Учебное пособие

Маркетинг

       

2.3. Инструментарий маркетингового исследования

Анализ способов сбора информации показывает, что у исследователей есть выбор орудия исследования. Орудиями исследования являются анкета, механические и электронные устройства.

При разработке концепции сбора данных почти всегда возникает вопрос о том, какие объекты и в каком количестве должны быть исследованы.

Это означает, что необходимо решить три проблемы:

  1. выделение генеральной совокупности;
  2. определение метода выборки;
  3. определение объема выборки.

Генеральная совокупность - это объект исследования, который территориально, производственно и во времени ограничен и на который распространяются выводы исследования. Например, фирма «Том-мас» решила выяснить, кто является основным покупателем ее продукта: жители г. Томска или Томской области.

Если исследовать всех покупателей, то это обойдется очень дорого и займет много времени. Поэтому прибегают к использованию выборки. Выборка - это число элементов генеральной совокупности, отобранных по строго заданному правилу. Выборка - это как бы микромодель генеральной совокупности. При ее формировании должны соблюдаться следующие требования:

  • во-первых, она должна быть статистически значимой, т.е. достаточно большой, чтобы получить достоверную информацию;
  • во-вторых, она должна быть репрезентативной. Репрезентативность - это главное свойство выборки, состоящее в близости ее характеристик (состава) к соответствующим характеристикам генеральной совокупности.

Выборки бывают вероятностными (случайными) и целенаправленными (неслучайными).

К целенаправленным выборкам относятся следующие виды:

  • произвольная выборка - элементы выбираются без плана, метод прост и дешев, однако, имеет низкую репрезентативность;
  • метод концентрации - исследованию подвергаются лишь наиболее существенные и важные элементы генеральной совокупности;
  • метод квот - выбор проходит по аналогии с распределением определенных признаков (пол, возраст) в генеральной совокупности. Его используют тогда, когда до начала исследования имеются статистические данные о конкретных признаках генеральной совокупности.

К вероятностной выборке относят следующие виды:

  • простая выборка - это выборка, при которой респонденты выбираются по жребию, по таблице случайных чисел или иным аналогичным способом;
  • групповая выборка - это разложение генеральной совокупности на отдельные группы, внутри которых выбор идет случайным образом;
  • метод механической выборки применяют для больших генеральных совокупностей. Если в генеральной совокупности список населения имеется, то используют метод систематической жеребьевки выборки. Для этого размещают все фамилии в алфавитном порядке, и если N - их число, а n - размер выборки, то получают шаг отбора равный n/N.

    Если списка населения в наличии нет, то используют метод многоступенчатой жеребьевки. Например, в городах можно выбрать каждый второй микрорайон, затем в нем каждый третий квартал, в выбранном квартале каждый 10 дом, а в доме каждую третью семью. В итоге получается, что исследователи должны изучить каждого стовосьмидесятого;

  • метод гнездовой выборки находит широкое применение на практике. Он предполагает отбор в качестве единиц исследования не отдельных респондентов, а групп с последующим сплошным опросом в отобранных группах.

Ввиду того, что объем продаж фирм постоянно колеблется, фирмы прибегают к систематическому изучению рынка.

Панельное исследование - это получение необходимой информации с помощью неоднократного опроса интересующей группы покупателей через равные промежутки времени или путем наблюдения за развитием сбыта в определенной группе магазинов. Этими исследованиями обычно занимаются специальные агентства. В настоящее время используются следующие виды панельных исследований:

  • потребительская панель, основывающаяся на выдаче анкет домашним хозяйствам, и их периодическим заполнением. С помощью таких опросных листов получают информацию о количестве товара, покупаемого семьей, размерах финансовых расходов, предпочитаемых ценах, видах упаковки и т.д.;
  • панель розничной торговли, предполагающая систематический сбор информации в определенном количестве магазинов с помощью метода наблюдения. Этот метод позволяет получить информацию о развитии сбыта определенных групп товаров, средних запасах, скорости сбыта и т.п.

Наряду с положительными моментами панельные исследования имеют и недостатки. Так при долгом сотрудничестве у некоторых домашних хозяйств появляется небрежность в заполнении листов, часть потребителей могут сменить место жительства и т.п. Панель розничной торговли не учитывает покупок, которые потребители делают в мелкооптовых и крупнооптовых магазинах и у производителей.

После разработки плана исследования наступает сбор информации. Это самый дорогой и чреватый ошибками этап исследования. После сбора данных идет обработка собранных данных и их анализ. Для этого используют профессионалов, а также статистические банки и банки моделей. Исследователи обычно сводят полученные данные в таблицы и на их основе рассчитывают все необходимые показатели.

Методы анализа данных классифицируются по следующим критериям:

  • по количеству одновременно анализируемых переменных - простые и многофакторные методы;
  • по цели анализа - описательные и индуктивные методы;
  • по уровню шкалирования переменных.

К простым методам относятся представление в таблице или на графике, гистограммы, а также статистические показатели, рассчитанные по методу нахождения среднеарифметического, медианного значения, вариации, дисперсии. Многофакторные методы анализа касаются исследования зависимостей (например, имеется ли связь между возрастом человека и выбором определенной марки). К ним относятся:

  • регрессионный анализ - статистический метод анализа данных для определения зависимости одной переменной от одной или нескольких независимых переменных. Например, как изменится объем сбыта, если расходы на рекламу увеличатся на 20%;
  • вариационный анализ, предназначенный для проверки того, существенно ли влияют изменения независимых переменных на зависимые. Например, влияние цвета товара на объем продаж;
  • факторный анализ, предусматривающий исследование взаимосвязей между переменными с целью уменьшения числа влияющих факторов до наиболее существенных. Например, какие факторы учитывают покупатели при покупке холодильника;
  • многомерное шкалирование, позволяющее получить пространственное отображение отношений, существующих между объектами. Например, какой имидж имеет данная фирма среди фирм, выпускающих аналогичные товары.

После анализа данных исследователь представляет отчет о проведенном исследовании. Степень добротности отчета зависит от того, в какой мере использовались основные правила научного поиска.

Они учитывают:

  • во-первых, объективность исследования. Исследователь должен принимать все меры предосторожности, чтобы его личные взгляды не наложили отпечатка на результаты. Он должен выявить и зафиксировать факты в том виде, как они есть, а не как ему хотелось бы;
  • во-вторых, он должен указать степень погрешности своих данных, с тем, чтобы свести к минимуму возможность неправильных выводов;
  • в-третьих, он должен быть творческой личностью, всегда искать новое, разрабатывать новые модели, видеть связи между казалось бы изолированными явлениями.

Наибольшее число маркетинговых исследований на практике касалось замера потенциальных возможностей рынка, изучения рынков, анализа сбыта, анализа конкурентов, рекламы, разработки товаров. Эффективность исследований наглядно подтверждается появлением новых товаров, новых производственных процессов, новых систем управления.

Контрольные вопросы

  1. С какой целью проводятся маркетинговые исследования?
  2. Чем отличаются дескриптивные исследования от зондажных?
  3. Каков план исследования необходим для выяснения того, чем именно не удовлетворяют потребителей российские будильники?
  4. Что собой представляет система маркетинговой информации?
  5. Выделите достоинства и недостатки различных способов сбора информации.
  6. При каких обстоятельствах необходимо прибегать к анкетированию, опросу по почте?

 

 

 

Top.Mail.Ru
Top.Mail.Ru