Конкурентоспособность Hyundai Getz

     Наблюдение (регистрация) представляет собой форму  маркетинговых исследований, с помощью  которых осуществляется систематическое, планомерное изучение поведения  того или иного объекта или  субъекта. Наблюдение, в отличие  от опроса не зависит от готовности наблюдаемого объекта сообщать информацию. Наблюдение - это процесс открытого  или скрытого от наблюдаемого сбора  и регистрации событий или  особых моментов, связанных с поведением изучаемого объекта. Предметом наблюдений могут быть свойства и поведение  индивидуумов; перемещение вещей, товаров  и т.п. Недостатком наблюдений является невозможность выявления мнений, представлений, знаний людей. Поэтому на практике наблюдения обычно используются совместно с другими методами исследований.

     Эксперимент - это исследование влияния одного фактора на другой при одновременном  контроле посторонних факторов. Эксперименты подразделяются на лабораторные, проходящие в искусственной обстановке (тест продукта), и полевые, протекающие  в реальных условиях (тест рынка). Основными  недостатками, данного метода являются значительная стоимость и длительность проведения, что существенно ограничивает применение этого метода в практических исследованиях.

     Панель - это повторяющийся сбор данных у одной группы опрашиваемых через  равные промежутки времени. Таким образом, панель - это вид непрерывной выборки. Она позволяет зафиксировать  изменения наблюдаемых величин, характеристик. Панельный опрос  используют при изучении мнений потребителей определенной группы за какой-либо промежуток времени, когда определяются их потребности, привычки, вкусы, рекламации. Недостатками использования панелей являются: "смертность" панели, проявляющаяся  в постепенном отказе участников от сотрудничества или переходе в  другую потребительскую категорию, и "эффект панели", заключающийся  в сознательном или бессознательном  изменении образа поведения участников, находящихся под длительным контролем.

     Экспертная  оценка - это оценка исследуемых  процессов квалифицированными специалистами - экспертами. Подобная оценка особенно необходима, когда невозможно получит  неопосредованную информацию о каком-либо процессе или явлении. На практике для  проведения экспертных оценок чаще всего  применяют дельфи-метод, метод мозговой атаки и метод синектики.

     Дельфи-метод - форма опроса экспертов, при которой  их анонимные ответы собираются в  течении нескольких туров и через  ознакомление с промежуточными результатами получают групповую оценку исследуемого процесса.

     Метод мозговой атаки заключается в  неконтролируемой генерации и спонтанном переплетении идей участниками группового обсуждения проблемы. На этой базе возникают цепочки ассоциаций, которые могут привести к неожиданному решению проблемы.

     Синектика считается методом с высоким  творческим потенциалом. Идея метода заключается  в постепенном отчуждении исходной проблемы путем построения аналогий с другими областями знаний. После  многоступенчатых аналогий производится быстрый возврат к исходной задаче.

     Инструменты анализа конкурентоспособности

     В ходе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является частотный анализ. Далее  следует описание статистических показателей  изучаемых признаков. Среди таковых  основными можно отметить следующие  показатели:

     Среднее (средняя арифметическая величина) - частное от деления суммы всех значений признака на их число. Оно  определяется как сумма значений, деленное на их количество. Характеризует  какую-либо совокупность в целом. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

     Дисперсия - величина, равная среднему значению квадрата отклонений отдельных значений признаков  от средней. Используется только для  характеристики интервальных и порядковых шкал.

     Среднее линейное отклонение - величина, равная среднему значению модуля отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

     Среднее квадратическое отклонение - величина, равная квадратному корню из дисперсии. Это мера разброса измеренных величин. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

     Коэффициент вариации - отношение среднего квадратического  отклонения к среднему арифметическому. Используется только для характеристики метрических шкал.

     Минимальное значение - это наименьшее значение переменной, встретившееся в массиве  данных

     Максимальное  значение - это наибольшее значение переменной, встретившееся в массиве  данных.

     Медиана - значение переменной у той единицы  совокупности, которая расположена  в середине ранжированного ряда частотного распределения. Отсекает половину ряда распределения. Используется только для  характеристики метрических шкал.

     Верхний квартиль - значение признака, отсекающее 3/4 ряда распределения. Используется только для характеристики метрических  шкал.

     Нижний  квартиль - значение признака, отсекающее 1/4 часть ряда распределения. Используется только для характеристики метрических  шкал.

     Мода - наиболее часто встречающееся значение переменной, т.е. значение, с которым  наиболее вероятно можно встретиться  в массиве.

     Частота - численное значение признака (количество ответов респондентов). Используется для всех видов шкал.

     Валидный  процент - доля численного значения признака от общей численности совокупности. Используется для всех видов шкал.

     Вторым  этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между  изучаемыми переменными. 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.

     Проверка  выдвинутых исследовательских гипотез  производится с помощью корреляционного, дисперсионного или факторного анализов. В следствие проведенного анализа  данных, выдвинутая гипотеза подтверждается или отвергается, что в любом  случае говорит о полученном результате.

     Conjoint analysis (совместный анализ) Метод анализа,  предназначенный для оценки и  сравнения атрибутов продуктов  с целью выявления тех из  них, которые оказывают наибольшее  влияние на покупательские решения.  Метод "Conjoint analysis" - лучшая технология  для измерения важности того  или иного фактора из-за того, что он заставляет респондента  думать не о том, что важно,  а только о его предпочтении. Достоинством метода является  возможность выявить латентные  факторы, влияющие на поведение  потребителей. С помощью данного  метода можно выделить оптимальную  комбинацию свойств продукта, оставив  продукт в приемлемой ценовой  категории. 

     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.

     Результаты  полевых исследований представляют собой значительные массивы переменных, которые достаточно сложны для обработки "ручным методом". 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.