РЕФЕРАТ

      Дипломная работа, 64 стр., 32 ил., 9 табл., 9 прил., библиогр. 7.

МАРКЕТИНГОВОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ, РЫНОК КОВРОВЫХ ИЗДЕЛИЙ, ПЕРВИЧНЫЕ И ВТОРИЧНЫЕ ДАННЫЕ, МЕТОДЫ ПРОВЕДЕНИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ, СБОР ДАННЫХ, АНКЕТИРОВАНИЕ, АНАЛИЗ ДАННЫХ.

      Объекты исследования – предприятие г. Бреста ОАО «Ковры Бреста», организации – покупатели, индивидуальные потребители.

      Цели  работы:

1. Изучить методику проведения маркетингового исследования.
2. Провести маркетинговое исследование на примере конкретного предприятия.
3. Проанализировать полученные результаты.

      Методы  исследования – методы проведения описательных исследований, способы  и формы сбора данных, элементы статистического анализа.

      Результатами  являются:

      Представление отчета на предприятие о результатах  исследования.

      Полученные  результаты позволяют провести полномасштабное  маркетинговое исследование рынка  ковровых изделий.

 

ВВЕДЕНИЕ

      В серьезном бизнесе, в условиях жесткой  конкуренции, решения должны приниматься  на основе тщательного анализа имеющейся  информации, быть обоснованными и доказуемыми. Поскольку у менеджеров часто нет времени и навыков, чтобы самостоятельно собрать необходимую информацию, они нуждаются в проведении маркетингового исследования. Методы маркетинговых исследований являются универсальными и могут применяться в самых разных областях человеческой деятельности /1/.

      В ходе изучения дисциплин, курса по методике проведения маркетинговых исследований не было. Данная тема была лишь затронута  в курсе маркетинга.

      В процессе написания дипломной работы была поставлена задача теоретического изучения методики проведения маркетинговых исследований на предприятиях, а так же применения данной методики на примере конкретного реального предприятия.

      В ходе проведения маркетингового исследования решаются следующие задачи:

1. Изучение характеристик рынка.
2. Анализ сбыта.
3. Оценка реакции на новый товар.
4. Определение предпочтений потребителей.

      Необходимо  было провести исследование рынка ковровых изделий, на примере ОАО «Ковры Бреста». После прохождения на предприятии  преддипломной практики были собраны сведения, которые позволили определить, что на предприятии проблемы со сбытом готовой продукции.

      Проведенное исследование может служить основой  для дальнейшего, уже более глубокого  анализа рынка и поможет решить накопившиеся на предприятии проблемы.

 

       СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Черчилль  Г.А. Маркетинговые исследования. –  СПб.: Питер, 2002.
2. Основы маркетинга. / Ф. Котлер, Г. Армстронг, Д. Сондерс, В. Вонг. – М.; СПб.; К.: Вильямс, 2001.
3. Статистический анализ данных на компьютере. / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров.; Под ред. В.Э. Фигурнова. – М.: ИНФРА-М, 1998.
4. Маркетинг. Словарь-справочник. / Л.В. Бедрицкая, М.А. Кудревич, В.К. Матюшевская и др., – Мн., Вышэйшая школа, 1993.
5. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. – М.: Статистика, 1977.
6. Панкрухин А.П. Маркетинг. Учебник. – М.: Омега-Л, 2002.
7. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Финпресс, 1998.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

      В ходе проведения маркетингового исследования рынка ковровых изделий в городе Бресте, на примере ОАО «Ковры Бреста» был выявлен ряд проблем, связанных со сбытом готовой продукции.

1. Выяснилось, что более 50% опрошенных имеют в наличие продукцию ОАО «Ковры Бреста», но, в большинстве своем, уже устаревшую как морально, так и физически.
2. 100% покупателей довольны качеством изделий, производимых на брестском комбинате. Предпочтение отдается коврам прямоугольной формы, размеров 2х3 и 3х4 метра с содержанием шерсти в ворсе изделия.
3. Многие потребители отметили скудный модельный ряд изделий из шерсти современных дизайнов. Предприятию следует учесть, что около 50% респондентов желают видеть изделия в пастельном колористическом решении, бежево-песочной, коричневой и пепельной цветовой гаммы.
4. Следует отметить важный факт: основными источниками знакомства с продукцией являются покупатели и продавцы ковровых изделий. Реклама и выставки играют незначительную роль в распространении брестских ковров. Современные средства рекламы, такие, как Интернет, не имеют никакого воздействия на потребителей данной продукции.
5. Некоторые респонденты отметили множество устаревших моделей в магазинах ковровых изделий. А так же высокие, недоступные для среднего потребителя, цены на изделия из чистой шерсти.
6. Лишь незначительная часть опрошенных организаций высказалась о том, что в будущем приобретет ковровые изделия. Подавляющее большинство не сделает этого по причине нехватки средств.

      После проведенного анализа данных основными  рекомендациями стали следующие.

      Расширить ассортиментный ряд изделий в  сторону современных дизайнов – это авангард, геометрия; ковры нетрадиционных размеров; пастельные тона.

      Разнообразить размеры ковров. Учесть, что дорожки  светлых тонов с открытыми  полями менее предпочтительны, чем  приглушенных тонов.

   Самым же главным, на наш взгляд, является увеличение объемов рекламы ковровых изделий с использованием современных средств коммуникации.

      Целесообразно провести полное маркетинговое исследование рынка не только в городе Бресте, но и в других городах республики. А так же проводить такие исследования постоянно, с целью сбора данных для более точного прогноза в отношении деятельности предприятия.

 

Статистический  анализ данных

      В ходе исследования проводится обработка  большого количества анкет, содержащих различные комбинации признаков. Эти  комбинации появляются с разной частотой. Возникает необходимость связать один признак с другим.

      Иногда  такие признаки связаны жестко, иногда - связь отсутствует.

      Исследователя в таких задачах обычно интересует, насколько точно можно предсказать  значение одного признака по значению другого. Сначала необходимо проверить, существует ли вообще какая-либо связь между этими признаками, или же они ведут себя независимо друг от друга. Статистический способ ответа на этот вопрос основан на изучении выборки.

      Рассмотрим  данный вид анализа на примере таблицы перекрестной табуляции. Результаты исследования приведены в таблице 3.6., которая заодно дает пример таблицы сопряженности признаков.

Таблица 3.6.

Зависимость приемлемости цен на ковровые изделия  от уровня дохода покупателей в магазине "Ковры" 

      Здесь признак уровня дохода имеет два  уровня, а признак приемлемости цен - три, вместе они образуют таблицу 2 х 3.В каждой из её шести клеток показано, сколько раз встречалась данная комбинация признаков. На полях таблицы указаны суммарные значения. Общее количество испытуемых (26) помещено в правом нижнем углу таблицы. Оно получается как сумма чисел, стоящих на полях. В табл. 3.6. отражены наблюдаемые частоты встречаемых комбинаций признаков.

      Нам необходимо было ответить на вопрос: есть ли связь между уровнем дохода и приемлемостью цен на товары.

      Начнем  с того, что в противовес представлению  о взаимосвязи признаков введем гипотезу, отрицающую эту связь. Эта  гипотеза о независимости признаков (в дальнейшем - "нулевая" гипотеза H₀).

      Для простоты обозначим числа, стоящие в ячейках через буквы с индексами.(См. табл. 3.7.).

Таблица 3.7.

Таблица сопряженности  уровня дохода и приемлемости цен 

      Для проверки гипотезы о независимости  нам необходимо вычислить ожидаемые  частоты. Они вычисляются так: ; и так далее. В результате получим табл. 3.8.

      Таблица 3.8.

Зависимость приемлемости цен на товары от уровня дохода

(с ожидаемыми  частотами) 

      При выполнении гипотезы ожидаемые частоты не должны сильно отличаться от наблюдаемых. В нашем случае, если сравнить соответствующие ячейки табл. 3.6. и табл. 3.8. - видно, что числа отличаются довольно существенно. Результаты сравнения приведены в таблице 3.9. 
 
 
 

Таблица 3.9.

Сравнение наблюдаемых и ожидаемых частот 

      Существует  следующий способ проверки гипотезы. Это критерий Пирсона-Фишера.

      Обозначим наблюдаемые частоты через H; ожидаемые, или теоретические, частоты обозначим буквой Т. Исходя из теории литературы /3/ в качестве меры близости наблюдаемых и ожидаемых частот разумно рассмотреть величину: X²=S(H-T)²/T, где сумма берется по всем ячейкам таблицы сопряженности. В данном случае X² есть мера согласия опытных данных с теоретической моделью.

      В нашем случае X²=3,283.

      Затем, как показано в /3/, необходимо посчитать число степеней свободы:

(r-1)*(s-1), где r - количество столбцов, s - количество строк в таблице сопряженности.

      В нашем случае число степеней свободы  равно 2.

      Необходимо  сравнить полученное значение X² с табличными значениями распределения хи-квадрат (X²) с двумя степенями свободы, используя таблицу критических значений X² из /5/.

      Следуя /3/ можно сделать вывод: P{X²>=X²}<0,2. Это значит, что вероятность получить чисто случайно для независимых признаков такое же , как в опыте или даже большее значение, не превышает 0,2.Можно считать поэтому, что в нашем примере признаки не являются независимыми, то есть связь между ними проявляется. 

      Для измерения тесноты связи между  факторными и результирующими признаками часто используются эмпирические показатели, основанные на корреляции рангов (коэффициент Спирмена r) или на сравнении поведения отклонений отдельных вариантов от своей средней величины по каждому из признаков (коэффициент Фехнера К_ф)

      Для расчёта коэффициента корреляции рангов Спирмена

по каждой случайной величине значения признака-фактора (Х) и признака-результата (У)  нумеруются каждый в отдельном порядке убывания (возрастания) и им присваивается порядковый номер в ряду (ранг). Если встречаются несколько одинаковых значений Х или У, то каждому из равных присваивается ранг, равный среднему арифметическому рангов, приходящихся на эти значения. Затем ранги отдельных значений фактического признака сопоставляются с рангами результирующего признака и их разность обозначается как d. После таких расчётов формируется коэффициент Спирмена r

  , где d – разность рангов Х и У, n – число пар наблюдений,

çr÷£1 (r довольно близок к r или h), в частных случаях:

r=0 это не говорит об отсутствии связи,

çr÷=1 это не говорит о наличии функциональной связи.