Методы базового анализа в маркетинге

Контрольная работа по предмету: Маркетинговые исследования Вариант № 34 тема: Методы базового анализа в маркетинге Содержание I. Теоретическая часть. 1. Вариационный ряд. Пример проведения частотного анализа потребителей марки «Nike» 2. Большие возможности базового анализа II. Практическая часть. Общие характеристики исследования.Введение 1. Опрос (потребительская экспертиза) Этап 1. Разработка анкеты. Определение составляющих анкеты Этап 2. Формирование системы опроса Этап 3. Результаты опроса Этап 4. Расчёт удовлетворенности составляющими услуги и услугой в целом Заключение Список использованной литературы I. Теоретическая часть. Вариант № 34 1. Как только данные были подготовлены для анализа, исследователь должен провести некоторые виды базового анализа.

Обычно эта процедура включает расчет частот, процентов и средних арифметических. 2. Вариационный ряд. Пример проведения частотного анализа потребителей марки «Nike» При проведении маркетинговых исследований часто необходимо получить информацию об одной переменной.

Например; • Какое количество потребителей определенной марки товара можно считать лояльными ей? • Каково соотношение между разными группами потребителей товара: много использующими, средне, слабо и не пользоваться»? • Какое количество потребителей хорошо осведомлены о предлагаемом новом товаре? Сколько потребителей поверхностно знакомы, сколько — что-то слышали, а сколько вообще ничего не знают о данной торговой марке? Какова средняя степень осведомленности о товаре? Сильно ли различается степей в осведомленность потребителей о новом товаре? • Что представляет собой кривая распределения дохода для приверженцев данной марки товара? Смещено ли данное распределение в сторону группы потребителей с низкими Ответы на подобные вопросы можно получить, изучив распределение частот значений переменной, или вариационный ряд. При таком анализе рассматривается одна переменная.

Вариационный распределение частот значений переменной. Математическое распределение, цель которого - подсчет ответов, связанных с различными значениями одной переменной (частот), и дальнейшее выражение их в процентном виде (частотности). Целью построения вариационного ряда является подсчет ответов респондентов, в которых приводятся различные значения переменной.

Относительную частоту различных значений переменной в процентах и Подсчет распределения частот значений переменной дает возможность построить таблицу, с указанием частоты, частотности и накопленных частостей для всех значений этой переменной.

При потсроениии распределения частот рассматривается одна переменная. Цель- получить подсчет количества ответов, соответствующих различным значениям переменной. Относительная плотность или частота различных значений переменной выражается в процентах, частотное распределение переменной представляют в виде таблицы подсчетов частот, процентов и суммарных процентов для всех значений, которые принимает эта переменная.

Ниже привожу схему проведения частотного анализа. Рис. 1. Проведение частотного анализа. Далее я проиллюстрирую последовательность подсчета частоты(т.е. построение вариационного ряда), в таблице 1, в которой приведено отношение к Nike, потребление и пол выборки потребителей данной продукции. Табл. 1. Использование и отношение к обуви Nike. № п/п Группа потребителей Пол Отношение 1 3,00 2,00 7,00 2 1,00 1,00 2,00 3 1,00 1,00 3,00 4 3,00 2,00 6,00 5 3,00 2,00 5,00 6 2,00 2,00 4,00 7 2,00 1,00 5,00 8 1,00 1,00 2,00 9 2,00 2,00 4,00 10 1,00 1,00 3,00 11 3,00 2,00 6,00 12 3,00 2,00 6,00 13 1,00 1,00 2,00 14 3,00 2,00 6,00 15 1,00 2,00 4,00 16 1,00 2,00 3,00 17 3,00 1,00 7,00 18 2,00 1,00 6,00 19 1,00 1,00 1,00 20 3,00 1,00 5,00 21 3,00 2,00 6,00 22 2,00 2,00 2,00 23 1,00 1,00 1,00 24 3,00 1,00 6,00 25 1,00 2,00 3,00 26 2,00 2,00 5,00 27 3,00 2,00 7,00 28 2,00 1,00 5,00 29 1,00 1,00 9,00 30 2,00 2,00 5,00 31 1,00 2,00 1,00 32 1,00 2,00 4,00 33 2,00 1,00 3,00 34 2,00 1,00 4,00 35 3,00 1,00 5,00 36 3,00 1,00 6,00 37 3,00 2,00 6,00 38 3,00 2,00 5,00 39 3,00 2,00 7,00 40 1,00 1,00 4,00 41 1,00 1,00 2,00 42 1,00 1,00 1,00 43 1,00 1,00 2,00 44 1,00 1,00 3,00 45 1,00 1,00 1,00 Итак в таблице 1 приведено отношение к марке Nike. Отношение измеряется по семибальной шкале Лайкерта(1=очень неблагоприятное, 7=очень благоприятное). Пользователям были присвоены коды 1, 2 и 3, что обозначает случайных, умеренных и интенсивных потребителей.

Пол закодирован так: 1=женщины, 2=мужчины.

В таблице 2 приведено распределение частот отношения к марке Nike. В таблице первый столбец содержит метки, присвоенные различным категориям переменной.

Во втором столбце содержится код или значение, присвоенное каждой метке или категории. В 3-м столбце содержится количество респондентов для каждого значения, включая пропущенные. Например, из 45 респондентов, участвующих в опросе, 6 респондентов выдали значение 2,00, что означает неблагоприятное отношение.

Один из респондентов не ответил и дал пропущенное значение, обозначенное как 9. В 4-м столбике расположены проценты респондентов, отметившие одно из значений. Эти проценты полученные путем деления частот из столбца 3 на 45(общее количество респондентов). Табл.2. Плотность распределения отношения к Nike Метка Значение Частота Процент Валидный Суммарный значения процент процент ■ очень неблагоприятное 1 5 11,1 11,4 11,4 2 6 13,3 13,6 25 3 6 13,3 13,6 38,6 4 6 13,3 13,6 52,3 5 8 17,8 18,2 70,5 6 9 20 20,5 90,9 ■ очень неблагоприятное 7 4 8,9 9,1 100 9 1 2,2 Всего 100 В следующем столбце показаны проценты, рассчитанные с исключением случаев с пропущенными значениями, т.е. путем деления частот из столбца 3 на 44(=45-одно пропущенное значение). Как видно 8 или 18,2 респондентов выразил отношение, равное 5. Если не существует пропущенных значений, то столбцы 4 и 5 идентичны.

В последнем столбце представлены суммарные проценты после корректировки на пропущенные значения.

Суммарные проценты, соответствующие значению 5, составляют 70,5. Другими словами 70,5 процентов респондентов дали значение 5 и меньше. Частотное распределение вариационного ряда помогает определить количество недопустимых ответов.

Значения 0 и 8 будут недопустимыми ответами, или ошибками. Наблюдения соответствующие этим значениям могут быть выявлены и откорректированы. Частотное распределение также указывает на форму эмпирического распределения переменной. Данные о частоте могут использоваться для построения гистограмм или диаграмм, на которых значения переменных представлены вдоль оси Х, а абсолютные или относительные частоты этих значений размещаются на оси Y. На рисунке 2- представлена гистограмма отношения к Nike. Из табл.2. Из гистограммы можно проследить согласуется ли рассматриваемое распределение с ожидаемым или предполагаемым.

В данном случае наблюдаемое распределение не похоже на стандартное нормальное распределение. Это может оказаться важным при выборе того, какой тип статистической обработки является подходящим. Следует также обратить внимание, что частоты и проценты в приведенном примере говорят о распространенности рекламы. Поскольку речь идет о числах, то для расчета дескриптивных или итоговых статистик можно использовать вариационные ряды. Рис.2. Гистограмма распределения. 2. Большие возможности базового анализа Летние Олимпийские игры 1996 года в Атланте посетили больше двух миллионов зрителей, а на соревнования, проводившиеся в рамках этих Олимпийских игр, было продано свыше 11 млн. билетов.

На летних Олимпийских играх 2000 года в Сиднее в продажу поступило свыше 5,5 млн. билетов. Очевидно, что компаниям не следует игнорировать туристов, посещающих Олимпийские игры. Исследователи из Колорадского университета (г. Боулер) решили выяснить, что заставило туристов, как из Соединенных Штатов, так и из других стран посетить Олимпийские игры в Атланте.

В течение девяти дней (за несколько дней до завершения соревнований и сразу же после их окончания) был проведен опрос посетителей Олимпийских игр 1996 году в Атланте методом личного интервью. Было проведено 320 личных интервью, полностью отвечавших условиям данного опроса, после чего полученные данные были проанализированы.

Результаты опроса показали, что тремя основными факторами, которые заставляли людей отправляться на Олимпийские игры в Атланте, были следующие: возможность, которая предоставляется лишь раз в жизни; наличие мест в гостиницах; наличие билетов на соревнования. Результаты этого исследования помогли организаторам Олимпийских игр 2000 года в Сиднее понять, какие именно характеристики города им предстоит улучшить. Например, основываясь на результатах этого исследования, городские власти Сиднея выделили средства на реализацию проектов, связанных с расширением гостиничной сети. Кроме того, была создана современная транспортная система и построены уникальные спортивные сооружения (Олимпийский парк). Все это давало возможность посетителям Олимпийских игр почувствовать, что они присутствуют на зрелище, которое можно увидеть только раз в жизни. Поскольку этот опрос повторяется на каждых Олимпийских играх, полученные данные приносят огромную пользу организаторам очередных соревнований такого уровня.

Обращаю внимание: абсолютные и процентные показатели в приведенном выше примере свидетельствуют о диапазоне разброса различных факторов, которые привлекают людей на Олимпийские игры. Поскольку при этом используются числовые значения, для вычисления описательных статистик можно применить распределение частот.

Важнейшей частью статистического анализа является построение рядов распределения (структурной группировки) с целью выделения характерных свойств и закономерностей изучаемой совокупности.

В зависимости от того, какой признак (количественный или качественный) взят за основу группировки данных, различают соответственно типы рядов распределения. Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии, по религиозному признаку, национальной принадлежности и т.д.). Если ряд распределения построен по количественному признаку, то такой ряд называют вариационным.

Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу). Выделяют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд. Ранжированный ряд - это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака.

Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются. Другие формы вариационного ряда - групповые таблицы, составленные по характеру вариации значений изучаемого признака. По характеру вариации различают дискретные (прерывные) и непрерывные признаки. Дискретный ряд - это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений.

Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй - число единиц совокупности с определенным значением признака. Если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д которые в определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить интервальный вариационный ряд. II.

Практическая часть

Модель позволяет: • определить значимость для потребителя отдельных со... Определение составляющих услуги В первую очередь, метод, который постр... Вопросы Анкета №3 Анкета №12 Анкета №13 Итого № 3 5 5 5 15 №4 8 8 8 24... 13. Факторы выбора покупки 52 61 67 58 87 65 6.Важность месторасположения ...

Заключение В данной работе, я приобрела знания по предмету «Маркетинговые исследования». Путем изучения теоретического вопроса.

Результаты изучения я представила в теоретической части контрольной работы.

Закрепила я полученные теоретические знания- выполнением практического задания включающего в себя проведение маркетингового исследования потребителей, их анкетирования и дальнейшей оценки полученных результатов. Список использованной литературы 1. Витерс Д Випперман К. Как продать услуги. / Руководство по маркетингу услуг для малых предприятий М.: Бизнес - центр, 1989. 2. Нареш Малхора. Маркетинговые исследования и эффективный анализ статистических данных.

Под.ред. Момота В.Е. Москва-Санкт-Петербург-Киев. 2002. 3. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика М.: Издательство "Финпресс", 1998. 4. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер с анг. / Общ. ред. и вступ. ст. Е.М. Пеньковой - М.: Прогресс, 1990. 5. Котлер Ф Боуэм Дж Мейкенз Дж. Маркетинг. Гостеприимство и туризм: Учебник для ВУЗов / Пер. с англ. под ред. Р.Б. Ноздревой – М.: ЮНИТИ, 1998. 6. Ламбен Жан - Жак. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива / Пер. с франц СП.: Наука, 1996. 7. Маркетинг: Учебник А.Н. Романов, Ю.Ю. Корлючов, С.А. Красильников, и др. / Под ред. А.Н. Романова М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. 8. Маркова В.В. Маркетинг услуг - М.: "Финансы и статистика", 1996.