- •Н.Г.Каменева, в.А.Поляков маркетинговые исследования Учебное пособие
- •Содержание
- •Глава 7. Обработка и анализ маркетинговой
- •Глава 8. Прикладные маркетинговые исследования
- •Глава 9. Отчет о маркетинговых исследованиях
- •Введение
- •Глава 1. Методические основы маркетинговых исследований
- •Сущность маркетинговых исследований
- •1.2. Основные направления маркетинговых исследований
- •1.3. Методология исследования в маркетинге
- •II. Аналитико-прогностические методы:
- •III. Методы и приемы, заимствованные из разных областей знаний
- •1.4. Организация процесса исследования
- •1.5. Процесс маркетинговых исследований
- •Контрольные вопросы к главе 1
- •Глава 2. Информационное обеспечение в маркетинге
- •2.1. Сущность информационного обеспечения исследований в маркетинге
- •2.2. Маркетинговая информационная система (мис) и система поддержки принятия решений (сппр)
- •2.3. Применяемые методы анализа информации
- •Контрольные вопросы к главе 2
- •Глава 3. Разработка плана маркетингового исследования
- •3.1. Сущность и процесс планирования маркетинговых исследований
- •3.2. План маркетинговых исследований
- •3.3. Поисковое исследование
- •3.4. Итоговое исследование
- •Контрольные вопросы к главе 3
- •Глава 4 процесс выборки
- •4.1. Общие понятия, принципы применения выборочных методов
- •4.2. Методы вероятностной (случайной) выборки
- •4.3. Методы невероятностной выборки
- •4.4. Многоступенчатая выборка
- •4.5. Определение объема выборки
- •Контрольные вопросы к главе 4
- •Глава 5. Потребитель в маркетинговых исследованиях
- •5.1. Цель и задачи исследования потребителей
- •5.2. Исследование поведения потребителей
- •5.3. Типы покупателей, решение о покупке
- •Контрольные вопросы к главе 5
- •Глава 6. Методы сбора информации
- •6.1. Общая характеристика методов
- •6.2. Методы количественных исследований
- •6.2.1. Ме́тод опро́са
- •6.2.2. Методы исследований розничной сети
- •6.3. Методы качественных исследований
- •6.3.1. Методы фокус-групповых дискуссий
- •6.3.2. Метод глубинного интервью
- •6.3.3. Метод анализ протокола
- •6.3.4. Метод экспертного интервью
- •6.3.5. Метод наблюдения
- •6.3.6. Метод панели
- •6.3.7. Метод эксперимента
- •6.4. Анкета и анкетирование
- •6.5. Метод экспертных оценок
- •6.6. Прогнозирование рыночной деятельности
- •6.7. Анализ маркетинговых рисков
- •Контрольные вопросы к главе 6
- •Глава 7. Обработка и анализ маркетинговой информации
- •7.1. Подготовка данных для маркетинговой информации
- •7.2. Типы шкал в маркетинговых исследованиях
- •7.3. Сводки и группировки данных
- •Расчетные данные
- •7.4. Ряды распределения маркетинговой информации
- •Средняя цена товара по трем рынкам определится как
- •7.5. Табулирование маркетинговых данных
- •7.6. Методы анализа информации о рынке
- •7.7. Анализ и обработка экспертных оценок
- •7.8. Метод «парных сравнений» в ранжировании альтернатив
- •7.9. Методы корреляционного и регрессионного анализа
- •Влияние объема сбыта от затрат на рекламу
- •Глава 8. Прикладные маркетинговые исследования
- •8.1. Исследования рынка
- •8.2. Анализ сегментов рынка
- •Форма анализа хозяйственного профиля основных конкурентов
- •8.3. Изучение конкурентов
- •Методы изучения фирм-конкурентов
- •8.4. Модели прогнозирования в анализе маркетинговых процессов
- •1. Прогнозирование рынка путем экстраполяции его динамики.
- •Выравнивание по прямой объема продаж
- •Выравнивание по прямой объема прибыли
- •4. Прогнозирование рынка методом экономика - математического моделирования
- •5. Прогнозирование рынка с помощью метода экспертных оценок
- •8.5. Технологии определения статистических показателей при анализе маркетинговой информации с применением Microsoft Excel
- •1. Построение и графическое отображение интервального вариационного ряда распределения (гистограмма)
- •2. Расчет описательной статистики (методика 1)
- •Метод 3. Расчет выборочного стандартного отклонения для признака Средняя стоимость образовательных услуг ()
- •Метод 4. Расчет выборочной дисперсии для признака Средняя стоимость образовательных услуг (2)
- •Метод 5. Расчет выборочного среднего линейного отклонения для признака Средняя стоимость образовательных услуг (d)
- •Метод 6. Расчет коэффициента вариации по признаку Средняя стоимость образовательных услуг (V)
- •3. Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа
- •4. Технология оценки тесноты связи исследуемых признаков на основе линейного коэффициента корреляции
- •5. Технология прогноза объема продаж с помощью Мастер функций
- •6. Прогнозирование с помощью функции рост
- •Глава 9. Отчет о маркетинговых исследованиях
- •9.1. Назначение маркетингового отчета
- •9.2. Структура письменного отчета
- •9.3. Устный отчет (презентация отчета)
- •9.4. Графическое представление отчета
- •Контрольные вопросы к главе 9
- •Список литературы
Выравнивание по прямой объема продаж
Месяц |
Уровень продаж, млн. руб. –yi |
yt | |||||
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь |
12 10 14 11 15 12 |
-5 -3 -1 1 3 5 |
25 9 1 1 9 25 |
-60 -30 -14 11 45 60 |
13,03 12,64 12,46 12,46 11,80 11,61 |
-1,03 -2,64 1,54 -1,46 3,2 0,39 |
1,06 6,96 2,37 2,13 10,24 0,152
|
Итого |
0 |
22,91 |
Коэффициенты линейного уравнения тренда для нашего примера имеют вид:
.
Коэффициент а1характеризует уменьшение объема продаж на 0,172 млн. руб. в месяц. Уравнение прямой, представляющее собой трендовую модель искомой функции (тенденции изменения объема месячных продаж), будет иметь вид:у = 12,33 + 0,172t.С помощью этой зависимости можно прогнозировать ситуацию в будущих периодах.
Вероятностные границы интервала прогнозируемого явления определятся как , гдеta – коэффициент доверия по распределению Стьюдента;S– остаточное среднеквадратическое отклонение от тренда:
, гдеn– количество интервалов.
На основании данных табл. 6.17 , при доверительной вероятности 0,95 и уровне значимости 0,05, коэффициент доверия ta= 2306 (по таблице Стьюдента). ТогдаS=
Продление в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом, носит название экстраполяции. По данным табл. 6.17 можно определить ожидаемый уровень продаж в июле месяце (исходя уравнения у = 12,33 + 0,172t, приt= 7).
Зная точечную оценку прогнозируемого значения объема продаж на июль месяц - Уиюль= 12,33 + 0,172*7 = 13,53, определим вероятностные границы интервала продаж: 13,53-2,306*2,39упр13,53+2,306*2,39 , или 8,018упр19,04. Следовательно с вероятностью в 0,95 можно утверждать, что объем продаж в июле месяце будет не менее 8,018 млн. руб., но и не более 19,04 млн. руб.
Пример 17. Требуется рассчитать объем потребления условного товара А в 8-м и 9-м годах (прогноз) в расчете на одного потребителя, используя фактические данные о потреблении за семь лет, которые приведены во второй графе таблицы 8.36.
Условные обозначения таблицы: t - порядковый номер года; у - фактическое потребление товара на одного человека; уp - выровненные (расчетные, теоретические) значения потребления; n - количество членов (периодов) в динамическом ряду.
Вначале решения проводим графический анализ тенденции развития динамического ряда, в результате которого можно сделать предварительный вывод о том, что данная тенденция лучше всего описывается уравнением прямой линии уt = a0 + a1t.
Таблица 8.36
Расчетная таблица
t |
y |
t2 |
y ∙ t |
yp |
y - yp |
(y - yp)2 |
1-й 2-й 3-й 4-й 5-й 6-й 7-й |
6,5 6,6 6,8 7,1 7,2 7,3 7,5 |
1 4 9 16 25 36 49 |
6,5 13,2 20,4 28,4 36,0 43,8 52,5 |
6,5 6,7 6,8 7,0 7,2 7,4 7,5 |
0 -0,1 0 0,1 0 -0,1 0 |
0 0,01 0 0,01 0 0,01 0 |
28 |
49,0 |
140 |
200,8 |
- |
- |
0,03 |
Параметры прогнозного уравнения можно определить, решив систему нормальных уравнений следующего вида:
.
Если из второго уравнения вычесть первое, то получится, что а1 = 0,17. Подставив а1 в любое из предыдущих уравнений, можно определить значение параметра а0 = 6,32. Тогда прогнозное уравнение приобретает вид:
.
Пригодность этого уравнения для прогнозирования (его прогностическую ценность) можно определить, например, путем расчета выровненных (теоретических) значений и сравнения их с фактическими (рис. 8.12). Так,
,
и т. д. по каждому ряду. Сравнение выровненных (расчетных) и фактических значений потребления методом наименьших квадратов свидетельствует о том, что подобранное уравнение весьма точно описывает фактическую тенденцию и может быть использовано для прогнозирования. Средняя ошибка прогноза, рассчитанная по формуле
, где ,
говорит о высокой точности рассчитываемых прогнозов. Значения этих прогнозов составят: на 8-й год: шт.; на 9-й год:шт.
Рис. 8.12. Динамика продажи товара в расчете на одного потребителя
в 1 – 7-м годах
Достоинства метода экстраполяции заключаются прежде всего в сравнительной несложности расчетов и небольшом объеме первичной информации. Основной недостаток этого метода связан с тем, что при его применении спрос (потребление) рассматривается только как функция времени и не учитывается влияние различных других факторов. Поэтому экстраполяция применима лишь для краткосрочного рыночного прогнозирования.
Пример 18. Рассмотрим применение нелинейного тренда по данным табл. 8.37. Для выравнивания зависимости может использоваться парабола второго порядка: yt = b0 + b1t + b2t2.
Значения b0 и b1 идентичны параметрам, используемым в линейном тренде. Параметр b2 характеризует постоянное изменение интенсивности развития (в единицу времени). При b2 > 0 происходит ускорение развития, при b2 < 0, идет процесс замедления роста.
Система нормальных уравнений для нахождения параметров уравнения параболы имеет вид:
Решив систему уравнений, определим значения параметров уравнения параболы второго порядка.
Таблица 8.37