Информация и риск в маркетинге

Информация и риск в маркетинге / Пер. с англ.

СОДЕРЖАНИЕ

Предисловие научного редактора

1 Управление маркетингом и маркетинговая информация

1.1 Значение и сущность маркетинговой информации

1.2 Планирование информации

2 Сбор и анализ информации

2.1 Выборочные исследования

2.2 Измерения в маркетинге

2.3 Классификация и сравнение

2.4 Статистический анализ взаимосвязей

2.5 Службы стандартизованной маркетинговой информации

2.6 Пример: Корпорация «Поляроид»

3 Применение маркетинговых исследований в управлении

4 Формальный анализ маркетинговых и информационных решений

4.1 Формальный анализ решений

4.2 Вероятность и использование информации

4.3 Ценность информации

4.4 Упражнения

5 Проектирование и организация маркетинговых информационных систем

ПРЕДИСЛОВИЕ НАУЧНОГО РЕДАКТОРА

Интерес к маркетинговой деятельности обусловил появление достаточно обширной литературы по этой тематике прежде всего раскрывающей зарубежный опыт в этой сфере. Поэтому выход в свет очередной книги, посвященной проблемам маркетинга, связан с вопросом, насколько полезными, новыми и интересными окажутся для читателя те проблемы, которым посвящена эта работа. Здесь уместно сослаться на высказывание Ф. Котлера: «Желающие изучить маркетинг могут найти множество книг по данному предмету. Но даже самые толстые учебники скользят по поверхности этой науки, ибо о каждом инструменте маркетинга необходимо знать огромную массу сведений» Котлер Ф. Основы маркетинга. - М.: Прогресс, 1990. - С. 43..

Предлагаемая читателю книга Баззела P., Кокса Д. и Брауна Р. посвящена проблемам маркетинговых исследований, а поэтому, безусловно, вызовет читательский интерес, поскольку проблема информационного обеспечения - одна из особо значимых проблем современного маркетинга.

В этой небольшой по объему работе авторы пытаются достаточно просто рассказать о том, зачем нужна и что собой представляет маркетинговая информация, каковы ее источники и сферы использования. Поскольку большинство маркетинговых исследований опирается на сбор первичной информации, в работе сделан акцент на организацию выборочного обследования. Авторы стремятся уйти от изложения математического аппарата теории выборочного наблюдения и сосредотачивают свое внимание на изложении элементов организации выборочного обследования, источниках ошибок, видах выборки и оценке результатов наблюдения.

В таком же ключе изложена и проблема статистического анализа взаимосвязей. На примере исследования зависимости доли рынка от различий в ценах авторы показывают значение регрессионной модели и принципиальные основы толкования полученных результатов.

Особого внимания заслуживают третья и четвертая главы книги. Здесь применение маркетинговых исследований в управлении рассматривается на конкретных примерах, в процессе анализа ситуаций, возникавших в деятельности различных фирм.

Четвертая глава, озаглавленная авторами «Формальный анализ маркетинговых и информационных решений», в наибольшей степени отражает особенности и специфичность излагаемых вопросов в книге. Стремлением привлечь внимание читателей именно к этой части работы было вызвано и изменение названия оригинала «Маркетинговые исследования и информационные системы» на «Информация и риск в маркетинге».

На конкретном примере описываются возможные результаты принятия решений нью-йоркским брокером. Авторы избрали графический метод в качестве основы изложения вариантов и оценки последствий принятых решений, что, безусловно, в доходчивой и наглядной форме иллюстрирует рассматриваемую проблему. Этот же метод изложения проблем использован авторами в анализе ценности информации на примере с подпиской на журналы.

Заканчивается работа изложением вопросов, связанных с проектированием и организацией маркетинговых систем.

Книга имеет скорее популярный, чем специальный характер и рассчитана на то, чтобы вызвать интерес читателей именно к проблемам, возникающим в маркетинговых исследованиях.

Авторы упускают целый ряд специальных вопросов, связанных с применением математико-статистических методов, и стараются на примерах пояснить, что нужно для того, чтобы получить научные, обоснованные выводы. Желающим ознакомиться подробнее с методами экономико-статистического анализа можно рекомендовать воспользоваться литературой по математической статистике и общей теории статистики, например «Прикладная статистика». - М.: Финансы и статистика, 1989; М.Р. Ефимова, В.М. Рябцев «Общая теория статистики». - М.: Финансы и статистика, 1991. Перевод книги выполнен В. П. Кузьмичевым, А. В. Дубинским.

1 УПРАВЛЕНИЕ МАРКЕТИНГОМ И МАРКЕТИНГОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Рецепт для хорошего решения.' 90% информации и 10% вдохновения. Особенно это высказывание применимо к управлению маркетингом. Маркетинг - это основная точка соприкосновения фирмы с ее окружением. Посредством маркетинговых решений фирма приспосабливает свою продукцию и услуги к нуждам и желаниям общества. Эффективность этого процесса зависит в большей части от доступности и задействованности постоянной информационной обратной связи от рынка к фирме, что позволяет фирме судить о существующем положении и оценить возможности новых (модифицированных) действий.

1.1 Значение и сущность маркетинговой информации

Информация и процесс управления. Ценность и своевременность управленческого решения в огромной степени зависят от способности менеджера в нужный момент произвести сбор, анализ и толкование информации. Процесс управления можно разбить на следующие этапы:

Стадии управления

Выявление проблем и возможностей; установление приоритетов

Точное определение проблем и возможностей

Принятие решения

Исполнение

Контроль исполнения

Потребности в информации

Контроль деятельности. Отображение изменившихся условий и новых возможностей

Оценка факторов, воздействующих на деятельность. Прогнозы, оценки

Прогнозирование результатов для разработки альтернативных вариантов деятельности

Оценка деятельности

Типы информации. Существует многообразие типов маркетинговой информации, используемых менеджерами: факты, оценки, прогнозы, обобщенные связи, слухи.

Факт: событие или условие, которое наблюдается напрямую (простейший вид маркетинговой информации).

Оценки: отличаются от фактов тем, что базируются скорее на умозаключениях и (или) статистических приемах, чем на прямом наблюдении и подсчете. Такая оценка может отличаться от действительного факта по двум направлениям. Так как она базируется на выборке, на нее влияет ошибка выборки; кроме того на нее воздействует также ошибка измерения, ибо она основана не на непосредственном наблюдении. Последствия обеих ошибок могут быть сведены к минимуму: первая - путем увеличения размера выборки, вторая - при помощи более точных методов измерения.

Оценки связаны с прошлым и настоящим, тогда как прогнозы - с будущим. Частично они основаны на экстраполяции тенденций, частично на аналогии и частично на здравом смысле.

На практике часто используют обобщенные связи как основу для оценки и прогноза. Например, они устанавливаются между объемом продаж и такими факторами, как национальный доход, доверие потребителя, план расходов корпоративного капитала и т.д.

Слух отличается от факта только тем, что источник информации менее надежен. Но слух может быть единственным доступным источником отдельных видов информации, например, планов конкурентов. Таким образом, слухи занимают определенное место в маркетинговой информационной системе любой компании.

Определение информации. Информация состоит из всех объективных фактов и всех предположений, которые влияют на восприятие человеком, принимающим решение, сущности и степени неопределенностей, связанных с данной проблемой или возможностью (в процессе управления). Все, что потенциально позволит снизить степень неопределенности , будь то факты, оценки, прогнозы, обобщенные связи или слухи, должно считаться информацией.

Источники информации. Среди наиболее важных видов источников маркетинговой информации можно выделить: источники внутри самой компании: специализированные группы сотрудников, деятельность специализированных групп сотрудников, периодические отчеты, всевозможные информационные связи, публикуемые источники, такие, как: отчеты правительственных агентств, отчеты торговых ассоциаций, научные публикации, торговые журналы, справочники и списки, общие публикации, другие компании: поставщики, рекламные агентства и средства массовой информации, заказчики (включая дилеров и оптовиков), конкуренты, информационная индустрия: фирмы, занимающиеся исследованиями в области маркетинга, другие специализированные агентства, такие, как служба газетных вырезок, служба проверки рекламы, служба кредита и т.д. В большинстве компаний львиную долю используемой менеджерами информации обеспечивают внутренние источники. Специализированная группа работников занята целиком или частично информационным обеспечением. Она может включать такие отделы, как: маркетинговые исследования, анализ продаж, планирование, экономический анализ, исследование операций и системный анализ. Кроме того, одной из основных функций отдела эккаунтинга (бухгалтерского учета - примеч. пер.) является поставка информации менеджерам, ответственным за маркетинговые решения.

Кроме создания подобных специализированных групп, каждая компания практикует регулярные отчеты линейных руководителей и служащих, такие, как доклады продавцов по телефону, разработанные для получения текущей рыночной информации.

Публикуемые источники поставляют разнообразную информацию по многим вопросам, относящимся к управлению маркетингом, таким, как население, экономические условия, производство, продажи, оптовая торговля и т.д. Объем и надежность такой информации очень разнятся по отраслям и странам мира. Тем не менее очень трудно найти маркетинговую проблему, по которой нет хоть какой-нибудь опубликованной информации.

Другие компании способны поставлять полезную информацию фирмам, с которыми они согласовываются или связываются, стремясь продать товары или предоставить услуги. Производитель потребительских товаров может получить приблизительную смету продаж нового продукта конкурента, узнав с помощью поставщика упаковки количество упаковки, приобретенной конкурентом. Рекламные агентства и средства массовой информации регулярно информируют рекламодателя: первые - в качестве части своих услуг, а последние - желая продать «время и место». Покупатели, особенно дилеры и оптовики, часто способны поставлять чрезвычайно полезную информацию об исполнении товара, проблемах упаковки или обслуживания, а также действиях конкурентов. Даже конкуренты снабжают друг друга информацией, несмотря на существование строгих законодательных ограничений на виды информации, которой можно обмениваться без риска наказания за тайный сговор.

Все большая доля маркетинговой информации поставляется фирмами, специализирующимися на сборе и анализе информации, предлагаемой впоследствии либо любому заказчику в виде стандартизированного продукта, либо строго по заказу.

Маркетинговые исследования. В общем случае термин «маркетинговые исследования» используется для обозначения различных видов деятельности по сбору информации и организационных единиц, ответственных за эту деятельность.

Использование маркетинговой информации. Во-первых, менеджер должен решить, какая информация ему нужна и когда. По мере возможностей он должен предвидеть потребность в информации до возникновения проблемы. Более того, он должен решить, какую информацию будет использовать, чтобы выявить существование самой проблемы и, кроме того, какие виды информации будут наиболее надежными. Чтобы определить, какая информация ему нужна, менеджер должен оценить потенциальную ценность различных видов информации. Затем он должен использовать ее надлежащим образом.

1.2 Планирование информации

Стадии в процессе планирования информации. Оценка эффективности решений. Простейший тип ситуации, с точки зрения определения потребностей в информации, связан с оценкой эффективности альтернативных решений. Выбирается совокупность альтернативных решений, после чего определяется потребность в дополнительной информации, необходимой для окончательного выбора.

Практически каждое решение прямо или косвенно влияет в той или иной степени на все аспекты дальнейшей деятельности компании. Потребности в информации должны определяться с учетом всех возможных последствий того или иного решения.

Оценивая влияние данного набора вариантов решения, необходимо учитывать только специфические воздействия, вызванные принятием этого решения. Даже самое простое решение может привести к возникновению целого комплекса воздействий на деятельность компании; однако многие из этих воздействий в количественном отношении незначительны и могут не приниматься во внимание. Но иногда несколько незначительных эффектов в совокупности могут оказывать значительное влияние, и это необходимо учитывать.

Процесс определения потребностей в информации в ситуации, когда менеджеру необходимо сделать выбор между возможными, достаточно определенными вариантами, состоит из нескольких стадий.

Создание потребности в информации (текущей или длительного пользования)

Формулировка альтернатив

Определение возможного эффекта (на объем продаж, цены и т.д.)

ЭФ 1

ЭФ 2

ЭФ 3

Определение потребностей управления i информации

Методы обработки информации:

а) техника измерений; б) выборка; в) методы анализа

Повторное определение и обработка

ЭФ 4

ЭФ 5

ЭФ 3

Производство информации

ЭФ 2

ЭФ1

Упрощение

Разработка методов оценки и спецификация потребностей в информации

Передача информации

Использование информации

Обычно задачи информационного планирования осложняются следующими факторами: трудностями в определении проблемы как простого выбора между возможными вариантами действий; издержками и техническими трудностями измерений, усложняющими получение менеджером непосредственных оценок каких- либо факторов.

Определение потребностей в информации при условии неопределенности проблемы:

знание (компаний, товаров и их особенностей);

память (хранение в памяти рекламных объявлений);

отношение (к продукту или компании);

психологические мероприятия (различные тесты, направленные на изучение мнения о продукте или компании).

Более того, почти вся маркетинговая информация представляет собой результат косвенных мер и измерений. Естественно, необходимо создать их оптимальную комбинацию.

Знание потенциальных проблем и возможностей

Какие виды информации могут помочь в определении этих проблем?

1) Продумать возможную реакцию на получение определенного вида информации.

2) Учесть экстремальные ситуации - максимальные перемены и т.д.

Какие виды информации будут отражать существование проблемы или возможности?

Элементы информационной стратегии

Иногда в маркетинговых исследованиях применяется подход, при котором целевые (планируемые) величины оцениваются непосредственно (напрямую), например, выборочным исследованием поведения покупателей. Иногда используется совокупность подходов, включающая, например, выборочное исследование магазинов, экспертные оценки агентов фирмы и анализ публикуемой статистической информации.

Один из подходов к решению проблемы известен под названием «разложения». Он заключается в представлении целевой величины как функции от нескольких переменных. При этом происходит изучение каждой из этих переменных. Иногда составляется даже несколько функций от разных переменных (до 20 в последнее время).

Определить потребности в информации (форма, частота и т.д.)

Метод проб и ошибок

Определение потребностей при использовании косвенных методов измерения. В большинстве случаев применение прямых методов измерения невозможно. В этом случае в процесс планирования информации включается выбор между несколькими возможными видами информации. Например, специалисты отдела рекламы пользуются следующими косвенными мерами:

Элементы организации выборочного обследования

Как правило, организация выборочного обследования состоит из следующих элементов:

1) целевая (составляющая) величина представляется в виде планируемого измерения целевой части населения (например, доли домохозяек в США, пользующихся моечными машинами в настоящее время);

2) выбирается основа выборочного наблюдения (например, публикуемый список клиентов салонов красоты), определяются структура выборки (скажем, количество людей определенного возраста с определенным уровнем доходов) и метод выборки (случайный или пропорциональный);

3) выбираются способы (один или более) получения информации для определения целевой величины (наблюдение поведения или ответы на вопросники);

4) выбирается метод анализа результатов выборочного наблюдения (например, вычисление средней взвешенной или составление формулы регрессии) и (иногда) оценивается точность исследований.

Источники ошибок при оценке выборочного наблюдения. Если используется формула разложения, например, «изменение прибыли = изменение дохода - изменение затрат», то ошибка возникает из-за неточности измерения составляющих. Само по себе разложение не может быть причиной ошибки. В примере с посудомоечными машинами, когда целевая величина определяется при помощи выборки (любого рода), существует два основных источника ошибок: ошибка измерения (измерение не совсем того, что было нужно: человек может солгать, сказав, что пользуется такой машиной), и ошибка выборки (выборка может быть нерепрезентативной, т.е. не представлять целевую часть населения в нужном аспекте).

Ошибка выборки может в свою очередь быть разбита на следующие виды:

· структурную ошибку;

· случайную ошибку;

· ошибку, связанную с отказами отвечать на вопрос или недоступностью отдельных элементов выборки.

Оценка результатов выборочного наблюдения. Для получения выводов по результатам выборочного наблюдения определяют доверительные интервалы, являющиеся оценкой параметров для генеральной совокупности, и осуществляют проверку значимости полученных результатов.

К более «изысканной» технике относятся так называемые байесовские выводы, которые в наибольшей степени удовлетворяют потребности управления маркетингом.

2 СБОР И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ

2.1 Выборочные исследования

Почти все типы используемой специалистами по маркетингу информации извлекаются из выборочных наблюдений, например, возможности проникновения продукта на рынок оцениваются при помощи выборки из фирм-производителей. Даже когда время и возможности позволяют произвести полное изучение всех потребителей, фирм и т.д., зачастую гораздо более точная информация может быть получена при помощи выборки, так как техника измерения может быть более тщательно разработана и осуществлена.

Виды выборки

Простая случайная выборка. Самый простой способ отбора единиц в выборочную совокупность - при помощи таблицы случайных чисел или на основе систематической выборки.

Ошибка выборки и выборочное распределение. Посте проведения множества выборочных наблюдений мы получим распределение результатов (выборочных оценок) одного и того же истинного уровня (например, ряда характеристик населения). Это выборочное распределение подчиняется закону нормального распределения, если выборки достаточно большие. Истинный уровень идентичен ожидаемому нами уровню выборочных оценок. При использовании информации, полученной при помощи выборочных наблюдений, необходимо принимать во внимание ошибку выборки. На основе рассчитанных величин ошибок выборки в практике маркетинга определяются доверительные интервалы.

Комбинация результатов выборки и иной информации. Одной из иллюстраций такого сочетания могут служить субъективные оценки менеджера (на базе имеющегося опыта). При этом мы имеем дело с наиболее вероятным распределением. Существует сходство между ним и выборочным распределением. Естественно, их можно объединить.

Комбинационная формула для совмещения двух оценок (независимо от источников их получения) - средневзвешенная из этих двух оценок с учетом весов, обратно пропорциональных дисперсиям.

Выборочные количественные оценки. В практике маркетинга часто приходится выбирать в качестве целевой величины количество чего-либо. Обычно для этого используется средняя арифметическая. Основной задачей планирования информации в маркетинге является использование выборочной средней для оценки групповой средней (например, численности какой-либо группы населения).

Типическая выборка. В большинстве маркетинговых задач менеджеры сталкиваются с неоднородностью населения, которое состоит порой из двух или более групп элементов. Тогда используется типическая выборка. Она включает в себя совокупность отдельных выборок из каждой группы населения. Эти группы называются стратами. Результаты могут быть использованы:

1) как отдельные оценки определенных величин для каждой страты;

2) для составления общей оценки всего населения в целом. В этом случае необходимо подсчитать издержки на проведение выборочных наблюдений в каждой страте. В соответствии с издержками можно будет добиться наиболее оптимального проведения выборочного наблюдения.

Большинство компаний, занимающихся предоставлением маркетинговой информации, используют непропорциональные типические выборки. Однако из каждой типической группы можно отбирать число единиц, пропорциональное их численности, т.е. использовать пропорциональный типический отбор.

Территориальная выборка. Иногда, когда нет точного списка определенной группы населения, (например, вернувших гарантийные талоны), что может быть связано с необходимостью проведения исследования всего населения, используется территориальная выборка (ТВ). Основной идеей ее является то, что элементы населения могут быть идентифицированы в пределах определенного района и может быть составлен список этих районов. В маркетинговых исследованиях методы ТВ особенно часто применяются в опросах домохозяек. Зачастую ТВ является единственно возможным способом получения вероятностной выборки на большой территории с не вполне определенным населением. Может применяться также техника «сосредоточения», заключающаяся в образовании небольших очагов проведения выборочных наблюдений. Эта техника применяется в пробном маркетинге, например, когда необходимо оценить возможный объем продаж в государственном (региональном) масштабе при запуске в производство нового продукта или новой маркетинговой программы. Воздействие техники «сосредоточения» на ошибку выборки может быть оценено, если известны корреляционные зависимости между элементами каждого очага. Поскольку в пробном маркетинге очень трудно провести корреляцию внутри очагов, постольку невозможно определить степень точности проводимых исследований.

Целевая (невероятностная) выборка. Целевая выборка заключается в систематическом отборе элементов с целью вовлечения в исследование достаточного количества каждого основного типа элементов. Однако применение результатов такой выборки ограничивается невозможностью оценки ошибки выборки каким бы то ни было объективным способом.

Сейчас она не имеет широкого использования, однако иногда применяется в изучении реакции рынка на новое изделие или на модернизацию старого. При этом делается допущение, что вкусы потребителей более-менее идентичны, по крайней мере внутри одной группы. Использование целевой выборки редко оправдано, однако она используется, пока вероятностная выборка требует значительных затрат.

2.2 Измерения в маркетинге

Измерение можно определить как процесс получения информации, которую впоследствии можно подвергнуть анализу. Мерой в данном случае являются единицы этой информации. Под анализом подразумевается процесс сравнения, противопоставления или выявления взаимоотношений различных мер между собой.

Специалист по маркетингу обычно не участвует непосредственно в самом процессе измерений. Он не разрабатывает методы измерений и не участвует в периодическом сборе информации. Эти функции обычно выполняются специалистами по маркетинговым исследованиям.

Существует две вещи, к которым специалист по маркетингу должен с самого начала подготовить себя:

1) он должен ясно представлять значение определяемых им потребностей в информации в условиях трудности получения точных данных,

2) он должен знать основные альтернативы , возможные при проведении маркетинговых измерений, а также стоимость и последствия применения этих различных альтернатив.

Что необходимо измерить. Существует три основных типа критериев:

1) критерии состояния бытия (например, возраст);

2) критерии состояния сознания (например, отношение к чему-либо);

3) критерии поведения (например, покупка чего-либо). Необходимо иметь в виду, что состояние сознания контролировать невозможно.

Только в случае контролируемых критериев мы можем быть абсолютно уверены в том, что измеряем именно то, что нужно. В других случаях мы должны удовлетвориться относительной точностью.

Систематическая ошибка, или сдвиг - это один из самых неправильно истолковываемых в маркетинге терминов. Попросту говоря, это любое систематическое расхождение между замером и действительным состоянием, которое он должен представлять. В ситуациях, когда критерий невозможно контролировать, единственное, что остается делать, это использовать сам критерий для определения сдвига.

Однако относительный сдвиг можно минимизировать. Например, в анкетах (вопросниках) этого можно добиться путем оптимальной расстановки вопросов, а также использованием различных видов самих анкет (вопросников).

Прогнозируемая достоверность. Предельное повышение прогнозируемой достоверности является более важным, чем соответствующее уменьшение сдвигов.

Прогнозируемая достоверность - это степень точности, с которой можно предсказать, как один или несколько элементов маркетинговой системы (потребители, конкуренты, заказчики и т.д.) будут реагировать на данное решение или совокупность каких-либо мер.

Можно попытаться соотнести результаты нашего измерения с отдельным (определенным) критерием целевой величины, чтобы определить, как этот критерий будет влиять на целевую величину.

Прогнозируемая достоверность определяется при помощи контролируемых экспериментов или тщательного статистического анализа, который и устанавливает зависимость между критерием и целевой величиной. Для того чтобы определить эту зависимость с достаточной степенью точности, необходимо в процессе измерения исключить неконтролируемые и скрытые сдвиги, а также выбрать правильный тип выборки.

В тех случаях, когда требуется высочайшая точность и позволяют время и ресурсы, необходимо, чтобы условия контролировались по мере возможности путем непосредственного наблюдения. Ненаблюдаемые условия должны контролироваться каким-либо другим способом. Критерии, которые не могут быть проконтролированы, должны быть подтверждены (наглядно обоснованы) обычно путем эмпирического соотнесения критерия и целевой величины.

Кто должен быть предметом измерений

В большинство маркетинговых измерений вовлечены люди - либо как респонденты, либо как измерители, либо и в том и в другом качестве. Поэтому большинство ошибок возникает вследствие человеческих «ошибок» или поведенческих характеристик. Следовательно, необходимо установить зависимость между исследуемыми группами людей и особенностями информации, которая может быть получена с определенной степенью точности и достоверности.

Поведенческие характеристики. Разрабатываемая процедура измерения заведомо должна иметь в виду потенциальных респондентов. Основное правило: необходимо помнить, что тип респондента определяет методологию измерения и тип информации, которая может быть получена.

Некоторые обобщения, которые надо учитывать.

Ограниченность памяти. Необходимо учитывать, что свойство памяти - хранить недавние факты или события или то, что является особо важным, или то, с чем субъект согласен. С этой точки зрения даже неточная информация может быть полезна.

Неправильная передача информации и неправильное толкование. Так как процесс маркетинговых исследований состоит из огромного количества звеньев, то неизбежно и множество интерпретаций одного и того же факта.

Вопросы, на которые ответить затруднительно. На некоторые вопросы респонденты не могут дать точных ответов, так как формулировка вопроса может быть достаточно сложной или сам вопрос является трудным или носит личный характер. Общее правило: таких вопросов следует избегать.

Комплексные вопросы и ответы. Если на вопрос нельзя ответить однозначно, то ценность подобной информации резко снижается, особенно, если вопросы связаны не с индивидуумом, а с группой индивидуумов (например, семьей). Это вызвано с тем, что различные индивидуумы играют разную роль в процессе принятия какого-либо решения.

Ложная информация, преувеличение и недооценка. Существует три способа получения относительно точной информации:

1) если существует потребность в получении максимально точной информации, то необходимо, чтобы метод измерений содержал способ оценки этой точности;

2) корректировка информации в соответствии с известным отклонением точности;

3) предвидение определенного отклонения в ответах на самые конкретные вопросы и в связи с этим разработка соответствующих вопросников.

Выбор техники измерения и сбора данных

Существует два основных способа сбора информации: опрос и наблюдение.

Приемы наблюдения. В маркетинге используются наблюдения с помощью различных технических средств, непосредственное наблюдение, а также документированные записи, обычно выполняемые на основе стандартизированных форм. Наиболее часто в качестве технических средств наблюдения используются приборы физиологического контроля, видеокамеры и магнитофоны.

Их преимущество в том, что они обеспечивают высокую степень точности, однако не всегда измеряемые с их помощью факторы будут иметь важное значение в процессе решения конкретной проблемы.

Немеханические методы и способы наблюдения используются в маркетинговых исследованиях гораздо шире. Например, ревизии в магазинах с тем, чтобы сравнить запасы начала периода с запасами на конец периода. Однако данный метод наблюдения подвержен воздействию ошибок регистрации.

Техника опроса. Она включает в себя измерительные инструменты и методы сбора информации.

1. Измерительные инструменты обычно состоят из двух частей: средства стимулирования ответа и средства записи.

Чаще всего в качестве измерительного инструмента используются вопросники (анкеты). Точность информации напрямую зависит от подробности представляемых вопросников, однако иногда бывает полезно включать в них пункты общего характера с тем, чтобы узнать общее мнение респондента о чем-либо.

Вопросы могут быть типа «либо-либо», «более или менее», «сколько?». Обычно измеряются качественные либо косвенные количественные характеристики.

2. Методы сбора информации: персональные интервью; интервью по телефону; вопросники, отправляемые по почте.

Персональные интервью

Преимущества: более репрезентативная выборка, большее количество вопросов может быть задано, могут использоваться более комплексные методы измерений, возможна немедленная проверка.

Недостатки: дороговизна такого метода сбора информации, ошибки, вызванные личностью интервьюера или обманом со стороны опрашиваемого.

Телефонные интервью

Преимущества: быстрота проведения и относительно невысокая стоимость.

Недостатки: определенная часть населения может не иметь телефона, а следовательно исключается из опроса.

Вопросники

Преимущества: наибольшая степень детализации проблем. Недостатки: нерепрезентативность.

Затраты и точность в маркетинговых исследованиях. В маркетинге существует прямая взаимосвязь между точностью наблюдения и затратами на исследование (денег и времени).

2.3 Классификация и сравнение

Анализ маркетинговой информации. Основной подход:

1. Анализ посредством классификации и сравнения обычно представляет собой поэтапный процесс.

2. Основой классификации могут быть различные факторы и системы координат. Предела классификациям не существует. 3. Некоторые факторы и системы координат базируются на естественных и наиболее очевидных различиях, в частности, в маркетинге необходимо знание конкретных рынков или товаров.

4. Сущность и глубина анализа зависят от вида имеющейся в распоряжении информации. Единственный способ свести к минимуму ограничения, связанные с этим, - предусмотреть все возможные типы классификаций и сравнений (прежде чем проводить измерения).

5. Еще одно часто встречающееся ограничение - объем имеющейся информации.

На основе имеющихся данных можно составить модель, отвечающую реальной зависимости доли рынка от маркетинговых усилий.

ПРОСТОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ

Количество наблюдений. В основном общий размер выборки, на которой будет базироваться анализ, дается в первоначальном отчете исследователя. Необходимо избежать представления данных об отдельных группах респондентов на основе подвыборок, входящих в общую выборку.

Основы классификации. Аксиома: результаты опроса должны быть сгруппированы таким образом, чтобы они были доступны в представлении и понимании. Особенно, если используются так называемые «свободные вопросы», исследователь должен разработать кодируемые категории, по которым будут группироваться ответы.

Необходимо также учитывать, что некоторые характеристики могут быть измерены различными способами (например, знание или не знание товара).

Ненужная точность. Следует придерживаться правила: «Не нужно делать из данных больше, чем они есть на самом деле». Широко распространена практика представления данных с точностью до третьего знака. Это ничего не меняет в полезности данных, но лишь ухудшает их восприятие менеджером.

Процентные отношения. Наибольшая ценность представления данных в виде процентных отношений состоит в том, что становится возможным непосредственное сравнение одной группы с другой. Однако сами процентные отношения не дают никакой информации о том, каким именно образом необходимо произвести сравнение. Например, если имеются данные о росте доли рынка, занятой каким-либо товаром, по трем разным регионам, то для оценки приложенных в каждом районе усилий в ходе рекламной компании необходимо учитывать следующее: невозможно достичь быстрого абсолютного роста, имея малую долю рынка и существенные ограничения в достижении этого роста при наличии уже большой доли рынка.

Таким образом, если мы знаем, на каком именно участке кривой находится каждая из исследуемых территорий, будет гораздо легче оценить их деятельность в части оценки эффективности предпринимаемых ими маркетинговых усилий.

Сравнение, проводимое на различной основе. Что следует взять за основу - процент ответивших или процент ответов? Необходимо руководствоваться двумя принципами: 1. Надлежащее сравнение, которое необходимо произвести, зависит от ваших собственных представлений о том, что происходит в мире.

2. Надлежащая процедура, которую надо использовать, зависит от рода исследуемой проблемы.

МНОЖЕСТВЕННОЕ СРАВНЕНИЕ

В некоторых целях используют так называемую эмпирическую плотность распределения явлений. Подобная техника позволяет установить положение вещей, но не дает никакого представления о том, как оно может быть изменено. Такое представление может дать только более сложный анализ, в процессе которого происходит не только сравнение групп между собой, но и изучение взаимосвязи двух или нескольких величин одновременно. Основная цель использования множественных систем классификации - достигнуть сравнимости данных. Конечно, никогда нельзя быть уверенным, что учтены все необходимые факторы. Поэтому всегда существует некоторая степень неопределенности в толковании исходных данных.

Направленность классификации исходных данных определяется характером поставленной задачи.

Исключение случайных взаимосвязей. Сама корреляция не может дать никакого представления о направлении причинной зависимости. Например, богачи хорошо образованы, потому что богаты, или богаты, потому что хорошо образованы? Однако здравый смысл подсказывает, что некоторые направления причинной зависимости более вероятны. Например, женщины носят платья потому, что они женщины.

Однако в маркетинговых исследованиях причинная зависимость зачастую выводится из корреляции.

Неявные взаимосвязи. Когда аналитик или исследователь сталкивается с явным отсутствием взаимосвязи, но интуиция подсказывает ему, что она должна или может существовать, он должен продолжать исследования. Иногда может существовать криволинейная зависимость, например, между способностью человека поддаваться убеждению и его самоуверенностью.

2.4 Статистический анализ взаимосвязей

Регрессионный анализ - это более сложный и соответственно более мощный метод анализа взаимосвязей, чем те, что были показаны ранее. Необходимость его вызвана недостатками в технике классификации и сравнения путем анализа только табличных данных.

Прежде всего регрессионный анализ - это статистический прием для оценки взаимосвязей между одним фактором, так называемой зависимой переменной, и одним или несколькими независимыми переменными в форме уравнения. Кроме того, при помощи анализа можно оценить степень взаимосвязи между зависимой переменной и каждой из независимых переменных (или любой комбинации их). Степень взаимосвязи между одной переменной и одной или более другими переменными оценивается показателями степени тесноты корреляционной связи. Регрессионный анализ широко применяется в управлении маркетингом. В простейшем случае целью может быть предсказание уровня зависимой переменной на основе знаний, имеющихся о независимых. Как отмечалось ранее, в маркетинговых исследованиях чаще всего проводятся косвенные измерения. Таким образом, регрессионный анализ проводится с тем, чтобы установить взаимосвязь между результатами косвенных измерений и результативным фактором.

Кроме того, регрессионный анализ и его разновидности используются исследователями в области эконометрики (науки, изучающей экономические теории, в том числе теорию маркетинга, с количественной точки зрения).

Необходимо также учитывать, что иногда одна тенденция может «закрыть» другую. В этом случае необходима дополнительная информация, и должен быть проведен дополнительный анализ. Однако аналитик должен уметь вовремя остановиться.

ПРОСТОЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Такой анализ состоит из трех основных этапов: 1) разработка модели, отражающей общее содержание изучаемой взаимосвязи;

2) приложение модели к данному набору данных;

3) толкование результатов.

При этом только одна независимая переменная включена в уравнение регрессии.

Регрессионная модель - это уравнение (или система уравнений), показывающее, какие факторы, на .наш взгляд, должны быть вовлечены во взаимосвязь (и), которую мы хотим подвергнуть анализу. Оно также дает представление о форме связи. Уравнение регрессии. Для того чтобы установить взаимосвязь между долей рынка и различиями в цене, можно использовать множество различных уравнений:

Каждую из этих переменных можно представить несколькими различными способами, используя взаимосвязи их с определенными факторами.

При сборе информации для расчета параметров уравнения регрессии необходимо учесть не только форму представления переменных, но и период времени, выбранный для анализа. Это зависит от сущности проблемы.

Следующий шаг: определение формы уравнения регрессии. Представляется весьма полезным составление графика или диаграммы разброса значений переменных.

График позволяет еще раз убедиться, что с увеличением различия в ценах доля рынка действительно имеет тенденцию к снижению.

Но какова общая форма взаимосвязи? На приведенном графике взаимосвязь выражена в виде линейного (линия 1), а также в виде криволинейного уравнения (линия 2).

В большинстве случаев необходимо выбрать соответствующий вид уравнения регрессии, так как диаграмма может не давать ясного представления о форме взаимосвязи. Выбор необходимого вида уравнения регрессии зависит от знания проблемы, рассуждений и везения.

Поскольку существуют определенные основания не заниматься выбором уравнения регрессии, большинство аналитиков используют простое линейное уравнение в качестве основы регрессионного анализа.

Обычно линейные уравнения используются в регрессионном анализе по двум причинам. Во-первых, расчеты, необходимые для приложения модели к данному набору данных, в случае линейного уравнения намного упрощаются, равно как и в случае применения уравнений, легко трансформируемых в линейные. Во-вторых, линейные уравнения концептуально представляют собой простейший тип зависимости между переменными. Однако в практике управления вторым положением необходимо руководствоваться с большой осторожностью.

Приложение модели к имеющимся данным. Обычно данные представляют собой «исторические» сведения, т.е. цифры, показывающие значение каждого из факторов в каждом из предшествующих периодов времени или географических районов. Цели приложения:

1. Получение оценок коэффициентов уравнения регрессии (а и ив нашем примере).

2. Определение степени соответствия модели действительным изменениям результативного фактора.

Оценка методом наименьших квадратов (МНК). Анализ можно проводить различными способами, но одним из наиболее универсально применяемых является метод наименьших квадратов. Оценки по МНК - это те величины, которые минимизируют сумму квадратов отклонений действительных наблюдаемых значений факторов от их значений, полученных из уравнения регрессии. Например, в случае анализа доли рынка как функции от различия в цене имеется серия оценок действительной доли рынка по месяцам. Уравнение регрессии дает нам серию значений доли рынка по каждому из тех же месяцев.

Техника расчетов. Толкование и виды результатов. Практически для каждой проблемы управления расчет коэффициентов регрессии, удовлетворяющих критерию МНК, производится при помощи компьютера по специальным программам.

Хотя менеджер и не занимается непосредственно расчетами, именно он несет ответственность за толкование результатов анализа. Поэтому он должен ясно разбираться в сущности представляемых статистической службой данных и в тех проблемах, которые связаны с их толкованием.

На «выходе» простого регрессионного анализа могут быть получены следующие результаты:

1. Оценки коэффициентов уравнения регрессии.

2. Стандартные ошибки коэффициентов.

3. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации, показывающие степень, с которой факторы, включенные в уравнение регрессии, объясняют вариацию результативного признака.

4. Стандартные ошибки (стандартное отклонение) оценок независимых переменных, полученных при помощи уравнения регрессии.

Применительно к анализу доли рынка как функции от различия в цене результаты могут толковаться следующим образом:

1) Свободный член а представляет собой наилучшую оценку доли рынка при условии, что не существует никаких различий между ценой фирмы и ценой конкурентов. Однако такое толкование не всегда возможно, так как результат может представлять собой лишь оценку влияния факторов, не включенных в анализ.

2) Коэффициент b представляет собой коэффициент чувствительности цен и отражает ожидаемое изменение доли рынка при изменении различия в ценах на единицу.

3) Коэффициент детерминации r - это мера степени вариации в доле рынка, которая объясняется вариацией в различии цен.

Дисперсия результативного фактора (общая дисперсия) - максимум, который можно объяснить влиянием независимых факторов. Если бы можно было изучить влияние всех независимых факторов, то значение результативного фактора можно было бы вычислить абсолютно точно. Однако в большинстве случаев регрессионный анализ объясняет только часть общей дисперсии.

Высокий уровень r не доказывает, что уравнение регрессии верно, и наоборот, низкий уровень не говорит о том, что взаимосвязи между факторами не существует. Это может быть лишь результатом неправильно составленного уравнения регрессии.

Таким образом, коэффициент детерминации действительно свидетельствует, некоторым образом, о степени взаимосвязи между двумя факторами. В нашем примере значение г показывает процент вариации доли рынка, объясняемый фактором различия цен. Если он незначителен, следовательно, можно предположить, что другие факторы влияют на изменение доли рынка в большей степени. После этого должен быть проведен более расширенный анализ. В большинстве проблем, связанных с маркетингом, простая модель, основанная на одной независимой переменной, является недостаточной.

4) Если бы не было другой информации, можно было бы использовать уравнение регрессии для оценки или прогнозирования доли рынка фирмы. (В этом случае уравнение не имеет реальной ценности для прогнозирования, так как информация об обоих факторах исходит из одного источника.) Стандартная ошибка для регрессионного уравнения в целом выступает как степень точности прогнозов, основанных на уравнении. То есть с ее помощью можно определить вероятность того, что действительный уровень доли рынка будет лежать в конкретном интервале около значения, выведенного из уравнения. Чем больше независимая переменная отличается от средней по наблюдениям, использованным для оценки коэффициентов, тем больше неопределенности в прогнозе, базирующемся на уравнении регрессии.

МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Известно, что на долю рынка, занятую товаром, кроме цены, влияет множество факторов. И так как почти все проблемы в маркетинге включают в себя несколько различных факторов, то в большинстве случаев необходимо пользоваться моделью множественного регрессионного анализа.

Концепция и методы, используемые в множественном регрессионном анализе (МРА), практически те же, что и в простом регрессионном анализе, но с некоторыми модификациями и дополнениями, связанными с изучением нескольких факторов одновременно.

Модели множественной регрессии (ММР). Составление ММР связано с дополнительными трудностями. Прежде всего, не представляется возможным исследовать взаимосвязи между, скажем, пятью факторами при помощи диаграммы разброса. Конечно же, диаграмму можно использовать для отражения взаимосвязи между результативным фактором и каждым из независимых факторов, по очереди. Но это будет не совсем верно, поскольку независимые переменные зачастую влияют друг на друга также, как и на результативный фактор. Следовательно, модель множественной регрессии должна отражать общие воздействия двух или более независимых переменных.

В нашем примере существует предположение, что кроме разницы цен (РЦ) на величину доли рынка влияют также затраты на рекламу (ЗР) и доход потребителя (ДП). Однако в силу множества причин специалисты по маркетингу решили использовать более сложный тип модели, где результативным фактором скорее является объем продаж, чем доля рынка.

Очевидно, что второе уравнение является более сложным. В данном случае, например, влияние изменения цены фирмы на один цент на изменение объема продаж будет различным для различных значений других независимых факторов.

Уравнение показательной функции, используемое для решения данной проблемы, является хорошим примером нелинейного уравнения, которое может быть трансформировано в линейную форму для упрощения вычислений. Толкование результатов множественного регрессионного анализа (на «выходе» МРА).

Виды результатов.

1. Значения коэффициентов для каждой независимой переменной.

2. Стандартная ошибка каждого из этих коэффициентов.

3. Множественный коэффициент детерминации R , который отражает степень совместного влияния всех факторов на вариацию результативного фактора.

4. Ряд коэффициентов частной детерминации, которые отражают степень взаимосвязи между результативным фактором и данным независимым фактором.

Толкование результатов происходит тем же образом, что и в простом (парном) регрессионном анализе. Принципиальная трудность заключается в толковании относительной важности некоторых независимых факторов.

Коэффициенты регрессии. Коэффициент при каждой переменной отражает процентные изменения в объеме продаж, которые можно ожидать при изменении независимой переменной на 1%, при условии, что в остальных независимых переменных изменения не происходят. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии можно использовать для определения их доверительных интервалов.

Множественные коэффициенты детерминации. R изменяется от 0 до 1. Чем больше значение R, тем большая часть общей вариации результативного признака объясняется факторами, включенными в данную модель. В нашем примере, если R равно, например, 0,92, то это свидетельствует о том, что факторы, включенные в уравнение, действительно являются основными факторами, влияющими на объем продаж. Однако может случиться так, что факторы, включенные в модель, будут лишь отражать влияние других, более глубинных факторов. Например, численность населения может на самом деле быть более важным фактором, чем сама величина доходов. Сравнение независимых факторов. Зачастую одной из целей МРА является определение относительной важности различных независимых факторов.

Однако нельзя говорить, например, что величина дохода в два раза важнее, чем затраты на рекламу. Прямые сравнения подобного рода недопустимы по двум причинам:

значение коэффициента регрессии зависит от единиц, в которых выражен фактор. Если затраты на рекламу выражены в тысячах долларов, тогда мы можем произвольно увеличить коэффициент путем замены единиц измерения на десятки тысяч, сотни тысяч и т.д.;

независимые факторы связаны не только с результативным, но и в некоторой степени между собой. Следовательно, даже если единицы измерения сопоставимы, коэффициент при данном факторе не является «чистой» мерой воздействия на результативный фактор. Существуют методы определения «чистого» влияния каждого независимого фактора на результативный, принимающий во внимание и прямые, и косвенные воздействия. Одним из таких методов является расчет коэффициентов частной корреляции, которые показывают, в какой степени каждый из факторов влияет на величину результативного показателя с учетом их взаимодействия с другими факторными признаками.

ДРУГИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА

Для решения некоторых проблем наиболее предпочтительными являются другие методы статистического анализа.