Использование программного обеспечения в обработке статистических данных туристской отрасли

Так, для специалиста по маркетингу всегда представляют интерес проблемы, касающиеся спроса и продаж, например:

- какой будет продолжительность  пребывания в гостинице гостей в зависимости от цели путешествия;

- какую сумму денег израсходует  на питание в ресторане за  время пребывания в гостинице  клиент в зависимости от его  дохода, возраста, семейного положения,  образования;  
- какой будет предпочитаемая туристами продолжительность отдыха в зависимости от семейного положения и состава семьи [11]. 

Перечень подобных проблем можно  продолжать бесконечно. Именно поэтому  неудивительно, что регрессионный  анализ (вне зависимости от того, простая это регрессия или многофакторная) является одним из наиболее применяемых инструментов анализа данных при проведении маркетинговых исследований как в туризме, так и в других сферах деятельности.

Предположим, что проводится исследование зависимости между доходами клиентов и расходами, связанными с приобретением дополнительных услуг во время пребывания на курорте. Практика свидетельствует, что лица, имеющие одинаковые доходы, различаются своим поведением и расходуют разные суммы во время отдыха. Следовательно, исходя из уровня доходов клиентов невозможно непосредственно судить о возможном уровне их расходов. В то же время для туристов с конкретным уровнем доходов (скажем, ниже среднего, средним и высоким для конкретной страны) величина расходов на дополнительные услуги будет распределяться в пределах некоторой средней величины. Одному и тому же уровню доходов соответствуют различные расходы на дополнительные услуги, но они распределяются при этом около одной точки, показывающей средний объем расходов для каждого уровня доходов туристов.

Ответить на вопрос, имеет ли связь  между переменными закономерный

и неслучайный характер; определить тесноту и значимость связи между  переменными (через коэффициент  корреляции); оценить степень влияния  одной независимой переменной или  их группы на зависимую переменную, поможет корреляционный анализ.

Становится понятным, почему корреляционный анализ является очень важным методом  анализа в маркетинговых исследованиях. Дело в том, что маркетологов и  руководителей предприятий индустрии  туризма всегда интересует, какие факторы оказывают наибольшее влияние на поведение клиентов, выбор места отдыха, конкретного отеля или ресторана и т. д.

Характеристикой тесноты зависимости  между переменными является, как  известно, коэффициент корреляции (г), который может изменяться в пределах:

[-1;1]. При проведении маркетинговых исследований, если коэффициент корреляции равен единице - это означало бы, что наблюдаемый признак, играющий роль причины, полностью определяет следствие (а это уже не корреляционная, а функциональная связь). Английский ученый М. Кендалл справедливо обращал внимание на тот факт, что коэффициенты корреляции, незначительно отличающиеся от единицы, свидетельствуют о том, что исследователь что-то делает неправильно.

Значение корреляции меньше нуля свидетельствует о том, что связь между переменными является отрицательной. К примеру, достаточно часто в процессе маркетинговых исследований выявляется, что существует отрицательная корреляционная связь между фактором «возраст» и зависимой переменной «доходы» (особенно это касается лиц старшего возраста: когда они достигают определенного возраста, их доходы обычно уменьшаются).

Для исследования зависимости между  переменными применяются и другие методы. Так, вариационный анализ предназначен для проверки того, существенно ли влияет изменение независимых переменных на зависимые. С подробной характеристикой методов исследования зависимостей между переменными можно подробно познакомиться при изучении специальной литературы [12].

Для исследования взаимосвязей между изучаемыми признаками чаще всего находят применение методы кластерного, факторного, дискриминантного анализа и совместного измерения.

Кластерный анализ позволяет объединять переменные или объекты в группы (кластеры) таким образом, чтобы различия между объектами, составляющими один кластер, были бы меньше их отличий от других кластеров. Достаточно часто кластеры являются очевидными и доступными для обнаружения даже при обычном просмотре собранной информации (например, группировка выборки в зависимости от пола респондентов).

В маркетинговых исследованиях  кластерный анализ используется: для определения типологии исследуемых переменных или объектов; разработки прогнозов, основанных на формировании кластеров; генерирования и тестирования гипотез в отношении образованных кластеров [12].

Каждое из перечисленных направлений  применяется при сегментации  рынка - основной сферы применения кластерного  анализа в маркетинге.

Кластеры обычно формируются на основе двух или более признаков  одновременно. Для этого множества  отдельных объектов объединяются в сравнительно гомогенные и немногочисленные кластеры в такой последовательности: 
- рассмотрение всех объектов как самостоятельных кластеров, которые подлежат группировке по тем или иным признакам;

- отнесение объектов к конкретному  кластеру;

На практике для выбора признаков  при осуществлении кластерного  анализа применяются два подхода: интуитивно-эмпирический и теоретический.

Интуитивно-эмпирический подход основан  на опыте, интуиции й ожиданиях исследователей при выборе признаков кластеризации. При этом используется большое количество признаков. Предполагается, что в этом случае структура кластеров проявится сама собой. Применение такого подхода чревато опасностью образования нереальных кластеров вследствие отсутствия теоретических предпосылок их формирования.

Теоретический подход предполагает выбор  кластерообразующих признаков, исходя из той или иной модели или концепции. Так, проводя сегментацию рынка  по признаку мотивации поездок, следует  исходить из уже существующих теорий мотивации. К сожалению, отсутствие обоснованных теорий и моделей препятствует широкому применению этого подхода на практике. Поэтому маркетологи вынуждены использовать интуитивно-эмпирический подход, что требует значительно больших затрат времени, средств и усилий.

Существует несколько способов проверки допустимости образованных кластеров: 
- применение к одним и тем же объектам различных приемов кластерного анализа, приемлемыми считаются только те кластеры, которые сформированы с использованием всех или большинства приемов;

- разделение объектов случайным  образом на две половины, для  каждой из которых осуществляется  кластерный анализ; если кластеры  являются стабильными, то принадлежность  объектов к отдельным кластерам  в двух выборках будет идентичной;

- разработка и последующая проверка  предположений о том, какое  влияние при кластеризации оказал  бы на структуру исследуемой  совокупности пропуск некоторых признаков [13].

Факторный анализ используется для  исследования взаимосвязи между переменными с целью отбора из числа влияющих факторов только наиболее существенных. Одной из сфер его применения в маркетинге гостиниц и ресторанов является сегментация рынка. При этом из большого числа переменных, описывающих, например, потребности потенциальных потребителей продукта, необходимо выбрать основные, то есть принципиальные для формирования сегментов.

Выбор того или иного метода анализа  информации зависит не только от характера  и направлений связей между переменными, в первую очередь, от решаемой проблемы. Возможные направления использования отдельных методов для решения типичных задач маркетинговых исследований.

Рассмотрим типы анализа и типичную форму постановки вопроса:

Регрессионный:

         Как изменится объем продаж при сокращении расходов на рекламу на 10%? Какую сумму денег израсходует на дополнительные услуги клиент в зависимости от его дохода, возраста, семейного положения, образования?

Факторный:

       Можно ли сократить до небольшого числа множество характеристик, которые туристы считают важными при покупке услуг? Как можно описать различные туристские продукты с точки зрения этих характеристик?

Кластерный:

       Можно ли клиентов разделить на отдельные сегменты? Как можно классифицировать клиентов по мотивации путешествий? [15].   

Корреляционный:

В какой степени влияет уровень  дохода потребителя на ассортимент  и цены приобретаемых дополнительных услуг? Насколько сильна взаимосвязь  между возрастом потребителя  и уровнем его доходов?

Вариационный:

Влияет ли цвет рекламного обращения  на запоминаемость рекламы? Влияет ли выбор каналов сбыта на объем продаж?

Дискриминантный:

Можно ли считать определенного  человека, учитывая его возраст, доход, образование, потенциальным клиентом туристского предприятия?Можно ли отнести определенного человека к тому или иному сегменту рынка?

Логическим результатом анализа  данных является формирование статистических выводов. Вывод представляет собой  вид логического анализа, направленного  на получение общих заключений о  всей совокупности на основе исследования выборочной совокупности. Следовательно, результаты выборочных исследований являются отправной точкой формирования общих выводов.

При проведении маркетинговых исследований чаще всего применяются следующие  методы статистического вывода: оценка параметров и проверка гипотез.

Оценка параметров генеральной  совокупности представляет собой процесс  определения (исходя изданных о выборке) интервала, в котором находится  один из параметров генеральной совокупности (например, среднее значение). Для  этого используются такие показатели, как средняя величина, средняя квадратическая ошибка и желаемый уровень вероятности (обычно 0,951).

Под проверкой гипотез понимается статистическая процедура, применяемая  для подтверждения или отклонения рабочей гипотезы, основанная на результатах выборочных исследований. Проверка заключается в выявлении согласованности эмпирических и гипотетических данных. Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о правильности самой гипотезы. Речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных.

Проводя статистическую проверку гипотез, необходимо учитывать следующее  обстоятельство. Если па практике принимается  нулевая гипотеза, то это ни в  коем случае не означает, что альтернативная должна быть непременно отброшена. Дело в том, что статистическая проверка гипотез основывается на вероятностных утверждениях. Поэтому сделанные на основе статистической проверки гипотез заключения не могут считаться категоричными. У исследователя всегда должна быть определенная доля сомнения - она страхует его от поспешных и недостаточно обоснованных решений [14].

Например, владелец одного ресторана  раздумывал о том, чтобы приобрести пианино и организовать по вечерам  выступления эстрадных артистов. Была разработана анкета, один из вопросов которой относился к этому проекту. Посетителей опрашивали, не возражают ли они против увеселительной программы, задуманной руководством ресторана, не уточнив, однако, какого типа эта программа будет. Посетители не возражали, в большинстве своем думая, что это оркестр, под музыку которого они смогут танцевать. Владелец ресторана, получив утвердительный ответ, уже отдал распоряжение купить пианино и начать переговоры с оперными певцами. Надо полагать, его весьма удивило бы отсутствие восторга публики, если бы его задумка была реализована. Однако, к его счастью, во время повторного опроса вопрос был сформулирован более точно и конкретно - и ответы большинства посетителей оказались отрицательными.

В идеале интерпретация полученной в результате маркетинговых исследований информации не должна целиком ложиться па плечи одних исследователей. Интерпретировать статистические данные можно по-разному, и поэтому, чтобы быть уверенными в том, что данная интерпретация верна, менеджерам предприятия необходимо участвовать в обсуждении результатов исследования. Вполне возможно, что в ходе подобного обсуждения у них возникнут дополнительные вопросы, ответы на которые можно найти путем более тщательного анализа собранной информации. Исследователи в этом случае должны указать на соответствующие данные и помочь сделать на их основе новые выводы [14].

После сформулированного заключения по исследованию, преследующему конкретную цель, собранную информацию можно  использовать и для более широкого статистического анализа, чтобы установить еще какие-либо закономерности, кроме уже выявленных. Подобный дополнительный анализ уже «отработанных» данных позволяет выйти за рамки стандартного подхода и получить.

Ценность полученной в результате маркетинговых исследований информации равна нулю до тех пор, пока она не используется для принятия конкретных решений. Поэтому весьма важно, чтобы полученная информация была своевременно доведена до ее пользователей [14].

Итоги маркетингового исследования могут быть представлены в виде краткого общедоступного изложения сущности исследования либо полного научного отчета, в котором в систематической и максимально наглядной форме (таблицы, графики, диаграммы и др.) описывается содержание исследования, делаются детально обоснованные выводы и даются рекомендации по улучшению маркетинговой ситуации.

Качество отчета об исследовании оценивают  по следующим критериям. Полнота -  критерий, требующий наличия в  отчете всей информации, в которой  нуждаются лица, принимающие маркетинговые решения. Составитель отчета должен постоянно задаваться вопросом, нашла ли в нем отражение каждая поставленная в исследовании задача.

Точность - критерий, требующий достоверности и логичности представленной в отчете аргументации. Ранее обсуждавшиеся этапы маркетингового исследования важны для изначального обеспечения точности. Однако в отчете могут возникать неточности и вследствие недостаточно ответственной обработки данных, нелогичности аргументации, неумелого построения фраз или грамматических ошибок.

Выразительность - критерий, учитывающий  живость и непосредственность языка  и стиля отчета. Писать выразительно — значит полно и определенно  выражать мысль минимальным количеством  слов.

Ясность - критерии оценки отчета об исследовании, соответствие которому требует точной фразеологии, то есть четкого и логически последовательного мышления, а также точности используемых выражений.