wszystkie dokumenty bez wyjątku. Konstruując próbę, może zaistnieć konieczność wyboru źródła informacji i selekcji dokumentów mówimy o o wtórnych nośnikach danych.

Analityk przede wszystkim decyduje, które źródła najlepiej oddają pewne cechy badanego obiektu. Jeżeli przyjmiemy, że wszystkie dokumentalne źródła informacji mają dla celów badania jednakową wartość, wówczas można zastosować dobór losowy. Często wybór źródeł informacji ogranicza liczbę dokumentów, które należy przetworzyć, do akceptowalnego rozmiaru. Ale nawet po przetworzeniu materiał może okazać się dość obszerny. W takim przypadku musisz wybrać narzędzia.

Przed przystąpieniem do analizy marketingowej należy jasno określić, jakie specyficzne cechy obiektu są przedmiotem badania i biorąc to pod uwagę, dokonać dalszej oceny dokumentów pod kątem ich adekwatności, rzetelności i aktualności.

W procesie przetwarzania i analizy danych z badań marketingowych pierwszym etapem jest analiza częstotliwości. Poniżej znajduje się opis wskaźniki statystyczne badane cechy.

Drugim etapem przetwarzania i analizy danych z badań marketingowych jest opis korelacji pomiędzy badanymi zmiennymi. Korelacja jest miarą zależności zmiennych.

Analiza łączona Metoda analityczna mająca na celu ocenę i porównanie atrybutów produktu w celu zidentyfikowania tych, które mają największy wpływ na decyzje zakupowe. Analiza łączona jest najlepszą techniką pomiaru ważności czynnika, ponieważ zmusza respondenta do myślenia nie o tym, co jest ważne, a jedynie o swoich preferencjach. Zaletą tej metody jest możliwość identyfikacji ukrytych czynników wpływających na zachowania konsumentów. Stosując tę ​​metodę można wybrać optymalną kombinację właściwości produktu, pozostawiając produkt w akceptowalnej kategorii cenowej.

Analiza skupień to zestaw metod pozwalających klasyfikować obserwacje wielowymiarowe, z których każda opisana jest pewnym zestawem zmiennych. Celem analizy skupień jest tworzenie grup podobnych obiektów, które zwykle nazywane są klastrami. Korzystając z analizy skupień, możesz przeprowadzić segmentację rynku (na przykład zidentyfikować priorytetowe grupy konsumentów). Uważa się, że dla wyniku marketingowego większe znaczenie ma zjednoczenie konsumentów w grupę, biorąc pod uwagę miary wzajemnej bliskości. Aby uzasadnić te założenia, stosuje się metodę analizy wariancji.

Analiza wariancji. Analiza wariancji bada wpływ jednej lub większej liczby zmiennych niezależnych na jedną zmienną zależną lub na kilka zmiennych zależnych. Metoda analizy statystycznej, która pozwala określić wiarygodność hipotezy o różnicach wartości średnich na podstawie porównania rozrzutów (odchyłek) rozkładów (można na przykład przetestować hipotezę o różnicach między dwiema grupami konsumentów identyfikowane za pomocą grupowania). W przeciwieństwie do analizy korelacji, analiza wariancji nie pozwala ocenić bliskości związku między zmiennymi.

Analiza regresji. Statystyczna metoda ustalania związku między zmiennymi niezależnymi i zależnymi. Analiza regresji na podstawie skonstruowanego równania regresji określa udział każdej zmiennej niezależnej w zmianie badanej (przewidywanej) zmiennej zależnej. Często używane w marketingu do prognozowania popytu.

Analiza czynników. Zestaw metod, które w oparciu o faktycznie istniejące powiązania między cechami (lub obiektami) umożliwiają identyfikację ukrytych (lub ukrytych) uogólniających cech badanych zjawisk i procesów. Głównymi celami analizy czynnikowej jest redukcja liczby zmiennych i określenie struktury zależności między zmiennymi, czyli klasyfikacja zmiennych. Przy zmniejszaniu liczby zmiennych zmienna wynikowa uwzględnia najważniejsze cechy łączonych zmiennych. Klasyfikacja polega na wyborze kilku nowych czynników spośród powiązanych ze sobą zmiennych.

Wyniki badań terenowych reprezentują znaczące tablice zmiennych, których ręczne przetwarzanie jest dość skomplikowane. Obecnie badacze mają do dyspozycji wiele pakietów oprogramowania pozwalających zoptymalizować i uprościć procedurę analizy. Najpopularniejsze pakiety to Vortex, SPSS i Statistica.

Program „VORTEX” przeznaczony jest dla:

  • - wprowadzenie pierwotnych informacji zebranych podczas badań marketingu stosowanego lub badań socjologicznych;
  • - przetwarzanie i analiza tych informacji;
  • - prezentacja uzyskanych wyników analiz w formie tabel, tekstów, wykresów i diagramów z możliwością przeniesienia ich do Microsoft Word i inne aplikacje Windows/NT.

Możliwości analizy informacji:

Program Vortex umożliwia tworzenie statystyk opisowych badanych zmiennych (obliczanie wskaźników statystycznych: średniej, trybu, mediany, kwartyli, rozproszenia, odchylenia standardowego, współczynnika zmienności, skośności, kurtozy itp.);

Pozwala na segmentację konsumentów według kilku kryteriów, a także opisanie wybranych grup docelowych (wybór kontekstów - podtablic dokumentów do pogłębionej analizy, np. tylko mężczyźni lub tylko respondenci w wieku 20-25 lat).

Za pomocą programu Vortex można przeprowadzić analizę korelacji, która pozwala zidentyfikować zależności badanych czynników mających wpływ na wynik marketingowy (obliczenia dla tablic dwuwymiarowego rozkładu współczynników korelacji Pearsona, Gammy, Lambdy, Cramera, Yule, Fisher, kwadrat X, kryteria Studenta, wyznaczanie istotności statystycznej).

SPSS dla Windows jest modułowy, w pełni zintegrowany ze wszystkimi niezbędne możliwości oprogramowanie przeznaczone do wszystkich etapów procesu analitycznego: planowania, gromadzenia danych, dostępu do danych i zarządzania nimi, analizy, raportowania i rozpowszechniania wyników. SPSS dla Windows jest najlepszy oprogramowanie, pozwalające na rozwiązywanie problemów biznesowych i badawczych z wykorzystaniem metod statystycznych.

Oprogramowanie SPSS pozwala na prowadzenie analizy częstotliwości, statystyki opisowej, analizy korelacji, analizy wariancji, analizy skupień, analizy czynnikowej i analizy regresji.

Korzystając z możliwości analitycznych SPSS możesz pozyskać następujące dane:

  • - Najbardziej dochodowe segmenty rynku;
  • - Strategie pozycjonowania produktów/usług względem podobnych produktów/usług konkurencji;
  • - Ocena jakości towarów/usług przez klientów;
  • - Perspektywy rozwoju, nowe możliwości wzrostu;
  • - Potwierdzenie lub obalenie hipotez badawczych.

Statistica to uniwersalny, zintegrowany system przeznaczony do analizy statystycznej i wizualizacji danych, zarządzania bazami danych oraz tworzenia aplikacji na zamówienie, zawierający szeroką gamę procedur analitycznych do zastosowania w badaniach naukowych, inżynierii i biznesie.

Statistica to nowoczesny pakiet do analizy statystycznej, który implementuje wszystkie najnowsze metody komputerowe i matematyczne do analizy danych. Doświadczenia wielu osób, które z sukcesem pracowały z pakietem, podpowiadają, że możliwość dostępu do nowych, niekonwencjonalnych metod analizy danych (a Statistica zapewnia takie możliwości w pełnym zakresie) pomaga w znalezieniu nowych sposobów testowania hipotez roboczych i eksploracji danych.

Oprogramowanie Statistica pozwala na realizację następujących procedur przetwarzania danych statystycznych:

  • - Opisowe statystyki;
  • - Analiza tabel wielowymiarowych;
  • - Regresja wieloczynnikowa;
  • - Analiza dyskryminacyjna;
  • - Analiza korespondencji;
  • - Analiza skupień;
  • - Analiza czynników;
  • - Analiza wariancji i wiele więcej.

Badania marketingowe obejmują zbieranie, przetwarzanie, przechowywanie informacji o zjawiskach i procesach interesujących marketing, analizowanie zebranych informacji i wyciąganie wniosków opartych na teorii. Celem badań marketingowych jest więc stworzenie bazy informacyjno-analitycznej do podejmowania decyzji marketingowych.

Badania marketingowe są integralną częścią marketingu System informacyjny, który obejmuje podsystemy raportowania wewnętrznego, wywiadu marketingowego, analizy informacji oraz badania marketingowe. Prowadząc badania marketingowe należy przestrzegać następujących zasad:

Naukowość - wyjaśnianie i przewidywanie badanych zjawisk i procesów rynkowych w oparciu o zasady naukowe i obiektywne dane, identyfikacja wzorców rozwoju tych zjawisk i procesów;

Systematyczność – identyfikacja poszczególnych elementów strukturalnych składających się na zjawisko, wykrywanie powiązań hierarchicznych i wzajemnego podporządkowania;

Złożoność – badanie zjawisk i procesów jako całości, powiązań i rozwoju;

Rzetelność – uzyskanie adekwatnych danych poprzez zapewnienie naukowych zasad ich gromadzenia i przetwarzania;

Obiektywizm – uwzględnienie ewentualnych błędów w pomiarze konkretnego zjawiska;

Efektywność – osiąganie wyznaczonych celów, porównywanie wyników z kosztami.

Badania marketingowe to złożony proces o strukturze hierarchicznej, który rozwija się sekwencyjnie w czasie i obejmuje główne etapy: rozwój ogólna koncepcja badania; specyfikacja i opracowanie metodologii badań; gromadzenie, przetwarzanie i przechowywanie informacji; analiza, modelowanie i prognozowanie badanych procesów; ocena efektywności badań marketingowych.

Analiza zebranych informacji polega na ich badaniu, przetwarzaniu różnymi metodami i technikami, a także wydobywaniu niezbędnych informacji z całego szeregu uzyskanych danych. W tym przypadku powszechnie stosuje się statystyczne i ekonomiczno-matematyczne metody przetwarzania informacji.

Nowoczesnym zestawem metod analizy danych marketingowych jest system analizy informacji marketingowej.

Podstawą każdego systemu analizy informacji marketingowej jest bank informacji statystycznych i bank modeli.

System analizy informacji marketingowych

Bank informacji statystycznych to zestaw nowoczesnych metod przetwarzania informacji statystycznych. Techniki te pozwalają najpełniej ujawnić zależności w doborze danych i pozwalają określić stopień wiarygodności statystycznej. Bank modeli to zbiór modeli ekonomicznych i matematycznych ułatwiających podejmowanie optymalnych decyzji marketingowych przez podmioty rynkowe. Każdy model składa się z zestawu powiązanych ze sobą zmiennych, które reprezentują jakąś rzeczywistość istniejący system, jakiś naprawdę istniejący proces lub wynik. Modele te mogą pomóc w odpowiedzi na pytania takie jak „co jest lepsze?” lub „co jeśli?” (na przykład obniżyć cenę na obecnym rynku lub opracować nowy?).

32. Metody prognozowania w badaniach marketingowych.

Prognozowanie służy do wyjaśnienia kierunków rozwoju przedsiębiorstwa w warunkach ciągłych zmian zewnętrznych i wewnętrznych czynników otoczenia oraz poszukiwania racjonalnych rozwiązań. działania marketingowe w celu wspierania zrównoważonego charakteru jej zachowań gospodarczych. Zakres zastosowania metod prognostycznych w systemach marketingowych jest dość szeroki. Służą do analizy i opracowania koncepcji rozwoju wszystkich przedmiotów systemu marketingowego na przykład do badania warunków rynkowych, w systemie prognozowania cen, nowych produktów i technologii oraz zachowań klientów na rynku. Najważniejszym obszarem jest prognozowanie sprzedaży i rynków, ich dynamiki, struktury, warunków oraz zdolności rynku do reprodukcji podaży i popytu.

Metody prognozowania są klasyfikowane według różne kryteria:

Ze względu na formę prezentacji wyników prognozy dzieli się na ilościowe i jakościowe. Te pierwsze opierają się na procedurach numerycznych, matematycznych, drugie na wykorzystaniu istniejącego doświadczenia, wiedzy i intuicji badacza;

W zależności od wielkości okresu realizacji wyróżnia się okres krótkoterminowy (1 rok lub krócej), średnioterminowy (2-5 lat) i długoterminowy (powyżej 5 lat);

W zakresie prognozowania zasięgu obiektu badawczego prognozy mają charakter ogólny (prognoza ogólny rozwój Gospodarka narodowa) i prywatnych (prognoza dla poszczególnych branż, infrastruktura, poszczególne wskaźniki).

Zastosowanie sformalizowanych metod prognozowania sprzedaży produktów i rynków umożliwia: ilościowy opis zależności pomiędzy poszczególnymi elementami i czynnikami środowisko i oceniać je pod kątem stanu i dynamiki rynku; przeprowadzić alternatywną analizę uzyskanych wyników prognozowania.

Przy sporządzaniu prognoz gospodarczych często stosuje się metody oceny ekspertów(na przykład metoda Delphi). Istota tej metody polega na tym, że szacunki prognoz ustalane są na podstawie opinii ekspertów, których zadaniem jest racjonalne uzasadnienie swojego punktu widzenia na temat stanu i rozwoju określonego rynku lub innego problemu.

Dość powszechną metodą oceny eksperckiej jest „burza mózgów” lub „burza mózgów”. Podstawą metody jest wypracowanie rozwiązania w oparciu o wspólne rozwiązanie problemu przez ekspertów. Z reguły za ekspertów przyjmuje się nie tylko specjalistów w danej dziedzinie, ale także osoby będące specjalistami w innych dziedzinach wiedzy. Dyskusja odbywa się w oparciu o wcześniej opracowany scenariusz.

33. Główne obiekty badań rynku.

Do głównych obszarów badań marketingowych zaliczają się następujące badania:

Rynek; - konsumenci; - konkurenci; - dobra; - ceny; - obrót towarowy; - dystrybucja towarów; -system promocji i reklamy sprzedaży; -środowisko wewnętrzne przedsiębiorstwa; -otoczenie zewnętrzne przedsiębiorstwa

Każdy z tych obszarów zawiera szereg wskaźników, których analiza pozwala nam podać ogólna charakterystyka jego stan. Na przykład badając rynek, ważna jest znajomość wielkości sprzedaży towarów w czasie, asortymentu towarów, popytu, segmentów rynku itp.

Badania marketingowe mogą obejmować następujące obiekty i wskaźniki:

1) skala rynku: wielkość, struktura, dynamika sprzedaży (sprzedaż, sprzedaż), podaż, popyt na MFT i usługi;

2) tendencje rozwoju rynku: stopy wzrostu i trendy sprzedaży, cen, zysków itp.;

3) cechy stabilności rynku: zmienność sprzedaży, ceny; wahania sezonowe i rozwój cykliczny;

4) cykle życia towary, usługi: dynamika sprzedaży od momentu wprowadzenia na rynek;

5) segmentacja rynku i konsumentów: docelowe segmenty rynku oraz docelowi odbiorcy konsumenci;

6) rynkowe oceny sytuacji rynkowej – ocena sytuacji rynkowej z udziałem ekspertów itp.

34. Podstawowe wymagania dotyczące badań rynku

Atrakcja dwa rodzaje informacji początkowych :

1) informacje charakteryzujące wszystkie aspekty działalności podmiotów rynkowych; 2) informacje o stanie rynku i otoczeniu zewnętrznym.

Do informacji rynkowych mają zastosowanie następujące wymagania::

niezawodność– musi być uzasadniony i kompletny w chwili otrzymania i wydania; niezawodność– muszą być stale gromadzone w wystarczających ilościach i aktualizowane; efektywność– muszą być szczegółowe i wysokiej jakości, aby zapewnić terminowe podejmowanie decyzji handlowych; systematyczność– jego zbieranie musi być prowadzone w sposób ciągły i systematyczny; złożoność– musi odzwierciedlać kompleksowe dane o badanym rynku i otoczeniu zewnętrznym.

Co to znaczy „badać rynek pod kątem konkretnego produktu”? Oznacza to, że należy ocenić wielkość i strukturę podaży tego produktu, wielkość i strukturę popytu na niego oraz porównać te wielkości na danym poziomie cenowym. Następnie należy obliczyć zależność popytu i podaży produktu od ceny i wybrać jej poziom, przy którym podaż i popyt równoważą się. Możliwe jest zapewnienie równowagi między podażą a popytem ze względu na zmiany tego ostatniego w tym czy innym kierunku.
Problem badań rynku jest problemem informacyjnym. Aby ocenić wielkość i strukturę podaży produktów, należy uzyskać informacje o tym, ile i jakie towary są dostępne na rynku (w sklepach, magazynach), ile i jakie towary są przygotowywane do dostawy, a co zostało już specjalnie dostarczone. Na podstawie danych o sprzedaży towarów można ocenić jedynie zrealizowaną część popytu.
Przedmiotem badań rynku są trendy i procesy rozwoju rynku, w tym analiza zmian czynników ekonomicznych, naukowych, technicznych, demograficznych, środowiskowych, legislacyjnych i innych. Badana jest również struktura i geografia rynku, jego pojemność, dynamika sprzedaży, bariery rynkowe, stan konkurencji, obecne otoczenie, szanse i ryzyka. Głównymi wynikami badań rynku są prognozy jego rozwoju, ocena trendów rynkowych i identyfikacja kluczowych czynników sukcesu. Określono najskuteczniejsze sposoby prowadzenia polityki konkurencji na rynku oraz możliwości wchodzenia na nowe rynki. Prowadzona jest segmentacja rynku, tj. wybór rynki docelowe i nisze rynkowe.
Aby podejmować świadome decyzje na dowolnym rynku, konieczne jest posiadanie rzetelnych, dokładnych i aktualnych informacji. Treść badań marketingowych stanowi systematyczne gromadzenie, refleksja i analiza danych na temat problemów związanych z funkcjonowaniem rynku. Aby badania te były skuteczne, po pierwsze, muszą być systematyczne; po drugie, polegaj na specjalnie wybranych informacjach; po trzecie, przeprowadza określone procedury gromadzenia, podsumowywania, przetwarzania i analizowania danych; po czwarte, korzystaj z narzędzi specjalnie zaprojektowanych do celów analitycznych. Zatem, działania marketingowe zbudowany jest w oparciu o specjalne badania rynku i zbieranie informacji niezbędnych do ich realizacji. Przepływy tych informacji organizowane są według określonych procedur i metod badawczych.

Dane wtórne i pierwotne uzyskane w wyniku prac nad gromadzeniem informacji marketingowych wymagają specjalnego przetwarzania naukowego i pogłębienia analiza ekonomiczna. Analizując informacje marketingowe, stosuje się te same metody, co przy analizie wszelkich informacji gospodarczych. Umownie można je podzielić na dwie grupy: statystyczne i ekonomiczno-matematyczne.

Do metod statystycznych zalicza się metodę tabelaryczną, obliczanie wskaźników sumarycznych, średnich i względnych, metodę grupowania, metodę graficzną, metodę indeksową.

Wśród metod ekonomicznych i matematycznych można wyróżnić analizy korelacyjne, regresyjne i dyspersyjne.

Podsumowanie statystyczne - systematyzacja, porządkowanie materiałów pierwotnych, tworzenie agregatów statystycznych, które charakteryzują się końcowymi wskaźnikami ogólnymi.

Ryż. 3.2.

Tabela 3.1. Zadawanie pytań podczas wdrażania metod analitycznych

metoda

Typowe pytanie

Analiza regresji

Jak zmieni się wielkość sprzedaży, jeśli koszty reklamy zostaną obniżone o 10%? Jaka będzie cena produktu w przyszłym roku?

Analiza wariacyjna

Czy opakowanie wpływa na wielkość sprzedaży? Czy kolor ma wpływ reklama przez liczbę osób, które zapamiętały reklamę?

Analiza dyskryminacyjna

Jakie cechy pracowników sprzedaży są najważniejsze?

Czy konkretną osobę, biorąc pod uwagę jej wiek, dochody, wykształcenie, można uznać za na tyle wiarygodną, ​​aby udzielić pożyczki?

Analiza czynników

Czy można zagregować wiele czynników, które nabywcy samochodów uważają za ważne? Jak opisać różne marki samochodów pod kątem tych czynników?

Analiza skupień

Czy klientów można podzielić na grupy ze względu na ich potrzeby?

Czy gazeta ma różnych typów czytelników?

Skalowanie wielowymiarowe

Na ile produkt odpowiada „ideałowi” konsumentów? Jak na przestrzeni lat zmieniało się podejście konsumentów do produktu?

Analizując szeregi czasowe, obliczane są ich wskaźniki analityczne: wartości średnie i względne.

Celem wyznaczania wartości średnich jest konieczność uzyskania sumarycznego wskaźnika opisującego daną populację jako całość oraz osłabienie wpływu czynników losowych na badany wskaźnik.

Wartości średnie obejmują prostą średnią arytmetyczną, średnią ważoną arytmetyczną, modę i medianę.

Arytmetyka oznacza prostotę równa sumie wszystkich wartości atrybutu podzielonej przez całkowitą liczbę tych wartości (wzory 3.1, 3.2):

Średnia arytmetyczna ważona oblicza się w następujący sposób:

gdzie X- są wariantami wartości atrybutów; ^- - częstotliwości.

Przykładem są dane z ankiety przeprowadzonej wśród klientów supermarketu (tabela 3.2).

Tabela 3.2. Wielkość jednorazowego zakupu (wg ankiety przeprowadzonej wśród klientów)

Moda - najbardziej typowa, najczęściej spotykana wartość atrybutu.

Przykładem są dane z ankiety przeprowadzonej wśród ekspertów na temat możliwej wielkości sprzedaży produktu A, które przedstawiono w tabeli. 3.3.

Wielkość sprzedaży, o której wypowiadało się najwięcej ekspertów (moda), w w tym przykładzie wyniósł 20 milionów rubli.

Tabela 3.3. Dane z ankiety eksperckiej na temat możliwej wielkości sprzedaży produkt A

Mediana - wartość zmiennej cechy mieszcząca się w środku rankingu populacji. W naszym przykładzie jest to 19 milionów rubli.

Wartości względne uzyskuje się poprzez porównanie dwóch wskaźników, dzieląc pierwszy przez drugi. Obejmują one:

  • o tempo wzrostu, obliczony poprzez podzielenie nowszego poziomu szeregu przez poziom wcześniejszy (wyrażony procentowo, wskaźnik ten nazywany jest stopą wzrostu);
  • o stopa wzrostu, oblicza się odejmując 100% od stopy wzrostu.

Średnie szanse (ciemny) wzrost określa się wzorem 3.3:

Gdzie HP końcowy wyraz szeregu dynamiki; .g jest pierwszym wyrazem szeregu dynamiki; P - liczba wyrazów szeregu dynamiki.

Grupowanie - ujednolicenie jednostek populacji w pewne grupy, które mają swoje własne cechy i ogólne cechy.

Metodę grupowania stosuje się do rozwiązywania następujących problemów:

  • o identyfikacja niektórych typów zjawisk marketingowych;
  • o badanie struktury zjawisk i ich dynamiki;
  • o badanie powiązań i zależności pomiędzy zjawiskami.

Metoda ta leży u podstaw segmentacji rynku, służy do ilościowego określenia stopnia wpływu określonych czynników na elementy rynku i często stanowi etap wstępny przy stosowaniu innych metod analizy.

Wyniki grupowania przedstawia się zazwyczaj w formie tabel, które uatrakcyjniają informacje (tabela 3.4).

Tabela 3.4. Częstotliwość wizyt w sklepach stacjonarnych przez badanych konsumentów

Wymieńmy typy grup:

  • o prosty, gdy informacje pierwotne są łączone według jednej szczególnej cechy, na przykład obrót handlowy jest dzielony według grup produktów;
  • o łącznie - grupowanie według dwóch lub więcej kryteriów: obrót handlowy dzieli się na żywność i produkty nieżywnościowe na obszarach wiejskich i miejskich;
  • o strukturalny - wskaźniki takiego grupowania charakteryzują skład strukturalny badanej populacji (na przykład struktura asortymentowa popytu na towary konsumpcyjne);
  • o typologiczny - podzielenie całej populacji na jakościowo jednorodne lub zidentyfikowanie typów społeczno-ekonomicznych. Przykładowo popyt całej populacji kraju, stosując ugrupowania typologiczne, można podzielić na popyt ludności miejskiej i wiejskiej;
  • o analityczny, zaprojektowany w celu identyfikacji zależności pomiędzy cechami. Za pomocą grupowań analitycznych wyznaczane są cechy czynnikowe i wypadkowe badanych zjawisk. Na przykład według tabeli. 3.4 można wyciągnąć wnioski na temat zależności częstotliwości wizyt w sklepach stacjonarnych w poszczególnych grupach wiekowych konsumentów.

Jedno z głównych wymagań tej metody analizy -poprawna definicja znak grupowania. Nieprawidłowe grupowanie może prowadzić do fałszywych wniosków. Zatem rozwiązując problemy segmentacji rynku, grupowanie można przeprowadzić według następujących kryteriów: kategorie wiekowe konsumentów, płeć, poziom wykształcenia, zróżnicowanie dochodów, zawód konsumentów, stan cywilny i wielkość rodziny itp.

Cecha grupująca musi być logicznie uzasadniona i bezwarunkowo istotna.

Tabela statystyczna to system wizualnej prezentacji i prezentacji wyników obserwacja statystyczna, ankieta, w której tekst jest ograniczony do minimum, a dane liczbowe są wyjaśniane za pomocą ogólnego tytułu, tematu i orzeczenia.

Temat w tabeli - to są obiekty, o których mowa. Temat zwykle znajduje się po lewej stronie, wzdłuż linii.

Orzec w tabeli - zestaw wskaźników wyrażonych w danych cyfrowych, charakteryzujących przedmiot. Z reguły znajdują się one w górnych nagłówkach, w kolumnach.

Istnieją pewne wymagania dotyczące projektu stołu:

  • o tytuł tabeli musi być dokładny i zwięzły, odzwierciedlać istotę tabeli oraz okres, którego dotyczą wskaźniki;
  • o numer stołu wskazany jest w prawym górnym rogu nad jego nazwą;
  • o jednostki miary można podać pod tytułem tabeli, po prawej stronie nad nią, w pierwszej kolumnie od tematu lub w orzeczeniu dla każdego wskaźnika;
  • o nagłówki tabel zawierają wskaźniki, które należy zidentyfikować w oparciu o cele i założenia badania.

Przy opracowywaniu materiałów ankietowych wskazane jest sporządzenie tabel deweloperskich, a następnie analitycznych.

Metoda graficzna analiza to wizualne przedstawienie wyników podsumowania i grupowania wstępnych informacji rynkowych za pomocą znaków i cyfr geograficznych lub map geograficznych. Za jego pomocą można pokazać dynamikę rozwoju rynku i jego elementów, wzorce i trendy tego rozwoju, strukturę elementów rynku, rozkład konsumentów na grupy itp. Metoda graficzna wykorzystywana jest także jako narzędzie pomocnicze przy stosowaniu różnych metod prognozowania w marketingu.

Wykresami mogą być linie, słupki, sektory, taśmy, figury, histogramy rozkładu itp.

Wykresy liniowe najczęściej. Obrazem graficznym na takich diagramach są punkty i łączące je kolejne linie proste. Przy konstruowaniu takich wykresów najczęściej stosuje się skalę 5:8, gdzie 5 to wysokość obszaru diagramu, 8 to jego podstawa.

Wykresy słupkowe pozwalają na wizualizację struktury popytu, proporcji odpowiedzi „tak” i „nie” w ankiecie.

Wykresy sektorowe - najczęściej spotykane przy analizie wyników badań ankietowych. Pozwalają jasno wyrazić strukturę popytu i intencje nabywców w zależności od czynników je determinujących.

Analiza indeksów często wykorzystywane w badaniach marketingowych. Indeks jest wartością względną, która wyraża zależność w czasie wielkości złożonego zjawiska, którego poszczególne elementy są bezpośrednio niewspółmierne.

Wszystkie elementy rynku są dość złożone, ponieważ składają się z pojedynczych elementów, które nie są ze sobą bezpośrednio porównywalne. Na przykład ceny za różne towary są niewspółmierne ze względu na różnice w ich właściwościach konsumenckich. Niemożliwe jest bezpośrednie porównanie sprzedaży towarów danej firmy w czasie, gdyż struktura asortymentowa sprzedaży jest różna w różnych okresach. Aby zapewnić porównywalność, wartości te wyrażono w formie pieniężnej poprzez pomnożenie ilości sprzedanego towaru (g/) przez jego cenę (R) i późniejsze podsumowanie.

Istnieje ogromna różnorodność indeksów. Na przykład w słowniku statystycznym na 35 stronach znajduje się jedynie lista wskaźników wraz z krótką metodologią ich obliczania.

Analizując rynek najczęściej wykorzystuje się następujące wskaźniki:

o wskaźnik obrotów (wzór 3.4):

Licznik tego wskaźnika reprezentuje rzeczywisty przychód uzyskany przez przedsiębiorstwo ze sprzedaży towarów w okresie sprawozdawczym, mianownikiem jest również przychód, ale w okresie bazowym. Indeks ten nie da jednak pojęcia, jak zmieniła się ilość sprzedanych towarów. W tym celu obliczają:

o wskaźnik fizycznego wolumenu obrotów handlowych (wzór 3.5):

Porównywalność licznika i mianownika w tym stosunku zapewnia jednolitość cen, które pozostają na poziomie podstawowym. Pokazuje zmianę masy towaru w okresie sprawozdawczym w stosunku do okresu bazowego.

Różnicę pomiędzy tymi wskaźnikami wyznacza różnica cen w porównywalnych okresach. Aby określić ilościowo tę różnicę, oblicz:

o stały wskaźnik cen (wzór 3.6):

Porównywalność licznika i mianownika w tym przypadku zapewnia jedność sprzedanych produktów, która utrzymuje się na poziomie okresu sprawozdawczego.

Pomiędzy tymi wskaźnikami istnieje zależność (wzór 3.7):

Obliczenie tych wskaźników wyjaśnimy na przykładzie (tabela 3.5).

Tabela 3.5. Sprzedaż towarów w sklepie w analizowanym okresie

Dobra

Sprzedane, szt.

Cena jednostkowa, rub.

w okresie bazowym

w okresie sprawozdawczym

w okresie bazowym

w okresie sprawozdawczym

W efekcie przychody sklepów za analizowany okres wzrosły o 2,9%. Główny wzrost nastąpił na skutek wzrostu wolumenu sprzedaży fizycznej – o 4,2%. W tym okresie cena towarów w sklepie spadła o 1,2%.

Metody ekonomiczne i matematyczne obejmują analizę korelacji, wariancji i regresji.

Badania marketingowe pokazują, że zmienność każdej badanej cechy jest ściśle powiązana i wchodzi w interakcję ze zmiennością innych cech charakteryzujących badany zbiór jednostek. Badania mają na celu ustalenie, jaki jest związek pomiędzy dwiema zmiennymi oraz siłę tego związku (np. związek pomiędzy budżet reklamowy i wielkość sprzedaży, cena i sprzedaż, popyt i czynniki go kształtujące itp.). Podczas badania określonych zależności niektóre cechy działają jako czynniki (cechy czynnikowe), inne natomiast są skuteczne.

Rozpatrując zależności pomiędzy cechami należy przede wszystkim rozróżnić dwie kategorie powiązań: funkcjonalne i korelacyjne. Funkcjonalność to zależność, w której pewnej wartości czynnika (argumentu) odpowiada ściśle określona wartość wielkości popytu (funkcji).

Istota zależności korelacyjnej polega na tym, że wraz ze zmianą jednej lub większej liczby cech czynnika zmienia się średnia wartość wynikowej cechy. W każdym konkretnym przypadku wraz ze wzrostem wartości cechy czynnikowej wartość wynikowej cechy może się zwiększać lub zmniejszać, ale średnio zmienia się w jednym kierunku.

Cechy zależności korelacyjnych:

  • o wykrywane są nie w odosobnionych przypadkach, ale podczas masowych obserwacji;
  • o są niekompletne.

Badanie zależności korelacyjnych polega na uwzględnieniu efektu prawa wielkich liczb: tylko w wystarczająco dużej liczbie faktów zależność, jeśli ma znaczną siłę, objawia się dość wyraźnie. Druga cecha wiąże się z faktem, że prawie niemożliwe jest zidentyfikowanie i zmierzenie siły wpływu całego zespołu czynników tworzących tak złożone zjawisko, jak popyt. Dlatego nawet podczas masowych obserwacji, gdy czynniki losowe zostaną w dużej mierze wyrównane, wykryte zależności nie będą pełne, tj. funkcjonalny.

Znając charakter zależności jednego zjawiska od innych, można wyjaśnić przyczyny i zakres zmian zjawiska, a także zaplanować niezbędne działania w celu jego dalszej zmiany.

Analiza korelacji umożliwia obliczenie poziomu ufności wyników analizy. Badając korelacje między cechami:

  • o wstępnie analizuje się właściwości badanych populacji;
  • o stwierdza się fakt istnienia połączenia, określa się jego kierunek i formę;
  • o mierzony jest stopień bliskości powiązań między cechami.

Do oceny zależności wyliczane są wskaźniki korelacji – współczynniki korelacji lub zależności korelacyjne, które pokazują stopień bliskości związku pomiędzy popytem a czynnikami go tworzącymi. Wskaźniki te zmieniają się od -1 do +1. Im są one bliższe wartości bezwzględnej 1, tym związek jest bardziej niezawodny, silniejszy, bliższy i tym mniejsze ryzyko podejmowania decyzji w oparciu o tę zależność. Znak współczynnika korelacji wskazuje kierunek zależności: zależność bezpośrednia (im więcej, tym więcej) odpowiada znakowi plusowi, a zależność odwrotna (im więcej, tym mniej) odpowiada znakowi minus.

Jeżeli współczynnik korelacji mieści się w przedziale od ±0,81 do ±1,0, siła związku jest silna; od ± 0,61 do ± 0,8 - umiarkowane; od ± 0,41 do ± 0,6 - słaby; od ± 0,21 do ± 0,4 - bardzo słaby; od 0 do ± 0,2 - brak.

Liniowy współczynnik korelacji (II) stosuje się, gdy wskaźnik cechy czynnika można wyrazić ilościowo i oblicza się go za pomocą wzoru 3.8:

Gdzie X - wskaźnik czynnika (przyczynowego) wskaźnik; y- wskaźnik cechy funkcjonalnej (wynikowej); P - liczba połączonych ze sobą par tych wskaźników.

Obliczenie współczynnika korelacji liniowej wyjaśnimy na przykładzie (tabela 3.6).

Tabela 3.6.

Aby wykonać niezbędne obliczenia, zbudujemy tabelę. 3.7.

Tabela 3.7

Wniosek: obliczenie współczynnika korelacji liniowej wykazało, że wynosi on -0,974. Wskazuje to na ścisłą zależność sprzedaży produktu A od wieku nabywców. Tej zależności można zaufać. Ryzyko, że decyzja podjęta z uwzględnieniem takiej zależności będzie błędna, jest minimalne.

W przypadku, gdy wskaźnika cechy czynnikowej nie da się wyrazić ilościowo, do oceny bliskości zależności stosuje się współczynnik korelacji rang (p) (wzór 3.10):

Gdzie I - ranga cechy jakościowej X; Du - ranga cechy ilościowej y; 6 - stała; P - liczba powiązanych ze sobą par wskaźników.

Aby przeprowadzić obliczenia przy użyciu tego wzoru, konieczne jest uszeregowanie informacji początkowych i cechy ilościowe Dla każdego członka serii rankingowej należy wziąć pod uwagę jego numer seryjny. Ta cecha nazywa się rangę danego członka szeregu. Ranga odzwierciedla stopień istotności danego wskaźnika. Jeśli dwóch lub więcej członków szeregu ma te same wartości, przypisuje się im te same rangi, równe średniej arytmetycznej grupy liczb porządkowych, które zajmują. Na przykład w tabeli. Rysunek 3.8 przedstawia ocenę stopnia szczelności zależności.

Tabela 3.8. Ocena stopnia bliskości związku pomiędzy zakupem książek a poziomem wykształcenia nabywców

Obliczenia dokonuje się według wzoru 3.11:

gdzie prezentowane są wskaźniki szczytowe. 3.9.

Tabela 3.9

Zastąp wartości we wzorze 3.11:

Wniosek: związek popytu na książki z poziomem wykształcenia nabywców jest ścisły i bezpośredni (współczynnik korelacji jest bliski jedności). Ryzyko podejmowania decyzji w oparciu o tę zależność jest niskie.

Współczynnik korelacji pozwala ocenić stopień bliskości związku między cechą efektywną a czynnikiem ją tworzącym, ale nie daje odpowiedzi na pytanie: o ile jednostek zmieni się charakterystyka efektywna, jeśli współczynnik zmieni się o jedną jednostkę? Odpowiedź można uzyskać za pomocą analizy regresji, która zwykle uzupełnia analizę korelacji.

Analizę regresji rozpoczyna się od skonstruowania wykresu zależności, na jego podstawie dobierane są odpowiednie równania matematyczne, a następnie obliczane są parametry tego równania poprzez rozwiązanie układu równań normalnych (tabela 3.10).

Tabela 3.10

Równań zależności jest całkiem sporo, kilkadziesiąt. Dlatego rozsądniej jest wybierać te najlepsze za pomocą komputera.

Parametr nazywa się współczynnik regresji. Pokazuje, jak średnio zmienia się wartość wynikowej cechy Na gdy zmienia się charakterystyka czynnika X za sztukę. W przypadku korelacji bezpośredniej współczynnik regresji ma wartość dodatnią, a w przypadku zależności odwrotnej wartość ujemną.

Korzystając z danych z tabel 3.6 i 3.7, dokonamy niezbędnych obliczeń:

Rozwiązując łącznie przedstawione równania otrzymujemy: A = 10,9; W = -0,2.

Równanie regresji liniowej będzie miało postać:

Wnioski: wraz ze wzrostem wieku nabywców o jeden rok zakup produktu A zmniejsza się o 0,2 jednostki.

Analiza wariancji pozwala na uszeregowanie czynników wpływających na efektywną cechę według stopnia ich istotności.

Jak pokazują badania marketingowe, popyt konsumentów na towary i usługi zależy od wielu czynników - społecznych, ekonomicznych, demograficznych, klimatycznych, psychologicznych, estetycznych itp. Z reguły nie jest możliwe uwzględnienie w analizie całego ich zestawu. Dlatego w pierwszej kolejności identyfikuje się główne czynniki determinujące i przeprowadza się ich analizę ilościową. Wpływ innych, mniej znaczących, uwzględniany jest na poziomie jakościowym.

Rankingu czynników dokonuje się poprzez obliczenie współczynnika determinacji (wzór 3.12):

gdzie b,2 jest rozproszeniem międzygrupowym obliczonym na podstawie danych grupujących mierzonego współczynnika; 5 2 - rozproszenie całkowite charakteryzujące fluktuacje badanego zjawiska. Współczynnik determinacji waha się od 0 do 1. Im jest on bliższy 1, tym silniejszy wpływ czynnika na wynikową charakterystykę.

W analiza marketingowa Stosuje się także inne metody (analizy czynnikowe, skupieniowe, skalowanie wielowymiarowe itp.), jednak jak pokazuje praktyka, te omówione powyżej są stosowane częściej niż inne.