Федеральное агентство по образованию  Российской Федерации

Российский  химико-технологический университет  им. Д. И. Менделеева

Кафедра менеджмента

  
 

Контрольная работа №1

«Методы обработки маркетинговой информации» 
 
 
 
 
 

Выполнила: Коновалова Ольга, гр.С-51

                                       Проверил: Кулясов Н. С.        
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Москва 2011 г.

Содержание

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ 3

1. Информация в маркетинге 3

2. Аналитические методы  обработки маркетинговой  информации 5

2.1. Дисперсионный анализ 6

2.2. Кластерный анализ 8

2.3. Факторный анализ 11

2.4. Дискриминантный  анализ 14

Список литературы……………………………………………………………...16 
 

                        

 

       ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ

     1. Информация в маркетинге

     Информация  является важнейшим основанием для  любого маркетингового действия и тем  более исследования. Как утверждают многие маркетологи, информационная работа составляет от трети до половины всего  объема маркетинговой деятельности. По оценкам некоторых западных специалистов, отсутствие соответствующей системы  информационных связей в нашей стране ежегодно обходится обществу в колоссальную    сумму — 80—90 млрд. руб. потерь.

     Информация  в маркетинге бывает первичной и  вторичной. Первичная информация чаще всего получается в результате специальных  полевых (рыночных) исследований и моделирования, осуществленных в любом случае со специальной целью решить данную конкретную маркетинговую проблему.

Достоинства первичной  информации:

- сбор в соответствии  с точно поставленной целью;

- известна и  контролируема методология сбора;

- результаты  доступны для компании и могут  ограждаться от конкурентов;

- известна надежность.

Недостатки:

- большое время  на сбор и обработку;

- дороговизна;

- сама фирма  не всегда может собрать все  необходимые данные.

     Вторичная информация - это данные, собранные  ранее для целей, отличных от целей  конкретного маркетингового исследования. Источники вторичной информации делятся на внутренние (документация фирмы: бюджеты, отчеты, счета, запасы, предыдущие исследования и др.) и внешние.

Достоинства вторичной  информации:

- дешевизна по  сравнению с первичной информацией;

- возможность  сопоставления нескольких источников;

- быстрота получения  по сравнению со сбором первичной  информации.

Недостатки:

- неполнота;

- устареваемость;

- иногда неизвестна  методология сбора и обработки;

- невозможность  оценить достоверность.

     Исследования, выполненные на основе вторичной  информации, как правило, являются предварительными (обзорными) и носят описательный или постановочный характер. С  помощью таких исследований можно  определить, например, общеэкономические  характеристики рынка, положение в  отдельных отраслях, национальные и  иные особенности при выходе на зарубежные рынки.

     При проведении вторичных исследований значимость внутренней или внешней  информации определяется в зависимости  от целей исследования и объекта  исследования. 

2. Аналитические методы обработки маркетинговой информации

     После того как маркетолог собрал информацию, наступает этап оценки и анализа  данных. Прежде чем задействовать  сложные методы наподобие факторного анализа, используют описательные статистики, чтобы получить общее представление  об исследуемых переменных.

Для проведения описательной статистики оценивают:

1) показатели центра распределения:

■  средняя (mean)

■  мода (mode) - значение переменной, которая чаще всего встречается в ряду распределения.

■  медиана (median) - значение переменной, которая приходится на середину частот, слева и справа от нее лежит 50% всех значений.

■  сумма (sum)

2) показатели вариации, которые служат для оценки разброса случайной величины вокруг центра распределения:

■  дисперсия (variance)

■  стандартное отклонение

■  размах – R

■  максимум и минимум

■  межквартальный размах - Q

■  стандартная ошибка средней (S.E. mean) - выборочная средняя, являясь случайной величиной, колеблется вокруг истинного значения средней (если выборка репрезентативна).

3) показатели  формы распределения:

•асимметрия (kurtosis):

A=

мера  отклонения формы распределения от симметричного нормального распределения. В случае наличия асимметрии распределение скошено влево или вправо. Коэффициент равен 0 , если распределение является симметричным.

•эксцесс (skewness): указывает, является ли распределение  пологим или крутым. Коэффициент  равен 0 , если распределение является нормальным.

Е=

4)  другие характеристики

• Квартиль (quartile) уровня q - такое значение x_q случайной величины, при которой функция ее распределения принимает значение, равное q, т.е.

P(X < x_q) = q

• Процентная точка (percentile) - квантиль уровня 1-q, т.е.

P(X > x_l-q) = q

     2.1. Дисперсионный анализ

     С помощью него исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.

     По  сути, дисперсионный анализ применяют  как проверку статистической значимости различий выборочных средних для  двух или больше совокупностей. Обычно нулевая гипотеза утверждает, что  все выборочные средние равны.

Примеры использования дисперсионного анализа  в практике маркетологов:

•  Различаются ли разные сегменты рынка с точки зрения объема потребления товара;

•  Действительно ли различаются оценки торговой марки группами респондентов, которые посмотрели разные рекламные ролики;

•  Различается ли отношение розничных, оптовых торговцев и торговых агентов к политике распределения, проводимой фирмой;

•  Зависит ли намерение потребителей приобрести товар данной торговой марки от разницы в уровнях цен;

•  Влияет ли осведомленность потребителей о магазине (высокая, средняя и низкая) на предпочтение данного магазина.

Разновидности дисперсионного анализа:

По числу  факторов (независимых переменных):

-  один фактор (однофакторный анализ);

-  несколько (многофакторный анализ)

По виду факторов:

-  метрическая, интервальная;

-  порядковая

По виду зависимой переменной:

-категориальная (обычный дисперсионный анализ);

-  интервальная или метрическая (ковариационный анализ)

По числу  зависимых переменных:

-  одна;

-несколько  (многомерный дисперсионный).

По виду проверяемой гипотезы:

-общее  различие средних;

-  различия конкретных средних (множественные контрасты).

По виду проверяемых групп:

-  различные группы;

-  одна и та же группа (повторными измерениями).

     2.2. Кластерный анализ

     Кластерный  анализ - это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные  наблюдения, каждое из которых описывается  неким набором переменных.

     Кластерный  анализ - способ классификации объектов на относительно гомогенные (однородные) группы, исходя из рассматриваемого набора переменных. Объекты в группе относительно схожи с точки зрения этих переменных и отличаются от объектов в других группах.

     Кластерный  анализ используют в маркетинге для  различных целей:

     • Сегментация рынка:

     Например, потребителей можно разбить на кластеры на основе выгод, которые они ожидают  получить от покупки данного товара. Каждый кластер может состоять из потребителей, которые ищут схожие выгоды. Этот метод называют сегментаций преимуществ. Проиллюстрируем его на следующем примере.

     В исследовании, посвященном моделям  принятия решений людьми, проводящими  свой отпуск за рубежом, маркетологи  получили от 260 респондентов информацию, касающуюся шести психографических направлений: психологического, образовательного, социального, релаксационного, физиологического и эстетического. Для разбивки респондентов на психографические сегменты использовали кластерный анализ. Первый сегмент (53%) состоял из людей с высоким (или  близким к нему) уровнем жизни. Эту группу назвали "требовательными". Во вторую группу (20%) входили лица с  высоким образовательным уровнем, ее назвали "интеллектуалы". Лица, входящие в последнюю группу (26%), оказались большими любителями релаксации (развлечений). Они получили низкую оценку по социальной шкале, и были названы "беглецами" (от действительности). Чтобы привлечь отпускников в  каждый из сегментов, разработали специальные  маркетинговые стратегии.

     • Понимание поведения покупателей.

     Кластерный  анализ используется для идентификации  однородных групп покупателей. Затем  поведение каждой группы при покупке  товара изучается отдельно, как, например, в проекте "Выбор универмага". В этом случае респондентов разбили на группы, исходя из оценок важности, которую они присвоили каждому критерию, используемому для выбора универмага. Кластерный анализ также использовали, чтобы определить виды стратегий, применяемых покупателями автомобилей для получения внешней информации.

     •  Определение возможностей нового товара.

     Кластеризацией  торговых марок и товаров можно  определить конкурентоспособные наборы в пределах данного рынка. Торговые марки в одном и том же кластере конкурируют более жестко между  собой, чем с марками других кластеров. Фирма может изучить свои текущие  предложения в сравнении с  предложениями своих конкурентов, чтобы определить потенциальные  возможности новых товаров.