Курс лекции по "Маркетингу"

 

 

Таблица 6.3 - Бинарные отношения рассматриваемых признаков

 

Признаки	3	К	Ук	А	Уо	Т	Si	Mi	R
3	1	2	2	2	2	2	11	0,3	1
К	0	1	2	1	0	1	5	0,13	4
Ук	0	0	1	1	1	0	3	0,08	6
А	0	1	1	1	0	1	4	0,11	5
Уо	0	2	1	2	1	1	7	0,19	2
т	0	1	2	1	1	1	6	0,16	3

 

 

1, если сравнимые критерии равнозначны;

где Bij — элемент матрицы =

                             О, если критерий столбца менее значим,

                             чем критерий строки;

                                   2, если критерий столбца доминирует над

                       критерием строки.

 

Далее осуществляются операции по установлению удельного веса критерия:

Si = ∑Bij, Mi = Si / n×n,

где п — количество критериев сравнения. Величина R показывает порядковый рейтинг критериев. Тогда функция потребительского поведения будет выглядеть как:

Ф = ∑ МiДi,

 

где Кi — используемый критерий сравнения, т.е.

Ф (до 20 лет) = 20 х 0,3 + 10 х 0,13 + 30 х 0,08 + 70 х 0,11 + 20 х 0,19 + 90 х 0,16 = 35,6.

Ф (20-25) = 50 х 0,3 + 40 х 0,13 + 70 х 0,08 + 50 х 0,11+ 70 х 0,19 + 70 х 0,16 = 55,3.

Ф (25-30) = 80 х 0,3 + 100 х 0,13 + 90 х 0,08 + 30 х 0,11 + 90 х 0,19 + 60 х 0,16 = 73,5.

 

Максимальное значение функции свидетельствует о приоритетности выбранной возрастной группы (Ф (25—30) в анализе потребления продукта «Z».

 

 

 

 

 

 

6.2. Типы шкал в маркетинговых исследованиях

 

 

Операция переопределения переменной заключается в преобразовании данных для создания новых переменных либо изменения существующих с тем, чтобы они точнее соответствовали основным задачам исследования. «Шкалирование» отражает попытку определить количественные измерители субъективных и иногда абстрактных понятий. Через «шкалирование» выражается отношение к изучаемому объекту. Компонентами построения отношения к объекту выступают:

• познавательная компонента — мнение людей или инфоя мация об объекте;
• эмоциональная компонента;
• поведенческая компонента — склонность к действию или предрасположение к объекту.

Преобразование шкалы заключается в манипулировании значениями измерительной шкалы с тем, чтобы иметь возможности сравнивать ее с другими шкалами либо другим образом преобразовывать данные и делать их подходящими для анализа. Рассмотрим используемые измерительные шкалы. Любое измерение в маркетинговых исследованиях показывает, что измеряются хактеристики объекта, а не сам объект. Необходимо определить свойства характеристик и присвоить им количественную оценку таким образом, чтобы они правильно отражали свойства этих характеристик.

Выделяют четыре типа шкал, при помощи которых характеристики могут быть измерены, а именно: номинальную, порядковую, интервальную и относительную.

Номинальная шкала (шкала наименований) используется в измерениях, при которых числа присваиваются объектам или к массам объектов только с целью их идентификации. Например, к какому полу вы относитесь?

• женский;
• мужской.

Ваш социальный статус?

• руководитель предприятия;
• руководитель служащих;
• домохозяйка;
• студент;
• служащий.

В качестве меры, характеризующей основную тенденцию или среднюю величину, выступает статистическая мода.

2. Порядковая шкала используется для измерения, при котором числа присваиваются данным на основе некоторого порядка объектов (например, предпочтение потребления определенных марок сигарет, пива, конфет и т.д.). Например. Проранжируйте фирмы-поставщики в соответствии с системой вашего предпочтения. Поставьте фирме-лидеру цифру 1, следующей за лидером — цифру 2, фирме-аутсайдеру — последнее число из сравниваемых фирм и т.д. В качестве меры средней величины в порядковой шкале выступает медиана.
3. Интервальная шкала используется для измерений, при которых присвоенные числовые значения разрешают проводить сравнения величины различий как между членами одного ряда, так и между разными рядами данных, например, температурная шкала, возрастная шкала, шкала крепости алкоголя, потребления некоторого продукта питания на душу населения и т.д. В качестве меры, характеризующей основную тенденцию интервальной шкалы, выступает ее среднее значение.
4. Относительная шкала необходима для измерения естественных, или абсолютных, величин и является единственной шкалой, использующей нулевую точку. Использование такой шкалы позволяет вести анализ ситуаций, связанных с соотношен ем исследуемых величин. Шкалу можно сжимать или растяг вать, используя правила масштабирования. Например, потребитель может в 2 раза больше потреблять некоторой продукци в 1,5 раза чаще отдыхать за границей, в 3 раза чаще менять автомобиль и т.д. В качестве меры средней величины используеся геометрическая или гармоническая средняя.

Другой разновидностью шкал являются несравнительные шкалы, которые подразделяются на непрерывные и детализированные рейтинговые шкалы. При использовании несравнительных шкал респонденты применяют любые нестандартные оценки. По ним не сравнивают исследуемый объект с конкурентом, а просто дают свою оценку объекту.

Непрерывная рейтинговая шкала используется для расстановки экспертами баллов по оцениваемому объекту исходя из собственных умозаключений. При использовании непрерывной; шкалы респонденты оценивают объекты, ставя отметку в соответствующей точке отрезка, соединяющего крайние значение критерия. Например, фрагмент оценки рекламы товара.

Как Вы оцениваете рекламу товара?

Вариант 1.

 

 

Ужас

Средне

Восторг

 

 

 

Вариант 2. Как разновидность непрерывной шкалы выступает шкала «восторг — ужас»:

 

 

Ужас                                                                                                  Восторг

1 2 3 4 5 6 7

 

Каждое число шкалы имеет свое качественное обозначение: 7 — восторженно; 6 — удовлетворенно; 5 — хорошо; 4 — пополам; 3 — разочарованный; 2 - несчастливый; 1 — ужасно.

 

Детализированная рейтинговая шкала содержит числа и краткое описание, связанное с каждой категорией отношения к объекту исследования. Расположение категорий на шкале определенным образом упорядочено. Для одномерных методов шкалирования характерно ограничение одним, чаще всего эмоциональным, компонентом маркетингового исследования.

В качестве вида детализированной шкалы используется Лайкерт-шкала (рис. 6.1). Данная шкала используется при экспертной оценке маркетинговых явлений. Обычно каждый пункт шкалы имеет пять категорий для ответа — от «абсолютно несогласен» до «полностью согласен». Для проведения маркетингового анализа каждому утверждению присваивается количество баллов от -2 до +2 или от 1 до 5. Анализируются оценки по отдельным пунктам (профильный анализ) с подсчетом итогов.

 

Утверждение: Реклама сигарет и алкоголя — это вредно для нации!

 

1 2 3   4   5

 

 

 

 

Рис. 6.1. Пример Лайкерт-шкалы

Путем суммирования результатов необходимого количества таких вопросов делается заключение об отношении опрашиваемого к предмету исследования.

Разновидностью детализированной шкалы выступает семантический дифференциал, т.е. 7-балльная шкала с противоположными отметками в крайних точках (табл. 6.4). Полученные данные анализируются с помощью профильного анализа, когда для каждой рейтинговой шкалы рассчитываются средние или медианные значения и затем сравниваются с помощью построения графика или статистического анализа.

Шкала семантического дифференциала — метод оценки сильных и слабых сторон продукта, предприятия путем парного сравнения. Она используется для сравнения торговых марок, продуктов, рекламы, имиджа фирм и т.д.

Порядково-рейтинговые шкалы. Они являются некоторой комбинацией базовых шкал. Наиболее известная шкала, прямо связывающая определенное состояние исследования с числовым значением, называется рейтинг-шкала. Порядково-рейтинговые шкалы требуют, чтобы респондент установил рейтинг множеств объектов в соответствии с некоторым критерием. Различают следующие виды рейтинговых шкал:

• графические рейтинговые шкалы (респондент должен выбрать точку на графике, соответствующую его отношению к объекту исследования;
• точечная рейтинговая шкала — респондент выбирает ответ из ограниченного числа порядковых категорий. Например, шкала Джастера отражает намерение совершить покупку;

10 — уверен, практически уверен (99 из 100);

9 — почти уверен (90 из 100);

8 — очень возможно (80 из 100);

7 — возможно (70 из 100);

6 — хорошая возможность (60 из 100);

5 — довольно хорошая возможность (50 из 100);

4 — достаточная возможность (40 из 100);

3 — некоторая возможность (30 из 100);

2 — незначительная возможность (20 из 100);

1 — очень незначительная возможность (10 из 100);

0 - нет (1 из 100).

Если 30% ответили выше пункта 5, то новый товар можно выводить на рынок. Другой разновидностью выступает процентная шкала, характеризующая степень удовлетворенности oт приобретения или от обладания некоторым объектом: 100% 90%   80%   70%   60%   50%   40%   30%   20%   10%   0%,

а также шкала улыбающихся лиц  J, L;

• ранжированная шкала — респондент сравнивает одну позицию с другими и ранжирует их;
• шкала парного сравнения — респондента просят выбрать одну из двух позиций в группе каких-либо критериев;
• шкалы постоянной суммы — респондента просят разделить определенную сумму (100) среди двух и более характеристик по степени важности с точки зрения респондента между двумя или большим числом объектов (табл. 6.5).

С помощью приведенных шкал можно установить место каждого исследуемого признака на множестве критериев маркетинговой оценки рассматриваемого явления.

 

	А	В	С
Цена	35	20	65
Экономичность	30	18	9
Надежность	20	17	8
Безопасность	10	16	7
Комфорт	3	15	6
Стиль	9	14	5
Всего	100	100	100

Таблица 6.5 - Пример шкалы постоянной суммы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6.3. Сводки и группировки данных

 

Для обработки маркетинговой информации используются статистические сводки и группировки данных. Сводка — стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения, производятся группировка данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет средних и относительных величин. Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов. Организация и проведение сводки включают четыре этапа:

• проверку исходных данных;
• группировку данных по заданным признакам;
• разработку системы статистических показателей;
• оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, удобных для восприятия информации.

Проверка исходных данных осуществляется для контроля результатов информации с целью исключения ошибок и нелогичности данных. Например, при анализе емкости регионального рынка пива указана цифра 5 литров, что нелогично. Другой пример комбинации арифметической и логической рассогласованности представлен в табл. 6.6.

 

Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности развитии явлений, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо проводить группировку статистических данных. Группировка данных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы впоследствии предоставить полученную информацию в виде, доступном для восприятия. Таким образом, группировка — это объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака. Для этой цели выбирается группировочный признак и разрабатывается система показателей сводки, которыми будут характеризоваться выделенные группы. Определение и обоснование показателей зависит от цели исследования.

Особым видом группировок выступает классификация, представляющая устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемых маркетинговых объектов. Классификация выступает в виде статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени.

Метод группировок применяется для решения следующих задач:

• выделение типов маркетинговых явлений;

• изучение структуры и структурных сдвигов явления;
• изучение связей и зависимостей между явлениями. Результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, делающих информацию обозримой.