Анализ маркетинговых данных и прогнозирование

Реферат

 

Анализ маркетинговых данных и прогнозирование.

1. Методы анализа

2. Методы прогнозирования.

1. Методы проведения МИР неразрывно связаны с методологическими основами маркетинга, опирающимися на общенаучные, аналитико-прогностические методы а также методические подходы и приемы, заимствованные из других областей знаний.

Методы выбора совокупностей объектов исследований предусматри­вают решение трех основных проблем: выделение генеральной совокуп­ности, определение метода выборки и определение объема выборки.

Генеральная совокупность (ГС) должна быть ограничена, поскольку полное исследование, как правило, очень дорого, а зачастую и просто невозможно. К тому же выборочный анализ может оказаться даже более точным (в силу уменьшения систематических ошибок).

Выборка делается таким образом, чтобы представлять репрезентативную иллюстрацию ГС. Это непременное условие, при кото­ром исходя из характеристики выборки можно делать правильные выводы о ГС.

Методы выборки

К неслучайным относятся следующие методы выборки:

произвольная выборка — опрашиваемые выбираются не на основе плана, а произвольно; метод прост и дешев, однако неточен и имеет низкую репре­зентативность;

типовая выборка — опрос немногих типичных элементов генеральной совокупности (ГС); для этого необходимо располагать данными о призна­ках, определяющих типичность элементов;

метод концентрации — исследованию подвергаются лишь наиболее су­щественные и важные элементы из ГС;

метод квот — распределение определенных признаков (пол, возраст) в ГС.

Случайными являются следующие виды выборки:

простая выборка — типа лотереи, с помощью случайных чисел и т.д.;

групповая выборка — деление ГС на отдельные группы, внутри каждой из которых проводится затем случайная выборка;

метод «клумб» — единицы выбора состоят из групп элементов; предпосылкой для применения метода является возможность подобного разделения ГС; из множества «клумб» выбирается несколько, которые затем полностью исследуются;

многоступенчатая выборка — проводится несколько раз подряд, причем единица выборки предыдущей стадии представляет собой совокупность еди­ниц последующей стадии.

Проведение сбора данных обычно сопровождается ошибка­ми — случайными и систематическими. Случайные ошибки проявляют­ся лишь при выборочном исследовании; поскольку они не смещают«характеристики выборки в одну сторону, величина подобных ошибок может быть оценена. Систематические ошибки возникают вследствие влияния неслучайных факторов (неточное выделение ГС, недостатки выборки, ошибки при разработке опросных листов, ошибки счета, неискренность опрашиваемых).

Анализ данных. Статистические методы анализа данных применяются для их уплотнения, выявления взаимосвязей, зависимостей и структур. Их классификация проводится по следующим критериям:

• количество одновременно анализируемых переменных — простые и многофакторные методы;

• цель анализа — описательные и индуктивные методы;

• уровень шкалирования переменных;

• деление переменных на зависимые и независимые методы анализа зависимостей и методы анализа взаимосвязей.

Описательные однофакторные методы — это:

• распределение частот (представление на графике или в таблице);

• графическое представление распределения переменной (например, с помощью гистограммы);

• статистические показатели — арифметическое среднее, медиана (величина признака, которая находится посередине вариационного ряда и делит ряд пополам), дисперсия (средний квадрат отклонений.) среднее квадратическое отклонение.

Индуктивные однофакторные методы предназначены для проверки соответствия характеристик выборки характеристикам ГС. Они делятся на параметрические тесты, предназначенные для проверки гипотез о неизвестных характеристиках ГС, и непараметрические, предназначен­ные для проверки гипотез о распределении ГС. Этот метод используют для формулирования гипотез, выбора теста, установления уровня зна­чимости, определения критического уровня проверяемой характеристики по таблице.

Двух- и многофакторные методы анализа зависимостей помогают определить, какая связь имеется между снижением цены и сбытом про­дукта, имеется ли связь между национальностью человека и выбором фасона обуви и др.

Регрессионный анализ — статистический метод анализа данных при определении зависимости одной переменной от одной (простая регрессия) или нескольких (многофакторная регрессия) независимых переменных. Типичная постановка вопроса.

1 . Как изменится объем сбыта, если расходы на рекламу сократятся на ...%?

2. Какова будет цена на продукт в следующем году?

3. Как влияет объем инвестиций в автомобилестроении на спрос на сталь (цветные металлы и т.д.)?

Вариационный анализ предназначен для проверки степени влияния изменения независимых переменных на зависимые. 1 . Влияет ли вид упаковки на размер сбыта?

2. Влияет ли цвет рекламного объявления на его запоминаемость?

3. Влияет ли выбор формы сбыта на величину продаж?

Дискриминантный анализ позволяет разделить заранее заданные группы объектов с помощью комбинации независимых переменных и тем са­мым объяснить различия между группами. Метод также дает возмож­ность отнести новый объект к определенной группе на основе его ха­рактеристик.

1 . По каким признакам можно определить курящих и некурящих людей?

2. По каким наиболее существенным признакам можно определить преуспевающих работников службы сбыта и непреуспевающих?

3. Можно ли считать Достаточным основанием для выдачи кредита возраст, доход, образование человека?

Факторный анализ предназначен для исследования взаимосвязей между переменными с целью сокращения числа факторов, оказывающих влияние, до наиболее существенных.

1. Можно ли снизить множество факторов, которые, по мнению покупателей автомобилей, являются важными, до небольшого числа?

2. Как можно охарактеризовать различные марки автомобилей с учетом этих факторов?

Кластерный анализ позволяет разделить совокупность объектов на отдельные относительно однородные группы.

1. Можно ли разделить клиентов на группы в соответствии с их потребностями?

2. Существуют ли различные категории читателей газет?

3. Можно ли классифицировать избирателей с точки зрения их интереса к политике?

Многомерное шкалирование дает возможность получить пространственное отображение отношений, существующих между объектами.

1. Насколько продукт соответствует представлению потребителей об идеальном продукте?

2. Каков имидж потребителя?

3. Изменилось ли отношение потребителей к продукту за определенный период?

Традиционный (классический) анализ документов представляет собой неформализованный метод изучения сути материала, выделяя основные мысли и идеи, прослеживая логику связей.

Информативно-целевой анализ представляет собой ме­тод изучения текстовых документов с целью выявления их информативности. Под информативностью понимается, во-первых, способность текста донести основной замысел автора, во-вторых, быть источником некоторых сведений.

Достоинством этого метода является возможность оценить способность автора реализовать коммуникативные намерения. Если в процессе анализа выявляется отсутствие обще­го замысла, центральной идеи, это будет означать, что ав­тор не определил для себя цель коммуникации или не спра­вился с задачей при создании текста. Недостатками метода можно считать трудоемкость анализа, хотя процесс его осуществления формализован (определен), и область применения ограничена только текстовыми материалами.

Контент-анализ представляет собой формализованный метод качественно-количественного изучения документов, основанный на выделении в содержании материалов опре­деленных смысловых категорий.

Достоинством этого метода является возможность стати­стической обработки результатов анализа, так как в процессе его проведения определяются такие количественные, ха­рактеристики, как общий объем и частота внимания, уде­ляемые исследуемой категории анализа в каждом источнике. В качестве достоинства метода можно отметить также его высокую объективность, так как влияние личного мнения исследователя на результаты анализа минимальны из-за сильной формализации процедуры его проведения. Значительная формализация позволила использовать специальные компьютерные программы для проведения контент-анализа, поэтому трудоемкость его выполнения может быть очень низкой.

Контент-анализ имеет и ряд недостатков. Во-первых, дол­жно быть задано однозначное правило формализации со­держания анализируемых документов. Во-вторых, в процессе контент-анализа невозможно исчерпывающее рас­крытие содержания документов; часть-информации, не име­ющая непосредственного отношения к исследуемой пробле­ме, может быть упущена в ходе анализа; не вся информа­ция может быть формализована.

Возможность применения того или иного вида анализа зависит от уровня шкалирования независимых и зависимой переменных. Выбор определенного метода обусловлен не только характером и направлением связей между переменными, уровнем шкалирования, а главным образом решаемой проблемой.