Методы базового анализа в маркетинге (стр. 1 из 5)
Министерство образования и науки Украины
Приднепровская академия строительства и архитектуры
Кафедра менеджмента, маркетинга и управления проектами
Контрольная работа
по предмету: Маркетинговые исследования
Вариант № 34
тема: Методы базового анализа в маркетинге
Выполнила: Настенко Н.В
Днепропетровск 2009 г
Содержание
I. Теоретическая часть.
1. Вариационный ряд. Пример проведения частотного анализа потребителей марки «Nike»
2. Большие возможности базового анализа
II. Практическая часть. Общие характеристики исследования. Введение
1. Опрос (потребительская экспертиза)
Этап 1. Разработка анкеты. Определение составляющих анкеты
Этап 2. Формирование системы опроса
Этап 3. Результаты опроса
Этап 4. Расчёт удовлетворенности составляющими услуги и услугой в целом
Заключение
Список использованной литературы
I. Теоретическая часть. Вариант № 34
1. Как только данные были подготовлены для анализа, исследователь должен провести некоторые виды базового анализа. Обычно эта процедура включает расчет частот, процентов и средних арифметических.
2. Вариационный ряд. Пример проведения частотного анализа потребителей марки «Nike»
При проведении маркетинговых исследований часто необходимо получить информацию об одной переменной. Например;
• Какое количество потребителей определенной марки товара можно считать лояльными ей?
• Каково соотношение между разными группами потребителей товара: много использующими, средне, слабо и не пользоваться»?
• Какое количество потребителей хорошо осведомлены о предлагаемом новом товаре?
Сколько потребителей поверхностно знакомы, сколько — что-то слышали, а сколько вообще ничего не знают о данной торговой марке? Какова средняя степень осведомленности о товаре? Сильно ли различается степей в осведомленность потребителей о новом товаре?
• Что представляет собой кривая распределения дохода для приверженцев данной марки товара? Смещено ли данное распределение в сторону группы потребителей с низкими
Ответы на подобные вопросы можно получить, изучив распределение частот значений переменной, или вариационный ряд. При таком анализе рассматривается одна переменная.
Вариационный распределение частот значений переменной. Математическое распределение, цель которого - подсчет ответов, связанных с различными значениями одной переменной (частот), и дальнейшее выражение их в процентном виде (частотности).
Целью построения вариационного ряда является подсчет ответов респондентов, в которых приводятся различные значения переменной. Относительную частоту различных значений переменной в процентах и Подсчет распределения частот значений переменной дает возможность построить таблицу, с указанием частоты, частотности и накопленных частостей для всех значений этой переменной.
При потсроениии распределения частот рассматривается одна переменная. Цель- получить подсчет количества ответов, соответствующих различным значениям переменной. Относительная плотность или частота различных значений переменной выражается в процентах, частотное распределение переменной представляют в виде таблицы подсчетов частот, процентов и суммарных процентов для всех значений, которые принимает эта переменная. Ниже привожу схему проведения частотного анализа.
 |
Рис. 1. Проведение частотного анализа.
Далее я проиллюстрирую последовательность подсчета частоты(т.е. построение вариационного ряда), в таблице 1, в которой приведено отношение к Nike , потребление и пол выборки потребителей данной продукции.
Табл. 1. Использование и отношение к обуви Nike.
| № п/п | Группа потребителей | Пол | Отношение |
| 1 | 3,00 | 2,00 | 7,00 |
| 2 | 1,00 | 1,00 | 2,00 |
| 3 | 1,00 | 1,00 | 3,00 |
| 4 | 3,00 | 2,00 | 6,00 |
| 5 | 3,00 | 2,00 | 5,00 |
| 6 | 2,00 | 2,00 | 4,00 |
| 7 | 2,00 | 1,00 | 5,00 |
| 8 | 1,00 | 1,00 | 2,00 |
| 9 | 2,00 | 2,00 | 4,00 |
| 10 | 1,00 | 1,00 | 3,00 |
| 11 | 3,00 | 2,00 | 6,00 |
| 12 | 3,00 | 2,00 | 6,00 |
| 13 | 1,00 | 1,00 | 2,00 |
| 14 | 3,00 | 2,00 | 6,00 |
| 15 | 1,00 | 2,00 | 4,00 |
| 16 | 1,00 | 2,00 | 3,00 |
| 17 | 3,00 | 1,00 | 7,00 |
| 18 | 2,00 | 1,00 | 6,00 |
| 19 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| 20 | 3,00 | 1,00 | 5,00 |
| 21 | 3,00 | 2,00 | 6,00 |
| 22 | 2,00 | 2,00 | 2,00 |
| 23 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| 24 | 3,00 | 1,00 | 6,00 |
| 25 | 1,00 | 2,00 | 3,00 |
| 26 | 2,00 | 2,00 | 5,00 |
| 27 | 3,00 | 2,00 | 7,00 |
| 28 | 2,00 | 1,00 | 5,00 |
| 29 | 1,00 | 1,00 | 9,00 |
| 30 | 2,00 | 2,00 | 5,00 |
| 31 | 1,00 | 2,00 | 1,00 |
| 32 | 1,00 | 2,00 | 4,00 |
| 33 | 2,00 | 1,00 | 3,00 |
| 34 | 2,00 | 1,00 | 4,00 |
| 35 | 3,00 | 1,00 | 5,00 |
| 36 | 3,00 | 1,00 | 6,00 |
| 37 | 3,00 | 2,00 | 6,00 |
| 38 | 3,00 | 2,00 | 5,00 |
| 39 | 3,00 | 2,00 | 7,00 |
| 40 | 1,00 | 1,00 | 4,00 |
| 41 | 1,00 | 1,00 | 2,00 |
| 42 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
| 43 | 1,00 | 1,00 | 2,00 |
| 44 | 1,00 | 1,00 | 3,00 |
| 45 | 1,00 | 1,00 | 1,00 |
Итак в таблице 1 приведено отношение к марке Nike.
Отношение измеряется по семибальной шкале Лайкерта(1=очень неблагоприятное, 7=очень благоприятное). Пользователям были присвоены коды 1, 2 и 3, что обозначает случайных, умеренных и интенсивных потребителей. Пол закодирован так: 1=женщины, 2=мужчины.
В таблице 2 приведено распределение частот отношения к марке Nike.
В таблице первый столбец содержит метки, присвоенные различным категориям переменной. Во втором столбце содержится код или значение, присвоенное каждой метке или категории. В 3-м столбце содержится количество респондентов для каждого значения, включая пропущенные. Например, из 45 респондентов, участвующих в опросе, 6 респондентов выдали значение 2,00, что означает неблагоприятное отношение. Один из респондентов не ответил и дал пропущенное значение, обозначенное как 9. В 4-м столбике расположены проценты респондентов, отметившие одно из значений. Эти проценты полученные путем деления частот из столбца 3 на 45(общее количество респондентов).
Табл.2. Плотность распределения отношения к Nike
| Метка | Значение | Частота | Процент | Валидный | Суммарный |
| значения | процент | процент | |||
| ■ очень неблагоприятное | |||||
| 1 | 5 | 11,1 | 11,4 | 11,4 | |
| 2 | 6 | 13,3 | 13,6 | 25 | |
| 3 | 6 | 13,3 | 13,6 | 38,6 | |
| 4 | 6 | 13,3 | 13,6 | 52,3 | |
| 5 | 8 | 17,8 | 18,2 | 70,5 | |
| 6 | 9 | 20 | 20,5 | 90,9 | |
| ■ очень неблагоприятное | |||||
| 7 | 4 | 8,9 | 9,1 | 100 | |
| 9 | 1 | 2,2 | --- | ||
| Всего | 45 | 100 | 100 | ||
В следующем столбце показаны проценты, рассчитанные с исключением случаев с пропущенными значениями, т.е. путем деления частот из столбца 3 на 44(=45-одно пропущенное значение). Как видно 8 или 18,2 респондентов выразил отношение, равное 5. Если не существует пропущенных значений, то столбцы 4 и 5 идентичны. В последнем столбце представлены суммарные проценты после корректировки на пропущенные значения. Суммарные проценты, соответствующие значению 5, составляют 70,5. Другими словами 70,5 процентов респондентов дали значение 5 и меньше. Частотное распределение вариационного ряда помогает определить количество недопустимых ответов. Значения 0 и 8 будут недопустимыми ответами, или ошибками. Наблюдения соответствующие этим значениям могут быть выявлены и откорректированы. Частотное распределение также указывает на форму эмпирического распределения переменной. Данные о частоте могут использоваться для построения гистограмм или диаграмм, на которых значения переменных представлены вдоль оси Х, а абсолютные или относительные частоты этих значений размещаются на оси Y.
На рисунке 2- представлена гистограмма отношения к Nike. Из табл.2. Из гистограммы можно проследить согласуется ли рассматриваемое распределение с ожидаемым или предполагаемым. В данном случае наблюдаемое распределение не похоже на стандартное нормальное распределение. Это может оказаться важным при выборе того, какой тип статистической обработки является подходящим.
Следует также обратить внимание, что частоты и проценты в приведенном примере говорят о распространенности рекламы. Поскольку речь идет о числах, то для расчета дескриптивных или итоговых статистик можно использовать вариационные ряды.
Рис.2. Гистограмма распределения.
2. Большие возможности базового анализа
Летние Олимпийские игры 1996 года в Атланте посетили больше двух миллионов зрителей, а на соревнования, проводившиеся в рамках этих Олимпийских игр, было продано свыше 11 млн. билетов. На летних Олимпийских играх 2000 года в Сиднее в продажу поступило свыше 5,5 млн. билетов. Очевидно, что компаниям не следует игнорировать туристов, посещающих Олимпийские игры. Исследователи из Колорадского университета (г. Боулер) решили выяснить, что заставило туристов, как из Соединенных Штатов, так и из других стран посетить Олимпийские игры в Атланте. В течение девяти дней (за несколько дней до завершения соревнований и сразу же после их окончания) был проведен опрос посетителей Олимпийских игр 1996 году в Атланте методом личного интервью. Было проведено 320 личных интервью, полностью отвечавших условиям данного опроса, после чего полученные данные были проанализированы.