ТЕМА 6. МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Что такое маркетинговая информационная система?

2. Какие основные этапы включает в себя проведение маркетингового исследования?

3. Какие маркетинговые исследования называются полевыми, а какие кабинетными?

4.

5. Какие существуют методы качественного и количественного исследования?

6. Что представляет собой рабочая гипотеза маркетингового исследования и почему её необходимо формулировать?

7. Что такое генеральная совокупность и выборка?

8. В чем заключаются преимущества и недостатки использования открытых вопросов в анкете по сравнению с закрытыми вопросами?

9. Какие преимущества и недостатки можно отметить у следующих видов опроса: почтовый, телефонный, личный, по Интернету?

10. Какие статистические методы анализа информации вы знаете?

Задача 6.1 Составление вопросов анкеты

Начинающий маркетолог составляет анкету для исследования. Правильно ли сформулированы следующие вопросы. Найдите ошибки.

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Вариант 1

1. Хорошо ли ведут себя Ваши дети в летнем лагере?

- да,

- нет.

2. Правильно ли, по вашему мнению, лишать своего ребенка возможности взрослеть, набираясь жизненного опыта в летнем лагере?

3. Являетесь ли Вы активным или пассивным сторонником пребывания своих детей в летнем лагере?

4. Сколько лагерей прислали Вам свои рекламные буклеты в апреле прошлого года? В апреле этого года?

5. Каковы Ваши доходы в месяц (с точностью до сотни рублей)?

Вариант 2

1. Регулярно ли Вы питаетесь в ресторане быстрого обслуживания?

- да,

- нет.

2. Употребляете ли Вы гамбургеры и молочный коктейль?

3. Что не понравилось Вам в колбасе, которую Вы попробовали?

4. Сколько раз в месяц Вы подвергаетесь интоксикации спиртными напитками?

5. Сколько Вам лет?

- до 20,

- 20 - 30,

- 30 - 40,

- 40 - 50,

- свыше 50.

Вариант 3

1. Участвовали ли Вы ранеё в подобном обучении?

- да,

- нет.

2. Вы были готовы к программе обучения?

- да,

- нет,

- не знаю.

3. Почему Вы хотели бы продолжить участие в подобном обучении?

4. Оцените эффективность организации программы обучения по 5-ти балльной шкале (соблюдение регламента, контроль времени, чёткость и ясность инструкций).

5. Оцените по 5-ти балльной шкале организацию тренинга.

6. Имеются ли проблемы с организацией тренинга?

Вариант 4

1. Как давно Вы пользуетесь услугами банковского кредитования?

2. Собираетесь ли Вы воспользоваться услугой банка «Кредит на образование»?

- да,

- нет,

- не знаю.

3. Какой объём денежных средств Вы хотели бы получить в рамках данной услуги?

- до 10 000 руб.,

- 10 000 - 50 000 руб.,

- 50 000 - 100 000 руб.,

- свыше 100 000 руб.

4. На какой срок Вы бы хотели получить эти денежные средства?

- до 1 года

- 1 - 5 лет,

- 5 - 10 лет,

- свыше 10 лет.

5. Назовите, пожалуйста, основной вид Вашей деятельности

- индивидуальный предприниматель,

- служащий;

- рабочий,

- студент, учащийся,

- домохозяйка,

- временно не работающий.

Вариант 5

1. Употребляете ли Вы колбасы и колбасные изделия?

- да, практически каждый день,

- покупаю и ем от случая к случаю,

- не ем колбасы, потому что__________________

2. Какой примерный процент семейного бюджета, расходуемого на продукты, Вы отводите на покупку колбас?

- 10 %;

- 30 %;

- 50 %;

- 70 %;

- 90 %;

- затрудняюсь ответить.

3. Где Вы предпочитаете покупать колбасы и колбасные изделия?

- на рынке;

- в магазине, позволяющем сэкономить на продуктах;

- в магазине с относительно высокими ценами и высоким уровнем обслуживания.

4. Колбасные изделия для Вас - это__________________

5. Считаете ли Вы в данный момент цены на колбасные изделия

- неоправданно высокие,

- вполне приемлемые,

- низкие.

Задача 6.2 Составление анкеты

Составьте анкету, целью которой является оценка спроса на услуги кафе. Следует спрогнозировать ёмкость данного рынка, структуру (предпочитаемые потребителями модели), основные факторы, влияющие на покупку данного товара. ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

АНКЕТА

Уважаемый респондент, просим Вас ответить на вопросы анкеты, Мы дорожим Вашим мнением, и постараемся учесть все Ваши пожелания!

1. Как часто Вы посещаете кафе?

П каждый день; П 1 - 2 раза в неделю; Ц.1 - 3 раза в месяц; П..реже 1 раза в месяц. Ц.не посещаю.

2. Устраивают ли Вас имеющиеся в городе кафе?

П да, какие?___________________________________

? нет, почему?_________________________________

3. Сколько в среднем Вы готовы заплатить за одно посещение кафе?

? до 100 руб.

П от 100 руб. до 500 руб.

? от 501 руб. до 1000 руб. П свыше 100 руб.

4. Какие блюда на Ваш взгляд должны быть представлены в меню кафе?

П салаты и закуски________________

? первые блюда__________________

? вторые блюда__________________

П десерты________________________

П другое_________________________

5.

6. Семейное положение: ? Женат / Замужем ? Не женат / Не замужем

7. Ваш пол и возраст: ? Мужской ? Женский

? до 20 ? 31 - 40 ? 51 - 60

? 21 - 30 ? 41 - 50 ? 61 и старше

Большое спасибо за ответы!

Вариант 1

Составьте анкету, целью которой является оценка востребованности такой услуги как мойка автомобилей в текущем году. Следует спрогнозировать ёмкость данного рынка, описать основных потребителей данной услуги, основные факторы, влияющие на покупку данной услуги.

Вариант 2

Составьте анкету, целью которой является оценка целесообразности построения аквапарка в определённом городе. Следует спрогнозировать ёмкость данного рынка, описать профиль основных покупателей, выделить основные требования потребителей к данной услуге.

Вариант 3

Составьте анкету, целью которой является оценка спроса на кухонные комбайны в текущем году. Следует спрогнозировать ёмкость данного рынка, структуру (предпочитаемые потребителями модели), основные факторы, влияющие на покупку данного товара.

Вариант 4

Составьте анкету для оценки спроса на мужские деловые костюмы в текущем году. Следует спрогнозировать ёмкость данного рынка, структуру (предпочитаемые потребителями модели), основные факторы, влияющие на покупку данного товара.

Вариант 5

Составьте анкету для оценки спроса на подгузники в текущем году. Следует спрогнозировать ёмкость данного рынка, структуру, основные факторы, влияющие на покупку данного товара.

Задача 6.3 Определение вида выборки

Маркетинговое исследование выявило уровень

удовлетворенности целевых сегментов читателей журнала «Гламур». Какой вид выборки был применен маркетологами журнала в этом

Определим соотношение количества человек в генеральной совокупности и в выборке для каждого сегмента:

500/20000 = 1/40; 375/15000 = 1/40; 125/5000 = 1/40.

Как следует из расчёта, маркетологами журнала была применена пропорциональная выборка.

Вариант 1

Проведено маркетинговое исследование с целью определения степени лояльности целевых сегментов покупателей сети магазинов косметики и парфюмерии. Какой вид выборки был применен маркетологами в этом исследовании: пропорциональный или непропорциональный?________

Вариант 2

Основные марки компании «Лебедянский» предназначены для различных, четко определенных целевых рынков: «Фруктовый сад» - наиболее популярный сок для широкого сектора рынка, «Тонус» - сок для более молодой и динамичной аудитории, «Я» - для гедонистов - для тех, кто не забывает о себе, о здоровье, стремится доставить удовольствие, прежде всего самому себе. Известно, что для разработки новой рекламной кампании было опрошено 550 человек из 355 000 любителей «Фруктового сада», 450 человек из 320 525 приверженцев «Тонуса», 380 человек из 250 625 потребителей марки «Я». Определите, какой вид выборки был применен в рамках исследования.

Задача 6.4 Определение объема выборки

Для проведения анкетирования необходимо знать, какое число опрошенных требуется для получения достоверных результатов. Расчёт размера выборки (К) делают по формуле (6.1), где Ъ - ожидаемый коэффициент доверия, С - величина максимальной погрешности, Р - ожидаемая вероятность.

_>г г² • р • (1 - р)

"= _С2 (6.1)

Определим размер выборки при анкетном опросе, если желаемый коэффициент доверия равен 2,0, ожидаемая вероятность составляет 0,2, а максимальная погрешность равна 0,06.

Вариант 1

Определить размер выборки при анкетном опросе, если желаемый коэффициент доверия равен 2,5, ожидаемая вероятность составляет 0,5, максимально возможная ошибка равна 0,05.

Вариант 2

Определить размер выборки при анкетном опросе, если желаемый коэффициент доверия равен 1,5, ожидаемая вероятность составляет 0,3, максимально возможная ошибка равна 0,04.

Задача 6.5 Определение структуры выборки

На основе статистических данных, представленных в таблице, рассчитайте структуру выборки, объём которой составляет в первом городе составляет 500 человек, во втором - 600 человек, в третьем - 300 человек и в четвёртом - 100 человек._______________________________________________________

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Вариант 1

На основе статистических данных, представленных в таблице, рассчитайте структуру квотированной выборки, объём которой составляет 1000 человек.

Вариант 2

На основе статистических данных, представленных в таблице, рассчитайте структуру квотированной выборки, объём которой составляет 1200 человек.

Задача 6.6 Интерпретация результатов эксперимента

Задачей эксперимента было - определить, как влияет новая реклама на потребителей. Экспериментальной группой выбраны потребители города Брянска, а контрольной группой - жители Владимира. После рекламной кампании среднемесячное потребление шоколадного печенья «Мечта» на 1 потребителя изменилось следующим образом: среди тех, кто не видел рекламу, оно увеличилось с 500 до 550 г, а среди тех, кто видел рекламу, оно увеличилось с 500 до 600 г.

Провести расчет, как повлияла реклама на увеличение потребления на рынке в целом.

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Первоначально определим величину прироста потребления печенья среди тех, кто не видел рекламу (50 г). После этого определим величину прироста потребления печенья среди тех, кто видел рекламу (100 г). По разнице между показателями сбыта экспериментальной и контрольной группы можно определить, как повлияла реклама на рост потребления печенья на рынке в целом: 100 г - 50 г = 50 г. Таким образом, реклама способствовала увеличению потребления шоколадного печенья «Мечта» на рынке ежемесячно в среднем на 50 г каждым средним потребителем.

Вариант 1

Маркетологи комбината мясных полуфабрикатов разработали новую программу стимулирования сбыта. Для её опробирования поставлен эксперимент: из ассортиментного ряда выбрали торговую марку пельменей «Морячок», организовали её стимулирование на ограниченном рынке и сравнили уровень продаж с продажами других марок, не вовлечённых в новую программу. После проведения экспериментального стимулирования сбыта среднее потребление пельменей «Морячок» на 1 потребителя в месяц изменилось следующим образом: среди потребителей, не охваченных акцией, оно увеличилось с 300 г до 400 г, а среди остальных оно увеличилось с 300 г до 600 г.

С помощью расчёта по результатам эксперимента определить, как повлияла новая программа стимулирования на увеличение потребления на рынке в целом.

Вариант 2

Среднее потребление карамели «Сладкоежка» на 1 потребителя в месяц после проведения рекламной кампании изменилось следующим образом: среди тех, кто не видел рекламу, оно увеличилось с 100 г до 150 г, а среди тех, кто видел рекламу, оно увеличилось с 100 г до 400 г. Информация получена с помощью проведения опроса. После проведения рекламной кампании среднее потребление шоколадного печенья «Мечта» на 1 потребителя в месяц изменилось следующим образом: среди тех, кто не видел рекламу, оно увеличилось с 500 до 550 г, а среди тех, кто видел рекламу, оно увеличилось с 500 до 600 г. Информация получена с помощью проведения опроса до и после рекламы. Провести расчет, как повлияла реклама на увеличение потребления на рынке в целом.

Задача 6.7 Применение Дельфи-метода в маркетинговых исследованиях

Строительная компания «Истоки», проанализировав источники вторичной информации, выявила основные риски внешней среды. Необходимо рассчитать среднюю вероятность наступления каждого риска, степень опасности для бизнеса. Сделать выводы.

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Три эксперта компании оценили вероятность наступления данных рисков. Первоначально они оценили удельный вес каждого риска. Он обратно пропорционален общему количеству рисков данного вида. Затем эксперты оценили степень каждого риска в % по следующей шкале:

0 % - риск, скорее всего, не реализуется;

25 % - риск несущественный;

50 % - равная возможность наступления события или его отсутствия;

75 % - риск, скорее всего, появится;

100 % - риск наверняка появится. После того, как каждый эксперт оценил вероятность наступления каждого риска, их прогнозы были занесены в сводную таблицу 6.5.

Как видно из анализа оценок, наибольшую угрозу для данного бизнеса представляют действия конкурентов. Следует заметить, что в реальном исследовании учитывается значительно большее количество рисков, их оценка не столь схематична и рассчитывается для различных периодов деятельности организации.

Вариант 1

Компания «Мир лестниц», занимающаяся производством лестниц из дерева, стекла, металла, проанализировав источники вторичной информации, выявила основные риски внешней среды. Методом экспертных оценок определена вероятность наступления данных рисков. Прогнозы экспертов отражены в сводной таблице. Рассчитайте вероятность наступления каждого риска, степень их опасности для бизнеса и сделайте выводы.

Вариант 2

Сеть магазинов «Текстиль», проанализировав источники вторичной информации, выявила основные риски внешней среды. Приглашённые эксперты оценили вероятность для компании наступления данных рисков. Их прогнозы отражены в сводной таблице. Определить, какие из рисков наиболее вероятны, какую представляют опасность. Сформулировать рекомендации для компании «Текстиль»

Задача 6.8

Анализ данных исследования на основе вариационного ряда*

Потребители оценили свое отношение к мылу «Camay» по 11-ти балльной шкале Лайкерта (11 - предпочитаю всем другим маркам). Результаты опроса представлены в таблице. В первой колонке таблицы даны значения оценки, а во второй - приведено количество поставивших данную оценку респондентов. Обратите внимание, что код 13 присвоен пропущенным значениям. Заполните пустые столбцы. Рассчитайте среднее арифметическое, моду, медиану, размах вариации, дисперсию. Сделайте выводы.

* Малхорта, Н. К., Маркетинговые исследования. Практическое руководство, / К. Н. Малхорта. - 3-изд. - М. : Вильямс, 2002. - 960 с.

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Вариационный ряд, распределение частот значений переменной - математическое распределение, цель которого - подсчет ответов, связанных с различными значениями одной переменной (частот), и дальнейшее выражение их в процентном виде (частости).

Первоначально необходимо заполнить все недостающие значения в таблице. В третьей колонке таблицы необходимо определить процент респондентов, отметивших в анкете то или иное значение. Для этого необходимо частоты по каждому значению оценки разделить на сумму частот. Подсчитаем значение частостей:

1=4/50-100=8; 2=3/50-100=6; 3=4/50-100=8; 4=7/50-100=14; 5=8/50-100=16;

6=7/50-100=14; 7=6/50-100=12; 8=4/50-100=8; 9=2/50-100=4; 10=3/50-100=6;

11=1/50-100=2; 13=1/50-100=2.

В следующей колонке таблицы определяется частости, подсчитанные с учетом пропущенных значений. Если пропущенных значений нет, то колонки 4 и 5 идентичны. Определим достоверные частости:

1=4/49-100=8,2; 2=3/49-100=6,1; 3=4/49-100=8,2;

4=7/49-100=14,3; 5=8/49-100=16,3; 6=7/49-100=14,3;

7=6/49-100=12,2;

8=4/49-100=8,2; 9=2/49-100=4,1; 10=3/49-100=6,1;

11=1/49-100=2,1.

В последней колонке таблице необходимо подсчитать накопленные частости после корректировки пропущенных случаев. Определим накопленные частости:

1=8,2; 2=8,2+6,1=14,3; 3=14,3+8,2=22,5; 4=22,5+14,3=36,8; 5=36+16,3=53,1; 6=53,1+14,3=67,4; 7=67,4+12,2=79,6;

8=79,6+8,2=87,8; 9=87,8+4,1=91,9; 10=91,9+6,1=98; 11=98+2=100.

Из таблицы видно, из 50 респондентов, участвующих в опросе, 16% отметили значение 5. Если исключить одного респондента с пропущенным значением, то частость увеличится до 16,3%. Накопленная частость, относящаяся к значению 5, равна 53,1. Другими словами, 53,1% респондентов с достоверными ответами показали значение предпочтения 5 или меньше.

Среднее арифметическое - эта величина, полученная в результате деления суммы всех имеющихся значений переменной на число значений. Среднее арифметическое х задается формулой (6.2), где х_{ - полученные значения переменной х, п - число наблюдений (размер выборки).

^х = Х ^{Х / П} (6.2)

7=1

Рассчитаем среднее арифметическое для частот, представленных в таблице:

X = (1-4 + 2-3 + 3-4 + 4-7 + 5-8 + 6-7 +7-6 +8-4 + 9-2 + 10-3 + 11-1) / 49 = 5,41

Мода - значение переменной, встречающееся чаще других. Она представляет собой наивысшую точку (пик) распределения. По данным таблицы чаще других (8 раз) встречается значение 5, т.е. мода = 5.

Медиана - это значение переменной в середине ряда данных, расположенных в порядке возрастания или убывания, Положение медианы определяется ее номером. Если число данных четное, то медиана равна половине суммы двух серединных значений. По данным таблицы медиана равна 6.

Как видно из полученных результатов, три показателя, характеризующих положение центра распределения для рассматриваемого нами примера, различны (среднее значение - 5,41; мода - 5,00; медиана - 6,00). И это неудивительно, поскольку каждый показатель определяет центр распределения по-разному.

Какой же показатель лучше использовать? Если переменную измеряют по номинальной шкале, то лучше использовать моду; если переменную измеряют по порядковой шкале, то больше подходит медиана; если же переменную измеряют по интервальной или относительной шкале, то лучше использовать среднее арифметическое. В данном примере целесообразнее использовать среднее арифметическое.

Размах вариации отражает разброс данных. Он равен разности между наибольшим и наименьшим значениями в выборке, в рассматриваемом примере - это 10. Дисперсия - среднее из квадратов отклонений переменной от ее средней величины. Если значения данных сгруппированы вокруг среднего, то дисперсия невелика. И наоборот, если данные разбросаны, то мы имеем дело с большей дисперсией. Среднеквадратическое (стандартное) отклонение равно квадратному корню из дисперсии (6.3)

XX ^(Х7 - ^Х) 1=1 п -1

Деля на п - 1 вместо п, мы корректируем более слабую изменчивость значений переменой, наблюдаемую в выборке.

Для данных, приведенных в таблице, дисперсию вычисляют так:

V = {4 • (1 - 5,41)² + 3 • (2 - 5,41)² + 4 • (3 - 5,41)² + 7 • (4 - 5,41)² + + 8 • (5 - 5,41)² + 7 • (6 - 5,41)² + 6 • (7 - 5,41)² + 4 • (8 - 5,41)² + + 2 • (9 - 5,41)² + 3 • (10 - 5,41)² + 1 • (11 - 5,41)²} / 48 = 6,58.

Следовательно, стандартное отклонение равно: Б_х = V6,58 = 2,57. Вариант 1

Потребители высказали отношение к шоколадному батончику «Шок», оценив его по 10-ти балльной шкале Лайкерта. Результаты опроса представлены в таблице. Рассчитайте среднее арифметическое, моду, медиану, размах вариации, дисперсию. По результатам анализа сделайте выводы.

Вариант 2

В исследование потребителей попросили назвать строительные магазины, которые они знают. В первой колонке представлены названия магазинов. Во второй приведено сколько раз данный магазин был назван потребителями. Заполните пустые столбцы. Рассчитайте среднее арифметическое, моду, медиану, размах вариации, дисперсию. Сделайте выводы._______________________________________________________________

Задача 6.9 Анализ данных исследования с помощью построения таблиц сопряженности, критерия хи - квадрат, фи - коэффициента, коэффициента сопряженности признаков, V - коэффициента Крамера

В таблице 6.1 представлены данные о 30 респондентах, включающие пол (1 - мужчина, 2 - женщина) и навыки работы в Интернете (измеренное по семибальной шкале: 1 - плохие, 7 - отличные). Для того, чтобы определить действительно ли навыки работы с Интернетом связаны с полом, необходимо построить таблицу сопряженности признаков, рассчитать критерий хи - квадрат, фи - коэффициент, коэффициент сопряженности признаков, V - коэффициент Крамера. Исходя из полученных результатов, сделать выводы.

Таблица 6.1 - Данные опроса респондентов

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Построение таблиц сопряженности признаков, кросс-табуляция - статистический метод, который одновременно характеризует две или больше переменных и заключается в создании таблиц сопряженности признаков, отражающих совместное распределение двух или больше переменных с ограниченным числом категорий или определенными значениями. Кросс-табуляция предусматривает создание ячейки для каждой комбинации категорий двух переменных. Число в каждой ячейке показывает количество респондентов, давших эту комбинацию ответов.

В данном примере, чтобы построить таблицу сопряженности признаков, разделим респондентов, в зависимости от навыков работы в Интернете.

Оценивших свое умение в 6-7 баллов отнесем к хорошо владеющим Интернетом, а оценивших своё умение в меньшее количество баллов - к плохо владеющим Интернетом. Итог процедуры кросс-табуляции приведен в таблице 6.2. Из неё видим, что 11 респондентов, ответивших, что они имеют слабые навыки работы в Интернете - женщины. Итоговые значения таблицы показывают, что 18 человек слабо владеют Интернетом, а 12 человек - хорошо.

Исходя из того, что обе переменные подвергаются процедуре кросс-табуляции, мы можем посчитать проценты применительно к колонке либо к строке. Общее правило, которое необходимо соблюдать, гласит - проценты необходимо вычислять для каждой категории независимой переменной так, чтобы суммарное значение категорий зависимой переменной применительно к каждой категории независимой переменной давало 100 %. В нашем анализе пол можно рассматривать как независимую переменную, а навыки работы в Интернете - как зависимую (таблица 6.3).

Полученные результаты указывают, что опрошенные мужчины лучше владеют Интернетом, чем женщины. Это видно из того, что доля мужчин, отлично пользующихся Интернетом, составляет 53,4 %, тогда как женщин - всего лишь 26,7 %.

Критерий хи-квадрат используется для проверки статистической значимости наблюдаемых связей в таблицах сопряженности признаков. В данном случае нулевая гипотеза утверждает, что между двумя переменными не существует никакой связи. Проверка нулевой гипотезы выполняется вычислением частот распределения признаков анализируемых переменных в ячейках таблицы, которые можно было бы ожидать, если бы не существовало зависимости между переменными, и при данных итоговых числах в каждом ряду и колонке. Для вычисления значения %² эти ожидаемые частоты, обозначаемые £;, сравнивают с фактически наблюдаемыми частотами распределения признаков Го, соответствующими ячейкам таблицы.

Предположим, что таблица сопряженности имеет г рядов и с колонок, а случайная выборка состоит из п наблюдений. Тогда ожидаемую частоту для каждой ячейки (Г_е) вычислим по формуле (6.4), где п_г, - итоговое число в ряду, п_с - итоговое число в колонке, п - полный размер выборки.

/е = п п_с) / п (6.4)

₂

Значение х определяется по формуле (6.5).

2 V^{1 (}/0 ^{- 7 ) х} = X -- 7------ (6.5)

всеячейки J _е

Для данных таблицы 6.1 ожидаемая частота распределения признаков для ячеек, расположенных слева направо и сверху вниз, выглядит так:

15-18/30=9; 15-12/30=6; 15-18/30=9; 15-12/30=6.

Критерий хи-квадрат определяется следующим образом: X² = (7 - 9)² / 9 + (11 - 9)² / 9 + (8 - 6)² / 6 + (4 - 6)² / 6 = 2,2. Чтобы определить, есть ли между переменными систематическая связь, определяют вероятность получения значения х², равного или большего, чем рассчитанное из таблицы сопряженности. Важной характеристикой критерия х является число степеней свободы (ёГ). В общем случае оно равно числу наблюдений за вычетом числа ограничений, необходимых для вычисления статистического показателя. Для критерия хи-квадрат таблицы сопряженности число степеней свободы равно произведению количества рядов (г) минус единица на количество колонок (с) минус единица: ёГ =(г - 1) • (с - 1).

Нулевая гипотеза об отсутствии зависимости между двумя переменными должна быть отклонена только тогда, когда полученное значение х² больше, чем критическое значение х² распределения с соответствующим числом степеней свободы. Критические значения х² для различных степеней свободы представлены в приложении 1. Для рассматриваемого примера число степеней свободы равно: (2 - 1) • (2 - 1) = 1

Для одной степени свободы и а = 0,05 критическое значение х равно 3,841 (см. приложение 1). Вычисленное значение х =2,2. Так как оно меньше критического значения, равного 3,841, нулевую гипотезу об отсутствии связей между переменными нельзя отклонить. Это означает, что связь между переменными не является статистически значимой при уровне значимости, равном 0,05.

Фи-коэффициент (ф) - мера тесноты связи переменных для конкретного вида таблицы: с двумя рядами и двумя колонками. Для выборки размером п эту статистику находят по формуле (6.6)

х²

(6.6) п

Фи-квадрат принимает значение, равное 0, если связь отсутствует, на что также указывает и значение хи-квадрат, равное 0. При сильной связи между переменными фи-коэффициент имеет значение 1. В нашем случае фи-коэффициент равен 0,27, то есть связь не очень сильна.

Коэффициент сопряженности признаков (С) используют для оценки тесноты связи в таблицах любого размера. Он связан с х соотношением (6.7):

С =

1

Значения коэффициента сопряженности находятся в диапазоне от 0 до 1. При отсутствии связи он равен нулю, но своего максимального значения (1) он никогда не достигает. Максимальное значение коэффициента сопряженности зависит от размера таблицы (числа рядов и колонок). Поэтому он используется только для сравнения таблиц одинакового размера. Для рассматриваемого примера С = 0,26, это значение коэффициента сопряженности указывает на слабую связь.

У-коэффициент Крамера (V) - это модифицированная версия коэффициента корреляции фи, которую используют в таблицах, больших по размеру, чем с двумя рядами и двумя колонками. Его получают корректировкой фи-коэффициента или по числу рядов, или по числу колонок в таблице. Причем из двух значений выбирают меньшее. Корректировку осуществляют так, что значения V- коэффициента лежат в диапазоне от 0 до 1. Большее значение V- коэффициента указывает на более сильную связь, но не указывает, как связаны переменные. Для таблицы с г рядами и с колонками связь

между У-коэффициентом Крамера и фи-коэффициентом выражается следующим образом (6.8, 6.9).

ф^:

шіп(г -1), (с -1)

X / п

шіп(г - 1),(с -1)

Для нашего примера V = 0,27, то есть связь не очень сильна. В этом случае V = ф, что типично для таблицы с двумя рядами и двумя колонками.

Вариант 1

В таблице представлены данные о 30 респондентах (1 - мужчина, 2 - женщина), которые высказали своё отношение к Интернет- технологиям (измерение по семибальной шкале: 1 - неблагосклонное, 7 - благосклонное). С помощью приведённых выше формул определите, связано ли с полом отношение к Интернет-технологиям.

Вариант 2

Опрошены 30 респондентов, которые высказали своё отношение к покупкам через Интернет. В таблице представлены данные, включающие пол (1 - мужчина, 2 - женщина) и использование Интернета для покупок (1 - да, 2 - нет). Определите, связаны ли эти две характеристики: действительно ли использование Интернета для покупок коррелирует с полом потребителя.

Задача 6.10 Дисперсионный анализ данных

В исследовании изучалось отношение покупателей к сети магазинов косметики и парфюмерии по девятибалльной шкале Лайкерта и зависимость этого отношения от месторасположения магазина (отличное, хорошее, удовлетворительное). Полученные данные представлены в таблице 6.4. Вычислить категориальную и общую среднюю, ББу, 8Б_Х, З_ошибки, корреляционное отношение, значение Б. Сделать вывод.

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Дисперсионный анализ - статистический метод изучения различий между выборочными средними для двух или больше совокупностей. В своей простейшей форме дисперсионный анализ должен иметь зависимую переменную (например, предпочтение к сухому завтраку), которая является метрической (измеренной с помощью интервальной или относительной шкалы). Кроме того, должна быть одна или больше независимых переменных (потребление продукта: сильное, среднее, слабое и отсутствие потребления). Все независимые переменные должны быть категориальными (неметрическими), их еще называют факторами. Однофакторный дисперсионный анализ включает только одну категориальную переменную или единственный фактор.

Проведем однофакторный дисперсионный анализ для данных таблицы 6.4.

1 этап. Определение зависимой и независимой переменных. Пусть Y - зависимая переменная (отношение покупателей), а X - независимая переменная (месторасположение магазина).

2 этап. Разложение полной вариации. Разложение полной вариации в однофакторном дисперсионном анализе - это разделение вариации зависимой переменной на вариацию, обусловленную различием средних внутри групп, плюс вариацию, обусловленную

внутригрупповой изменчивостью. Таким образом, полную вариацию, обозначаемую 88_у, можно разложить на два компонента: 88_у =

^^между+ ^^внутри •

SS_между - это доля в сумме квадратов переменной У, обусловленная действием независимой переменной или фактором X. Поэтому 88_между также обозначают как 8Б_х.

SS_внутри - это вариация переменной У, связанная с вариацией внутри каждой группы переменной X, ее вычисляют, не учитывая фактор X. Поэтому SS_вHy_три также называют дисперсией ошибки.

Таким образом, формула разложение полной вариации имеет

вид

^SSу = ^х + ^ошибки, (6.10)

N _ ²

где SSy = £ (У, - У) ,

I=1

С _ ²

SS_JC = Х пу - У) ,

1=1

2

с п ____ ^

^{0ёаёё = XX ^(У1 ^{- У}1 ⁾

У; - отдельное наблюдение, ^У1 - среднее для группы,

^у - среднее для всей выборки или общая средняя, Уу - ^наблюдение в ^группе.

Смысл разложения полной вариации переменной У, SSy на компоненты SS_между и SS_внутри в том, чтобы наглядно представить и изучить различия в групповых средних. Для данных таблицы 6.4 проведем разложение полной вариации.

Суммы значений равны: А = 40, В = 50, С = 70; категориальные средние равны: по А = 40/10 = 4, по В = 50/10 = 5, по С = 70/10 = 7;

SSy = (4 - 5,3)² +(5 - 5,3)² +(3 - 5,3)² +(4 - 5,3)² +(3 - 5,3)² + (4 - 5,3)² + + (4 - 5,3)² +(3 - 5,3)² +(5 - 5,3)² +(5 - 5,3)² +(7 - 5,3)² +(4 - 5,3)² +(6 - 5,3)² + + (5 - 5,3)² +(4 - 5,3)² +(6 - 5,3)² +(5 - 5,3)² +(5 - 5,3)² +(4 - 5,3)² +(4 - 5,3)² + + (8 - 5,3)² +(7 - 5,3)² +(7 - 5,3)² +(6 - 5,3)² +(8 - 5,3)² +(7 - 5,3)² +(8 - 5,3)² + + (8 - 5,3)²+(5 - 5,3)² +(6 - 5,3)² = 72,7. SSх = 10 • (4 - 5,3)² + 10 • (5 - 5,3)² + 10 • (7 - 5,3)² = 46,7. SSошибш = (4 -4)² +(5 - 4)² +(3 - 4)² +(4 - 4)² +(3 - 4)² + (4 - 4)² +(4 - 4)² + + (3 - 4)² +(5 - 4)² +(5 - 4)² +(7 - 5)² +(4 - 5)² +(6 - 5)² +(5 - 5)² +(4 - 5)² + + (6 - 5)² + (5 - 5)² +(5 - 5)² +(4 - 5)² +(4 - 5)² +(8 - 7)² +(7 - 7)² +(7 - 7)² + + (6 - 7)² +(8 - 7)² + (7 - 7)² +(8 - 7)² +(8 - 7)²+(5 - 7)² +(6 - 7)² = 26. SS_у = SS_х + SS_ошибки , и соответственно 72,7 = 46,7 + 26.

3 этап. Измерение эффекта. Сила влияния переменной Х на У измеряется с помощью 55_х. Поскольку связана с вариацией средних значений групп X, то относительное значение 55_х растет с увеличением различий между средними значениями У в группах X. Относительное значение 55_х также увеличивается при уменьшении вариаций У внутри групп X. Эффект влияния переменной X на У вычисляют по формуле (6.11).

2 ⁽^^^ - 88_Ыйёё ⁾

^{п =} ^⁼—55;— ⁽⁶¹¹⁾

Значение корреляционного отношения п лежит в пределах от 0 до 1. Оно равно нулю, когда все групповые средние равны, т.е. переменная X не влияет на У. Значение п² равно 1, когда внутри каждой из групп переменной X изменчивость отсутствует, но имеется некоторая изменчивость между группами. Для приведенного примера сделаем расчёт: п = 46,7 / 72,7 = 0,64. Другими словами, 64% вариации в отношении покупателей обусловлено влиянием месторасположения магазина, что указывает на умеренный эффект.

4 этап. Проверка значимости

В однофакторном дисперсионном анализе проверяют нулевую гипотезу, утверждающую, что групповые средние в рассматриваемой совокупности равны. Нулевую гипотезу можно проверить с помощью Б-статистики, рассчитываемой по формуле (6.12).

_{р =} ^ /(с -1)

55_ы1,_и /(N - с) ^(6Л2)

Эта статистика подчиняется Б-распределению с числом степеней свободы, равным (с - 1) и N - с). В нашем примере Б-статистики равна:

^ ₌ 46,7^{/(3 -}₁⁾ ₌ 2

26/(30 - 3)

5 этап. Интерпретация результатов. Если нулевую гипотезу о равенстве групповых средних не отклоняют, то независимая переменная не оказывает статистически значимого влияния на зависимую переменную. Если нулевую гипотезу отклонить, то эффект независимой переменной на зависимую трактуется как статистически значимый. Другими словами, среднее значение зависимой переменной различно для различных групп независимой переменной. Сравнение значений групповых средних показывает характер влияния независимой переменной. По статистической таблице (приложение 2) находим, что для 2 и 27 степеней свободы критическое значение Б- статистики равно 3,35 при уровне значимости а = 0,05. Поскольку вычисленное значение Б-статистики больше критического, мы отклоняем нулевую гипотезу. Заключаем, что средние значения совокупностей для трех месторасположений магазинов действительно различаются между собой. Сравнение средних для трех категорий показывает, что отличное месторасположение магазина ведет к более позитивным оценкам его покупателями.

Вариант 1

В исследовании изучалось отношение покупателей к сети магазинов строительных материалов по девятибалльной шкале Лайкерта и зависимость этого отношения от уровня обслуживания (отличный, хороший, удовлетворительный). Полученные данные представлены в таблице. Вычислить категориальную и общую среднюю, , Ж?* , Ж_ошибки , корреляционное отношение, значение Б. Сделать вывод.

Вариант 2

В исследовании изучалось отношение покупателей к сети магазинов бытовой техники по девятибалльной шкале Лайкерта и зависимость этого отношения от полноты представленного ассортимента (широкий, средний, узкий). Полученные данные представлены в таблице. Вычислить категориальную и общую среднюю, ЖЖу, ЖБх, 8_ошибш, корреляционное отношение, значение Б. Сделать вывод.

Задача 6.11 Обработка данных исследования с помощью регрессионного анализа

Руководство сети универмагов хочет определить как влияют расходы на продвижение товара, на конкурентоспособность сети. Из 15 областей страны получены данные о расходах на продвижение относительно главного конкурента (расходы приняли за 100) и об объемах продаж относительно этого же конкурента (объем продаж конкурента приняли за 100). Поставлена задача определить, существует ли какая-либо связь между относительными затратами на продвижение и относительным объемом продаж.

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ:

Коэффициент парной корреляции (г) - это статистический показатель, характеризующий степень тесноты связи между двумя метрическими (измеряемыми с помощью интервальной или относительной шкал) переменными. Поскольку этот коэффициент первоначально предложил Карл Пирсон, его также называют коэффициентом корреляции Пирсона. Имея выборку, размером п наблюдений, коэффициент парной корреляции г, для переменных X и У можно вычислить по формуле (6.13)

X (X, - X)(у, - У)

_Г = ¹⁼¹

^Г = ---------------------------------------- (6.13)

X(X, - X)² X (У - у)²

1=1 1=1

В данном примере:

X = (95+92+103+115+77+79+105+94+85+101+106+120+118+75+99)/15 = 97,6; У = (98+94+110+125+82+84+112+99+93+107+114+132+129+79+105)/15=104,2;

2(X, -X)(7 -7)= 3308,2;

і=і

2(X, -X)² = 2879,6;

;=1

2(7 -7)² = 3850,4;

г=1

г ₌ , ³³⁰⁸'² = 0,9935 д/2879,6 х 3850,4 '

В этом примере г = 0,9935, что близко к 1. Это означает, что объем продаж сильно зависит от затрат на продвижение. Более того, положительный знак г указывает на прямую связь (прямопропорциональную): чем выше затраты на продвижение, тем больше объем продаж, и наоборот.

Вариант 1

Компания-производитель детской обуви хочет определить, как влияют расходы на продвижение товара, на его конкурентоспособность. Из 15 областей страны получены данные о расходах на продвижение относительно главного конкурента (расходы приняли за 100) и об объемах продаж относительно этого же конкурента (объем продаж конкурента приняли за 100). Необходимо определить, существует ли какая-либо связь между относительными затратами на продвижение и относительным объемом продаж.

Вариант 2

Сети магазинов автозапчастей необходимо определить, как влияют расходы на продвижение товара, на конкурентоспособность сети. Из 15 городов получены данные о расходах на продвижение относительно главного конкурента (расходы приняли за 100) и об объемах продаж относительно этого же конкурента (объем продаж конкурента приняли за 100).

СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ

Задача 6.12 Составление плана маркетингового исследования

Компания «New Age» является производителем столовой воды «Курортная». В последнее время в связи с увеличением конкуренции на рынке Украины объемы продаж компании постепенно снижаются. Руководство компании приняло решение о создании нового бренда. Для того, чтобы построить стратегию развития нового бренда, необходимо чётко представлять потребности рынка. Поэтому компания «New Age» обратилась в специализированное маркетинговое агентство с целью проведения маркетингового исследования рынка столовой воды. В маркетинговом агентстве попросили составить техническое задание к маркетинговому исследованию, включающее описание сферы деятельности компании, направления, цели и задачи исследования, сроки и бюджет.

Составьте техническое задание для компании «New Age».

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ*

* За основу взят материал из работы В. Перция, Л. Мамлеева «Анатомия бренда»

Вариант 1

Вуз столкнулся с проблемой снижения количества абитуриентов. Руководство поставило перед приемной комиссией задачи исследовать причины снижения спроса и разработать план мероприятий по привлечению абитуриентов. Составьте план исследования с описанием всех этапов.

Вариант 2

Фирма принимает решение относительно начала выпуска нового женского журнала. Определяющим фактором для окончательного маркетингового решения является продолжительность времени, которое женщины проведут за чтением нового журнала по сравнению с другими журналами. Составьте план исследования с описанием всех этапов.

Вариант 3

Компания принимает решение об открытии специализированного магазина по продаже продуктов питания для детей. Магазин будет расположен в новом микрорайоне быстроразвивающегося города. Составьте план исследования с описанием всех этапов.

Вариант 4

Завод диверсифицирует производство и планирует начать выпуск садового инвентаря. Регион, где функционирует предприятие, имеет 60 % населения, проживающего в сельской местности. Составить план маркетингового исследования, описав все его этапы.

Вариант 5

Фермерское хозяйство специализируется на продукции птицеводства. Составить план маркетингового исследования, если фермер планирует диверсифицировать производство и взять кредит для строительства свиноводческого комплекса.

Задача 6.13 Исследование рынка сети продовольственных магазинов

В региональную розничную сеть «Провиант» входит 16 магазинов, работающих в трех форматах: прилавочные магазины, супермаркеты, гипермаркеты. Компания развивает собственное производство, представленное хлебом, выпечкой, десертами, полуфабрикатами, мясной и рыбной гастрономией, разработано около 1 тыс. позиций, постоянно поддерживается 300 - 400 наименований.

Согласно статистическому анализу, в структуре активов ООО «Провиант» большую часть составляют оборотные активы - 84,28 % в 2007 году, 78,99 % в 2008 году, 84,9 % в 2009 году. Для предприятий торговли такая картина характерна, так как в составе оборотных активов - товары для перепродажи и удельный вес элемента «запасы» весьма значителен. У данной компании удельный вес товаров для перепродажи составляет 99,8 % в 2007 и 2008 годах, 99,5 % в 2009 году. Совсем незначительный удельный вес занимают сырье, материалы и расходы будущих периодов.

На основании отчетов о прибылях и убытках можно рассчитать дополнительно показатели деловой активности, для чего используются валовой доход торгового предприятия (сумма торговых надбавок на реализованные товары) и балансовая прибыль торгового предприятия (разница между полученным им валовым доходом и издержками). Основные статьи издержек ООО «Провиант» - это заработная плата работникам, отчисления с нее во внебюджетные фонды, транспортные расходы, расходы на малоценный инвентарь, проценты за кредиты, расходы на рекламу и стимулирование сбыта. Чистая прибыль торгового предприятия - это разница между балансовой прибылью и налогом на прибыль.

Динамика финансовых показателей деятельности «Провианта» положительная по всем пунктам, что свидетельствует о наращивании имущества и капитала предприятия. Увеличение средней величины активов компании означает расширение имущественного потенциала предприятия. Однако оно произойдёт только в долгосрочной перспективе. Скорость реализации материальных оборотных средств составляет приблизительно 2 месяца, то есть предприятие запасается товарами лишь на месяц вперед. Предприятие увеличило свои долгосрочные и краткосрочные пассивы, что свидетельствует о недостаточном количестве денежных средств для покрытия издержек.

ВОПРОСЫ:

1. Какие виды информации используются в приведённом отрывке? Подтвердите ответ примерами.

2. Из каких источников была получена данная информация?

3. Какой тип исследования позволяет получить данную информацию?

4. Какие маркетинговые решения могут быть приняты, в соответствии с анализом деятельности ООО «Провиант»?

Задача 6.14 Исследование рынка страховых услуг

На рынке страховых услуг Иркутской области работают пять компаний, которых можно назвать лидерами на основании собранных премий. Занимаемые ими доли рынка таковы: ООО «Росгосстрах- Сибирь» - 32 ⁰%; ОСАО «Региональная страховая компания» - 17 ⁰%; ОСАО «Россия» - 14 %; ЗАО «МСЦ» - 7 %; ОАО «РОСНО» - 5 %.

По данным Инспекции страхового надзора по Сибирскому федеральному округу, поступления страховых взносов данных компаний стабильно увеличиваются в последние годы. ООО «Росгосстрах-Сибирь» имеет 26 страховых отделов во всех районах города Иркутска и около 900 сотрудников. Основные партёры компании - местное отделение «Внешторгбанка», «Русский стандарт», «Сбербанк», АКБ «Связь банк», ЗАО «Банк Менатеп», АКБ «Газбанк».

ООО «Росгосстрах-Сибирь» реализует стратегию по привлечению состоятельных клиентов. Сегодня клиентами компании являются Администрация Иркутской области, региональное отделение ПФ России, МТС, «Диком», «Глобус», ОАО «Спектр- Авиа», «Дом Печати», ОАО «Пищекомбинат Сибирский», ОАО «Курорт-Центр». Расширяется специализация компании: новыми видами услуг в 2009 году стали ипотечное и банковское страхование.

Руководство компании ООО «Росгосстрах-Сибирь» планирует вложить в 2010 году в развитие 90 млн руб. Эти средства позволят провести ребрендинг и осуществить широкомасштабную экспансию в регионы европейской части России, Урала и Сибири.

ВОПРОСЫ:

1. Как вы считаете, какие источники маркетинговой информации были использованы при сборе приведённых данных? Какие методы исследований применялись, чтобы получить эти данные?

2. Каковы перспективы развития ООО «Росгосстрах-Сибирь»? Какая маркетинговая информация необходима, чтобы более точно определить эти перспективы? С помощью каких методов можно получить необходимую информацию?

3. Составьте анкету, включающую 10 - 12 вопросов и направленную на получение сведений о новых для компании рынках.

Задача 6.15 Оформление результатов маркетингового исследования

Рассмотрите отрывок из статьи, посвящённой результатам медиаисследования. Составьте графический отчёт о результатах исследования целевого сегмента, которые приведены в данной статье (график, диаграмма, таблица и пр.). Сформулируйте выводы о том, как можно использовать полученную информацию.

«Результаты последних исследований поколения Baby Boomer не принесли никаких сюрпризов, и это, по всей видимости, стало неожиданностью для самих исследователей. В мониторинге, который прошел под руководством компании Third Age и маркетинговой группы JWT Boom, приняли участие 1200 американцев в возрасте 40 лет и старше. Целевой аудиторией обеих компаний-организаторов являются потребители среднего возраста. Это поколение не мобильно: 82 % пользуются стационарным персональным компьютером для выхода в Интернет; 17 % для этой же цели используют ноутбук. Хит- лист сетевых потребностей показывает, что, как и прежде, на первом месте у них электронная почта. Далее идёт печать. Онлайн-магазины оказались наименее популярными. E-mail используют 99 % респондентов, сетевой браузинг - 95 %, онлайн-статьи интересны для 91 % опрошенных американцев, почти столько же, 90 % интересуются советами друзей или родственников. На этом фоне достаточно скромно выглядят данные о посещении Интернет-магазинов, которые посещают только 73 % опрошенных.

В отличие от более молодого поколения, Baby Boomer стремятся привлечь в сеть посетителей, чаще реагирующих на оффлайн-источники: 79 % респондентов обычно реагируют на рекламу продуктов или услуг, распространяемую по e-mail, 92 % опрошенных посещают сайт после того, как прочитали о нем статью в печатном издании, 89 % видели рекламу в печатном издании, после чего посетили веб-сайт, 83 % видели рекламу сайта по телевидению, после чего посетили его онлайн 65 % посетили сайт после того, как услышали рекламу по радио.

В результатах исследований ни слова не упоминается о процентном соотношении общественного мнения о музыкальном / видео / фотообмене или обмене скачиваемой из сети информацией, а также о блогах. В основном, это поколение до сих пор предпочитает Web 1.0. Благодаря этому, дополнительных культурных или технических барьеров просто нет. Этим и объясняется отсутствие сюрпризов в процессе исследования».