Выбор методов обработки маркетинговой информации (стр. 3 из 4)
Свойства коэффициентов регрессии существенным образом зависят от свойств случайной составляющей. Чтобы регрессионный анализ, основанный на обычном методе наименьших квадратов, давал наилучшие результаты, случайный член должен удовлетворять определенным условиям. Именно понимание важности этих условий отличает компетентного исследователя, использующего регрессионный анализ, от некомпетентного. Если эти условия не выполнены, исследователь должен это осознавать. Если корректирующие действия возможны, то аналитик должен быть в состоянии их выполнить. Если ситуацию исправить невозможно, исследователь должен быть способен оценить, насколько серьезно это может повлиять на результаты.
Факторный анализ - Факторный анализ (factoranalysis) - это общее название для класса методов, используемых, главным образом, для сокращения числа переменных и их обобщения.
Идея метода состоит в сжатии матрицы признаков в матрицу с меньшим числом переменных, сохраняющую почти ту же самую информацию, что и исходная матрица. В основе моделей факторного анализа лежит гипотеза, что наблюдаемые переменные являются косвенными проявлениями небольшого числа скрытых (латентных) факторов. Обычно под моделью факторного анализа понимают представление исходных переменных в виде линейной комбинации факторов.
Xi=
Сами факторы неизвестны. Но их можно выразить через значения исследуемых переменных. Факторы, выраженные через исходные переменные сегментирования, интерпретируются как существенные внутренние характеристики потребителей.
Факторы Fпостроены так, чтобы наилучшим способом (с минимальной погрешностью) представить X. В этой модели "скрытые" переменные Fkназываются общими факторами, а переменные Uiспецифическими факторами. Обычно (хотя и не всегда) предполагается, что Xiстандартизованы (
=1, Xi=0), а факторы 
,F2,...,Fmнезависимы и не связаны со специфическими факторами Ui(хотя существуют модели, выполненные в других предположениях). Предполагается также, что факторы Fiстандартизованы.В этих условиях факторные нагрузки aikсовпадают с коэффициентами корреляции между общими факторами и переменными Xi
Факторный анализ используют в следующих ситуациях:
- Для определения основных факторов, которые объясняют связи в наборе переменных. Например, можно использовать набор высказываний об образе жизни для измерения психографических профилей потребителей. Затем эти высказывания подвергают факторному анализу, чтобы определить основные психографические факторы.
- Для определения нового, меньшего по размеру, набора некоррелирующих переменных, заменяющих исходный набор коррелирующих переменных, на основании которого дальше выполняется многомерный анализ (регрессионный или дискриминантный). Например, выявленные психографические факторы можно использовать как независимые переменные при объяснении различий между лояльными и нелояльными потребителями.
Факторный анализ широко используется в маркетинговых исследованиях.
■ При сегментации рынка для определения латентных переменных с целью группировки потребителей. Например, покупателей новых автомобилей можно сгруппировать в зависимости от того, на что они обращают внимание при покупке автомобиля: экономию, удобства, рабочие характеристики автомобиля, комфорт и респектабельность
■ При разработке товарной стратегии факторный анализ используется для определения характеристик торговой марки, влияющих на выбор потребителей. Конкретные торговые марки зубных паст оценивают с точки зрения защиты от кариеса, отбеливания зубов, вкуса, приятного запаха и цены.
■ При разработке рекламной стратегии маркетологи с помощью факторного анализа пытаются понять, каким передачам отдают предпочтение потребители целевого рынка. Покупатели замороженных продуктов, например, могут смотреть кабельное телевидение, любить фильмы определенного жанра и музыку в стиле "кантри".
■ При разработке стратегии ценообразования факторный анализ определяет характеристики потребителей, чувствительных к цене. Например, может оказаться, что они стремятся к экономии и ориентированы на домашний отдых.
Один из наиболее распространенных методов поиска факторов, метод главных компонент,состоит в последовательном поиске факторов. Существуют и другие методы оценки общих факторов. Они включают: метод невзвешенных наименьших квадратов, обобщенный метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия, альфа-факторный метод, распознавания образов. Эти методы сложнее, и их не рекомендуется использовать неопытным аналитикам. Следует отметить, что метод главных компонент хорошо работает при числе признаков порядка 10-15. Если число признаков больше 20, то следует использовать другие методы факторного анализа.
Дискриминантный метод - Дискриминантами анализ включает в себя статистические методы классификации многомерных наблюдений в ситуации, когда наблюдатель обладает так называемыми обучающими выборками ("классификация с учителем").
Решаемые задачи:
Дискриминантный анализ используется:
- для принятия решения о том, какие переменные наилучшем образом различают (дискриминируют) две или более возникающие совокупности (группы).
- классификация новых объектов на основе выявленных зависимостей.
- составление карты восприятия
В маркетинговых исследованиях можно привести массу примеров применения дискриминантного анализа. Так, с помощью этого метода можно получить ответы на следующие вопросы:
•Чем, с точки зрения демографических характеристик, отличаются приверженцы данного магазина от тех, у кого эта приверженность отсутствует"
•Какие психографические характеристики помогают провести различия между восприимчивыми и невосприимчивыми к цене покупателями бакалейных товаров"
•Различаются ли между собой различные сегменты рынка по своим предпочтениям к средствам массовой информации"
• Какие существуют различия между постоянными покупателями местных универсальных магазинов и постоянными покупателями общенациональных сетей универмагов с точки зрения стиля жизни"
• Какими отличительными характеристиками обладают потребители, реагирующие на прямую почтовую рекламу"
В общем случае задача различения формулируется следующем образом: В результате наблюдения над объектом мы определили значения его kпризнаков
х = (
,х2,...,хк)Требуется установить правило, согласно которому по наблюденному значению вектора х объект относят к одной из возможных совокупностей
, i=1,2..,l. Для построения правила дискриминации все выборочное пространство Rвектора х разбивается на области Ri=1,2..,l, так что при попадании х в 
объект относят к совокупности .Правило дискриминации выбирается в соответствии с определенным принципом оптимальности на основе априорной информации о вероятностях pизвлечения объекта из Kt.Очевидно, что рекомендации будут тем точнее, чем полнее исходная информация.
Виды дискриминантного анализа:
1. Дискриминантный анализ для двух групп Метод дискриминантного анализа, когда зависимая переменная имеет две категории
2.Если анализируют три или больше категорий, то метод называют множественным дискриминантным анализом.
Главное отличие между ними заключается в том, что при наличии двух групп возможно вывести только одну дискриминантную функцию. Используя множественный Дискриминантный анализ, можно вычислить несколько функций (а точнее число групп минус один).
Этапы выполнения дискриминантного анализа:
1. Формулировка проблемы
Определения целей, зависимой переменой и независимых переменных. Зависимая переменная должна состоять из двух или больше взаимоисключающих и взаимно исчерпывающих категорий. Если зависимая переменная измерена с помощью интервальной или относительной шкалы, то ее следует, в первую очередь, перевести в статус категориальной. Например, отношение к торговой марке, измеренное по семибалльной шкале, можно категоризировать как неблагоприятное, нейтральное и благоприятное.
Следующий шаг - разделение выборки на две части. Одна из них - анализируемая выборка (analysissample) - используется для вычисления дискриминантной функции.
Другая часть - проверочная выборка - предназначена для проверки дискриминантной функции.
Когда выборка достаточно большая, ее можно разбить на две равные части. Одна служит анализируемой выборкой, а другую используют для проверки. Затем роль этих половинок взаимно меняют и повторяют анализ
2. Определение коэффициентов дискриминантной функции
После определения анализируемой выборки мы можем вычислить коэффициенты дискриминантной функции, используя два метода.
1) Прямой метод - вычисление дискриминантной функции при одновременном введении всех предикторов.
2) Пошаговый метод - предикторы вводят последовательно, исходя из их способности различить (дискриминировать) группы.
3. Интерпретация результатов
4. Оценка достоверности дискриминантного анализа
2. ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ «Русли»
Компания «РУСЛИ» образована в 1996 г.
Головное предприятие и производство находится в г. Красноярске.
Сеть представительств за (более чем) десять лет работы на рынке распространилась за пределы города и края. Прямые поставки уже осуществляются в Екатеринбург, Омск, Кемерово, Новосибирск, Новокузнецк и Абакан.