Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Методи та інструменти аналізу маркетингової інформації

Читайте также:
  1. I ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КУРСОВОЙ РАБОТЫ
  2. I. Из истории развития методики развития речи
  3. I. ОБЩИЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
  4. I. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ
  5. I. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ
  6. I.Методические указания по выполнению курсовых работ
  7. I1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
  8. II. Глубокая скользящая методическая пальпация.
  9. II. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ РЕФЕРАТА
  10. II. Методические указания по прохождению учебной практики

Види інструментів маркетингового аналізу досить різноманітні і численні. Виділяють наступні не взаємовиключні види: методи і моделі, методики, дослідницькі алгоритми, комп'ютерні моделі (рис. 14.1.).

 

 
 

 

 


Рис. 14.1. Види інструментів маркетингового аналізу

 

Практика маркетингових досліджень свідчить, що, незалежно від тематики дослідження перед проведенням аналізу отриманим даним необхідно надати форми, яка для цього придатна. Існує низька правил, які можна послідовно розташувати та подати у вигляді алгоритму:

· структуризація інформації: аналіз кількісної інформації неможливий без її структуризації, що є основою подальшого застосування пакетів прикладних програм;

· вибір шкали для опису змінних: потрібно чітко визначити шкалу, до якої належать усі аналізовані змінні;

· розроблення спеціальних таблиць або форм для кодування даних кожної анкети;

· формування комп‘ютерного масиву даних, зокрема з використанням спеціальних пакетів прикладних програм;

· перевірка даних на відсутність помилок, а також чистка даних;

· аналітичне оброблення даних та презентація отриманих результатів.

Отже, процес підготовки даних для аналізу представлено на рис. 14.2.

 


 
 

 


Рис. 14.2. Процес підготовки даних для аналізу

 

При проведенні перевірки анкет необхідно відібрати та відкинути з подальшого налізу таки типи даних:

· відповіді, з яких видно, що респондент не зрозумів запитання чи відповів несерйозно;

· відповіді тих респондентів, які не є елементами вибіркової сукупності.

Редагування анкет – це робота, яка вможливлює підвищення точності зібраної інформації.

Проводячи реагування, важливо досягти:

· чіткості в записі інформації, відсутності у ній двозначності;

· завершеності відповідей.

Перетворення даних – це невід‘ємна частина роботи з отриманими анкетами, яка полягає у перенесені зібраної таким чином інформації у формат комп‘ютерних даних.

Чистка даних – робота з пропущеними відповідями, що може вплинути на репрезентативність зібраної інформації.

Статистичне коригування даних – остаточна підготовка даних до аналізу, зокрема перетворення шкали для подальшого порівняння її з іншими шкалами або коригування міри важливості відповідей певного респондента.

Отриманні дані поділяють на кількісні та якісні. Якісні дані дозволяють оцінити лояльність та задоволеність споживачів, їх прихильність, стиль, імідж, колір та інші властивості та характеристики, що не піддаються кількісному вимірюванню. При якісній оцінці даних виникає проблема у їх вимірюванні.

Вимірювання – це правила для числової оцінки по відношенню до об‘єктів, які мають кількісні характеристики. Вимірювання полягає в «правилах» присвоєння кількісної оцінки об`єктам, які мають деякі кількісні характеристики.

Основні моменти визначення:

1) воно вказує на те, що вимірюються характеристики об`єкту, а не сам об`єкт. Наприклад, вимірюється сама людина, але обираються для вимірювання його дохід, приналежність до певної соціальної групи, освіту, ріст, вагу, смаки або щось інше, що виступає як характеристика чоловіка;

2) визначення широке в тому розумінні, що воно не визначає, як конкретно будуть надаватися числові значення.

Для цього використовується процес під назвою операціоналізація - визначення індикаторів, тобто певних характеристик об‘єктів, що підлягають вимірюванню, та надання їм певних символів.

За допомогою операціоналізації визначаються індикатори (характеристики об‘єкту), які піддаються вимірюванню та будується для цього алгоритм.

Чим більш складні відношення між символами, тим більше інформації можна отримати про досліджуванні об‘єкти.

Отримані в результаті маркетингових досліджень дані можна розрізняти за мірою інформативності, що формально характеризується набором відношень для символів.

Правила якісного кодування:

1. Необхідно встановити включаючи і узагальнюючі коди, коли відповідь респондента може входити тільки в одну категорію. Узагальнюючими кодами можуть бути відповіді типу: «не знаю», «не маю інформації».

2. При наявності значної різноманітності відповідей, які важко об‘єднати у ці узагальнюючі категорії, необхідно використовувати більшу кількість категорій.

3. Для відкритих запитань необхідно використовувати серійну систему кодування. Перша частина коду буде кодом запитання, а для можливих варіантів відповідей необхідно залишати вільні знаки, які дозволяють дешифрувати відповіді після отримання заповнених анкет.

Встановлення відношень між символами називають шкалюванням даних. Виділяють чотири основні типи шкал:

1) номінальна шкала: числа виступають лише як мітки для класифікації досліджуваних об‘єктів. Тому можливість аналізу відповідних даних істотно обмежена частотним аналізом даних, обчисленням відсоткових значень. Наприклад: «Ваша стать?» (1) чоловіча, (2) жіноча;

2) порядкова шкала: цифри характеризують міру наявності досліджуваного явища чи характеристики у об‘єкта дослідження. Але за її допомогою неможливо визначити міру наявності цієї характеристики в об‘єкта дослідження. У такий спосіб визначають відносні позиції об‘єктів, але не величину різниці між ними. Наприклад: «Зазначте наскільки часто Ви впродовж місяця споживаєте торгової марки Х?» (1) зовсім не споживаю, (2) нечасто споживаю, (3) часто споживаю, (4) дуже часто споживаю;

3) інтервальна шкала: інтервал між двома значеннями на ній має емпіричне значення, тобто її числові проміжки характеризують не порядок чисел, а їх різницю, пр. цьому початок шкали не фіксований. Таким чином можна вимірювати різницю між досліджуваними об‘єктами. Наприклад: визначають думки та ставлення споживачів щодо певної проблеми або запропонованого дослідником твердження за десятибальною шкалою важливості;

4) шкала відношень: наділена всіма рисами попередніх шкал. Це шкала, на якій емпіричного значення набувають відношення між двома значеннями змінної. На відмінну від попередньої шкали, точка відліку тут чітко фіксована. Наприклад: запитання на визначення точно віку респондентів, у такому разі можна точно порівнювати між собою кожного з них, враховуючи і різницю у віці, і відношення цього параметра у кожного з них.

Для аналізу маркетингової інформації в структурі маркетингової інформаційної системи використовується аналітична система маркетингу, яка охоплює різноманітні засоби для аналізу даних і проблемних ситуацій. Вона складається із статистичного банку та банку моделей. Статистичний банк – це сукупність сучасних статистичних методів оброблення інформації, які дають змогу відокремити найважливішу інформацію. Він складається з наступних видів аналізу: методи одновимірного та багатовимірного аналізу даних, регресійного, кореляційного, варіаційного, дискримінантного, факторного, кластерного аналізу.

Серед методів одновимірного аналізу найчастіше використовують частотний аналіз та методи аналізу середніх. За його допомогою можна отримати найпростіші аналітичні дані:

· частота кожного з варіантів відповіді на поставлене запитання;

· відсоткове значення кожного з варіантів відповіді у підсумку проведення опитування (визначається як відношення кількості кожного з варіантів відповіді до загальної кількості опитуваних);

· припустиме відсоткове значення їх (тобто за винятком втрачених відповідей);

· накопичені відсоткові значення варіантів відповідей – сума відсоткових частот припустимих відповідей.

Банк моделей – це набір математичних моделей, які допомагають менеджеру з маркетингу прийняти найоптимальніші маркетингові рішення, наприклад моделі створення товару, моделі системи ціноутворення, моделі вибору місця розташування магазину, підбору оптимального комплексу реклами, прогнозування збуту тощо. При цьому кожна модель охоплює сукупність взаємозалежних змінних, які відображають певну реальну систему. Завданням будь-якої моделі з банку моделей є допомога менеджеру у виборі відповідного рішення у конкретній ситуації та моделювання ймовірних наслідків такого рішення.

 

 


Дата добавления: 2014-12-20; просмотров: 23 | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2020 год. (0.011 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав