Тема 6. Информация и маркетинговые исследования
6.1. Система маркетинговой информации
6.2. Маркетинговые исследования
6.1. Система маркетинговой информации
Важнейшим условием успешного развития фирмы в быстро меняющейся ситуации на современном рынке является обеспечение руководства фирмы качественной и своевременной информацией. При этом следует различать понятия «данные» и «информация».
Данные – это все необработанные сведения, которые собираются и подвергаются специальной обработке с целью выделения из них (в том числе с помощью расчетов) только тех сведений, которые окажутся необходимыми и полезными для решения данной конкретной задачи.
Информация – это обработанные данные то есть то, что способствует приращению знаний, она всегда несет на себе печать новизны, представляет собой новые сведения. Поэтому, специальные сотрудники компании выясняют, какие сведения необходимы руководству различных рангов и проектируют маркетинговую информационную систему.
Система маркетинговой информации (МИС) – это постоянно действующая система взаимосвязи людей, оборудования и методических приемов, предназначенная для сбора, классификации, анализа, оценки и распространения актуальной, своевременной и точной информации, используемой с целью совершенствования планирования, претворения в жизнь и контроля за исполнением маркетинговых мероприятий.
Модель МИС представлена на рисунке 6.1.
Рис. 6.1. Маркетинговая информационная система (МИС)
Маркетинговая информационная система состоит из четырех основных подсистем: системы внутренней отчетности, сбора текущей маркетинговой информации, маркетинговых исследований и системы анализа маркетинговой информации.
Система внутренней отчетности - данные о работе предприятия в форме бухгалтерской и статистической отчетности, оперативной и текущей производственной и научно-технической информации. Она отражает показатели текущего сбыта, суммы издержек, объемы материальных запасов, движение денежной наличности, данные о дебиторской и кредиторской задолженности, то есть подсистема внутренней отчетности содержит и предоставляет данные о том, что уже произошло. Применение компьютерных технологий позволяет фирмам создать необходимые системы внутренней отчетности, способные обеспечить информационное обслуживание всех подразделений. Собранная внутренняя информация облегчает принятие основных маркетинговых решений и позволяет руководителю предприятия выявить перспективные возможности и насущные проблемы.
Система сбора текущей маркетинговой информации представляет собой набор источников и методических приемов, с помощью которых руководители получают повседневную информацию о событиях, происходящих в коммерческой среде.
Руководители собирают внешнюю текущую маркетинговую информацию, читая книги, газеты, специализированные издания, Интернет сайты, беседуя с поставщиками, клиентами, обмениваясь сведениями с другими руководителями организаций и сотрудниками фирмы. В некоторых компаниях, за сбор текущей маркетинговой информации, назначается ответственный, который предоставляет в конце каждого дня специально подготовленный информационный бюллетень. Он содержит актуальные новости и интересующие фирму сведения. Аналитики отделов помогают руководителю оценить поступившую информацию. Малые и средние предприятия покупают сведения в консалтинговых агентствах. Подсистема маркетингового наблюдения предоставляет сведения о ситуации на рынке в данный момент. Маркетинговое наблюдение определяется как постоянная деятельность по сбору текущей информации об изменении внешней среды маркетинга, необходимой как для разработки, так и для корректировки маркетинговых планов.
Система анализа маркетинговой информации – это набор эффективных методов анализа маркетинговых данных и проблем маркетинга. Анализ данных начинается с перевода «сырых» данных в осмысленную информацию и включает их введение в компьютер, проверку на предмет ошибок, кодирование, представление в матричной форме (табулирование). Все это называется преобразованием исходных данных.
В основе системы анализа маркетинговой информации лежит статистический банк и система моделей.
Статистический банк – совокупность современных методик статистической обработки информации, которые позволяют наиболее полно вскрыть взаимозависимости в рамках имеющейся подборки данных, установить степень их статистической надежности. Методики статистической обработки информации включают:
– корреляционный анализ;
– регрессивный анализ;
– факторный анализ;
– дискриминационный анализ;
– кластерный анализ;
– анализ временных рядов и др.
Корреляционный анализ применяется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине. Коэффициент корреляции используется для определения наличия взаимосвязи между двумя свойствами. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Существует несколько коэффициентов корреляции, указывающие на тесноту связи между исследуемыми переменными. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от +1 до –1. Если коэффициент корреляции равен –1, то переменные имеют строгую отрицательную зависимость (чем выше, тем ниже), если коэффициент корреляции равен +1, то переменные имеют строгую положительную зависимость (чем выше, тем выше). Следует отметить, что если коэффициент равен нулю, то связь между переменными отсутствует. Среди наиболее известных и часто применяемых коэффициентов корреляции можно назвать:
– коэффициент корреляции Пирсона;
– коэффициент корреляции Спирмена;
– коэффициент корреляции Крамера;
– коэффициент корреляции Фи.
Кластерный анализ – это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами. При помощи кластерного анализа можно производить сегментацию рынка (например, выделение приоритетных групп потребителей). Применение методов кластеризации к сегментированию основано на следующих предположениях. Во-первых, считается, что по значениям переменных, которыми описываются свойства потребителей, можно выделить группы схожих потребителей. Во-вторых, считается, что на выделяемом сегменте можно достигнуть лучших маркетинговых результатов по продвижению продукции. Полагается, что более значимо для маркетингового результата, объединение потребителей в группу с учетом мер близости друг к другу. Для обоснования данных предположений используется метод дисперсионного анализа.
Дисперсионный анализ. С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Метод статистического анализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверить гипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации). В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.
Регрессионный анализ. Статистический метод установления зависимости между независимыми и зависимыми переменными. Регрессионный анализ на основе построенного уравнения регрессии определяет вклад каждой независимой переменной в изменение изучаемой (прогнозируемой) зависимой переменной величины. В маркетинге часто используется для прогнозирования спроса.
Факторный анализ. Совокупность методов, которые на основе реально существующих связей признаков (или объектов) позволяют выявлять латентные (или скрытые) обобщающие характеристики изучаемых явлений и процессов. Главными целями факторного анализа являются сокращение числа переменных и определение структуры взаимосвязей между переменными, то есть классификация переменных. При сокращении числа переменных итоговая переменная включает в себя наиболее существенные черты объединяемых переменных. Классификация подразумевает выделение нескольких новых факторов из переменных связанных друг с другом. В маркетинге этот метод используется в связи с углублением анализа потребительского поведения, развитием психографики и т.п. задач, в которых необходимо выявление явно не наблюдаемых факторов.
Возможные направления применения отдельных аналитических методов показаны в таблице 6.1.
Таблица 6.1
Примеры использования аналитических методов
Метод |
Вопросы |
Регрессионный анализ |
Как изменится объем сбыта, если объем рекламных мероприятий сократить на 10%? Как оценить цену на хлопок в последующие шесть месяцев? |
Дисперсионный анализ |
Влияет ли упаковка на уровень объема сбыта? Влияет ли цвет объявления на число лиц, которые вспоминают о рекламе? Имеет ли влияние выбор каналов сбыта на объем сбыта? |
Дискриминантный анализ |
Чем различаются курящий и некурящий? Разработайте классификацию кредитоспособности покупателей кредита по признакам: «заработная плата», «образование», «возраст» |
Факторный анализ |
Как установить зависимость операций, к которым особо чувствительны покупатели автомобилей от нескольких комплексных факторов? Как описать влияние этих факторов на различные марки строящихся автомобилей? |
Кластерный анализ |
Распределить на группы покупателей крупного торгового центра в соответствии с их потребностями. Как определить тип читателей известного журнала? Можно ли классифицировать покупки в соответствии с Вашими интересами в политических процессах? |
На сегодняшний день, в арсенале исследователей имеется множество программных пакетов, позволяющих оптимизировать и упростить процедуру анализа. Наибольшее распространение получили такие пакеты, как Vortex, SPSS, Statistica.
Программа «VORTEX» предназначена для:
– ввода первичной информации, собранной в ходе прикладного маркетингового или социологического исследования;
– обработки и анализа этой информации;
– представления полученных результатов анализа в виде таблиц, текстов, графиков и диаграмм с возможностью их переноса в Microsoft Word и другие приложения Windows/NT.
Возможности анализа информации.
Программа Vortex позволяет производить описательную статистику изучаемых переменных (расчет статистических показателей: среднее, мода, медиана, квартили, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, скос, эксцесс и др.).
Позволяет производить сегментирование потребителей по нескольким признакам, а также описание выделенных целевых групп (выделение контекстов - подмассивов документов для углубленного анализа, например, только мужчин или только респондентов в возрасте 20-25 лет).
При помощи программы Vortex можно проводить корреляционный анализ, позволяющий выявить зависимости изучаемых факторов, влияющих на маркетинговый результат (расчет для таблиц двухмерного распределения коэффициентов корреляции Пирсона, Гамма, Лямбда, Крамера, Юла, Фишера, критериев X-квадрат, Стьюдента, определение статистической значимости).
SPSS для Windows – это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows – это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес-проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.
Программное обеспечение SPSS позволяет проводит частотный анализ, описательную статистику, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, а также регрессионный анализ.
При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:
– наиболее выгодные сегменты рынка;
– стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;
– оценка качество товара/услуги клиентами;
– перспективы развития, новые возможности для роста;
– подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.
Statistica – это универсальная интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, управления базами данных и разработки пользовательских приложений, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях, технике, бизнесе.
Statistica – это современный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных. Опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных (а Statistica предоставляет такие возможности в полной мере) помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.
Программное обеспечение Statistica позволяет проводить следующие процедуры обработки статистических данных:
– описательные статистики;
– анализ многомерных таблиц;
– многомерная регрессия;
– дискриминантный анализ;
– анализ соответствий;
– кластерный анализ;
– факторный анализ.
Банк моделей – это набор математических моделей, способствующих принятию оптимальных маркетинговых решений деятелями рынка. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реально существующую систему (процесс или результат). Это модели ценообразования, модели выбора места расположения, модели бюджетов и др. Они позволяют оперировать данными, с целью выполнения требуемого анализа и помогают получить ответ на вопросы «а что если?» и «что лучше?».
Решения представляют собой процессы переработки информации и выбора на их основе наилучшего варианта действия. Они направлены на достижение многих целей с помощью множества средств и образов действия, которые обеспечивают их достижение. Большинство из них принимаются в условиях неопределенности и при наличии экономического риска.
Таким образом, маркетинговая информация является основным источником для проведения маркетингового исследования.