Федеральне агентство з освіти Російської Федерації
Російська міжнародна академія туризму
Східносибірських інститут туризму - філія РМАТ
Факультет: Менеджменту
Кафедра: Економіки та фінансів
КУРСОВИЙ ПРОЕКТ
З дисципліни: Маркетинг
На тему: Вибір методів обробки маркетингової інформації
ВИКОНАВ:
Студент Якушев А.А.
Курс 4 потік 2 група 3
ПЕРЕВІРИВ:
Викладач Колесов Е.В.
Красноярськ 2010
ЗМІСТ
Введення
1. Обробка інформації
1.1 Інформація в маркетингу
1.2 Методи обробки маркетингової інформації
2. Характеристика підприємства «русло»
2.1 Методи використовуються на підприємстві
Висновок
Список використаної літератури та джерел
Додаток
ВСТУП
Процес управління маркетингом не можливий без об'єктивної оцінки ситуації на ринку. Виділяють кілька етапів управління аналіз ринкових можливостей (проведення маркетингових досліджень);
відбір цільових ринків (виміри обсягів попиту, сегментування ринків, вибір цільового ринку і позиціонування товару на ринку);
розробка комплексу маркетингу (розробка товарів, встановлення цін на товари, формування каналів дистрибуції і стимулювання збуту);
втілення в життя маркетингових заходів.
Як ми бачимо, на кожному етапі маркетолог так чи інакше стикається з необхідністю дослідження ринку, будь то визначення оптимальної ціни, сегментування споживачів або оцінка ефективності рекламної компанії. Ціна питання може бути досить висока, і помилка обійдеться набагато дорожче, ніж навіть масштабне маркетингове дослідження. При проведенні маркетингового дослідження споживачів від дослідника вимагається не тільки талант соціолога, а й певне знання методів обробки даних. Сьогоднішня економіка досить складна і багатогранна, обсяг інформації, що надходить може бути досить великий, тому зуміти витягти з цього масиву даних необхідні залежності є важливим завданням маркетолога. Існуючі статистичні пакети дозволяють провести досить повний і просунутий аналіз. Для грамотного застосування численних методів, закладених в прикладних пакетах, маркетолог повинен розуміти суть цих методів, їх обмеження і ступінь точності. В іншому випадку він буде приймати рішення на підставі невірної інформації.
Є й другий аспект у володінні методами обробки даних: розуміння процесів, що відбуваються на ринку з одного боку, і володіння статистичними методами дозволяє витягувати з наявних даних нетривіальні, непомітні на перший погляд зв'язки, будувати обгрунтовані прогнози та оцінки.
Курсовий проект складається з двох розділів, в першому розділі дається характеристика маркетингової інформації та методів обробки маркетингової інформації (статистичні і аналітичні), у другій частині дається коротка характеристика підприємства «русло» і використовуваних методів обробки в роботі підприємства.
Мета курсового проекту:
Розгляд методів обробки маркетингової інформації, як одного з найважливіших аспектів для прийняття рішень в реалізації маркетингової політики.
Завдання курсового проекту:
Дати визначення маркетингової інформації
Виявити можливі методи обробки маркетингової інформації
Для кожного методу визначити питання, відповіді на які дозволяють вибрати той чи інший метод
Охарактеризувати вибраного підприємство і методи, використовувані в його роботі
Методи, використані при реалізації курсового проекту:
Метод обробки загального обсягу даних
Метод аналізу даних, отриманих у ході попереднього методу
Метод копіювати - вставити, застосований для даних отриманих з підприємства.
1. ОБРОБКА ІНФОРМАЦІЇ
1.1 Інформація в маркетингу
Інформація є найважливішим підставою для будь-якого маркетингового дії і тим більше дослідження. Як стверджують багато маркетологів, інформаційна робота складає від третини до половини всього обсягу маркетингової діяльності. За оцінками деяких західних спеціалістів, відсутність відповідної системи інформаційних зв'язків в нашій країні щорічно обходиться суспільству в колосальну суму - 80-90 млрд. руб. втрат.
Інформація в маркетингу буває первинною і вторинною. Первинна інформація найчастіше виходить у результаті спеціальних польових (ринкових) досліджень і моделювання, здійснених в будь-якому випадку зі спеціальною метою вирішити дану конкретну маркетингову проблему.
Переваги первинної інформації:
- Збір відповідно до точно поставленої мети;
- Відома і контрольована методологія збору;
- Результати доступні для компанії і можуть відгороджуватися від конкурентів;
- Відома надійність.
Недоліки:
- Великий час на збір і обробку;
- Дорожнеча;
- Сама фірма не завжди може зібрати всі необхідні дані.
Вторинна інформація - це дані, зібрані раніше для цілей, відмінних від цілей конкретного маркетингового дослідження. Джерела вторинної інформації поділяються на внутрішні (документація фірми: бюджети, звіти, рахунки, запаси, попередні дослідження тощо) і зовнішні.
Переваги вторинної інформації:
- Дешевизна в порівнянні з первинною інформацією;
- Можливість зіставлення декількох джерел;
- Швидкість отримання в порівнянні зі збором первинної інформації.
Недоліки:
- Неповнота;
- Устареваемость;
- Іноді невідома методологія збору й обробки;
- Неможливість оцінити вірогідність.
Недоліки вторинної інформації обумовлені, насамперед, тим, що спочатку ця інформація збиралася для цілей, зазвичай відмінних від цілей конкретного маркетингового дослідження. Отже, для оцінки надійності вторинних даних варто відповісти на п'ять основних питань:
1. Хто збирав і аналізував дану інформацію?
2. Які цілі переслідувалися при зборі та аналізі інформації?
3. Яка інформація, і яким чином була зібрана?
4. Якими методами інформація оброблялася й аналізувалася?
5. Як дана інформація узгоджується з іншою подібною інформацією?
Дослідження, виконані на основі вторинної інформації, як правило, є попередніми (оглядовими) і носять описовий чи постановочний характер. За допомогою таких досліджень можна визначити, наприклад, загальноекономічні характеристики ринку, положення в окремих галузях, національні й інші особливості при виході на зарубіжні ринки.
При проведенні вторинних досліджень значимість внутрішньої чи зовнішньої інформації визначається в залежності від цілей дослідження й об'єкта дослідження.
1.2 Методи обробки маркетингової інформації
Після того як маркетолог зібрав інформацію, настає етап оцінки та аналізу даних. Перш ніж задіяти складні методи на кшталт факторного аналізу, використовують описові статистики, щоб отримати загальне уявлення про досліджувані змінних.
Описові статистики -
Для цього оцінюють
1) показники центру розподілу
середня (mean)
мода (mode) - значення змінної, яка найчастіше зустрічається в ряду розподілу.
медіана (median) - значення змінної, яка припадає на середину частот, ліворуч і праворуч від неї лежить 50% усіх значень.
сума (sum)
2) показники варіації, які служать для оцінки розкиду випадкової величини навколо центру розподілу.
дисперсія (variance) = σ 2
стандартне відхилення
розмах -
R = x max - x min
максимум і мінімум
межквартільний розмах
Q =
стандартна помилка середньої (S. E. mean) - вибіркова середня, будучи випадковою величиною, коливається навколо істинного значення середньої (якщо вибірка репрезентативна), зі стандартним відхиленням, рівним
.
У інтер вал, рівний подвоєною помилку потрапляє з імовірністю 67% істинне значення середньої сукупності.
3) показники форми розподілу
• асиметрія (kurtosis):
A =
міра відхилення форми розподілу.
від симетричного нормального розподілу. У разі наявності асиметрії розподіл скошено вліво або вправо. Коефіцієнт дорівнює 0, якщо розподіл є симетричним.
• ексцес (skewness): вказує, чи є розподіл пологим або крутим. Коефіцієнт дорівнює 0, якщо розподіл є нормальним.
Е =
4). Інші характеристики
• Квартиль (quartile) рівня q - таке значення x q випадкової величини, при якій функція її розподілу приймає значення, рівне q, тобто
P (X <x q) = q
Медіана є окремим випадком квантиль при q = 0,5.
• Процентна точка (percentile) - квантиль рівня
1 - q, тобто P (X> x l - q) = q
Серед аналітичних методів у маркетингу часто застосовуються:
Дисперсійний аналіз - За допомогою дисперсійного аналізу досліджують вплив однієї або кілька незалежних змінних на одну залежну змінну або на кілька залежних змінних. Метод статистичного аналізу, що дозволяє визначити достовірність гіпотези про відмінності в середніх значеннях на підставі порівняння дисперсій (відхилень) розподілів (наприклад, можна перевірити гіпотезу про відмінності двох груп споживачів, виділених за допомогою кластеризації). На відміну від кореляційного аналізу дисперсійний аналіз не дає можливості оцінити тісноту зв'язку між змінними.
По суті, дисперсійний аналіз застосовують як перевірку статистичної значимості відмінностей вибіркових середніх для двох або більше сукупностей. Зазвичай нульова гіпотеза стверджує, що всі вибіркові середні рівні.
Приклади використання дисперсійного аналізу в практиці маркетологів:
Чи розрізняються різні сегменти ринку з точки зору обсягу споживання товару;
Чи справді різняться оцінки торгової марки групами респондентів, які подивилися різні рекламні ролики;
Різниться чи ставлення роздрібних, оптових торговців і торгових агентів до політики розподілу, що проводиться фірмою;
Чи залежить намір споживачів придбати товар даної торгової марки від різниці в рівнях цін;
Чи впливає обізнаність споживачів про магазин (висока, середня і низька) на перевагу даного магазину.
Однофакторна модель має вигляд -
x ij = Μ + F i + Έ ij
Двофакторна модель має вигляд -
ч шо = μ + А ш + П о + Шшо + ε шоло
Де F i - ефект, обумовлений впливом i-го рівня фактора А.
G j - Ефект, обумовлений впливом i-го рівня фактора B.
Iij - ефект, обумовлений взаємодією двох факторів, тобто відхилення від середньої по комірці x ij від суми доданків μ + F i + G j.
Ідея дисперсійного аналізу полягає в наступному. Згадаймо правило складань дисперсій: загальна дисперсія дорівнює сумі міжгрупової і середньої з внутрішньогрупових дисперсій.
σ 2 = + Δ
Різновиди дисперсійного аналізу:
За кількістю чинників (незалежних змінних):
один чинник (однофакторний аналіз);
кілька (багатофакторний аналіз)
По виду факторів:
метрична, інтервальна;
порядкова
По виду залежної змінної:
-Категоріальна (звичайний дисперсійний аналіз);
інтервальна або метрична (коваріаційний аналіз)
За кількістю залежних змінних:
одна;
-Кілька (багатомірний дисперсійний).
По виду перевіряється гіпотези:
-Загальне відмінність середніх;
відмінності конкретних середніх (множинні контрасти).
По виду перевіряються груп:
різні групи;
одна і та ж група (повторними вимірами).
Кластерний аналіз - це сукупність методів, що дозволяють класифікувати багатовимірні спостереження, кожне з яких описується певним набором змінних. Кластерний аналіз - спосіб класифікація об'єктів на відносно гомогенні (однорідні) групи, виходячи з розглянутого набору змінних. Об'єкти в групі щодо схожі з точки зору цих змінних і відрізняються від об'єктів в інших групах.
Вирішуються:
Кластерний аналіз використовують в маркетингу для різних цілей.
• Сегментація ринку. Наприклад, споживачів можна розбити на кластери на основі вигод, які вони очікують отримати від покупки даного товару. Кожен кластер може складатися із споживачів, які шукають схожі вигоди. Цей метод називають сегментацій переваг. Ми проілюструємо його на наступному прикладі.
У дослідженні, присвяченому моделями прийняття рішень людьми, які проводять свою відпустку за кордоном, маркетологи отримали від 260 респондентів інформацію, що стосується шести психографических напрямків: психологічного, освітнього, соціального, релаксаційного, фізіологічного та естетичного. Для розбивки респондентів на психографічні сегменти використовували кластерний аналіз. Перший сегмент (53%) складався з людей з високим (або близьким до нього) рівнем життя. Цю групу назвали "вимогливими". У другу групу (20%) входили особи з високим освітнім рівнем, її назвали "інтелектуали". Особи, які входять в останню групу (26%), виявилися великими любителями релаксації (розваг). Вони отримали низьку оцінку за шкалою соціальної, і були названі "втікачами" (від дійсності). Щоб залучити відпускників в кожен із сегментів, розробили спеціальні маркетингові стратегії.
• Розуміння поведінки покупців. Кластерний аналіз використовується для ідентифікації однорідних груп покупців. Потім поведінка кожної групи при покупці товару вивчається окремо, як, наприклад, в проекті "Вибір універмагу". У цьому випадку респондентів розбили на групи, виходячи з оцінок важливості, яку вони привласнили кожним критерієм, що використовується для вибору універмагу. Кластерний аналіз також використовували, щоб визначити види стратегій, що застосовуються покупцями автомобілів для отримання зовнішньої інформації.
Визначення можливостей нового товару. Кластеризацією торгових марок і товарів можна визначити конкурентоспроможні набори в межах даного ринку. Торгові марки в одному і тому ж кластері конкурують більш жорстко між собою, ніж з марками інших кластерів. Фірма може вивчити свої поточні пропозиції в порівнянні з пропозиціями своїх конкурентів, щоб визначити потенційні можливості нових товарів.
Вибір тестових ринків. Угрупованням міст в однорідні кластери можна підібрати порівнянні міста для перевірки різних маркетингових стратегій.
Скорочення розмірності даних. Кластерний аналіз можна використовувати як основний інструмент скорочення розмірності даних при створенні кластерів або підгруп даних, більш зручних для аналізу, ніж окремі спостереження. Подальший багатовимірний аналіз здійснюють над кластерами, а не над окремими спостереженнями. Наприклад, щоб описати відмінності в поведінці споживачів по відношенню до товарів, їх спочатку розбивають на групи. Потім відмінності між групами перевіряють за допомогою множинного дискримінантного аналізу
Важливо відзначити ще одну особливість застосування кластерного аналізу в сегментації. Кластерний метод покликаний виділяти групи з вихідної безлічі об'єктів. Результатом його застосування завжди є певний набір груп об'єктів. Однак одержуване розбиття може і не відповідати гіпотезі аналітика про існування «реальної» сегментної структури. Тому при застосуванні кластерного аналізу аналітик змушений проводити численні експерименти, що дозволяють сумістити його уявлення про реальну структурі ринку з конкретними обчислюваними результатами. Кошти, виділені реальні групи об'єктів дозволяють аналітику переконатися в правильності своїх уявлень про сегментної структурі ринку.
Теорія Вибір змінних
Можливо, найважливіша частина формулювання проблеми кластеризації - це вибір змінних, на основі яких проводять кластеризацію. Включення навіть однієї або двох сторонніх (що не мають відношення до гуртування) змінних може спотворити результати кластеризації. Завдання полягає в тому, щоб обраний набір змінних зміг описати подібність між об'єктами з точки зору ознак, що мають відношення до даної проблеми маркетингового дослідження. Змінні слід вибирати, виходячи з досвіду минулих досліджень, теорії або тестованої гіпотези. Експериментатор повинен мати інтуїцію і вміти робити висновки.
Нормування значень змінних
Сенс нормування полягає у приведенні чисельних значень вибраних змінних до одного масштабу. Методика нормування була розглянута вище.
Вимірювання відстаней або міри близькості між об'єктами
Мета кластеризація - групування схожих об'єктів. Тому для того щоб оцінити, наскільки вони схожі або несхожі, необхідно використовувати якусь одиницю виміру. Найбільш поширений метод полягає в тому, щоб в якості такого заходу використовувати відстані між двома об'єктами. Об'єкти з меншими відстанями між собою більше схожі, ніж об'єкти з великими відстанями.
Вибір метрики залежить від головних цілей дослідження, фізичної та статистичної природи досліджуваних явищ. Існує кілька способів обчислення відстані між двома об'єктами, з них найбільш поширені на приклад:
Евклідова - відстань
(X, y) = { i (x i - y i) 2} 1 / 2
Квадрат евклідова відстані - відстань
(X, y) = i | x i - y i |
Відстань Чебишева -
відстань (x, y) = Максимум | x i - y i |
Регресійний аналіз - Регресійний аналіз - статистичний метод, призначений для оцінки впливу різних факторів на результат експерименту, прогнозу невідомих значень залежної змінної.
Приклади використання дисперсійного аналізу в практиці маркетологів:
Чи можна варіацію в обсязі продажів пояснити витратами на рекламу "
Яка форма цієї залежності і чи можна її висловити у вигляді рівняння, що описує пряму лінію "
Яку частку варіації обсягу продажів можна пояснити витратами на рекламу, цінами і дистрибуцією?
Чому дорівнює внесок витрат на рекламу в поясненні варіації обсягу продажів при контрольованих змінних - рівнях цін і розподілу?
Які обсяги продажів можна очікувати, виходячи з даних рівнів витрат на рекламу, цін та рівня розподілу?
Регресійна модель має вигляд -
y i = ƒ (x) + ε = θ 0 + Θ 1 x i + ε i
де
y i - Залежна змінна;
x i - незалежна змінна (фактор);
θ 0, θ 1 - параметри функції регресії;
ε i - Випадкова змінна, що характеризує відхилення від функції регресії. Таким чином, змінна y i є лінійна функція від змінної x i з точністю до випадкового збурення ε i.
Властивості коефіцієнтів регресії істотним чином залежать від властивостей випадкової складової. Щоб регресійний аналіз, заснований на звичайному методі найменших квадратів, давав найкращі результати, випадковий член повинен відповідати певним умовам. Саме розуміння важливості цих умов відрізняє компетентного дослідника, що використовує регресійний аналіз, від некомпетентного. Якщо ці умови не виконані, дослідник повинен це усвідомлювати. Якщо коригувальні дії можливі, то аналітик повинен бути в змозі їх виконати. Якщо ситуацію виправити неможливо, дослідник повинен бути здатний оцінити, наскільки серйозно це може вплинути на результати.
Факторний аналіз - Факторний аналіз (factor analysis) - це загальна назва для класу методів, використовуваних, головним чином, для скорочення числа змінних та їх узагальнення.
Ідея методу полягає в стисканні матриці ознак в матрицю з меншим числом змінних, що зберігає майже ту ж саму інформацію, що і початкова матриця. В основі моделей факторного аналізу лежить гіпотеза, що спостережувані змінні є непрямими проявами невеликого числа прихованих (латентних) факторів. Зазвичай під моделлю факторного аналізу розуміють подання вихідних змінних у вигляді лінійної комбінації факторів.
X i =
Самі фактори невідомі. Але їх можна виразити через значення досліджуваних змінних. Фактори, виражені через вихідні змінні сегментування, інтерпретуються як внутрішні характеристики споживачів.
Фактори F побудовані так, щоб найкращим способом (з мінімальною похибкою) представити X. У цій моделі "приховані" змінні F k називаються загальними факторами, а змінні U i специфічними факторами. Звичайно (хоча й не завжди) передбачається, що X i стандартизовані ( = 1, Xi = 0), а фактори
, F 2 ,..., F m незалежні і не пов'язані зі специфічними факторами U i (Хоча існують моделі, виконані в інших припущеннях). Передбачається також, що фактори F i стандартизовані.
У цих умовах факторні навантаження a ik збігаються з коефіцієнтами кореляції між загальними факторами і змінними X i
Факторний аналіз використовують у таких ситуаціях:
Для визначення основних факторів, які пояснюють зв'язку в наборі змінних. Наприклад, можна використовувати набір висловлювань про спосіб життя для вимірювання психографічних профілів споживачів. Потім ці висловлювання піддають факторному аналізу, щоб визначити основні психографічні фактори.
Для визначення нового, меншого за розміром, набору некоррелірующіх змінних, які заміняють початковий набір корелюють змінних, на підставі якого далі виконується багатомірний аналіз (регресійний або дискримінантний). Наприклад, виявлені психографічні фактори можна використовувати як незалежні змінні при поясненні відмінностей між лояльними і нелояльними споживачами.
Факторний аналіз широко використовується в маркетингових дослідженнях.
При сегментації ринку для визначення латентних змінних з метою групування споживачів. Наприклад, покупців нових автомобілів можна згрупувати в залежності від того, на що вони звертають увагу при покупці автомобіля: економію, зручності, робочі характеристики автомобіля, комфорт і респектабельність
При розробці товарної стратегії факторний аналіз використовується для визначення характеристик торгової марки, що впливають на вибір споживачів. Конкретні торгові марки зубних паст оцінюють з точки зору захисту від карієсу, відбілювання зубів, смаку, приємного запаху і ціни.
При розробці рекламної стратегії маркетологи за допомогою факторного аналізу намагаються зрозуміти, яким передачам віддають перевагу споживачі цільового ринку. Покупці заморожених продуктів, наприклад, можуть дивитися кабельне телебачення, любити фільми певного жанру і музику в стилі "кантрі".
■ При розробці стратегії ціноутворення факторний аналіз визначає характеристики споживачів, чутливих до ціни. Наприклад, може виявитися, що вони прагнуть до економії і орієнтовані на домашній відпочинок.
Один з найбільш поширених методів пошуку факторів, метод головних компонент, полягає в послідовному пошук чинників. Існують і інші методи оцінки загальних факторів. Вони включають: метод незважених найменших квадратів, узагальнений метод найменших квадратів, метод максимальної правдоподібності, альфа-факторний метод, розпізнавання образів. Ці методи складніше, і їх не рекомендується використовувати недосвідченим аналітикам. Слід зазначити, що метод головних компонент добре працює при числі ознак порядку 10-15. Якщо число ознак більше 20, то слід використовувати інші методи факторного аналізу.
Дискримінантний метод - дискримінант аналіз включає в себе статистичні методи класифікації багатовимірних спостережень в ситуації, коли спостерігач має так званими навчальними вибірками ("класифікація з вчителем").
Вирішуються:
Дискримінантний аналіз використовується:
для прийняття рішення про те, які змінні найкращому чином розрізняють (дискримінують) дві або більше виникають сукупності (групи).
класифікація нових об'єктів на основі виявлених залежностей.
складання карти сприйняття
В маркетингових дослідженнях можна навести масу прикладів застосування дискримінантного аналізу. Так, за допомогою цього методу можна отримати відповіді на наступні питання:
• Чим, з точки зору демографічних характеристик, відрізняються прихильники даного магазину від тих, у кого ця прихильність відсутня "
• Які психографічні характеристики допомагають провести розходження між сприйнятливими і несприйнятливими до ціни покупцями бакалійних товарів "
• Чи відрізняються між собою різні сегменти ринку за своїми уподобаннями до засобів масової інформації "
Які існують відмінності між постійними покупцями місцевих універсальних магазинів і постійними покупцями загальнонаціональних мереж універмагів з точки зору стилю життя "
Якими відмінними характеристиками мають споживачі, що реагують на пряму поштову рекламу "
У загальному випадку задача розрізнення формулюється наступним чином: У результаті спостереження над об'єктом ми визначили значення його k ознак
х = ( , Х 2 ,..., х к)
Потрібно встановити правило, згідно з яким за спостережень значення вектора х об'єкт відносять до однієї з можливих сукупностей , I = 1,2 .., l. Для побудови правила дискримінації все вибіркове простір R вектора х розбивається на області R i = 1,2 .., l, так що при попаданні х у
об'єкт відносять до сукупності
.
Правило дискримінації вибирається у відповідності з певним принципом оптимальності на підставі апріорної інформації про можливості p вилучення об'єкта з K t . Очевидно, що рекомендації будуть тим точніше, чим повніше вихідна інформація.
Види дискримінантного аналізу:
1. Дискримінантний аналіз для двох груп Метод дискримінантного аналізу, коли залежна змінна має дві категорії
2.Якщо аналізують три або більше категорій, то метод називають множинним дискримінантний аналіз.
Головна відмінність між ними полягає в тому, що при наявності двох груп можливо вивести тільки одну дискримінантних функцій. Використовуючи множинний Дискримінантний аналіз, можна обчислити кілька функцій (а точніше число груп мінус один).
Етапи виконання дискримінантного аналізу:
1. Формулювання проблеми
Визначення цілей, залежною зміною і незалежних змінних. Залежна змінна повинна складатися з двох або більше взаємовиключних і взаємно вичерпних категорій. Якщо залежна змінна виміряна за допомогою інтервальної або відносної шкали, то її слід, в першу чергу, перевести в статус категоріальної. Наприклад, ставлення до торгової марки, виміряний за семибальною шкалою, можна категоризувати як несприятливе, нейтральне і сприятливе.
Наступний крок - поділ вибірки на дві частини. Одна з них - аналізована вибірка (analysis sample) - використовується для обчислення дискримінантної функції.
Інша частина - перевірочна вибірка - призначена для перевірки дискримінантної функції.
Коли вибірка досить велика, її можна розбити на дві рівні частини. Одна служить аналізованої вибіркою, а іншу використовують для перевірки. Потім роль цих половинок взаємно змінюють і повторюють аналіз
2. Визначення коефіцієнтів дискримінантної функції
Після визначення аналізованої вибірки ми можемо обчислити коефіцієнти дискримінантної функції, використовуючи два методи.
1) Прямий метод - обчислення дискримінантної функції при одночасному введенні всіх предикторів.
2) Покроковий метод - предиктори вводять послідовно, виходячи з їхньої здатності розрізнити (дискримінувати) групи.
3. Інтерпретація результатів
4. Оцінка достовірності дискримінантного аналізу
2. ХАРАКТЕРИСТИКА ПІДПРИЄМСТВА «Русло»
Компанія «русло» утворена в 1996 р.
Головне підприємство і виробництво знаходиться в м. Красноярську.
Мережа представництв за (більш ніж) десять років роботи на ринку поширилася за межі міста і краю. Прямі поставки вже здійснюються в Єкатеринбург, Омськ, Кемерово, Новосибірськ, Новокузнецьк і Абакан.
Основним напрямом виробництва є обробка, обжарка і фасовка насіння соняшнику, кедрового горіха, фісташки й арахісу. При цьому технології та розроблені фахівцями компанії рецептури дозволяють втілювати найсміливіші смакові ідеї і радувати споживачів новинками. Продукція компанії виготовлена тільки з натуральних продуктів, що містять вітаміни і амінокислоти, необхідні для здоров'я і гарного настрою.
Компанія «русло» включає в себе ряд управлінських і виробничих відділів. Фахівці в галузі технологій виробництва, контролю якості, просування продукції, постачання і транспортної логістики, маркетингу і реклами працюють згуртованої творчою командою, метою якої є розвиток компанії, розширення пропозицій, створення продукту високої якості, що відповідає вимогам і побажанням споживача в будь-якому куточку нашої країни.
Місія компанії
Місією компанії «русло» є формування та підтримку образу лідируючого постачальника якісної снекової продукції на території Росії в розумінні діючих та потенційних споживачів нашої послуги.
Протягом десяти років компанія «русло» зарекомендувала себе надійним партнером. З нами співпрацюють великі торгові мережі регіону, такі як «Командор», «Алпі», «Червоний Яр», «Коровай», «Пятерочка».
Партнерські відносини склалися з великими оптовими компаніями міста і краю.
За останній рік компанії завдяки реалізованому проекту «Van-selling», більшість торгових точок категорії С в Красноярську виявили інтерес до нашої продукції і уклали договори співпраці.
Географія продажів розширюється. На сьогоднішній день в містах Красноярського краю, Новосибірської, Омської, Кемеровської областей, в республіці Хакасія, в місті Єкатеринбурзі є представництва компанії «русло».
Індивідуальний підхід до кожного клієнта, маркетингова підтримка, гнучкі умови співпраці дозволяють нам підтримувати стійкі ділові відносини з партнерами.
Компанія володіє марками - «Чудні», «Кубики», GrИzli.
Асортимент компанії представлений 40 найменуваннями - це дрібничка смажені, солоні, гарбузові, фісташки арахіс і т.д.
У рік компанія випускає в середньому близько 1 тис. тонн готової продукції. На місцевому ринку «русло» з самого початку вийшла в лідери, займаючи на старті до 80% ємності свого сегменту. Сьогодні, враховуючи значно зрослу конкуренцію (на ринку присутні, як мінімум, п'ять основних гравців), компанія зберігає провідні позиції з часткою в 30%.
Річний оборот компанії складає близько 3,5 млрд. рублів.
Основними споживачами марки «Чудні» жінки у віці 40 років, марки GrИzl i молодієш у віці 23 років.
2.1 Методи, що використовуються на підприємстві «русло»
Однією з найважливішою складовою для отримання річного обороту на підприємстві «русло» є грамотна обробка отриманої маркетингової інформації.
У своїй роботі, маркетологи у достатній мірі використовують аналітичні методи обробки інформації, так як було зазначено раніше, кожен аналітичний метод може дати відповідь на різні питання.
дисперсійний аналіз
Різниться чи ставлення роздрібних, оптових торговців і торгових агентів до політики розподілу, що проводиться фірмою - основними споживачами продукції на крайовому ринку є роздрібні торговці, їх частка складає близько 48%, від усього обсягу продажів. Оптові торговці і контр агенти ділять частину, що залишилася навпіл 26 і 26% відповідно. Дана політика повністю підтримується в крайовому регіоні. Проте ж на ринках інших регіонів ситуація дещо змінюється - частка всіх торгових партнерів приблизно дорівнює 33,1%, але 13% роздрібних торговців не задоволені такою політикою розподілу, вважаючи її по відношенні до себе надто заниженою.
Чи залежить намір споживачів придбати товар даної торгової марки від різниці в рівнях цін - відповідно до цього пункту проведеного аналізу, з'ясовано що таки так, споживачі мають намір придбати товар в обумовлених умовах. Компанія «русло» як провідний виробник снекової продукції тримає рівень своїх цін нижче ніж на 2-3% від конкурентів, що достатньо впливає на наміри споживачів, укупі з високим рівнем якості продукції.
Чи має вплив вибір каналів збуту на обсяг збуту - продукція вироблена «русло» насамперед спрямована на масовість, у зв'язку з цим вибір основним каналом збуту роздрібного торговця є само собою зрозумілим, що дає близько 53% обсягу збуту.
Кластерний аналіз - використовуючи кластерний аналіз маркетологи «русло» в першу чергу складають розподіл груп покупців за віком, що виглядає приблизно так -
«Чудні»
GrИzli
Факторний аналіз - При сегментації ринку для визначення латентних змінних з метою групування споживачів - покупці групуються в залежності від того на що вони в першу чергу звертають увагу -
З 100% відсотків опитаних покупців 13% звертають увагу в першу чергу на об'єм упаковки, 26% звертають увагу на слоган, а 24% звертають увагу на колір упаковки. Решта ж покупці не надають особливого значення і купують що першим побачать.
ВИСНОВОК
Наприкінці, можна сказати, що проведення маркетингового дослідження - це складний багатоступінчастий процес, що вимагає глибокого знання об'єкта вивчення, від точності, якості та своєчасності якого залежить багато в чому успішне функціонування всього підприємства.
Маркетингові дослідження стають інструментом, за допомогою якого істотно знижується ризик підприємництва, постачальника посередника і зростає якість вирішення завдань споживача.
А одним з цих інструментів є грамотне розуміння і вміння користуватися методами обробки маркетингової інформацією, для більш точного прогнозування та прийняття рішень.
У даному проекті були проаналізовані основні методи обробки маркетингової інформацією та виявлено питання відповіді на які впливають на вибір того чи іншого методу.
Були коротко розглянуті підприємство «Русло», а також методи обробки, що використовуються на підприємстві. Можна сказати, що підприємство досить активно користується методами, але використовувати всі методи недоцільно.
Так як не всі вони потрібні у плані поставлених завдань.
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ І ДЖЕРЕЛ
Айвазян С.А., Мхітарян B. C. Теорія ймовірностей і прикладна статистика. - М., 2001 Т.1
Айвазян С.А. Основи економетрики. - М., 2001 Т.2
Біляївський І.К. Маркетингове дослідження: інформація, аналіз, прогноз: Навчальний посібник. -М., 2001
Божук С.Г. Маркетингові дослідження. - Спб., 2003
Боровиков B. Statistika: искуство аналізу даних на комп'ютері. - Спб,
Бююль А., Цефель П. SPSS: мистецтво обробки інформації. - Спб, 2002.
Голубков Є.П. Маркетингові дослідження: теорія, методика і практика. - М., 2000
Дев'ятко І.Ф. Методи соціологічного дослідження. - М., 2002
Дубров А.М., Мхітарян В.С., Трошин Л.І. Багатовимірні статистичні методи .- М., 2000.
Костерін А.Г. Практика сегментування ринку. - Спб., 2002
Кремер Н.Ш. Теорія ймовірностей і математична статистика. - М., 2003
Літтл Р.Дж., Рубін Д.Б. Статистичний аналіз даних з пропусками. - М., 1990
Малхотра Н.К. Маркетингові дослідження. Практичне керівництво. -М., 2002
Мангейм Дж.Б., Річ Р.К. Політологія. Методи дослідження: Пер. з англ.
Теорія статистики / за ред. Р.А. Шмойловой - М., 2002.
Толстова Ю.М. Вимірювання в соціологіі.-М., 1998
Трошин Л.І. Аналіз нечислової інформації. - М: МЕСИ, 1998
Тюрін Ю.М., Макаров А.А. Аналіз даних на комп'ютері. - М., 2003
Туркін В.С. Методи обробки маркетингової інформації М. 2004р.
Черчілль Г.А. Маркетингові дослідження. - Спб, 2000.