Aprakstošās metodes mārketinga informācijas analīzei. Tirgus izpēte

Mazs bizness 16.11.2023

Mazs bizness

KRIEVIJAS FEDERĀCIJAS VISPĀRĒJĀS UN PROFESIONĀLĀS IZGLĪTĪBAS MINISTRIJA

OMSKAS VALSTS TEHNISKĀ UNIVERSITĀTE

Lietišķās informātikas un informācijas sistēmu katedra

KURSA DARBS

par tēmu

“TIRDZNIECĪBAS INFORMĀCIJAS ANALĪZES PAMATMETODES”

Pabeidza 4. kursa students
Automatizācijas fakultāte
grupa ISE-419 Kovaļenko E.V.

Vadītājs Fjodorovs I.V.

Omska-2002

Plāns

Lappuse
Ievads…………………………………………………………………………….2

1. nodaļa Mārketinga pētījumi

2. nodaļa Datu vākšana, saņemšana un apstrāde

3. nodaļa Salīdzinošā novērtēšana un datu analīze

Secinājums………………………………………………………………..38
Atsauces……………..……………………………………………..….…39
Pieteikumi………………………………………………………………………….40

Ievads

Lai pieņemtu optimālu vadības lēmumu augstas konkurences apstākļos, uzņēmuma rīcībā ir jābūt milzīgam informācijas apjomam. Nepieciešama nopietna saražotās un ražošanai plānotās produkcijas, izejvielu, kapitāla un darbaspēka tirgu analīze, kas bez mārketinga pētījumiem ir pilnīgi neiespējama. Tikmēr nepareizs ekonomiskās situācijas novērtējums vai nepareiza ekonomikas ziņu interpretācija nereti tiek saistīta ar kļūdainu informācijas avota izvēli. Bieži vien slavenākie informācijas sniedzēji reklāmā nav tie labākie, jo lielākā daļa viņu pūļu ir vērsti uz reklāmas aktivitāšu organizēšanu, un piegādāto produktu kvalitātes problēmas paliek otrajā plānā. Tāpēc pirms jebkura pētījuma tiek veikta detalizēta mārketinga informācijas tirgus analīze, lai meklētu augstas ticamības un reālo tirgus procesu atspoguļošanas pilnīgu datu avotus. Šī definīcija visprecīzāk atklāj mārketinga statistikas mērķorientāciju, kuras viena no galvenajām sastāvdaļām ir informācijas resursu izmantošanas efektivitātes paaugstināšana uzņēmumu, nozaru un ekonomisko kompleksu mārketinga aktivitātēs. Tādējādi mārketinga statistika ietver mārketinga pētījumu veikšanai nepieciešamo informācijas resursu sastāva un kustības izpēti, mārketinga pakalpojumu praktiskajā darbā izmantoto svarīgāko rādītāju aprēķināšanas un analīzes metodoloģiju, mūsdienīgas mārketinga informācijas apstrādes un analīzes metodes, kā arī iekšzemes un ārvalstu tirgu informācijas pakalpojumu organizēšanas sistēma. Uzņēmuma kvalitatīvu informācijas fondu veidošana ir sarežģīts process. Veidojot informācijas fondus, īpaši svarīgi ir ņemt vērā uzņēmuma vajadzības. Pamatojoties uz vajadzībām, viņi nosaka, kādi pakalpojumi ir nepieciešami. Pēc tam tiek sadalīti nepieciešamie informācijas resursi informācijas tirgus sektoros un katrā sektorā atlasīti iespējamie datu bāzu un informācijas sistēmu varianti. Visaptveroša informācijas pakalpojumu tirgus izpēte ietver preču tirgus analīzi, informācijas pakalpojumu cenu līmeņa uzraudzību, potenciālo nepieciešamās informācijas ražotāju apzināšanu utt. Piedāvātais kursa darbs ir veltīts mārketinga informācijas analīzes pamatmetodēm un problēmām, jo mārketinga informācijas iegūšanas un apstrādes problēma ir viena no īpaši nozīmīgākajām mūsdienu mārketinga problēmām. Šajā darbā es centīšos diezgan pilnībā aplūkot galvenos mārketinga informācijas analīzes metožu aspektus un parādīt, kādas ir mārketinga informācijas iezīmes, mārketinga pētījumu process un dizains.
Manas izvēlētās tēmas atbilstība ir šāda:
Mārketinga pētījumos līdzās informācijas vākšanas metožu izvēles nozīmei ne mazāk svarīga ir adekvātu savāktās informācijas analīzes metožu izvēle, un no tā lielā mērā ir atkarīga ne tikai izdarīto secinājumu pareizība, bet arī to precizitāte un noteiktība. .
Pamatojoties uz argumentāciju par izvēlētās tēmas atbilstību, var noteikt darba mērķorientāciju.
Kursa darba mērķi:

1. nodaļa
1. Mārketinga pētījumi un mārketinga pētījumu jomas
Mārketinga pētījumi attiecas uz sistemātisku datu vākšanu, attēlošanu un analīzi par dažādiem mārketinga aktivitāšu aspektiem. Mārketinga izpēte ir funkcija, kas, izmantojot informāciju, saista tirgotājus ar tirgiem, patērētājiem, konkurentiem un visiem ārējās mārketinga vides elementiem. Mārketinga pētījumi ir saistīti ar lēmumu pieņemšanu visos mārketinga aktivitāšu aspektos. Tie samazina nenoteiktības līmeni un attiecas uz visiem mārketinga kompleksa elementiem un ārējo vidi tiem komponentiem, kas ietekmē konkrēta produkta mārketingu noteiktā tirgū.
No pētījuma objekta viedokļa mārketinga pētījumi ir komplekss pētījums. Tātad ir ļoti grūti nodalīt vienu no otra tādas izpētes jomas (objektus) kā tirgus, patērētājs, konkurents. Tirgus nav iedomājams bez konkurences, patērētāji savu uzvedību veido noteiktā tirgus vidē.
Visi mārketinga pētījumi tiek veikti divos aspektos: noteiktu mārketinga parametru novērtējums konkrētam laika momentam un to prognozēto vērtību iegūšana. Parasti prognožu aplēses tiek izmantotas, izstrādājot gan organizācijas mērķus un attīstības stratēģijas kopumā, gan tās mārketinga aktivitātes.
Organizācijai, kas pasūta vai veic mārketinga pētījumus, jāiegūst informācija par to, ko un kam pārdot, kā arī par to, kā pārdot un kā veicināt pārdošanu. Tas ir ļoti svarīgi, lai sasniegtu konkurences priekšrocības. Pētījuma rezultāti var iepriekš noteikt izmaiņas organizācijas mērķos un stratēģijās kopumā.
Veiksmīgi funkcionējošās organizācijās mārketinga informācija tiek vākta, analizēta un izplatīta mārketinga informācijas sistēmas (MIS) ietvaros, kas ir daļa no organizācijas vadības informācijas sistēmas.
MIS ir personāla, iekārtu, procedūru un metožu kopums (vienots komplekss), kas paredzēts, lai noteiktā laikā savāktu, apstrādātu, analizētu un izplatītu uzticamu informāciju, kas nepieciešama mārketinga lēmumu sagatavošanai un pieņemšanai. Dažreiz tiek teikts, ka MIS ir veids, kā domāt, pieņemot lēmumus, lai atrastu mārketinga informācijas vadītājiem nepieciešamo. Ir vispāratzīts, ka vadītājiem un mārketinga speciālistiem ir nepieciešama konkrēta informācija un metodes tās iegūšanai. Tādējādi MIS ir konceptuāla sistēma, kas palīdz risināt gan mārketinga, gan stratēģiskās plānošanas problēmas.
MIS koncepcija radusies ASV, kur tās praktiskā ieviešana sākās 70. gadu sākumā, vairākus gadus pēc automatizētās vadības sistēmas (AVS) koncepcijas izstrādes attiecībā uz atsevišķām organizācijām.
MIS pārveido datus, kas iegūti no iekšējiem un ārējiem avotiem, par informāciju, kas nepieciešama vadītājiem un mārketinga speciālistiem. MIS izplata informāciju starp vadītājiem un mārketinga speciālistiem, kuri pieņem atbilstošus lēmumus. Turklāt MIS, mijiedarbojoties ar citām organizācijas automatizētajām sistēmām, piegādā nepieciešamo informāciju citu dienestu (ražošanas, pētniecības un attīstības uc) vadītājiem. Iekšējā informācija satur datus par preču pasūtījumiem, pārdošanas apjomiem, produktu nosūtīšanu, krājumu līmeņiem, samaksu par nosūtīto produktu utt. Dati no ārējiem avotiem tiek iegūti, pamatojoties uz mārketinga informāciju (no pašreizējās ārējās informācijas apakšsistēmas) un mārketinga pētījumiem. .
Aktuālās ārējās informācijas iegūšanas avoti var būt ļoti dažādi, tās vākšanai tiek izmantotas formālas un neformālas procedūras. Šāda informācija tiek iegūta, pētot grāmatas, laikrakstus, tirdzniecības izdevumus un konkurējošo firmu ziņojumus; sarunu rezultātā ar klientiem, piegādātājiem, izplatītājiem un citām personām ārpus organizācijas, kuras būtu efektīvi motivētas vākt un sniegt nepieciešamo informāciju; pamatojoties uz sarunām ar citiem vadītājiem un darbiniekiem, piemēram, šīs organizācijas pārdošanas dienestu darbiniekiem; izmantojot rūpniecisko un komerciālo spiegošanu (lai gan ārzemju grāmatās ir daudz rakstīts par mārketinga pētījumu ētikas problēmām).
VIS ietver arī mārketinga lēmumu analīzes apakšsistēmu, kurā, izmantojot noteiktas metodes (piemēram, korelācijas analīzes modeļus, rentabilitātes punkta aprēķināšanu), pamatojoties uz izveidoto mārketinga datu bāzi, tiek nodrošināta pieeja vadītājiem nepieciešamajai informācijai. lēmumus, un tas tiek analizēts noteiktā virzienā.
Mārketinga lēmumu analīzes apakšsistēma var ietvert procedūru un loģisko algoritmu kopumu, pamatojoties uz ekspertu pieredzi un sauktajām ekspertu sistēmām.
Dažādi uzņēmumi dažādos veidos organizē mārketinga pētījumu veikšanas funkciju. Dažiem ir īpaša mārketinga pētījumu nodaļa, bet citās ir tikai viens speciālists, kas atbild par mārketinga izpēti. Ir organizācijas, kuru struktūra formāli neatspoguļo mārketinga pētījumu funkciju. Šie dati dažādām nozarēm atšķiras, taču kopumā par visiem ASV uzņēmumiem var sniegt šādus skaitļus: 75% uzņēmumu ir speciāla mārketinga pētījumu nodaļa, 15% uzņēmumu ir tikai viens speciālists un 10% uzņēmumu, kuros nav cilvēku. mārketinga pētījumu veikšana.
Speciālajās mārketinga pētījumu nodaļās parasti ir lieli uzņēmumi (pārdošanas apjoms pārsniedz 500 - 750 miljonus dolāru), kas spēj radīt ievērojamas izmaksas, kas saistītas ar šādas nodaļas darbību.
Dažos gadījumos uzņēmums norīko tikai vienu speciālistu, kas atbild par mārketinga izpēti. Viņš pats var veikt ierobežotu tirgus izpēti, taču viņa galvenā uzmanība tiek pievērsta tam, lai palīdzētu vadītājiem atpazīt vajadzību pēc atbilstošas tirgus izpētes un organizētu šādu pētījumu iegādi no tirgus izpētes konsultāciju firmām.
Mārketinga izpēti var veikt neatkarīgi, pati organizācija vai organizācija var izmantot specializētu konsultāciju organizāciju pakalpojumus. Izvēloties starp pirmo un otro iespēju mārketinga pētījumu veikšanai, tiek ņemti vērā daudzi faktori:
1. Pētījuma izmaksas. Daudzas organizācijas atklāj, ka lētāk ir veikt tirgus izpēti uzņēmumā. (Uzziņai: mārketinga pētījumu veikšanas izmaksas, pamatojoties uz ārvalstu speciālistu ekspertu vērtējumu, vidēji ir mazākas par 0,2 no katra produkta pašizmaksas procenta).
2. Pieredzes pieejamība pētījumu veikšanā un speciālisti ar nepieciešamo kvalifikāciju. Tas ir īpaši svarīgi ņemt vērā, izmantojot sarežģītas mārketinga pētījumu veikšanas un iegūto rezultātu apstrādes metodes.
3. Padziļinātas zināšanas par produkta tehniskajām īpašībām. Parasti organizācijas speciālisti viņus pazīst labāk, un šīs zināšanas nevar tik vienkārši un ātri nodot citu organizāciju speciālistiem.
4. Objektivitāte. Specializēto organizāciju speciālisti savos vērtējumos parasti ir objektīvāki.
5. Speciālā aprīkojuma pieejamība: datori un tiem paredzētas speciālas programmas, aprīkojums testēšanai. Šādas iekārtas, kā likums, pilnīgāk pieder specializētām organizācijām.
6. Konfidencialitāte tiek labāk saglabāta, ja mārketinga pētījumus veic šīs organizācijas darbinieki. Dažreiz organizācija veic vienu mārketinga pētījumu daļu ar saviem darbiniekiem, bet otru ar specializētu mārketinga aģentūru palīdzību.
Pēc organizatorisku jautājumu risināšanas viņi sāk veikt mārketinga pētījumus. Tālāk secīgi aplūkots atsevišķu mārketinga pētījumu posmu saturs.

2. Problēmas definīcija un pētījuma mērķi
Skaidrs, kodolīgs problēmas izklāsts ir veiksmīgas tirgus izpētes atslēga. Galvenie mārketinga problēmu avoti ir šādi: neparedzētas izmaiņas, plānotas izmaiņas, no kurām dažas var būt nejaušas idejas, piemēram, patērētāju ieteiktas.
Bieži vien mārketinga aģentūru klienti paši nezina savas problēmas. Viņi norāda, ka pārdošanas apjoms krītas, tirgus daļa samazinās, taču tie ir tikai simptomi, un ir svarīgi identificēt to parādīšanās iemeslus. Klasiskā situācija ir tad, kad mārketinga pētījumi nerisina reālu problēmu. Lai izvairītos no šādas situācijas, ir nepieciešams izpētīt visus iespējamos simptomu cēloņus. Bieži vien šiem nolūkiem tiek veikts īpašs izpētes pētījums.
Veicot mārketinga pētījumus, viņi saskaras ar divu veidu problēmām: mārketinga vadības problēmām un mārketinga pētījumu problēmām. Pirmie parādās divos gadījumos. Pirmkārt, kad parādās simptomi, kas liecina par mārketinga aktivitāšu mērķu nesasniegšanu. Otrkārt, pastāv iespēja sasniegt mērķus, bet vadītājam ir jāizvēlas tāds darbības virziens, kas viņam dos iespēju pilnībā izmantot labvēlīgos apstākļus.
Mārketinga pētījumu problēmas nosaka prasības nodrošināt vadītājus un mārketinga speciālistus ar atbilstošu, precīzu un objektīvu informāciju, kas nepieciešama mārketinga aktivitāšu vadīšanas problēmu risināšanai.
Acīmredzot mārketinga vadības problēmas ir kritiskas, jo bez to pareizas definīcijas būs grūti noteikt mārketinga pētījumu problēmas. Un tas var radīt papildu nevēlamas sekas to īstenošanas laikā.
Pēc mārketinga pētījumu problēmu identificēšanas tiek noteikti mārketinga pētījumu mērķi un metodes, kuru mērķis ir to sasniegšana.
Mārketinga pētījumu mērķu sasniegšana nodrošina informāciju, kas nepieciešama šo problēmu risināšanai. Šie mērķi raksturo informācijas vakuumu, kas ir jānovērš, lai vadītāji varētu atrisināt mārketinga problēmas.
Izvirzot mārketinga pētījumu mērķus, tiek uzdots jautājums: "Kāda informācija ir nepieciešama, lai atrisinātu šo problēmu?" Atbilde uz šo jautājumu nosaka pētījuma mērķu saturu. Pamatojoties uz to, mārketinga pētījumu mērķi var būt šādi:
1. Izpētes, t.i. mērķis ir savākt provizorisku informāciju, kas paredzēta, lai precīzāk definētu problēmas un pārbaudītu hipotēzes.
2. Aprakstošs (aprakstošs), t.i. sastāv no vienkāršu reālās mārketinga situācijas atsevišķu aspektu apraksta.
3. Ikdienas, t.i. būt vērstiem uz hipotēžu pamatojumu, kas nosaka identificēto cēloņu un seku attiecību saturu.
Runājot par konkrēto mārketinga pētījumu veikšanas metodi, šajā posmā tā ir aprakstīta visvispārīgākajā formā un raksturo pētījuma mērķu sasniegšanai nepieciešamās informācijas vākšanas rīkus (piemēram, aptaujas veikšana). Turklāt šajā pētījuma posmā parasti tiek norādīts arī nepieciešamais piedāvātā pētījuma veikšanas laiks un izmaksas, kas nepieciešamas, lai vadītājs varētu pieņemt lēmumu par mārketinga pētījuma veikšanu un tā īstenošanas organizatorisko jautājumu risināšanu.
Mārketinga pētījuma mērķa piemērs varētu būt: “Identificējiet pircēju demogrāfisko profilu, izmantojot tādus parametrus kā vecums, dzimums, izglītība un mājsaimniecības gada ienākumi.”
Gadījuma pētījumus var veikt, pamatojoties uz šī pētījuma vajadzībām pielāgotu loģiski semantiskās modelēšanas metodi, izmantojot vairākas matemātiskas metodes, piemēram, faktoru analīzi. Tomēr vispozitīvākie rezultāti tiek iegūti, uzstādot eksperimentus.

3. Eksperimentu loma mārketinga pētījumos
Eksperimentālā izpēte attiecas uz primārās informācijas vākšanu, atlasot līdzīgas subjektu grupas, dodot tiem dažādus uzdevumus, kontrolējot faktorus, kas ietekmē rezultātus, un salīdzinot grupas reakciju atšķirības. Piemēram, identificējot reakcijas uz dažādām cenām.
Eksperiments ir manipulācija ar neatkarīgiem mainīgajiem, lai noteiktu to ietekmes pakāpi uz atkarīgiem mainīgajiem, vienlaikus saglabājot kontroli pār citu, nepētītu parametru ietekmi. Neatkarīgos mainīgos var mainīt pēc eksperimentētāja ieskatiem (cenas, reklāmas izmaksas utt.), savukārt atkarīgie mainīgie praktiski nav viņa tiešā kontrolē (pārdošanas apjoms, tirgus daļas rādītājs). Tos nevar mainīt tieši tāpat kā atkarīgos mainīgos. Atkarīgie mainīgie tiek mainīti, manipulējot ar neatkarīgiem mainīgajiem.
Ir divu veidu eksperimenti: laboratorijas un lauka eksperimenti. Pirmie ietver eksperimentus, kuros tiek novēroti noteikti mākslīgi apstākļi, lai izslēgtu blakusfaktoru ietekmi. Piemēram, novērtējot klientu reakciju uz dažāda veida reklāmām, klientus var uzaicināt, lai pārliecinātos, ka viņi ir reprezentatīvi dzimuma, vecuma, sociālā statusa utt. Papildus blakusparādību kontrolei laboratorijas eksperimenti ir arī lētāki, un to īstenošana prasa mazāk laika.
Pēdējos gados datortehnoloģijas arvien vairāk tiek izmantotas laboratorijas eksperimentos. Ir datorizētas anketu programmas, kas ļauj patērētājiem “klīst” pa lielveikalu un atlasīt preces, ko iegādāties. Dators reģistrē viņu pirkumus un mēra viņu reakciju uz noteiktiem mārketinga kompleksa elementiem (cena, iepakojuma krāsa un forma utt.).
Lauka eksperimenti tiek veikti reālos apstākļos: veikalos, patērētāju mājās utt. Lai gan šādu eksperimentu rezultāti var būt ticamāki nekā laboratorijas, tajos ir grūti precīzi ņemt vērā blakusfaktoru ietekmi, to īstenošanai nepieciešams vairāk laika un tie ir saistīti ar lielām izmaksām.
Daudzus mārketinga eksperimentu veidus, kas ir lauka eksperimentu raksturs, sauc par “testa mārketingu”. Uzņēmumi var veikt šādus eksperimentus vienā vai vairākās pilsētās. Eksperimentu veikšanai parasti ir divi mērķi: noteikt jauna produkta potenciālo pārdošanas apjomu un noteikt atsevišķu mārketinga kompleksa elementu izmantošanas efektivitāti, pārdodot jaunu preci (gan attiecībā uz patērētājiem, gan starpniekiem).
Pētījuma objekts, veicot testa mārketingu, ir dažādi tirgi, tāpēc šādas eksperimentālas darbības mēdz saukt par tirgus testēšanu.
Tirgus testēšanu iedala standarta, kontrolētā, elektroniskā un simulācijas.
Standarta tirgus pārbaudē organizācija pārbauda produktus un citus mārketinga kompleksa mainīgos lielumus, izmantojot organizācijas parastos izplatīšanas kanālus. Šī metode ir diezgan dārga, un tās ieviešana prasa daudz laika. Turklāt tas nav konfidenciāls.
Kontrolētu tirgus testēšanu veic specializētas pētniecības firmas, kas pārdod produktus ar noteiktu izplatītāju starpniecību, kuri ir stimulēti piedalīties eksperimentā. Šīs metodes trūkums ir tāds, ka izplatītāju izplatīšanas kanāli var neatbilst kanāliem, ko organizācijas izmanto praktiskajā darbā.
Elektroniskā tirgus pārbaude ietver patērētāju paneļa dalībniekus, kuri saņem īpašas identifikācijas kartes, kuras viņi uzrāda, iegādājoties produktu. Iegādājoties testa preces vai citus produktus, pircēja demogrāfiskie raksturlielumi tiek reģistrēti automātiski. Elektroniskā tirgus pārbaude nodrošina eksperimentu veikšanas ātrumu un zemas izmaksas un iegūto rezultātu konfidencialitāti. Tomēr testa tirgus var neatbilst faktiskajam tirgum.
Tirgus simulācijas testēšana ietver patērētāju reakciju uz jaunu produktu izpēti apstākļos, kas simulē reālos. Izvēlētajiem patērētājiem var tikt piešķirta nauda, lai iegādātos noteiktas preces, starp kurām ir jauns pētāmais produkts. Tajā pašā laikā var pārbaudīt reklāmas paraugus un citas produktu popularizēšanas metodes, kas vērstas uz dažādiem produktiem, tostarp tiem, kas tiek testēti. Iegūto rezultātu analīze ļauj novērtēt jaunu produktu un izvēlēties efektīvas tā veicināšanas metodes, kuras tiek ievadītas modelī, kas satur noteiktus pieņēmumus par plānotajām mārketinga aktivitātēm. Modeļa izlaide ir visticamākais pētāmā produkta pārdošanas apjoms.
Viens no galvenajiem tirgus testēšanas metožu trūkumiem ir to augstās izmaksas, kas dažkārt pārsniedz vairākus simtus tūkstošus dolāru, veicot testēšanu tikai dažās pilsētās ar ļoti ierobežotu pētniecības programmu. Turklāt pārbaudītais produkts kļūst zināms konkurentiem. Pēdējais var ātri ražot līdzīgu produktu un būt pirmais tirgū. Turklāt jāatzīmē, ka starp eksperimentu veikšanu un mārketinga lēmumu pieņemšanu ir laika nobīde, un laika faktors bieži vien ir noteicošais. Lai iegūtu ticamus rezultātus, ir vajadzīgi diezgan ilgi eksperimenti. Tirgus eksperimenti nekad nav tik labi kontrolēti kā laboratorijas eksperimenti. Konkurenti var apzināti sagrozīt eksperimenta rezultātus, mainot savu reklāmas un cenu politiku, organizējot kampaņu, lai iegādātos lielu daudzumu eksperimentālā produkta, lai sagrozītu eksperimenta rezultātus utt.
Praksē, veicot konkrētu mārketinga pētījumu, visticamāk, tiek izmantots nevis viens, bet visa veida pētījumi un jebkurā secībā. Tādējādi, pamatojoties uz aprakstošo pētījumu, var pieņemt lēmumu veikt pētniecisko pētījumu, kura rezultātus var noskaidrot, izmantojot gadījuma pētījumu, kura pamatā ir eksperiments.

2. nodaļa

Datu vākšana, saņemšana un apstrāde

1. Mārketinga informācijas iegūšanas un apstrādes metodes

Parasti mārketinga pētījumos tiek izmantota informācija, kas iegūta no primārajiem un sekundārajiem datiem.
Primārie dati tiek iegūti tā saukto lauka mārketinga pētījumu rezultātā, kas īpaši veikti konkrētas mārketinga problēmas risināšanai; to savākšana tiek veikta, izmantojot novērojumus, apsekojumus, eksperimentālos pētījumus, ko parasti veic daļai no kopējās pētāmo objektu populācijas - parauga.
Sekundārie dati, ko izmanto tā sauktajā galda mārketinga izpētē, attiecas uz datiem, kas iepriekš savākti no iekšējiem un ārējiem avotiem citiem mērķiem, nevis mārketinga pētījumiem. Citiem vārdiem sakot, sekundārie dati nav īpašu mārketinga pētījumu rezultāts.
Ir (attiecībā uz uzņēmumu) ārējie un iekšējie avoti sekundārajiem pētījumiem. Iekšējie informācijas avoti var būt mārketinga statistika (apgrozījuma raksturlielumi, pārdošanas apjoms, pārdošanas apjoms, imports, eksports, sūdzības), dati par mārketinga izmaksām (par produktu, reklāmu, veicināšanu, pārdošanu, komunikācijām), citi dati (par uzņēmuma darbību). instalācijas, iekārtas, izejvielu cenrāži, noliktavas sistēmas raksturojums, patērētāju kartes utt.).
Ārējie avoti ir:
- nacionālo un starptautisko oficiālo organizāciju publikācijas;
- valsts iestāžu, ministriju, pašvaldību komiteju publikācijas;
- Tirdzniecības un rūpniecības kameru un asociāciju publikācijas;
- statistiskās informācijas gadagrāmatas;
- nozares firmu un kopuzņēmumu ziņojumi un publikācijas;
- grāmatas, ziņas žurnālos un laikrakstos;
- izglītības, pētniecības, dizaina institūtu un sociālo zinātnisko organizāciju publikācijas, simpoziji, kongresi, konferences.
Sekundāro pētījumu galvenās priekšrocības ir:
- dokumentu izpētes veikšanas izmaksas ir mazākas nekā izmaksas par tāda paša pētījuma veikšanu, izmantojot lauka pētījumus;
- lielākoties pētījumu risināšanai pietiek tikai ar sekundāro informāciju, tāpēc primārie pētījumi kļūst lieki;
- iespēja izmantot dokumentālā pētījuma rezultātus, ja nav sasniegts izvirzītais mārketinga pētījuma mērķis, lai noteiktu lauka pētījuma mērķus, tā plānošanu un izlases metodes izmantošanu.
Gadījumos, kad sekundārie pētījumi nedod vēlamo rezultātu, tiek veikti primārie (lauka) pētījumi.
Galvenās primāro datu iegūšanas metodes ir aptauja, novērošana, eksperiments un panelis. Visplašāk izmantotā metode ir aptauja un intervija. Katru metodi var izmantot kombinācijā ar citām; lauka pētījumi gandrīz vienmēr ir dārgāki nekā rakstāmgalda pētījumi. Tāpēc tos izmanto gadījumos, kad:
- sekundārā pētījuma rezultātā netika sasniegts nepieciešamais rezultāts un nav iespējams veikt atbilstošu mārketinga darbību;
- lauka pētījumu augstās izmaksas var kompensēt ar attiecīgās problēmas risināšanas svarīgumu un nepieciešamību.
Lauka pētījums var būt pilnīgs vai nepārtraukts, ja tas aptver visu pētnieku interesējošo respondentu grupu, un daļējs, ja tas aptver noteiktu respondentu procentuālo daļu.
Vispārējā gadījumā, veicot galda vai lauka pētījumus, jāpatur prātā, ka datu vākšana un apstrāde pētījuma laikā tiek veikta, izmantojot metodes, kuras mārketinga teorija aizguvusi no matemātikas, statistikas, psiholoģijas un sociālās ekonomikas socioloģijas. .
Mārketinga izpētes procesā iegūtajiem datiem ir jāveic apstrādes, vispārināšanas un interpretācijas procedūra. Šajā gadījumā tiek izdalītas trīs jomas: sakārtošana, mērogošana (mērogošana), vispārināšana un analīze.
Datu organizēšana ietver datu sadali kategorijās, to rediģēšanu un rezultātu kodēšanu, kā arī tabulēšanu.
Ar rediģēšanu mēs domājam datu apskatīšanu, paturot prātā to izmantošanas iespējas. Apskatīto datu materiālu prezentēšana tabulu veidā nozīmē to tabulēšanu.
Mērogošana nozīmē datu klasificēšanu pēc noteiktiem kritērijiem. Praksē tiek izmantota nominālā skala (klasifikācija), kārtas skala (rangs) un kvantitatīvā skala (metrika).
Datu analīze un apkopošana tiek veikta, izmantojot manuālās, datorizētās (pusdatoriskās) metodes, ja tiek izmantots kabatas dators, un elektronisku (izmantojot personālo vai lielo datoru) apstrādi. Apstrādei tiek izmantotas gan aprakstošās, gan analītiskās metodes. Starp mārketinga analītiskajām metodēm bieži tiek izmantotas: tendenču analīze, nelineārās regresijas un korekcijas metodes, diskriminantu analīze, klasteru analīze, faktoru analīze un citas. Atsevišķu analītisko metožu iespējamās pielietošanas jomas ir parādītas tabulā. 2.
2.1. tabula. Analītisko metožu izmantošanas piemēri

Metode	Jautājumi
Regresijas analīze	Kā mainīsies pārdošanas apjoms, ja reklāmas aktivitāšu apjoms tiks samazināts par 10%? Kā novērtēt kokvilnas cenu nākamajos sešos mēnešos? Vai investīciju apjomam automobiļu un būvniecības nozarē ir ietekme?
Dispersijas analīze	Vai iepakojums ietekmē pārdošanas apjomu? Vai reklāmas krāsa ietekmē to cilvēku skaitu, kuri atceras reklāmu? Vai izplatīšanas kanālu izvēle ietekmē pārdošanas apjomu?
Diskriminantu analīze	Kāda ir atšķirība starp smēķētāju un nesmēķētāju? Izstrādāt kredītu pircēju kredītspējas klasifikāciju pēc šādiem kritērijiem: “alga”, “izglītība”, “vecums”.
Faktoru analīze	Kā mēs varam noteikt daudzu operāciju atkarību, pret kurām automašīnu pircēji ir īpaši jutīgi pret vairākiem sarežģītiem faktoriem? Kā raksturot šo faktoru ietekmi uz dažādu marku automobiļiem, kas tiek būvēti?
Klasteru analīze	Sadaliet liela tirdzniecības centra pircējus grupās atbilstoši viņu vajadzībām. Kā noteikt slavenā žurnāla lasītāju tipu? Vai ir iespējams klasificēt iepirkumus pēc jūsu interesēm politiskajos procesos?
Daudzdimensiju mērogošana	Cik lielā mērā jūsu uzņēmuma produkts atbilst klientu ideālajai idejai? Kāds ir jūsu uzņēmuma tēls? Vai piecu gadu laikā mainīsies pircēju attieksme pret pirkumiem?

2. Metožu izvēle mārketinga pētījumu veikšanai
Pirmais mārketinga pētījumu metožu izvēles uzdevums ir iepazīties ar individuālajām metodēm, kuras var izmantot mārketinga informācijas vākšanā un analīzē. Pēc tam, ņemot vērā resursu iespējas, tiek izvēlēts piemērotākais šo metožu kopums.
Vispirms sniegsim vispārīgu mārketinga pētījumu veikšanas metožu aprakstu.
Visplašāk izmantotās mārketinga pētījumu veikšanas metodes ir dokumentu analīzes metodes, patērētāju aptaujas metodes (kuru visu kopumu ar zināmu konvencijas pakāpi var saukt par socioloģiskās izpētes metodēm, jo tās vispirms izstrādāja un izmantoja sociologi), ekspertu vērtējumi, eksperimentālās metodes un ekonomiski matemātiskās metodes.
Galvenā atšķirība starp socioloģisko pētījumu metodēm un ekspertu vērtējumiem ir tāda, ka pirmās ir orientētas uz ļoti atšķirīgu kompetenci un kvalifikāciju masveida respondentiem, savukārt ekspertu vērtējumi ir vērsti uz ierobežotu skaitu profesionālu speciālistu. Šīs divas metožu grupas vieno, pirmkārt, ka abos gadījumos savākto datu apstrādei tiek izmantotas vienas un tās pašas matemātiskās statistikas metodes.
Mārketinga pētījumos tiek izmantotas vairākas ekonomisko un matemātisko metožu grupas:
1. Informācijas apstrādes statistiskās metodes (vidējo vērtējumu, kļūdu vērtību noteikšana, respondentu viedokļu konsekvences pakāpe utt.
2 Daudzfaktoru metodes (galvenokārt faktoru un klasteru analīzes). Tos izmanto, lai informētu par mārketinga lēmumiem. Tie ir balstīti uz daudzu savstarpēji saistītu mainīgo analīzi. Piemēram, jaunas preces pārdošanas apjoma noteikšana atkarībā no tā tehniskā līmeņa, cenas, konkurētspējas, reklāmas izmaksām u.c.
3. Regresijas un korelācijas metodes. Tos izmanto, lai izveidotu attiecības starp mainīgo lielumu grupām, kas statistiski apraksta mārketinga aktivitātes.
4. Simulācijas metodes. Tos izmanto, ja mainīgos lielumus, kas ietekmē mārketinga situāciju (piemēram, aprakstot konkurenci), nevar noteikt ar analītiskām metodēm.
5. Lai stohastiski raksturotu patērētāju reakcijas uz tirgus situācijas izmaiņām, tiek izmantotas statistisko lēmumu teorijas metodes (spēļu teorija, rindas teorija, stohastiskā programmēšana). Šo metožu izmantošanai ir divas galvenās jomas: hipotēžu par tirgus struktūru un pieņēmumu par tirgus stāvokli statistiskai pārbaudei, piemēram, lojalitātes pakāpes izpētei zīmolam, tirgus daļas prognozēšanai.
6. Operāciju izpētes deterministiskās metodes (galvenokārt lineārā un nelineārā programmēšana). Šīs metodes tiek izmantotas, ja ir daudz savstarpēji saistītu mainīgo un ir jāatrod optimālais risinājums, piemēram, variants preces piegādei patērētājam, nodrošinot maksimālu peļņu, izmantojot kādu no iespējamiem izplatīšanas kanāliem.
7. Preču sadales problēmu pētīšanai galvenokārt tiek izmantotas hibrīdmetodes, kas apvieno deterministiskos un varbūtības (stohastiskās) raksturlielumus (piemēram, dinamiskā un heiristiskā programmēšana).
Šīs septiņas kvantitatīvo metožu grupas, protams, neizsmeļ visu to daudzveidību.
Matemātiskā modelēšana mārketinga pētījumos ir ļoti sarežģīta. Tas ir saistīts ar:
- pētījuma objekta sarežģītība, mārketinga procesu nelinearitāte, sliekšņa efektu klātbūtne, piemēram, minimālais pārdošanas veicināšanas līmenis, laika nobīdes (jo īpaši, piemēram, patērētāju reakcija uz reklāmu bieži vien nav tūlītēja) ;
- mārketinga mainīgo, kas lielākoties ir savstarpēji atkarīgi un savstarpēji saistīti, mijiedarbības efekts, piemēram, cena, sortiments, kvalitāte, produkcijas apjoms;
- mārketinga mainīgo lielumu mērīšanas sarežģītība. Ir grūti izmērīt patērētāju reakciju uz noteiktiem stimuliem, piemēram, reklāmu. Tāpēc bieži tiek izmantotas netiešas metodes, piemēram, preču atgriešanas gadījumu fiksēšana, lai noteiktu reklāmas patiesumu;
- mārketinga attiecību nestabilitāte, ko izraisa izmaiņas gaumē, ieradumos, novērtējumos utt.;
Iepriekš minētais lielā mērā ir saistīts ar to, ka mārketings nodarbojas ar cilvēka uzvedību, nevis tehniskām parādībām. Mārketingā reti kas atkārtojas, dažādās situācijās viss ir savādāk. Mārketings ir vērsts uz konkrētiem patērētājiem, un patērētāji ir atšķirīgi.
Atkarībā no mārketinga pētījumu mērķu būtības izšķir trīs būtiskas mārketinga pētījumu jomas un veidus: pētniecisko, aprakstošo un gadījuma rakstura. Katrs šāds virziens ietver noteiktas metodes mārketinga informācijas vākšanai un analīzei.
Izpētes pētījums ir mārketinga pētījums, kas tiek veikts, lai savāktu provizorisku informāciju, kas nepieciešama, lai labāk definētu problēmas un pieņēmumus (hipotēzes), kuru ietvaros plānots īstenot mārketinga aktivitātes, kā arī lai precizētu terminoloģiju un noteiktu prioritātes starp pētījuma uzdevumiem. Piemēram, tiek uzskatīts, ka zemie pārdošanas apjomi ir sliktas reklāmas dēļ, bet izpētes pētījumi liecina, ka galvenais iemesls nepietiekamam pārdošanas apjomam ir izplatīšanas sistēmas slikta darbība, kas būtu sīkāk jāizpēta turpmākajos mārketinga posmos. izpētes process. Tālāk, teiksim, ir paredzēts veikt pētījumu, lai noteiktu bankas tēlu. Uzreiz rodas uzdevums definēt jēdzienu “bankas tēls”. Izpētes pētījumā tika identificētas tādas sastāvdaļas kā iespējamā aizdevuma lielums, uzticamība, personāla draudzīgums utt., kā arī noteikts, kā šīs sastāvdaļas izmērīt.
Lai veiktu pētniecisko pētījumu, var pietikt vienkārši izlasīt publicētos sekundāros datus vai veikt izlases veida aptauju, kurā piedalās vairāki eksperti par šo jautājumu. Savukārt, ja pētnieciskais pētījums ir vērsts uz hipotēžu pārbaudi vai mainīgo lielumu saistību mērīšanu, tad tam jābalstās uz īpašu metožu izmantošanu.
Starp pētnieciskā pētījuma veikšanas metodēm var izdalīt: sekundāro datu analīzi, iepriekšējās pieredzes izpēti, konkrētu situāciju analīzi, fokusgrupas, projekcijas metodi. (Jāatzīmē, ka dažas no šīm tālāk apskatītajām metodēm var izmantot arī cita veida pētījumiem.)
Aprakstošais pētījums ir mārketinga pētījums, kura mērķis ir aprakstīt mārketinga problēmas, situācijas, tirgus, piemēram, demogrāfisko situāciju, patērētāju attieksmi pret uzņēmuma produkciju. Veicot šāda veida pētījumus, parasti tiek meklētas atbildes uz jautājumiem, kas sākas ar vārdiem: Kas, ko, kur, kad un kā. Parasti šāda informācija tiek ietverta sekundārajos datos vai tiek savākta novērojumu, aptauju un eksperimentu laikā. Piemēram, tiek pētīts, kas ir uzņēmuma produkcijas patērētājs? Kas tiek uzskatīts par produkciju, ko uzņēmums piegādā tirgū. Kur tiek uzskatītas vietas, kur patērētāji iegādājas šos produktus. Kad raksturo laiku, kad patērētāji visaktīvāk iegādājas šos produktus. Kā tas raksturo iegādātās preces lietošanas metodi? Ņemiet vērā, ka šie pētījumi neatbild uz jautājumiem, kas sākas ar vārdu “kāpēc”. (Kāpēc pārdošanas apjoms palielinājās pēc reklāmas kampaņas?). Atbildes uz šādiem jautājumiem iegūst, veicot gadījuma izpēti.
Gadījuma pētījumi ir mārketinga pētījumi, kas tiek veikti, lai pārbaudītu hipotēzes par cēloņu un seku attiecībām. Šis pētījums ir balstīts uz vēlmi izprast fenomenu, pamatojoties uz loģikas izmantošanu, piemēram: “Ja X, tad Y”. Mārketinga speciālists vienmēr cenšas noteikt, teiksim, patērētāju attieksmes izmaiņu iemeslus, tirgus daļas izmaiņas utt. Citā piemērā tiek pārbaudīta hipotēze: vai mācību maksas samazinājums par 10% privātajā koledžā palielinās uzņemto skaitu, kas ir pietiekams, lai kompensētu zaudējumus no maksas samazinājuma?
Gadījuma pētījumus var veikt, pamatojoties uz šī pētījuma vajadzībām pielāgotu loģiski semantiskās modelēšanas metodi, izmantojot vairākas matemātiskas metodes, piemēram, faktoru analīzi.

3. Prognozēšanas metodes mārketinga aktivitātēs

Prognozēšana kalpo, lai noskaidrotu uzņēmuma attīstības tendences pastāvīgu ārējo un iekšējo vides faktoru izmaiņu apstākļos un meklētu racionālus mārketinga pasākumus, lai atbalstītu tā ekonomiskās uzvedības ilgtspēju. Prognozēšanas metožu pielietošanas loks mārketinga sistēmās ir diezgan plašs. Tos izmanto, lai analizētu un izstrādātu koncepcijas visu mārketinga sistēmas priekšmetu attīstībai, piemēram, lai pētītu tirgus apstākļus, cenu prognozēšanas sistēmā, jaunus produktus un tehnoloģijas un klientu uzvedību tirgū. Vissvarīgākā joma ir pārdošanas un tirgu prognozēšana, to dinamika, struktūra, apstākļi un tirgus spēja reproducēt piedāvājumu un pieprasījumu.
Kā prognozēšanas rīks tiek izmantota metožu sistēma, ar kuras palīdzību tiek analizēti uzņēmuma darbības pagātnes tendenču cēloņu-seku parametri un, pamatojoties uz analīzes rezultātiem, perspektīvas izmaiņas. veidojas uzņēmuma sociāli ekonomiskās attīstības.
Prognozēšanas metodes tiek klasificētas pēc dažādiem kritērijiem:
- pēc rezultāta pasniegšanas formas prognozes iedala kvantitatīvās un kvalitatīvās. Pirmās ir balstītas uz skaitliskām, matemātiskām procedūrām, bet otrās uz pētnieka esošās pieredzes, zināšanu un intuīcijas izmantošanu;
- pēc izpildes perioda lieluma izšķir īstermiņa (1 gads vai mazāk), vidēja termiņa (2-5 gadi), ilgtermiņa (virs 5 gadiem);
- pētāmā objekta prognozēšanas aptvēruma ziņā prognozes var būt vispārīgas (tautsaimniecības kopējās attīstības prognoze) un specifiskas (prognoze atsevišķām nozarēm, infrastruktūrai, atsevišķiem rādītājiem).
Prognozēšanā izmantoto metožu klasifikācija mārketinga sistēmās un to pielietošanas efektivitāte praksē parādīta 2.2. tabulā.
Formalizētu metožu izmantošana produkcijas un tirgu noieta prognozēšanai ļauj: kvantitatīvi raksturot sakarības starp atsevišķiem elementiem un vides faktoriem un novērtēt tās tirgus stāvoklim un dinamikai; veikt iegūto prognozēšanas rezultātu alternatīvu analīzi.

2.2. tabula. Dažādu prognozēšanas metožu izmantošanas efektivitāte

Rādītāji Prognozēšanas metodes	Pieteikums, % no uzņēmumu skaita (n=334)
Kvantitatīvās metodes 1. Tendenču ekstrapolācija 2. Slīdošā vidējā metode 3. Regresijas analīze 4. Eksponenciālā izlīdzināšana 5. Simulācija 6. Ievades-izejas modelis 7. Markova ķēdes	73.7 67.7 35.9 32.9 15.9 14.4 4.2	Ar Ar V Ar n Ar n	h h Un Un R R R
Kvalitatīvās metodes 1. Darbinieku vērtējumi starptautiskās nodaļas 2. Komersantu aplēses un tehniskā rokasgrāmata 3. Patērētāju aptauja 4. Produktu testēšana 5. Analogijas metodes 6. Tirgus testēšanas rezultāti 7. Ekspertu vērtējumi, izmantojot Delphi metodi	87.7 85.9 81.8 50.0 46.7 37.7 15.9	Ar V Ar Ar V AR Ar	h h h Un h UN R

*) v – augsts, s – vidējs, n – zems, **) h – bieži, i – dažreiz, p – reti
No ekspertiem saņemto datu rezultāti tiek apstrādāti un analizēti, izmantojot īpašu tehniku (ir standarta datorprogramma), rezultāti tiek nodoti lēmumu pieņēmējam.
Tirgus prognozēšanai var izmantot ekspertu novērtējuma metodes, lai atrisinātu šādas galvenās problēmas:
- vidēja un ilgtermiņa pieprasījuma prognožu izstrāde;
- īstermiņa pieprasījuma prognozēšana pēc plaša preču klāsta;
- jaunā pieprasījuma novērtējums pēc jauniem produktiem;
- patērētāju attieksmes noteikšana pret jauniem produktiem un iespējamais pieprasījums pēc tiem;
- konkurences novērtējums tirgū;
- uzņēmuma pozīcijas noteikšana tirgū utt.
Ekspertu metožu priekšrocība ir to relatīvā vienkāršība un pielietojamība gandrīz jebkuras situācijas prognozēšanai, arī nepilnīgas informācijas apstākļos.
Šo metožu galvenais trūkums ir ekspertu viedokļu subjektivitāte.
Starp ekspertu metožu šķirnēm ir Delphi metode. Šīs metodes specifika slēpjas apstāklī, ka pētījuma rezultātu vispārināšana tiek veikta, veicot individuālu rakstisku ekspertu aptauju vairākās kārtās pēc īpaši izstrādātas pētījuma procedūras.
Delphi metodes ticamība tiek uzskatīta par augstu, prognozējot laika periodu no 1 līdz 3 gadiem, kā arī ilgākiem periodiem. Atkarībā no prognozes mērķa ekspertu vērtējumu iegūšanā var iesaistīt no 10 līdz 150 ekspertiem.
Diezgan izplatīta ekspertu novērtējuma metode ir “prāta vētra” vai “prāta vētra”. Metodes pamatā ir izstrādāt risinājumu, kas balstīts uz ekspertu kopīgu problēmas risināšanu. Parasti par ekspertiem tiek pieņemti ne tikai konkrētās problēmas speciālisti, bet arī cilvēki, kas ir speciālisti citās zināšanu jomās. Diskusija ir balstīta uz iepriekš izstrādātu scenāriju.
Pamatojoties uz prāta vētru, V. Gordons 1960. gadā ierosināja sinektikas metodi. Tās galvenā atšķirība no prāta vētras ir tā, ka eksperti ir stabila grupa, kas uzkrāj noteiktu pieredzi no vētras līdz vētrai. Turklāt sinektikas metodes izmantošana ļauj izteikt kritiskus apgalvojumus.
Morfoloģiskā analīze ir prognozēšanas metode, kuras pamatā ir tirgus raksturlielumu un to iespējamo vērtību matricas konstruēšana. Tālāk, pamatojoties uz tirgus raksturlielumu un to vērtību meklēšanu, tiek iegūti dažādi prognožu varianti.
Ir arī citas metodes, kuru apraksti ir atrodami dažādās literatūrā un tiek izmantoti prognozēšanai, taču jāņem vērā, ka konkrētas prognozēšanas metodes izvēle ir cieši saistīta ar pētījuma mērķi un informācijas specifiku, kā arī to, ka tiek izvēlēts 2008. gadā. un tas prasa konkrētāku pamatojumu.
3. nodaļa
Salīdzinošā novērtēšana un datu analīze
1. Benchmarking kā mārketinga pētījumu funkcija.
Benchmarkings jau sen ir ieguvis popularitāti un tiek veiksmīgi izmantots Japānas, Amerikas, Rietumeiropas un Skandināvijas uzņēmēju un zinātnieku praksē.
Ir vispāratzīts, ka šī termina dzimtene ir Amerikas Savienotās Valstis. Tomēr vēsture mūs pārliecina, ka salīdzinošās novērtēšanas jēdzienu sāka lietot agrāk.
Japānā Benchmarking saturs ir saistīts ar japāņu vārdu "dantotsu", kas nozīmē "labāka (līdera) pūles, rūpes, rūpes, lai kļūtu par vēl labāku (līderi)."
Pašlaik salīdzinošā novērtēšana un tās galvenā principa “no labākā uz labāko” izmantošana daudzus ASV, Japānas un Rietumeiropas uzņēmumus atdzīvina un gūst panākumus.
Pirmo reizi salīdzinošā novērtēšana burtiskā nozīmē parādījās 1972. gadā Stratēģiskās plānošanas institūtā Kembridžā (ASV). Tad pētniecības un konsultāciju organizācija PIMS (Profit Impact of Marketing Strategy) norāda, ka, lai rastu efektīvu risinājumu konkurencei, ir jāzina citu līdzīgos apstākļos veiksmīgu biznesu labākās prakses.
1979. gadā amerikāņu uzņēmums Xerox sāka konkurētspējas salīdzinošās novērtēšanas projektu, lai analizētu savu produktu izmaksas un kvalitāti salīdzinājumā ar japāņu produktiem. Projekts guva lielus panākumus.
Benchmarking sāk izplatīties starp speciālistiem ASV un citos uzņēmumos - ZM, HP, Dupont, Motorola, Chase sāka uzticēties salīdzinošās analīzes un prasmju apmaiņas pieredzei. Mūsdienās salīdzinošā novērtēšana ir dinamiska vairumam. Viņa zināšanu kopums strauji pieaug, un ir grūti noteikt precīzas viņa īpašības.
Salīdzinošās novērtēšanas mērķis ir, pamatojoties uz pētījumiem, ticami noteikt uzņēmuma veiksmes iespējamību.
Lielākajai daļai uzņēmumu salīdzinošā novērtēšana nav nekas jauns, jo tas tika veikts kā daļa no konkurences analīzes, lai gan salīdzinošā novērtēšana ir detalizētāka, formalizētāka un racionalizētāka funkcija nekā konkurences analīzes metode vai pieeja, tā ir būtiska jebkura uzņēmuma panākumu funkcija. organizācija.
Salīdzinošās novērtēšanas izmantošana ir daudzvirzienu. Tādējādi benchmarkings loģistikā ļauj ātri un ar zemām izmaksām identificēt problemātiskās situācijas loģistikas sistēmās, pircējam tuvās vietās, pasūtījumu izpildē un transportēšanā.
Benchmarking parāda mārketinga direktoram, kur viņa uzņēmumam vai tirgum ir problēmas ar izmaksām un kvalitāti un vai tas atpaliek no konkurentiem. Viņš atklāj problēmas darbā un precizē tās.
Salīdzinošā novērtēšana tiek uzskatīta arī par veidu, kā novērtēt stratēģijas un darbības mērķus salīdzinājumā ar augstākā līmeņa uzņēmumiem, lai nodrošinātu ilgtermiņa tirgus pozīciju.
Ir pieredze salīdzinošās novērtēšanas izmantošanā, lai izveidotu uzņēmuma veiksmes stratēģiju. Tajā pašā laikā uzmanība tiek pievērsta tādiem jautājumiem kā:

Daži salīdzinošo novērtēšanu piedēvē pārvaldības rīku kopumam, piemēram, globālajai kvalitātes vadībai, klientu apmierinātības mērīšanai, ko uzņēmumi tagad izmanto.
utt.................

Tam nepieciešama primāro un jo īpaši sekundāro datu kompetenta tulkošana mērķa informācijā, zinot pētāmo datu analīzes metodes. Visu šādu datu nesēju komplektu, galvenokārt drukātos, sauc par dokumentiem. Ir četri galvenie analīzes veidi: tradicionālā, klasiskā un formalizētā, kvantitatīvā (satura analīze).

Dažādi mārketinga informācijas analīzes veidi būtiski atšķiras viens no otra, taču viens otru neizslēdz, bet papildina, ļaujot kompensēt katra nepilnības, jo galu galā tie tiecas pēc viena mērķa - iegūt uzticamu un uzticamu. analītiķi interesējošo informāciju.

Dokumentu analīze galvenokārt tiek izmantota, strādājot ar sekundāriem datiem (galvenokārt sociāli psiholoģiska rakstura). Statistiskās informācijas analīzes mērķis ir iegūt no šīs informācijas datus, kas nepieciešami veicamajam pētījumam, un parasti tai nav mārketinga ievirzes.

Tradicionālā analīze ir garīgu, loģisku konstrukciju ķēde, kuras mērķis ir identificēt analizējamā materiāla būtību ar konkrētu uzdevumu, kas interesē speciālistu katrā konkrētajā gadījumā.

Analītiķu interesējošā informācija ir iekļauta dokumentā un bieži vien ir pieejama formā, kas atbilst dokumenta izveides mērķiem, bet dažreiz ne vienmēr atbilst mārketinga analīzes mērķiem. Tradicionālās analīzes veikšana ietver šīs informācijas sākotnējās formas pārveidošanu pētniekam nepieciešamajā modelī, t.i. notiek tā interpretācija.

Tradicionālā analīze palīdz notvert šīs pamatdomas un idejas, izsekot to ģenēzei, noskaidrot to pamatojuma loģiku, nosvērt no tām izrietošās sekas, identificēt loģiskās sakarības un loģiskās pretrunas starp tām, izvērtēt tās no mārketinga pozīciju viedokļa. Ar visu to tā galvenais trūkums ir informācijas subjektivitāte.

Tradicionālajā analīzē eksperti izšķir ārējo un iekšējo analīzi. Ārējā analīze ir dokumenta konteksta analīze šī vārda tiešajā nozīmē un visi apstākļi, kas pavadīja tā parādīšanos. Ārējās analīzes mērķis ir noteikt dokumenta veidu, formu, parādīšanās laiku un vietu. Ir svarīgi, kas bija tās autors un iniciators, kādi mērķi tika sasniegti tās tapšanas laikā, cik tas ir uzticams un uzticams, kāda ir tā nozīme. Attiecībā uz iekšējo analīzi šī ir paša dokumenta satura izpēte. Būtībā viss speciālista analītiķa darbs ir vērsts uz dokumenta iekšējās analīzes veikšanu, tostarp ticamības līmeņa un sniegto faktu un skaitļu noteikšanu, dokumenta autora kompetences līmeņa noteikšanu un viņa personīgās attieksmes noskaidrošanu. dokumentā aprakstītajiem faktiem.

Formalizētajā analīzē ir vēlme atbrīvoties no tradicionālās analīzes subjektivitātes. Kas rada fundamentāli atšķirīgu, formalizētu vai, kā tos mēdz saukt, kvantitatīvu, dokumentu analīzes (satura analīzes) metožu attīstību.

Šo metožu būtība ir saistīta ar noteiktu būtisku satura aspektu atrašanu, kas noteikti atspoguļotu šādas dokumenta pazīmes, pazīmes, īpašības (piemēram, tādu zīmi kā noteiktu terminu lietošanas biežums). Tad dati kļūst pieejami precīzām skaitļošanas operācijām, un kvalitatīvais saturs kļūst izmērāms. Analīzes rezultāti kļūst pietiekami objektīvi. Formalizētās analīzes ierobežojumi un galvenais trūkums ir tas, ka ne visu dokumenta saturu var izmērīt, izmantojot formālos rādītājus.

Formalizētai, kvantitatīvai analīzei ir specifiski kvantitatīvi izmērāmi parametri. Trūkums ir tāds, ka dažreiz ir jāapsver neprecīza, nepilnīga dokumenta satura izpaušana.

Satura analīze ir paņēmiens secinājumu iegūšanai, objektīvi un sistemātiski identificējot teksta raksturlielumus, kas attiecas uz analītiķa uzdevumiem. To parasti izmanto plaša un nesistematizēta materiāla klātbūtnē, kad to tieša izmantošana ir apgrūtināta. Šo metodi ieteicams izmantot visos gadījumos, kad ir nepieciešama augsta analīzes precizitātes vai objektivitātes pakāpe. Satura analīze ir noderīga gadījumos, piemēram, strādājot ar atbildēm uz atvērtiem jautājumiem anketās vai padziļinātās intervijās, kad analītiķa mērķiem svarīgas kategorijas raksturo noteikts parādīšanās biežums pētāmajos dokumentos.

Galvenās satura analīzes izmantošanas jomas ir:

a) noskaidrot iemeslus, kas izraisīja ziņojumu;

b) teksta īpašību identificēšana un novērtēšana kā atsevišķu pētāmā objekta aspektu indikatori;

c) ziņojuma ietekmes novērtēšana.

Teksta īpašību izpēte ļauj noskaidrot, kā mainīsies ziņojuma saturs atkarībā no mērķauditorijas.

Ziņojuma parādīšanās iemeslu izpētes mērķa noteikšana ir saistīta, pirmkārt, ar mēģinājumu izveidot attiecības starp satura faktiem un procesiem, kas notiek objektos, kas ģenerē ziņojumu.

Šeit ir nepieciešams tulkot pētāmo materiālu hipotēžu valodā vienībās, rodas prasība pēc analīzes objektivitātes, kas ļauj precīzi aprakstīt teksta īpašības. Šajā sakarā analītiķim ir jāatrisina vairākas problēmas, kas saistītas ar:

a) analīzes vienību izcelšana;

c) ar norēķinu vienību piešķiršanu.

Analīzes kategorijas ir jēdzieni, pēc kuriem tiks sakārtotas analīzes vienības (satura vienības); piemēram, patērētāji ar dažādiem ienākumu līmeņiem, atšķirīgi vērtējumi noteikta zīmola produktam: pozitīvi, neitrāli, negatīvi.

Izstrādājot kategorijas, ir svarīgi ņemt vērā, ka to izvēle lielā mērā noteiks iegūto rezultātu raksturu. Parasti analītiķis nosaka nepieciešamību vairākas reizes pāriet no teorētiskās shēmas uz dokumentāliem datiem un no tiem atkal uz shēmu, lai, pamatojoties uz izvēlēto hipotēzi, izstrādātu kategorijas, kas atbilst pētījuma mērķiem. .

Kategorijām jābūt visaptverošām, t.i. aptver visas šī pētījuma mērķu noteiktās satura daļas, atbilst savstarpējas ekskluzivitātes prasībai (vienām un tām pašām daļām nevajadzētu piederēt dažādām kategorijām). Kategorijām jāatbilst uzticamības prasībai, t.i. tie ir jāformulē tā, lai starp dažādiem analītiķiem pastāvētu diezgan liela vienprātība par to, kuras satura daļas kurā kategorijā klasificējamas. Jo skaidrāk definētas kategorijas, jo mazāk problemātiski kļūst satura daļu piešķiršana noteiktām kategorijām.

Veicot formālu satura analīzi, ir skaidri jānorāda pazīmes, pēc kurām atsevišķas vienības pieder noteiktām kategorijām. Analīzes vienība - semantiskā vai kvantitatīvā - ir tā satura daļa, kas tiek identificēta kā elements, kas ietilpst vienā vai citā kategorijā. Tekstā to var izteikt dažādi. Izteiciens var būt viens vārds, kāda stabila vārdu kombinācija vai arī vispār bez skaidras terminoloģiskās izteiksmes, pēc kuras tas tiek pasniegts aprakstoši vai paslēpts rindkopas, sadaļas u.tml. virsrakstā. Šajā sakarā analītiķis saskaras ar uzdevumu identificēt pazīmes (rādītājus), ar kurām tiek noteikta tēmas vai idejas klātbūtne tekstā, kas ir nozīmīga no pētījuma mērķu viedokļa.

Rādītāji pēc savas būtības var būt ļoti neviendabīgi: ar tēmu saistīti vārdi un frāzes, cilvēku vārdi, termini, organizāciju nosaukumi, ekonomisko problēmu risināšanas veidi utt.

Izvēloties vajadzīgo vienību un tās rādītājus, analītiķis nosaka arī norēķinu vienību, kas kļūs par pamatu materiāla kvantitatīvās analīzes veikšanai. Tā var nebūt tāda pati kā analīzes vienība vai tās rādītājs. Skaitīšanas vienībām ir dažādas mērīšanas precizitātes pakāpes, un atšķiras arī laiks, kas nepieciešams paraugā iekļautā materiāla kodēšanai.

Lai dati par objektu būtu ticami, katras atsevišķas analītiskās problēmas risināšanai ir jānosaka, cik daudz dokumentu nepieciešams izpētīt, t.i. Rodas jautājums par paraugu ņemšanu.

Analizējot dokumentus, kas īpaši sastādīti mārketinga pētījumu vajadzībām, tiek analizēti visi dokumenti bez izņēmuma. Veidojot paraugu, var būt nepieciešams izvēlēties informācijas avotu un atlasīt dokumentus, ja runājam par sekundārajiem datu nesējiem.

Analītiķis, pirmkārt, izlemj, kuri avoti vislabāk atspoguļo noteiktas pētāmā objekta īpašības. Ja pieņemam, ka visi dokumentārie informācijas avoti pētījuma vajadzībām ir vienādi, tad var izmantot nejaušu izlasi. Bieži vien informācijas avotu izvēle ierobežo apstrādājamo dokumentu skaitu līdz pieņemamam izmēram. Bet pat pēc apstrādes materiāls var izrādīties diezgan plašs. Šajā gadījumā jums ir jāizvēlas rīki.

Pirms mārketinga analīzes uzsākšanas ir skaidri jādefinē, kādas konkrētas objekta īpašības tiek pētītas, un, ņemot to vērā, tālāk jāvērtē dokumenti no to atbilstības, ticamības un derīguma viedokļa.

Mārketinga pētījumi ietver informācijas vākšanu, apstrādi, uzglabāšanu par mārketingu interesējošām parādībām un procesiem, apkopotās informācijas analīzi un teorētiski pamatotu secinājumu izdarīšanu. Tādējādi mārketinga pētījumu mērķis ir izveidot informācijas un analītisko bāzi mārketinga lēmumu pieņemšanai.

Mārketinga pētījumi ir mārketinga informācijas sistēmas neatņemama sastāvdaļa, kas ietver iekšējās atskaites, mārketinga informācijas, informācijas analīzes un mārketinga pētījumu apakšsistēmas. Veicot mārketinga pētījumus, jāievēro šādi principi:

Zinātniskums - pētāmo tirgus parādību un procesu skaidrošana un prognozēšana, pamatojoties uz zinātniskiem principiem un objektīviem datiem, šo parādību un procesu attīstības modeļu identificēšana;

Sistemātiskums – atsevišķu strukturālo elementu, kas veido fenomenu, identificēšana, hierarhisku sakarību un starpsubordinācijas noteikšana;

Sarežģītība – parādību un procesu izpēte to kopumā, kopsakarība un attīstība;

Uzticamība – adekvātu datu iegūšana, nodrošinot to vākšanas un apstrādes zinātniskos principus;

Objektivitāte – iespējamo kļūdu ņemšana vērā konkrētas parādības mērīšanā;

Efektivitāte – izvirzīto mērķu sasniegšana, rezultātu salīdzināšana ar izmaksām.

Mārketinga pētījumi ir sarežģīts, hierarhiski strukturēts process, kas risinās secīgi laika gaitā un ietver galvenos posmus: vispārīgas pētījuma koncepcijas izstrāde; pētījumu metodoloģijas specifikācija un izstrāde; informācijas vākšana, apstrāde un uzglabāšana; pētāmo procesu analīze, modelēšana un prognozēšana; mārketinga pētījumu efektivitātes novērtējums.

Mārketinga informācijas vākšanas rezultātā iegūtajiem sekundārajiem un primārajiem datiem nepieciešama īpaša zinātniska apstrāde un padziļināta ekonomiskā analīze. Analizējot mārketinga informāciju, tiek izmantotas tās pašas metodes kā jebkuras ekonomiskās informācijas analīzei. Tradicionāli tos var iedalīt divās grupās: statistiskajā un ekonomiski matemātiskajā.

Statistiskās metodes ietver tabulu metodi, kopsavilkuma, vidējo un relatīvo rādītāju aprēķinu, grupēšanas metodi, grafisko, indeksu metodes.

Starp ekonomiskajām un matemātiskajām metodēm var izdalīt korelācijas, regresijas un dispersijas analīzi.

Statistikas kopsavilkums - sistematizēšana, pirmmateriālu sakārtošana, statistisko agregātu veidošana, kurus raksturo galīgie vispārīgie rādītāji.

Rīsi. 3.2.

3.1. tabula. Jautājumu uzdošana, ieviešot analīzes metodes

Metode	Tipisks jautājuma formulējums
Regresijas analīze	Kā mainīsies pārdošanas apjoms, ja reklāmas izmaksas tiks samazinātas par 10%? Kāda būs produkta cena nākamgad?
Variāciju analīze	Vai iepakojums ietekmē pārdošanas apjomus? Vai reklāmas krāsa ietekmē to cilvēku skaitu, kuri atceras reklāmu?
Diskriminantu analīze	Kādas pārdošanas darbinieku īpašības ir visnozīmīgākās? Vai konkrētu personu, ņemot vērā viņa vecumu, ienākumus, izglītību, var uzskatīt par pietiekami uzticamu, lai izsniegtu aizdevumu?
Faktoru analīze	Vai ir iespējams apkopot daudzos faktorus, ko automašīnu pircēji uzskata par svarīgiem? Kā pēc šiem faktoriem raksturot dažādu marku automašīnas?
Klasteru analīze	Vai klientus var iedalīt grupās pēc viņu vajadzībām? Vai laikrakstam ir dažāda veida lasītāji?
Daudzdimensiju mērogošana	Cik lielā mērā produkts atbilst patērētāju “ideālam”? Kā gadu gaitā ir mainījusies patērētāju attieksme pret produktu?

Analizējot laikrindas, tiek aprēķināti to analītiskie rādītāji: vidējās un relatīvās vērtības.

Vidējo vērtību noteikšanas mērķis ir iegūt kopsavilkuma rādītāju, kas raksturo doto populāciju kopumā, un vājināt nejaušo faktoru ietekmi uz pētāmo rādītāju.

Vidējās vērtības ietver vienkāršo vidējo aritmētisko, vidējo svērto aritmētisko, režīmu un vidējo.

Aritmētiskais vidējais vienkāršs vienāds ar visu atribūta vērtību summu, kas dalīta ar šo vērtību kopējo skaitu (3.1., 3.2. formulas):

Vidējais aritmētiskais svērtais tiek aprēķināts šādi:

kur X- ir atribūtu vērtību varianti; ^- - frekvences.

Piemēram, ir dati no pircēju aptaujas lielveikalā (3.2. tabula).

3.2. tabula. Vienreizēja pirkuma apjoms (saskaņā ar klientu aptauju)

Mode - tipiskākā, visbiežāk sastopamā atribūta vērtība.

Piemēram, ir dati no ekspertu anketas aptaujas par iespējamo preces A pārdošanas apjomu, kas atspoguļoti tabulā. 3.3.

Pārdošanas apjoma vērtība, par kuru runāja lielākais ekspertu skaits (mode), šajā piemērā bija 20 miljoni rubļu.

3.3. tabula. Ekspertu aptaujas dati par iespējamo pārdošanas apjomu produkts A

Vidējā — mainīga raksturlieluma vērtība, kas ietilpst sarindotās populācijas vidū. Mūsu piemērā tas ir 19 miljoni rubļu.

Relatīvās vērtības iegūst, salīdzinot divus rādītājus, dalot pirmo ar otro. Tie ietver:

o pieauguma temps, aprēķina, dalot jaunāko sērijas līmeni ar agrāko līmeni (izteiktu procentos, šo rādītāju sauc par pieauguma tempu);
o pieauguma temps, aprēķina, no pieauguma tempa atņemot 100%.

Vidējās izredzes (tumšo) augšanu nosaka pēc formulas 3.3:

Kur HP dinamikas sērijas pēdējais termiņš; .g ir dinamikas sērijas pirmais termins; P - dinamikas rindas terminu skaits.

Grupēšana - iedzīvotāju vienību apvienošana noteiktās grupās, kurām ir savas īpatnības un kopīgas iezīmes.

Grupēšanas metodi izmanto, lai atrisinātu šādas problēmas:

o noteiktu mārketinga parādību veidu identificēšana;
o parādību struktūras un tās dinamikas izpēte;
o parādību saistību un atkarību izpēte.

Šī metode ir tirgus segmentācijas pamatā, tiek izmantota, lai kvantitatīvi noteiktu noteiktu faktoru ietekmes pakāpi uz tirgus elementiem, un bieži vien tā ir sākotnējā darbība, izmantojot citas analīzes metodes.

Grupēšanas rezultāti parasti tiek parādīti tabulu veidā, kas padara informāciju vizuālu (3.4. tabula).

3.4. tabula. Aptaujāto patērētāju veikala apmeklējumu biežums

Uzskaitīsim grupu veidus:

o vienkāršs, kad primārā informācija tiek apvienota pēc vienas noteiktas pazīmes, piemēram, tirdzniecības apgrozījums tiek sadalīts pa preču grupām;
o kombinēts - grupēšana pēc diviem vai vairākiem kritērijiem: tirdzniecības apgrozījums tiek sadalīts pārtikas un nepārtikas produktos laukos un pilsētās;
o strukturāls - šāda grupējuma rādītāji raksturo pētāmo iedzīvotāju strukturālo sastāvu (piemēram, patēriņa preču pieprasījuma sortimenta struktūra);
o tipoloģiskā - visu iedzīvotāju sadalīšana kvalitatīvi viendabīgos vai sociāli ekonomisko tipu noteikšana. Piemēram, visu valsts iedzīvotāju pieprasījumu, izmantojot tipoloģisko grupējumu, var iedalīt pilsētu un lauku iedzīvotāju pieprasījumā;
o analītisks, paredzēti, lai noteiktu atkarības starp līdzekļiem. Izmantojot analītiskos grupējumus, tiek noteiktas pētāmo parādību faktoru un rezultējošās īpašības. Piemēram, saskaņā ar tabulu. 3.4., varam izdarīt secinājumus par veikala apmeklējumu biežuma atkarību pa atsevišķām patērētāju vecuma grupām.

Viena no šīs analīzes metodes galvenajām prasībām ir pareiza grupēšanas raksturlieluma noteikšana. Nepareiza grupēšana var novest pie nepatiesiem secinājumiem. Tādējādi, risinot tirgus segmentācijas problēmas, grupēšanu var veikt pēc šādiem kritērijiem: patērētāju vecuma kategorijas, dzimums, izglītības līmenis, ienākumu diferenciācija, patērētāju profesija, ģimenes stāvoklis un ģimenes lielums utt.

Grupēšanas pazīmei jābūt loģiski pamatotai un beznosacījumu nozīmīgai.

Statistikas tabula ir statistiskās novērošanas rezultātu vizuālas noformēšanas un noformēšanas sistēma, aptauja, kurā teksts tiek samazināts līdz minimumam, un skaitliskos datus izskaidro ar vispārīgu nosaukumu, priekšmetu un predikātu.

Priekšmets tabulā - tie ir objekti, par kuriem tā runā. Objekts parasti atrodas kreisajā pusē, gar līnijām.

Predikāts tabulā - ciparu datos izteiktu rādītāju kopums, kas raksturo priekšmetu. Parasti tie atrodas augšējos virsrakstos, kolonnās.

Galda dizainam ir noteiktas prasības:

o tabulas nosaukumam jābūt precīzam un kodolīgam, atspoguļojot tabulas būtību un periodu, uz kuru rādītāji attiecas;
o tabulas numurs ir norādīts augšējā labajā stūrī virs tās nosaukuma;
o mērvienības var norādīt zem tabulas virsraksta, pa labi virs tā, pirmajā ailē no priekšmeta vai predikātā katram rādītājam;
o tabulu virsraksti satur rādītājus, kas bija jānosaka, pamatojoties uz pētījuma mērķiem un uzdevumiem.

Apstrādājot anketu materiālus, vēlams sastādīt izstrādes un pēc tam analītiskās tabulas.

Grafiskā metode analīze ir sākotnējās tirgus informācijas kopsavilkuma un grupēšanas rezultātu vizuāls attēlojums, izmantojot ģeogrāfiskās zīmes un skaitļus vai ģeogrāfiskās kartes. Ar tās palīdzību jūs varat parādīt tirgus un tā elementu attīstības dinamiku, šīs attīstības modeļus un tendences, tirgus elementu struktūru, patērētāju sadalījumu grupās utt. Grafiskā metode tiek izmantota arī kā palīgrīks, izmantojot dažādas prognozēšanas metodes mārketingā.

Grafiki var būt līnija, josla, sektors, lente, figūra, sadalījuma histogrammas utt.

Līniju diagrammas visizplatītākais. Grafiskais attēls šādās diagrammās ir punkti un secīgas taisnes, kas tos savieno. Veidojot šādus grafikus, visbiežāk tiek izmantota skala 5: 8, kur 5 ir diagrammas laukuma augstums, 8 ir tā pamatne.

Joslu diagrammas ļauj vizualizēt pieprasījuma struktūru, “jā” un “nē” atbilžu attiecību anketā.

Sektoru diagrammas - izplatītākās, analizējot anketu aptauju rezultātus. Tie ļauj skaidri izteikt pieprasījuma struktūru un pircēja nodomus atkarībā no faktoriem, kas tos nosaka.

Indeksa analīze bieži izmanto mārketinga pētījumos. Indekss ir relatīva vērtība, kas izsaka attiecības laika gaitā starp sarežģītas parādības, kuras atsevišķie elementi ir tieši nesamērojami, lielumu attiecības.

Visi tirgus elementi ir diezgan sarežģīti, jo tie sastāv no atsevišķiem elementiem, kas nav tieši salīdzināmi viens ar otru. Piemēram, cenas dažādām precēm ir nesalīdzināmas to patēriņa īpašību atšķirību dēļ. Nav iespējams tieši salīdzināt uzņēmuma preču pārdošanas apjomus laika gaitā, jo pārdošanas sortimenta struktūra dažādos periodos ir atšķirīga. Lai nodrošinātu salīdzināmību, šīs vērtības tiek izteiktas naudas izteiksmē, reizinot pārdoto preču daudzumu (g/) ar tās cenu (R) un sekojoša summēšana.

Ir ļoti daudz dažādu indeksu. Piemēram, statistikas vārdnīcā uz 35 lapām atrodas tikai indeksu saraksts ar īsu metodiku to aprēķināšanai.

Analizējot tirgu, visbiežāk tiek izmantoti šādi indeksi:

o apgrozījuma indekss (3.4. formula):

Šī indeksa skaitītājs atspoguļo uzņēmuma faktiskos ieņēmumus no preču pārdošanas pārskata periodā, saucējs ir arī ieņēmumi, bet bāzes periodā. Šis indekss gan nedos priekšstatu par to, kā mainījies pārdoto preču apjoms. Šim nolūkam viņi aprēķina:

o tirdzniecības apgrozījuma fiziskā apjoma indekss (3.5. formula):

Skaitītāja un saucēja salīdzināmību šajā attiecībā nodrošina cenu vienveidība, kas paliek pamata līmenī. Tas parāda preces masas izmaiņas pārskata periodā salīdzinājumā ar bāzes periodu.

Atšķirību starp šiem indeksiem nosaka cenu atšķirības salīdzināmos periodos. Lai noteiktu šo atšķirību, aprēķiniet:

o nemainīgo cenu indekss (3.6. formula):

Skaitītāja un saucēja salīdzināmību šajā gadījumā nodrošina realizēto produktu vienotība, kas paliek pārskata perioda līmenī.

Pastāv saistība starp šiem indeksiem (3.7. formula):

Paskaidrosim šo indeksu aprēķinu, izmantojot piemēru (3.5. tabula).

3.5. tabula. Preču pārdošana veikalā analizētajā periodā

Preces	Pārdots, gab.		Vienības cena, rub.
Preces	bāzes periodā	pārskata periodā	bāzes periodā	pārskata periodā

Līdz ar to veikalu ieņēmumi analizētajā periodā pieauga par 2,9%. Galveno pieaugumu noteica fiziskā pārdošanas apjoma pieaugums - par 4,2%. Šajā laika posmā preču cena veikalā samazinājās par 1,2%.

Ekonomiskās un matemātiskās metodes ietver korelācijas, dispersijas un regresijas analīzi.

Mārketinga pētījumi liecina, ka katra pētāmā raksturlieluma variācija ir ciešā saistībā un mijiedarbībā ar citu pētāmo vienību kopu raksturojošo pazīmju variāciju. Pētījumi kalpo, lai noskaidrotu, kāda ir saistība starp diviem mainīgajiem lielumiem un šīs attiecības pakāpi (piemēram, attiecības starp reklāmas budžetu un pārdošanas apjomu, cenu un pārdošanas apjomu, pieprasījumu un to veidojošiem faktoriem utt.). Pētot konkrētas atkarības, dažas īpašības darbojas kā faktori (faktoriālās īpašības), bet citas ir efektīvas.

Apsverot raksturlielumu atkarības, vispirms ir jānošķir divas savienojumu kategorijas: funkcionālā un korelācija. Funkcionāls ir atkarība, kurā noteikta faktora (argumenta) vērtība atbilst stingri noteiktai pieprasījuma (funkcijas) daudzuma vērtībai.

Korelācijas atkarības būtība ir tāda, ka, mainoties vienam vai vairākiem faktoru raksturlielumiem, mainās iegūtā raksturlieluma vidējā vērtība. Katrā konkrētā gadījumā, palielinoties faktora raksturlieluma vērtībai, iegūtā raksturlieluma vērtība var vai nu palielināties, vai samazināties, bet vidēji tā mainās vienā virzienā.

Korelācijas atkarību iezīmes:

o tie tiek konstatēti nevis atsevišķos gadījumos, bet masveida novērojumu laikā;
vai tie ir nepilnīgi.

Korelācijas atkarību izpēte ietver lielu skaitļu likuma ietekmes ņemšanu vērā: tikai pietiekami lielā skaitā faktu atkarība, ja tai ir ievērojams spēks, izpaužas diezgan skaidri. Otrā iezīme ir saistīta ar to, ka gandrīz neiespējami identificēt un izmērīt visu faktoru kopuma ietekmes spēku, kas veido tik sarežģītu parādību kā pieprasījums. Tāpēc arī masveida novērojumu laikā, kad nejaušie faktori lielā mērā tiek izlīdzināti, konstatētās atkarības nebūs pilnīgas, t.i. funkcionāls.

Zinot vienas parādības atkarības raksturu no citām, var izskaidrot parādības izmaiņu cēloņus un apjomu, kā arī plānot nepieciešamos pasākumus tās tālākai maiņai.

Korelācijas analīze ļauj aprēķināt analīzes rezultātu ticamības līmeni. Pētot korelācijas starp pazīmēm:

o tiek provizoriski analizētas pētāmo populāciju īpašības;
o tiek konstatēts saiknes esamības fakts, noteikts tās virziens un forma;
o tiek mērīta raksturlielumu saiknes ciešuma pakāpe.

Sakarības novērtēšanai tiek aprēķināti korelācijas rādītāji - korelācijas koeficienti jeb korelācijas attiecības, kas parāda pieprasījuma un to veidojošo faktoru attiecības ciešuma pakāpi. Šie rādītāji mainās no -1 uz +1. Jo tuvāk tie ir absolūtajā vērtībā 1, jo uzticamāka, spēcīgāka, ciešāka saikne un mazāks risks pieņemt lēmumus, pamatojoties uz šo atkarību. Korelācijas koeficienta zīme norāda attiecības virzienu: tieša saistība (jo vairāk, jo vairāk) atbilst plus zīmei, bet apgrieztā attiecība (jo vairāk, jo mazāk) atbilst mīnusa zīmei.

Ja korelācijas koeficients ir no ±0,81 līdz ±1,0, sakarības stiprums ir spēcīgs; no ± 0,61 līdz ± 0,8 - mērens; no ± 0,41 līdz ± 0,6 - vājš; no ± 0,21 līdz ± 0,4 - ļoti vājš; no 0 līdz ± 0,2 - nav.

Lineārās korelācijas koeficients (II) izmanto, ja faktora raksturlieluma rādītāju var izteikt kvantitatīvi, un aprēķina, izmantojot formulu 3.8:

Kur X - faktoru (cēloņsakarības) indikatora rādītājs; y - funkcionālas (rezultatīvas) īpašības rādītājs; P - šo rādītāju savstarpēji savienoto pāru skaits.

Paskaidrosim lineārās korelācijas koeficienta aprēķinu, izmantojot piemēru (3.6. tabula).

3.6. tabula.

Lai veiktu nepieciešamos aprēķinus, mēs izveidosim tabulu. 3.7.

3.7. tabula

Secinājums: lineārās korelācijas koeficienta aprēķins parādīja, ka tas ir vienāds ar -0,974. Tas norāda uz produkta A pārdošanas ciešu atkarību no pircēju vecuma. Šai atkarībai var uzticēties. Risks, ka lēmums, kas pieņemts, ņemot vērā šādu atkarību, būs nepareizs, ir minimāls.

Gadījumā, ja faktora raksturlieluma rādītāju nevar izteikt kvantitatīvi, sakarības ciešuma novērtēšanai izmanto rangu korelācijas koeficientu (p) (3.10. formula):

Kur es - kvalitātes raksturlielumu rangs X; Du - kvantitatīvā raksturlieluma pakāpe y; 6 - nemainīgs; P - savstarpēji saistītu rādītāju pāru skaits.

Lai veiktu aprēķinus, izmantojot šo formulu, ir jāsarindo sākotnējā informācija un jāuzskata, ka tās sērijas numurs ir katra ranžētās sērijas dalībnieka kvantitatīvs raksturlielums. Šo īpašību sauc konkrētā sērijas dalībnieka rangs. Rangs atspoguļo konkrēta rādītāja nozīmīguma pakāpi. Ja diviem vai vairākiem sērijas dalībniekiem ir vienādas vērtības, tiem tiek piešķirtas tādas pašas pakāpes, kas ir vienādas ar to kārtas skaitļu grupas vidējo aritmētisko, kuru tie ieņem. Piemēram, tabulā. 3.8. attēlā parādīts atkarības hermētiskuma pakāpes novērtējums.

3.8. tabula. Grāmatu iegādes un pircēju izglītības līmeņa saistību ciešuma pakāpes izvērtēšana

Aprēķinu veic pēc formulas 3.11:

kur parādīti frontonu rādītāji. 3.9.

3.9. tabula

Aizvietojiet vērtības formulā 3.11:

Secinājums: saikne starp grāmatu pieprasījumu un pircēju izglītības līmeni ir cieša un tieša (korelācijas koeficients ir tuvu vienam). Risks pieņemt lēmumus, pamatojoties uz šo atkarību, ir zems.

Korelācijas koeficients ļauj novērtēt efektīvā raksturlieluma un to veidojošā faktora attiecības ciešuma pakāpi, taču neatbild uz jautājumu: par cik vienībām mainīsies efektīvā pazīme, ja faktors mainīsies par vienu vienību? Atbildi var iegūt, izmantojot regresijas analīzi, kas parasti papildina korelācijas analīzi.

Regresijas analīze sākas ar atkarības grafika konstruēšanu, uz tā pamata tiek atlasīti piemēroti matemātiskie vienādojumi un pēc tam tiek aprēķināti šī vienādojuma parametri, risinot normālo vienādojumu sistēmu (3.10. tabula).

3.10. tabula

Atkarības vienādojumu ir diezgan daudz, vairāki desmiti. Tāpēc saprātīgāk ir izvēlēties labākos, izmantojot datoru.

Parametrs tiek izsaukts regresijas koeficients. Tas parāda, cik vidēji mainās iegūtā raksturlieluma vērtība plkst kad mainās faktora raksturlielums X par vienību. Tiešas korelācijas klātbūtnē regresijas koeficientam ir pozitīva vērtība, bet apgrieztas attiecības gadījumā - negatīva vērtība.

Izmantojot 3.6. un 3.7. tabulas datus, mēs veiksim nepieciešamos aprēķinus:

Kopā atrisinot uzrādītos vienādojumus, iegūstam: A = 10,9; IN = -0,2.

Lineārās regresijas vienādojums būs šāds:

Secinājumi: pircēju vecumam palielinoties par vienu gadu, preces A pirkums tiek samazināts par 0,2 vienībām.

Dispersijas analīze ļauj sarindot efektīvo atribūtu ietekmējošos faktorus pēc to nozīmīguma pakāpes.

Kā liecina mārketinga pētījumi, patērētāju pieprasījums pēc precēm un pakalpojumiem ir atkarīgs no ļoti daudziem faktoriem – sociālajiem, ekonomiskajiem, demogrāfiskajiem, klimatiskajiem, psiholoģiskajiem, estētiskajiem u.c. Parasti, veicot analīzi, nav iespējams ņemt vērā visu to komplektu. Tāpēc vispirms tiek identificēti galvenie noteicošie faktori un veikta to kvantitatīvā analīze. Citu, mazāk nozīmīgu, ietekme tiek ņemta vērā kvalitatīvā līmenī.

Faktoru sarindošanu veic, aprēķinot determinācijas koeficientu (3.12. formula):

kur b,2 ir starpgrupu izkliede, kas aprēķināta, pamatojoties uz izmērītā faktora grupēšanas datiem; 5 2 - kopējā dispersija, kas raksturo pētāmās parādības svārstības. Determinācijas koeficients ir robežās no 0 līdz 1. Jo tuvāk tas ir 1, jo spēcīgāk faktors ietekmē iegūto raksturlielumu.

Mārketinga analīzē tiek izmantotas arī citas metodes (faktoriālā, klasteranalīze, daudzdimensionālā mērogošana u.c.), taču, kā liecina prakse, iepriekš aplūkotās tiek izmantotas biežāk nekā citas.

Lai apstrādātu mārketinga pētījumu datus mārketingā, ko viņi izmanto gan aprakstošās, gan analītiskās metodes.

No analītiskām metodēm mārketingā bieži izmanto: - tendenču analīzi; - regresijas analīze; - dispersijas analīze; - diskriminantu analīze; - klasteru analīze; - faktoru analīze.

Analītisko metožu izmantošanas piemēri:

Regresijas analīze (kā novērtēt preces cenu nākamajos sešos mēnešos?)

Dispersijas analīze (vai iepakojums ietekmē pārdošanas apjomu?).

Diskriminanta analīze (izstrādāt kredītu pircēju kredītspējas klasifikāciju, pamatojoties uz šādiem kritērijiem: "alga", "izglītība", "vecums".

Faktoru analīze (kā aprakstīt šo faktoru ietekmi uz dažādu marku automobiļiem, kas tiek ražoti).

Klasteru analīze (kā noteikt slavenā žurnāla lasītāju veidu).

Mārketinga pētījumi liecina ka katra pētītā raksturlieluma variācija ir ciešā saistībā un mijiedarbībā ar citu pētāmo vienību kopu raksturojošo pazīmju variāciju. Pētījumi kalpo, lai noskaidrotu, kādas ir attiecības starp diviem mainīgajiem un cik lielā mērā tie ir saistīti. (Piemērs, saistība starp cenu un pārdošanu.) Pētot konkrētas atkarības, dažas īpašības darbojas kā faktori (faktoriālās īpašības), bet citas darbojas kā parādības. efektīvas pazīmes. Apsverot raksturlielumu atkarības, vispirms ir jāizceļ divas savienojumu kategorijas: - funkcionālā, - korelācija.

Funkcionālie savienojumi har. Pastāv pilnīga atbilstība starp faktora raksturlieluma izmaiņām un iegūto vērtību, un katra faktora raksturlieluma vērtība atbilst pilnīgi noteiktām rezultējošā raksturlieluma vērtībām.

Korelācijās Nav pilnīgas atbilstības starp faktoru izmaiņām un izrietošajām īpašībām, atsevišķu faktoru ietekme izpaužas tikai vidēji faktisko datu masveida novērošanas laikā.

34. Izplatības centra rādītāji: režīms, mediāna un vidējais aritmētiskais un to pielietojums mārketinga pētījumu datu analīzē.

Vidējā vērtība (vidējā, vidējā vērtība) sniedz priekšstatu par “tipiskāko” vai “centrālo” vērtību (centrālo tendenci) mainīgā lieluma (mainīgās vērtības) maiņas intervālā. Piemēram, vidējā cena, vidējais pārdošanas apjoms – šādi termini bieži tiek lietoti mārketinga speciālista praktiskajā darbā. Par vidējo vērtību visbiežāk tiek uzskatīts režīms, mediāna, vidējais aritmētiskais un ģeometriskais vidējais.

Mode- visbiežāk sastopamā vērtība datu kopā. Šī ir "tipiskākā" vērtība starp datiem. To var noteikt tieši no tabulas vai grafika datiem. Grafiskā attēlojumā šī vērtība atbilst vērtībai uz abscisu ass, pie kuras atbilstošā vērtība plkst ir lielākais. Visbiežāk sastopamā daudzuma trūkums ir tāds, ka tas ņem vērā tikai daudzumu attiecības, savukārt lielumu izmaiņas ārpus režīma paliek neievērotas. Modes aprēķina piemērs. Iepakošanas iekārta iepako 100 saspraudes mazos plastmasas kastītēs. Pārbaudot 25 plastmasas korpusus, tika iegūts šāds rezultāts:

Šeit visbiežāk sastopamais daudzums ar raksturīgo vērtību 7 ir daudzums 100 gab.

Mediāna(centrālā vērtība) ir vidējā vērtība, kas iegūta, identificējot “centrālo” vērtību datu sarakstā, kas sakārtots ranžētā secībā. Mediāna neņem vērā galējās vērtības. Ja, piemēram, ir nepāra daudzums daudzumu N= 9, tad centrālā vērtība tiek aprēķināta šādi: Iepriekšējā piemērā visbiežāk sastopamā vērtība tika noteikta starp šādām vērtībām: 92, 95, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 107. Mediāna šeit ir 99 (5. vērtība) .

Vidējais aritmētiskaisņem vērā katru raksturlieluma vērtību, ieskaitot ekstremālos un nejaušos mainīgos. Katra raksturlielumu izmaiņas ietekmē vidējo vērtību. Ir nesvērtais vidējais aritmētiskais un svērtais vidējais aritmētiskais.

Nesvērtais vidējais aritmētiskais tiek iegūts, dalot visu vērtību summu ar to skaitu:

Skaitļu 2, 3, 5, 7 un 8 vidējais aritmētiskais ir šāds: svērtais vidējais aritmētiskais atsevišķas vērtības ņem vērā noteiktu raksturlielumu, piemēram, daudzumu vai svaru: Pieņemsim, ka raksturlieluma individuālās vērtības xi (X 1, X 2, X 3 ... xn) atbilst dažādiem svariem vai dažādām frekvencēm fi.