Аналіз потреб ринку макаронних виробів шляхом його сегментації

 

(1.4)

 

Кожна змінна виражається через який-небудь фактор (F), помножений на коефіцієнт навантаження (λ), плюс похибка () [21].

У цій системі  рівнянь невідомими є як F, так і λ, а також похибки. Тому наведені факторні рівняння неможливо вирішити в їх початковому вигляді. Але можна звернути увагу на те, що змінні V корелюють між собою (саме ця їх особливість дозволяє висловити всі змінні через менше число факторів) і кожна з них містить унікальну випадкову компоненту або помилку, яка не вносить ніякого вкладу в їх кореляцію. Але у випадку, коли змінні мають спільну компоненту, як, наприклад, змінні V1 і V2 у наведеній вище системі рівнянь мають загальний фактор F1, їх кореляція пов'язана з факторними навантаженнями λ1 і λ2. Застосовуючи подібне міркування до всіх попарним кореляція, можна оцінювати коефіцієнти навантаження по кореляційної матриці - існуючі підходи (метод найменших квадратів, узагальнений метод найменших квадратів, метод максимальної правдоподібності) пов'язані з різними методами факторного аналізу.

Таким чином, вирішити наведену вище систему рівнянь  можна, лише знаючи фактори Fi, для визначення яких можуть бути використані дві пов'язані між собою техніки, об'єднані загальним терміном «факторний аналіз»:

• метод головних компонент;
• метод факторного аналізу.

Метод головних компонент заснований на спробі пояснити максимальну частку дисперсії в  заданому наборі змінних і орієнтується на елементи на діагоналі кореляційної матриці (рис. 1.1[21]), що представляють собою нормовані дисперсії. Метод факторного аналізу намагається пояснити кореляції між змінними і, відповідно, більше сфокусований на внедіагональних елементах кореляційної матриці. Обидва методи спрямовані на апроксимацію кореляційної матриці певним числом факторів - меншим, ніж кількість змінних, але способами апроксимації вони відрізняються.

Зрозуміло, методи дають схожі результати: якщо головні компоненти пояснюють більшу частину дисперсії в змінних V1 і V2, вони пояснюють і майже всю  кореляцію; в тому випадку, якщо фактори  пояснюють кореляцію між змінними V1 і V2, вони також повинні пояснювати їх дисперсію.

	V1	V2	…	Vn
V1	1	0.2	―	0.6
V2	0.2	1	―	―
…	―	―	―	―
Vn	0.6			1

 

Рисунок 1.1 – Кореляційна матриця (приклад) [21]

 

Досвід практичного  застосування методів показує, що факторний  аналіз використовується в тому випадку, коли дослідник зацікавлений у вивченні взаємозв'язків між змінними, тоді як метод головних компонентів застосовують там, де досліднику більше необхідно  саме скорочення розмірності даних  і менше потрібна їх інтерпретація. Проте при обробці результатів  маркетингових досліджень більш  популярним є метод головних компонент, оскільки їм (на відміну від інших  факторних методів) можна користуватися і при мультиколлінеарності даних. В опитувальних аркушах при проведенні маркетингових досліджень, як правило, містяться родинні питання, і отримані дані як раз і будуть мультиколінеарності. До того ж практика показує, що для застосування ФА необхідно мати велике число спостережень: воно повинно бути як мінімум на порядок більше числа виявлених факторів.

Існує ряд  показників, які можуть послужити  досліднику орієнтиром для попереднього вибору числа факторів або компонент. До найбільш важливих відносять власні числа, значення яких в даному випадку  висловлюють частку дисперсії змінних, пояснюється даними фактором. Є важлива  емпіричне правило, корисне для  оцінювання числа факторів: є рівно  стільки факторів, скільки власних  чисел, великих 1. Це правило досить легко зрозуміти: власне число виражає  частку нормованої дисперсії змінних, пояснюється фактором, і якщо воно більше 1, то, отже, воно має виражати дисперсію, що міститься більш ніж  в одній змінної (максимальна  частка нормованої дисперсії для  однієї змінної дорівнює 1).

Необхідно ще раз підкреслити, що правило «одиничного  власного числа» емпіричне, питання  про правомірність його застосування має вирішуватися самим дослідником. Власне число може бути менше 1, але  пояснювати розкид, розподілений між  декількома змінними (наприклад, власне число, рівне 0,9, пояснює по 1/3 розкиду  кожній з трьох змінних). Для маркетолога  при проведенні сегментування також  дуже важливо, щоб одержувані фактори  мали змістовний сенс, тому фактори  з власними числами, більшими 1, але не допускають змістовної інтерпретації, будуть ним відкинуті, і, навпаки, можуть бути залишені фактори з власними числами, меншими 1.

Важливим  практичним питанням, яке необхідно  вирішувати при використанні методу факторного аналізу, є питання обертань. Найпростіше пояснити його на прикладі двухфакторного рішення. Рішення з двох чинників являє собою двовимірне простір, який визначається двома осями, як це показано на рис. 1.2[21].

 

 

Рисунок 1.2 – Обертання в факторному аналізі

 

Кожна пара осей визначає одне і те ж двовимірне простір, але координати точки в  цьому просторі можуть змінюватися  в залежності від використовуваної системи координат. Для методу головних компонент це не становить жодної проблеми, оскільки він використовує єдину орієнтацію осей; в методі факторного аналізу значення коефіцієнтів навантажень змінюються зі зміною орієнтації осей, а будь-якої певної унікальної орієнтації не існує. Ця трудність у  використанні методу факторного аналізу  являє собою фундаментальну математичну  проблему. Для її вирішення дослідник  може застосовувати різні евристичні методи, основою яких є знаходження такого обертання осей, яке максимізує дисперсію коефіцієнтів навантажень: деякі навантаження будуть мати великі значення, інші - маленькі. Такі обертання не дозволяють однозначно, математично строго визначати факторні навантаження, але допомагають досліднику спростити інтерпретацію факторів, що дуже важливо при проведенні сегментування.

Існує кілька варіантів обертань. Найпопулярнішим  є метод варімакс, заснований на максимізації дисперсій змінних навантажень на кожен фактор. Цей метод дозволяє знайти обертання, в результаті якого одні змінні будуть мати високі, а інші - низькі навантаження на кожен фактор, що полегшує розуміння та інтерпретацію факторів. Метод обертання квартімакс дозволяє знайти такий поворот, при якому фактори для кожної змінної мають і високі, і низькі навантаження. Метод обертання еквімакс являє собою деякий компроміс між першими двома методами. Всі перераховані вище обертання є ортогональними (осі взаємно перпендикулярні), і, відповідно, буде спостерігатися відсутність кореляції між факторами. Це дуже важливо для маркетолога, оскільки він може робити певні висновки щодо незалежних факторів. Існують також і неортогональні обертання (осі не є взаємно перпендикулярними), один з найпопулярніших методів - це облімін. Подібні обертання рідко використовуються маркетологами, оскільки основний сенс проведення факторного аналізу в даному випадку полягає в отриманні відносно незалежних складових показників, коли фактори практично не корельовані.

Метод головних компонент формально не вимагає  використання обертань, так як пропонує єдине рішення; але в практиці дослідників-маркетологів зазвичай використовується обертання варімакс для полегшення інтерпретації компонент.

У тому випадку, коли результати застосування методу факторного аналізу або методу головних компонент влаштовують маркетолога, він може використовувати в подальших  дослідженнях новий набір змінних, які мають вклад кожного спостереження  в значення фактора. Нові змінні обчислюються множенням вихідних змінних на набір  вагових коефіцієнтів, отриманих  з коефіцієнтів навантажень. Саме ці факторизовані змінні і можуть бути використані для проведення сегментування. Як правило, ці змінні нормують, зводячи до змінним з нульовим середнім значенням і одиничним стандартним відхиленням.

Іноді фахівці  використовують коефіцієнти навантажень, щоб дізнатися, які змінні сильно пов'язані з фактором, а далі обчислюють нову змінну, яка є сумою або  середнім значенням цього набору змінних. Це дозволяє зберігати нові спостереження в тому ж масштабі, що і вихідні (при використанні середніх значень) і таким чином забезпечити  більш зрозумілу інтерпретацію  результатів.

Важливою  рекомендацією для використання методу факторного аналізу є обсяг  вибірки. Як показує досвід фахівців, число спостережень має бути досить велике і в 10-25 разів перевищувати число змінних, що беруть участь в  факторному аналізі. Це правило є  емпіричним, тобто являє собою  суто практичну рекомендацію, і може бути пояснено тим, що факторний аналіз ґрунтується на кореляціях і для p змінних мається p × (p-1) / 2 можливих кореляцій. Це правило не завжди дотримується, технічно за наявності p змінних для проведення факторного аналізу досить p+1 спостережень, але його дотримання маркетологом дуже бажано для отримання більш осмислених результатів. У тому випадку, коли обсяг вибірки малий у порівнянні з числом змінних, маркетолог повинен звернутися до методу головних компонент.

Існує кілька конкретних методів факторного аналізу, найбільш поширені з них розрізняються  підходом до підгонці кореляційної матриці. «Традиційним» методом є метод  головних осей (метод PAF). Більш сучасний - факторний аналіз максимальної правдоподібності; але якщо дані погано обумовлені (наприклад, майже мультиколінеарності), метод максимальної правдоподібності може видавати не надто осмислені рішення. У більшості випадків результати, отримані за допомогою обох методів, будуть досить близькими, але якщо дослідник-маркетолог сумнівається в обумовленості даних, краще використовувати більш надійний метод головних осей.

Таким чином, при проведенні сегментування ринку  зазвичай застосовується метод головних компонент (внаслідок мультиколлінеарності даних маркетингових досліджень) і для спрощення інтерпретації результатів використовується обертання варімакс.

 

ВИСНОВКИ ДО РОЗДІЛУ 1

 

 

1. Планування - процес визначення цілей, стратегій, а також заходів з їх досягнення за певний період часу виходячи з припущень про майбутні ймовірні умови виконання плану. Ключову роль у вирішенні стратегічних завдань організації грає стратегічне планування, під яким розуміється процес розробки і підтримки стратегічної рівноваги між цілями і можливостями організації у ринкових умовах. Мета стратегічного планування - визначити найбільш перспективні напрями діяльності організації, що забезпечують її зростання і процвітання.

2. Існує багато точок перетину між стратегіями для організації в цілому і маркетинговими стратегіями. Маркетинг вивчає потреби споживачів і здатність організації їх задовольнити. Ці ж фактори визначають місію і стратегічні цілі організації. При розробці стратегічного плану оперують маркетинговими поняттями: ринкова частка, розробка ринку і т. ін. Тому дуже складно відокремити стратегічне планування від маркетингового планування. Стратегічний маркетинг є складовою частиною процесу планування маркетингу і включає в себе: маркетингові дослідження, сегментація і позиціонування, постійний моніторинг поточної ринкової ситуації, розробку та виробництво нових продуктів, стратегічні цілі і завдання та багато іншого.

Концепції стратегічного планування і маркетингу тісно пов'язані один з одним і що стратегічний план маркетингової діяльності повинен бути складовою стратегічного плану компанії.

3. Головні аргументами на користь проведення сегментації є наступні:

- забезпечується краще розуміння не тільки потреб споживачів, але й того, що вони з себе представляють (їхні особистісні характеристики, характер поведінки на ринку і т.ін.). У результаті цього продукти краще відповідають вимогам ринку;

- забезпечується краще розуміння природи конкурентної боротьби на конкретних ринках. Виходячи зі знання даних обставин легше вибирати ринкові сегменти для їхнього освоєння і визначати, якими характеристиками повинні володіти продукти для завоювання переваг у конкурентній боротьбі;

- виявляється можливість концентрувати обмежені ресурси та організаційні можливості на найбільш вигідних напрямках їхнього використання;

- енергія співробітників маркетингових і збутових служб спрямовується на найбільш перспективних споживачів;

- при розробці планів маркетингової діяльності враховуються особливості окремих ринкових сегментів, у результаті чого досягається висока ступінь орієнтації інструментів маркетингової діяльності, зокрема реклами, на вимоги конкретних ринкових сегментів.

Ринковий  сегмент - це група споживачів, що характеризується однотипною реакцією на пропонований продукт і на набір маркетингових  стимулів.

4.Сегментація на основі вигод (переваг) - розподіл ринку на групи в залежності від вигод, користі, достоїнств, які шукає споживач у продукті. Сегментація за перевагами фокусується на розбіжностях в системі цінностей людей. Одна й та ж людина може приписувати різну цінність  товарам в залежності від їх цінності. Необхідно виявити цінність або вигоду, яку шукає в товарі покупець, тобто його фактор мотивації. Задача при цьому полягає в тому, щоб пояснити і передбачити відмінності в уподобаннях і в поведінці. Кожен сегмент визначається повним набором бажаних якостей.