Характеристика маркетинга как концепции управления

Статистики, связанные с факторным анализом

Критерий сферичности Бартлетта - Статистика, проверяющая гипотезу о том, что переменные в генеральной совокупности не коррелируют между собой.

Корреляционная матрица - Матрица попарных корреляций между всеми возможными парами переменных, включенных в анализ. Это симметричная, неотрицательно определенная матрица.

Общность - Доля дисперсии отдельной переменной, которую переменная делит с другими рассматриваемыми переменными. Это доля дисперсии, объясняемая общими факторами.

Собственное значение - Представляет полную дисперсию, объясняемую каждым фактором.

Факторные нагрузки - Линейные корреляции между переменными и факторами.

График факторных нагрузок - График исходных переменных, где по осям координат откладывают значения факторных нагрузок.

Матрица факторных нагрузок - Содержит факторные нагрузки всех переменных по всем выделенным факторам.

Значения фактора - Суммарные значения, определенные для каждого респондента по производным факторам.

Критерий адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина - Коэффициент для проверки целесообразности выполнения факторного анализа. Высокие значения (от 0,5 до 1) указывают, что факторный анализ целесообразен. Малые значения (до 0,5) указывают, что факторный анализ неприемлем.

Процент дисперсии - Процент от полной дисперсии, приписываемый каждому фактору.

Остатки - Разница между наблюдаемыми корреляциями, приведенными в исходной корреляционной матрице, и вычисленными корреляциями, определенными из матрицы факторных нагрузок.

Графическое изображения критерия "каменистой осыпи"- График зависимости собственных значений от числа факторов в порядке их убывания.

Этапы анализа:

1. Формулировка проблемы. При формулировании проблемы переменные, включаемые в анализ, задаются, исходя из прошлых исследований, теоретических выкладок и по усмотрению исследователя. Эти переменные измеряются в интервальной или относительной шкале.

2. Построение корреляционной матрицы. В основе факторного анализа лежит матрица корреляций между переменными. Приемлемость корреляционной матрицы для факторного анализа определяется статистической проверкой (различными критериями).

3. Определение метода анализа. Существует два основных метода проведения факторного анализа - анализ главных компонент и анализ общих факторов. В анализе главных компонент учитывается полная дисперсия. Анализ главных компонент рекомендуется, если основная задача исследователя - определение минимального числа факторов, которые вносят максимальный вклад в дисперсию, чтобы в последующем использовать их во многомерном анализе. В анализе общих факторов факторы оценивают только по общей (для всех факторов) дисперсии. Этот метод подходит, если основная задача - определение факторов, лежащих в основе изучаемой переменной, и обшей дисперсии. Этот метод также известен как разложение матрицы.

4. Определение числа факторов. Число выделяемых факторов определяется, исходя из предварительной информации; собственных значений факторов; критерия «каменистой осыпи»; процента объясненной дисперсии; метода расщепления; критериев значимости.

5. Вращение факторов. Важный результат факторного анализа - матрица факторных нагрузок, также называемая матрицей факторного отображения. Она содержит коэффициенты, используемые для выражения нормированных переменных через факторы. Эти коэффициенты, называемые факторными нагрузками, представляют корреляции между факторами и переменными. Коэффициент с высоким абсолютным значением показывает, что фактор и переменная тесно взаимосвязаны. Коэффициенты матрицы факторных нагрузок можно использовать для интерпретации факторов. Несмотря на то, что матрица исходных или неповернутых факторов указывает на взаимосвязь факторов и отдельных переменных, она редко приводит к факторам, которые можно интерпретировать, поскольку факторы коррелируют со многими переменными. Поэтому вращением матрицу факторных коэффициентов преобразуют в более простую, которую легче интерпретировать. Самый распространенный метод вращения матрицы - метод варимакс (вращение, максимизирующее дисперсию), который приводит к ортогональным факторам. Если факторы в совокупности высококоррелированны, то можно использовать косоугольное вращение. Матрица повернутых факторов создает основу для интерпретации факторов.

6. Интерпретация результатов. Для интерпретации факторов необходимо определить переменные, которые имеют высокие значения нагрузок по одному и тому же фактору. А затем этот фактор следует проанализировать с учетом этих переменных. Другое способ интерпретации - графическое изображение переменных, координатами которых служат величины факторных нагрузок.

7. Вычисление значения факторов или отбор переменных-заменителей. Так, для каждого респондента можно вычислить значение фактора. Альтернативно, можно выбрать переменные-заменители, изучив матрицу факторных нагрузок и выбрав для каждого фактора переменную с наивысшим (или ближайшим к наивысшему) значением факторной нагрузки.

8. Подгонка модели. Разницу между наблюдаемыми корреляциями и вычисленными, которую оценивают исходя из матрицы факторных нагрузок, используют для определения степени подгонки эмпирической модели.

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Кластерный анализ представляет собой класс методов, используемых для классификации объектов или событий в относительно однородные группы, которые называют кластерами. Объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах. Кластерный анализ также называют классификационным анализом или численной таксономией (систематикой).

Кластерный анализ, как и дискриминантный, предназначен для классификации переменных. Однако в дискриминантном анализе необходима предварительная информация о кластерной (групповой) принадлежности каждого рассматриваемого объекта или события для того, чтобы разработать правило классификации. В отличие от этого, в кластерном анализе нет необходимости в предварительной информации о кластерной принадлежности любого из объектов. Группы, или кластеры, определяют с помощью собранных данных, а не заранее.

Используют в маркетинге для :

v Сегментация рынка. Например, потребителей можно разбить на кластеры на основе выгод, которые они ожидают получить от покупки данного товара. Каждый кластер может состоять из потребителей, которые ищут схожие выгоды. Этот метод называют сегментаций преимуществ.

v Понимание поведения покупателей. Кластерный анализ используется для идентификации однородных групп покупателей. Затем поведение каждой группы при покупке товара изучается отдельно.

v Определение возможностей нового товара. Кластеризацией торговых марок и товаров можно определить конкурентоспособные наборы в пределах данного рынка. Торговые марки в одном и том же кластере конкурируют более жестко между собой, чем с марками других кластеров. Фирма может изучить свои текущие предложения в сравнении с предложениями своих конкурентов, чтобы определить потенциальные возможности новых товаров.

v Выбор тестовых рынков. Группировкой городов в однородные кластеры можно подобрать сравнимые города для проверки различных маркетинговых стратегий.

v Сокращение размерности данных. Кластерный анализ можно использовать как основной инструмент сокращения размерности данных при создании кластеров или подгрупп данных, более удобных для анализа, чем отдельные наблюдения. Последующий многомерный анализ выполняют над кластерами, а не над отдельными наблюдениями. Например, чтобы описать отличия в поведении потребителей по отношению к товарам, их вначале разбивают на группы. Затем различия между группами проверяют с помощью множественного дискриминантного анализа.

Статистики, связанные с кластерным анализом:

Необходимо уточнить, что большинство методов кластеризации - относительно простые процедуры, не требующие изощренных статистических расчетов; это эвристические методы, основанные на определенных алгоритмах действий исследователя.

План агломерации, объединения - Дает информацию об объектах (событиях, случаях), которые должны быть объединены на каждой стадии процесса иерархической кластеризации.

Кластерный центроид - Среднее значение переменных для всех случаев или объектов в конкретном кластере.

Кластерные центры - Исходные начальные точки в не иерарх и чес кой кластеризации. Кластеры строят вокруг этих центров, или зерен кластеризации.

Принадлежность кластеру - Указывает кластер, которому принадлежит каждый случай или объект.

Древовидная диаграмма (древовидный граф) - графическое средство для показа результатов кластеризации. Вертикальные линии представляют объединяемые кластеры. Положение вертикальной линии на шкале расстояния (горизонтальная ось) показывает расстояния, при которых объединяли кластеры. Диаграмму читают слева направо.

Расстояния между кластерными центрами -Указывают, насколько разнесены отдельные пары кластеров. Кластеры, которые разнесены широко, ясно выражены и поэтому желательны.

Сосульчатая диаграмма - Это графическое отображение результатов кластеризации. Она названа так потому, что имеет сходство с рядом сосулек, свисающих с крыши дома. Сосульчатую диаграмму читают сверху вниз.

Матрица сходства/матрица расстояний между объединяемыми объектами - это нижняя треугольная матрица, содержащая значения расстояния между парами объектов или случаев.

Этапы анализа:

1) Формулировка проблемы. Предусматривает выбор переменных, на основе которых проводят кластеризацию. Задача - чтобы выбранный набор переменных смог описать сходство между объектами с точки зрения признаков, имеющих отношение к данной проблеме исследования. Переменные следует выбирать, исходя из опыта прошлых исследований, теории или тестируемой гипотезы.

2) Выбор меры расстояния (сходства). Цель кластеризация -группирование схожих объектов. Поэтому чтобы оценить, насколько они похожи / непохожи, необходимо использовать некую единицу измерения. Наиболее распространенный метод - в качестве такой меры использовать расстояния между двумя объектами. Объекты с меньшими расстояниями между собой больше похожи, чем объекты с большими расстояниями.

3) Выбор метода кластеризации. Методы: иерархические и неиерархические. Иерархические методы кластеризации могут быть агломеративными или дивизивными (разделяющие). Агломеративные методы включают: метод одиночной связи, метод полной связи и метод средней связи. Широко распространенным дисперсионным методом является метод Варда. Неиерархические методы кластеризации называют методами k-средних. Эти методы включают последовательный пороговый метод, параллельный пороговый метод и оптимизирующее распределение. Иерархические и неиерархические методы можно применять совместно. Выбор метода кластеризации и выбор меры расстояния взаимосвязаны.

4) Принятие решений о количестве кластеров. Решение о числе кластеров принимают по теоретическим и практическим соображениям. В иерархической кластеризации важным критерием принятия решения о числе кластеров являются расстояния, при которых происходит объединение кластеров. Относительные размеры кластеров должны быть такими, чтобы имело смысл сохранить данный кластер, а не объединить его с другими.

5) Интерпретация и профилирование кластеров. Кластеры интерпретируют с точки зрения кластерных центроидов. Они позволяют описывать кластер, если присвоить ему номер или метку. Часто интерпретировать кластеры помогает их профилирование через переменные, которые не лежали в основе кластеризации. Эти переменные могут включать демографические, психографические характеристики, использование продукта или другие переменные. Дальнейшее профилирование осуществляют через демографические или психографические переменные, чтобы определить маркетинговую стратегию для каждого кластера. Переменные, существенно различающиеся между кластерами, можно идентифицировать дискриминантным анализом и однофакторным дисперсионным анализом.

6) Оценка достоверности кластеризации. Надежность и достоверность решений кластеризации оценивают разными способами. (1)Выполняйте кластерный анализ на основании одних и тех же данных, но с использованием различных способов измерения расстояния. Сравните результаты, полученные на основе разных мер расстояния, чтобы определить, насколько совпадают полученные результаты. (2) Используйте разные методы кластерного анализа и сравните полученные результаты. (3) Разбейте данные на две равные части случайным образом. Выполните кластерный анализ отдельно для каждой половины. Сравните кластерные центроиды двух подвыборок. (4) Случайным образом удалите некоторые переменные. Выполните кластерный анализ по сокращенному набору переменных. Сравните результаты с полученными на основе полного набора переменных. (5) В неиерархической кластеризации решение может зависеть от порядка случаев в наборе данных. Выполните анализ несколько раз, меняя порядок случаев, до получения стабильного решения.

МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ И СОВМЕСТНЫЙ АНАЛИЗ

Многомерное шкалирование - Класс методов для представления восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного изображения.

Воспринимаемые (психологические) взаимосвязи между объектами представляют в виде геометрических связей между точками в многомерном пространстве. Эти геометрические представления часто называют пространственными картами. Оси координат на пространственной карте соответствуют психологическим факторам поведения человека или, иначе говоря, основным размерностям, которыми пользуются респонденты для формирования восприятия и предпочтения объектов. Многомерное шкалирование используют, чтобы определить:

1. Количество и природу измерителей, которые используют потребители, чтобы выразить свое отношение к торговым маркам на рынке.

2. Позиционирование имеющихся торговых марок согласно этим измерителям.

3. Позиционирование идеальных потребительских торговых марок по этим измерителям.

Информация, полученная в результате многомерного шкалирования, используется для решения разнообразных задач:

¦ Измерение имиджа. Восприятие фирмы потребителями и непотребителями ее продукции в сравнении с собственным восприятием фирмы самой себя.

¦ Сегментация рынка. Расположение в одном и том же пространстве торговых марок и потребителей для выявления относительно однородных по восприятиям групп потребителей.

¦ Разработка нового товара. Многомерное шкалирование позволяет увидеть пробелы на пространственной карте, которые указывают потенциальные возможности для размещения новых товаров. Кроме того, этот анализ используют, чтобы с помощью тестирования оценить новый товар и существующие торговые марки и таким образом определить, как потребители воспринимают новые идеи, заложенные в товаре. Доля предпочтений для каждого нового товара служит индикатором успеха этого изделия.

¦ Оценка эффективности рекламы. Пространственные карты можно использовать для определения эффективности рекламы с точки зрения занятия торговой маркой желаемого положения на рынке.

¦ Ценовой анализ. Сравнение пространственных карт, разработанных с учетом и без учета восприятия цены, позволяет определить влияние цены на поведение покупателей.

¦ Решение о числе каналов сбыта. Мнения респондентов о сопоставимости торговых марок с различными торговыми точками могут привести к пространственным картам, полезным для принятия решения о количестве каналов сбыта.

¦ Построение шкалы отношений. Методы многомерного шкалирования используются для разработки соответствующей по размерности и конфигурации шкалы отношений.

Статистики и термины в многомерном шкалировании:

Оценка сходства - Рейтинги всех возможных пар торговых марок или других объектов, отражающие их сходство по шкале Лайкерта.

Ранги предпочтений - Ранги торговых марок или других объектов в порядке их уменьшения (от большего к меньшему). Обычно эти данные получают при опросе респондентов.

Стресс -Мера соответствия подогнанной модели исходным данным: чем выше значение стресса, тем ниже качество подгонки модели.

R-квадрат - квадрат коэффициента корреляции, который показывает долю дисперсии оптимально отображенных данных, которые могут быть учтены ММШ. Мера соответствия подогнанной модели исходным данным.

Пространственная карта - Воспринимаемые взаимосвязи между торговыми марками или другими объектами, представленные в виде геометрических связей между точками в многомерном пространстве.

Координаты - Указывают расположение торговых марок или объектов на пространственной карте.

Развертка - Представление торговых марок и респондентов в виде точек в одном и том же пространстве.

Этапы ММШ:

1. Формулирование проблемы. Требуетконкретизировать цель использования результатов и определения торговых марок (объектов), включенных в анализ. Выбранное число и природа торговых марок влияют на окончательное решение, получаемое в ходе анализа.

2. Получение исходных данных. Исходные данные, полученные от респондентов, должны быть связаны с восприятиями или предпочтениями. Подходы к сбору данных о восприятии: прямой подход - суждения респондентов о сходстве; непрямой - рейтинги характеристик. В исследованиях наиболее распространен получил - прямой метод. Способ сбора данных о предпочтениях - ранжирование предпочтений.

3. Выбор метода ММШ. Выбор метода зависит от природы исходных данных (метрические или неметрические), а также от того, что именно подлежит шкалированию - восприятия или предпочтения. Другим определяющим фактором является уровень проведения анализа -индивидуальный (по каждому респонденту)или агрегатный (на уровне сегмента).

4. Принятие решений о числе размерностей. В основе решения о числе размерностей, в котором нужно получить результат анализа, лежат теоретические предпосылки, интерпретируемость получаемых результатов, критерий изогнутости и легкость в использовании данного числа размерностей и статистические методы.

5. Обозначение размерностей и интерпретация конфигурации точек на пространственной карте. Обозначение осей является трудной задачей, и решение о названиях координатных осей принимает сам исследователь, исходя из своего опыта.

6. Оценка надежности и достоверности. Для определения достоверности и надежности решений ММШ существует несколько принципов. (1) Рассчитать коэффициент соответствия или К2 - квадрат коэффициента корреляции, указывающий на долю дисперсии оптимально шкалированных данных, которая может быть учтена методом многомерного шкалирования. (2) Значения стресса - также показатели качества решений ММШ. Стресс представляет меру несоответствия модели или долю дисперсии оптимально шкалированных данных, которую не учитывает модель ММШ. (3) Если анализ проводят на агрегатном уровне, то исходные данные можно разбить на две или больше частей. Процедуру ММШ следует выполнить отдельно для каждой части, а затем результаты сравнить. (4) Некоторые из объектов можно выборочно исключить из исходных данных и решения принимать по оставшимся объектам. (5) К исходным данным можно добавить случайный ошибочный член. Полученные в результате данные подвергают ММШ и решения сравнивают. (6) Исходные данные можно собрать в разное время и сравнить проверочные тесты между собой.

Шкалирование данных о предпочтениях

Данные о предпочтениях можно подвергнуть внутреннему или внешнему анализу. При проведении внутреннего анализа предпочтений пространственную карту, на которой представлены точки или векторы, соответствующие как торговым маркам (объектам), так и респондентам, строят исключительно на основе данных о предпочтениях. Таким образом, собрав данные о предпочтениях респондентов, как марки, так и респондентов можно представить на одной и той же пространственной карте.

При внешнем анализе предпочтений идеальные точки или векторы, в основе которых лежат данные о предпочтениях, наносит на пространственную карту, полученную из данных о восприятии (т.е. сходства). Чтобы выполнить внешний анализ, необходимо получить данные и восприятий, и предпочтений. Представление и марок, и респондентов в одном и том же пространстве с использованием внутреннего и внешнего анализа называется разверткой.

Для большинства ситуаций лучше выполнять внешний анализ. Во внутреннем анализе различия в восприятиях переплетены с различиями в предпочтениях. Может быть ситуация, что характер и относительная важность измерений варьируют между пространством данных о восприятии и пространством данных о предпочтениях. Респонденты могут одинаково воспринимать две марки (на пространственной карте восприятий они расположены близко одна от другого), но четко предпочитать одну марку другим (в пространстве предпочтений эти марки далеко отстоят одна от другой). Эти ситуации не учитывает внутренний анализ. Кроме того, методы внутреннего анализа сложны для вычислений.

Анализ соответствий

Метод ММШ для шкалирования качественных данных на основе шкалирования рядков и колонок в исходной таблице сопряженности в соответствующие единицы так, чтобы их представить графически в том же пространстве с возможно более низкой размерностью.

Анализ соответствий группирует категории (виды деятельности, торговые марки или другие объекты), выявленные в таблице сопряженности, так же как анализ главных компонентов состоит в группировании независимых переменных. Результаты интерпретируют с точки зрения близости между рядками и колонками в таблице сопряженности. Категории, ближе расположенные одна к другой, считаются более схожи между собой в структуре подлежащих факторов.

Преимущество анализа соответствий по сравнению с другими методами многомерного шкалирования - он снижает требования к набору данных, налагаемые на респондентов, т.к. достаточно иметь только бинарные или категориальные данные. Респондентов просто просят проверить, какие из характеристик относятся к каждой из нескольких торговых марок. Исходные данные представляют собой число ответов "Да" для каждой марки по каждой из характеристик товара. Затем торговые марки и характеристики товара показывают в одном и том же многомерном пространстве.

Недостаток - расстояние между колонкой и рядком не поддается интерпретации. Анализ соответствий является метолом анализа экспериментальных данных, который не подходит для проверки гипотез.

СОВМЕСТНЫЙ АНАЛИЗ - Метод, с помощью которого маркетологи пытаются определить относительную важность, которую придают потребители ясно выраженным характеристикам, а также полезность, которую они связывают с уровнями характеристик.

Подобно многомерному шкалированию, совместный анализ опирается на субъективные оценки респондентов. Однако, если в ММШ объекты представляют собой изделия или торговые марки, в совместном анализе -- комбинации уровней характеристик объекта, определяемые исследователем. Цель ММШ - разработать пространственную карту, изображающую объекты в многомерном пространстве восприятий или предпочтений. С помощью совместного анализа маркетологи стремятся определить функции частной ценности или полезности, описывающие полезность, которую потребители присваивают уровням каждой характеристики. Два метода взаимно дополняют один другого.

Совместный анализ используют для различных целей:

¦ Определение относительной важности характеристик в процессе выбора товара потребителем. Типичный результат совместного анализа представляет собой веса относительной важности для всех характеристик, используемых для описания объектов. Веса относительной важности показывают, какие из характеристик больше всего влияют на выбор потребителя.

¦ Определение рыночной доли торговых марок, которые различаются уровнями своих характеристик. Значения полезностей, полученные в результате совместного анализа, можно использовать как исходные данные в модели выбора, чтобы определить долю, выпадающую на те или иные марки, и, следовательно, долю рынка различных торговых марок.

¦ Определение структуры свойств наиболее предпочитаемой торговой марки. Свойства торговой марки могут варьировать с точки зрения уровней характеристик и соответствующих полезностей. Свойства торговой марки, которые приводят к наивысшей полезности, указывают структуру характеристик наиболее предпочитаемой торговой марки.

¦ Сегментирование рынка, исходя из сходства предпочтений для уровней характеристик. Функции частной ценности, полученные для характеристик, можно использовать как основу для кластеризации респондентов в однородные по своим предпочтениям сегменты.

Статистики и термины в совместном анализе:

Функции частной ценности или функции полезности- описывают полезность, которую потребители присваивают уровням каждой характеристики.

Веса относительной важности - Показывают, какие характеристики больше всего влияют на выбор потребителя.

Атрибутивные уровни, уровни характеристик - Показывают значения характеристик.

Полные профили - Полные профили или конкурентные профили торговых марок, построенные на базе всех характеристик с использованием их уровней.

Парные таблицы - Таблицы, в которых респонденты одновременно оценивают по две характеристики до тех пор, пока не оценят все пары характеристик.

Циклические планы - Планы, используемые для снижения числа попарных сравнений.

Планы дробных факторных экспериментов - Планы, используемые для снижения числа профилей объектов, определяемых в полнопрофильном методе.

Ортогональные таблицы - Специальный класс планов дробных факторных экспериментов, который позволяет эффективно оценивать все главные эффекты.

Внутренняя достоверность - Определяется на основе корреляции предсказанных оценок проверочных объектов с оценками объектов, данными респондентами.

Этапы анализа:

1. Формулирование проблемы. Необходимо определить характеристики и уровни характеристик (атрибутивные уровни), используемые в конструировании объектов. Атрибутивный уровень указывает на значение данной характеристики. С теоретической точки зрения выбранные характеристики должны быть явно выраженными, вносить основной вклад в предпочтения и выбор потребителей. С точки зрения менеджмента, характеристики и их уровни должны быть такими, чтобы их можно было контролировать и ими управлять.

2. Конструирование объектов. Существует два широко распространенных подхода к построению объектов в совместном анализе - попарный подход и метод полного профиля (полнопрофильный метод). В попарном подходе, также называемом методом двухфакторных оценок, респонденты одновременно оценивают по две характеристики до тех пор, пока не оценят все возможные пары характеристик.

3. Принятие решений о форме исходных данных. Исходные данные для совместного анализа бывают неметрическими или метрическими. Для получения неметрических данных респондентов обычно просят дать оценку в виде рангов. При попарном подходе респонденты ранжируют все ячейки каждой из матриц, определяя их желательность. При полнопрофильном методе они ранжируют все профили объектов. Ранги включают относительные оценки атрибутивных уровней. При использовании метрических переменных респонденты пользуются рейтингами, а не рангами. В совместном анализе зависимая переменная обычно представляет собой предпочтение или намерение совершить покупку.

4. Выбор метода совместного анализа. Модель совместного анализа - Математическая модель совместного анализа, выражающая фундаментальную зависимость между характеристиками и полезностью товара. Хотя для анализа данных в совместном анализе существуют и другие процедуры, все большее значение приобретает регрессия с фиктивными переменными, когда вычисленные переменные состоят из фиктивных переменных для атрибутивных уровней.

5. Интерпретация результатов. Интерпретация результатов требует изучения функций полезности и весов относительной важности.

6. Оценка надежности и достоверности. Методики: (1)Необходимо определить критерий соответствия (подгонки) вычисленной модели исходным данным. Модели с низким значением критерия соответствия вызывают подозрение. (2) Надежность "проверки-повторной проверки" можно вычислить, получив позже в наборе данных несколько дублирующих суждений респондентов об объекте. Т.е. на последнем этапе интервью респондентов просят оценить (повторно) определенные выбранные объекты. Чтобы вычислить надежность "проверки-повторной проверки", два значения этих объектов сопоставляют. (3) Значения объектов из набора вычисления и набора проверки достоверности можно вычислить, определив функции полезности. Затем, чтобы определить внутреннюю достоверность результатов анализа, эти предсказанные значения можно сопоставить с оценками, полученными от респондентов. (4) Если анализ выполняли на агрегатном уровне, то можно несколькими способами разделить выборку вычисления и провести совместный анализ для каждой подвыборки. Затем сравнить результаты, полученные по всем подвыборкам, и оценить стабильность решений совместного анализа.

37 «Подготовка отчета о результатах маркетинговых исследований»

Отчет и его презентация -- важные части проекта маркетингового исследования.

1.Они являются ощутимым результатом проведенной работы. После завершения проекта и принятия руководством решения, не существует никакого другого документального подтверждения маркетингового исследования, за исключением письменного отчета. Он-- фактическое свидетельство выполненного проекта.

2. Менеджмент компании при принятии решений руководствуется отчетом и презентацией. Если предыдущие этапы проекта маркетинговых исследований выполнены тщательно, а последнему уделено слишком мало внимания, то ценность проекта для заказчика резко снижается.

3. Во многих случаях менеджеры-маркетологи компании-заказчика ограничивают свое участие в проекте знакомством с письменным отчетом и устной презентацией. Они оценивают качество всего проекта по отчету и презентации.

4. На решение менеджмента о проведении маркетингового исследования в будущем или о продолжении сотрудничества с конкретной фирмой для проведения повторного исследования влияет восприятие полезности отчета и презентации.

Подготовка отчета по Малхотре:

1. Определение проблемы, подход к проблеме, план исследования и полевые работы

2. Анализ данных

3. Интерпретация, выводы и рекомендации

4. Подготовка отчета

5. Устная презентация

6. Чтение отчета клиентом

7. Работа с клиентом после принятия отчета

Вместо краткого изложения результатов статистической обработки данных маркетологу следует представить свои выводы таким образом, чтобы их можно было использовать в качестве непосредственной основы при принятии управленческих решений. Маркетолог обязательно должен сделать выводы и дать действенные рекомендации. Перед написанием отчета исследователю следует обсудить основные полученные данные, выводы и рекомендации с лицами, принимающими ключевые решения. Эти встречи -- главная гарантия того, что отчет будет отвечать требованиям клиента и, в конечном счете, будет принят. Итогом проведенного маркетингового исследования должен стать отдельный письменный отчет или несколько отчетов, адресованных разным лицам. Обычно письменный отчет сопровождается устной презентацией.

После предоставления отчета и его презентации сотрудничество маркетологов с клиентом не заканчивается. Исследователь должен помочь клиенту разобраться в отчете, оказать помощь в реализации полученных результатов, в проведении дальнейшего исследования и оценивании процесса исследования в ретроспективе.

Критерии качества написания отчета:

ПОЛНОТА - Критерий, используемый для оценки отчета об исследовании; конкретно в отношении того, предоставляется ли в отчет вся информации, в которой нуждаются читатели, на понятном им языке.

Отчет может оказаться неполным если он слишком короток или слишком велик по объему. Составитель отчета может пропустить необходимые определения или дать короткие объяснения.В отчете, переполненном информацией, которая не имеет первостепенного значения, главные темы зачастую теряются в хаосе второстепенных результатов, что затрудняет восприятие содержания отчета и его переваривание. Лучше не использовать научной терминологии, все расчеты предоставлять в Приложении. Не следует усложнять / загромождать отчет информацией, не относящейся к исследованию, лучше разместить ее в Приложении.

ТОЧНОСТЬ - Критерий, используемый для оценки отчета об исследовании; конкретно в отношении того, логична и информационно точна ли аргументация отчета. Он позволяет выявить нет ли логических ошибок, неточностей в расчетах, нет ли слабой доказательной базы, насколько точна терминология. Правильно ли выбран тип выборки и проведен отчет, квалифицированно ли сделан анализ.

ЯСНОСТЬ - Критерий, используемый для оценки отчета об исследовании; конкретно в отношении того, точна ли фразеология отчета

Ясность достигается как результат четкого и логически последовательного мышления, а также точности используемых выражений. Для этого отчет должен быть четко организован: должна быть определена цель отчета и примерный план, для последовательного изложения. Необходимо подтверждение своих выводов и информации из отчета какими-либо фактами, цифрами, объяснять почему сделан такой вывод. Для изложения материала лучше использовать небольшие разделы, подразделы, короткие предложения, избегать двусмысленности, тщательно подбирать слова. Рекомендуется при составлении отчета: Использовать короткие слова; Избегать нечетких определений; использовать точный, конкретный язык; писать так же просто и естественно, как говорить; Вычеркивать слова, в которых нет необходимости.

ВЫРАЗИТЕЛЬНОСТЬ - Критерий, используемый для оценки того, насколько живо и непосредственно написан отчет. Это означает, что исследователь не должен даже пытаться произвести на читателя впечатление абсолютно всем, что ему удалось обнаружить. Составитель отчета должен также избегать длинных обсуждений общеизвестных методов. Выразительное изложение эффективно, поскольку «оно в максимальной степени использует каждое слово. Писать выразительно -- значит выражать мысль полно и ясно как можно меньшим количеством слов».

Прочтение проекта отчета вслух -- это один из полезных способов удостовериться, что изложение получается выразительным. При таком чтении часто можно обнаружить разделы, которые следует урезать или переписать.

СТРУКТУРА ОТЧЕТА. Маркетологи по-разному готовят отчет о результатах проведенного ими исследования. На форму и содержание отчета влияют как особенности исследователя (личность, опыт и квалификация), так и заказчика, которому и предназначен отчет. Организация отчета определяет все критерии качества написания отчета и сказывается на его организации. Выбирая наиболее приемлемую форму отчета, составитель опять-таки обязан руководствоваться подготовкой и нуждами / личными предпочтениями читателя, поскольку именно это является основным критерием оценки отчета об исследовании..

Малхотра рассматривает структуру отчета, которая тесно связана с логикой процесса маркетингового исследования:

1) Титульная страница.

2) Сопроводительное письмо.

3) Письмо-разрешение на проведение исследований.

4) Оглавление.

5) Список таблиц.

6) Список графиков.

7) Перечень приложений.

8) Резюме для руководства.

a) Основные результаты.

b) Выводы,

c) Рекомендации.

9) Определение проблемы.

10) Истоки проблемы.

11) Формулирование проблемы.

12) Подход к проблеме.

13) План исследования

a) Тип исследования.

b) Необходимая информация

c) Сбор данных из вторичных источников.

d) Сбор данных из первичных источников.

e) Методы шкалирования.

f) Разработка анкеты и ее предварительное тестирование.

g) Методы определения выборки.

h) Полевые работы.

14) Анализ данных.

a) Методология.

b) План анализа данных.

15) Результаты.

16) Ограничения и предостережения.

17) Выводы и рекомендации.

18) Приложения.

a) Анкеты и формы наблюдения.

b) Статистические результаты.

c) Литература.

В свою очередь Черчилль, предлагает такой формат отчета, который обладает достаточной гибкостью в смысле включения или исключения отдельных элементов в зависимости от конкретных нужд:

1. Титульный лист.

2. Содержание.

3. Краткий обзор:

а. Введение,

б. Результаты,

в. Заключения,

г. Рекомендации.

4. Введение.

5. Основная часть:

а. Методология,

б. Результаты,

в. Ограничения.

6. Заключения и рекомендации.

7. Приложения:

а. Копии форм сбора данных,

б. Детальные расчеты в поддержку объема выборки, статистика тестов и т. д.,

в. Таблицы, не включенные в основную часть,

г. Библиография.

ТИТУЛЬНЫЙ ЛИСТ - указываются тема отчета, наименование организации, для которой составлен отчет, наименование представляющей его организации и дата. На титульном листе перечисляются те, кому отчет предназначается, также как подразделения или лица, подготовившие отчет.

СОДЕРЖАНИЕ - перечисляются все главы и прочие подразделения с указанием страниц. В коротком отчете содержание может включать в себя только основные заголовки. Обычно также сюда включаются таблицы, рисунки (карты, диаграммы, графики) с номерами страниц обычно относятся к рисункам.

КРАТКИЙ ОБЗОР - наиболее важная часть отчета. Многие руководители читают только краткий обзор. Краткий обзор представляет собой не выжимку из всего отчета, в которой все положения излагаются в сжатой форме, не простое повторное определение темы и не краткое изложение сути существенных результатов и заключений. Он акцентирует внимание на всех важных моментах основной части отчета. Содержит в себе основополагающую информацию, а также важные результаты и заключения. Его не делят на заголовки и подзаголовки. Краткий обзор начинается с введения, где должно быть указано, кто дал санкцию на проведение исследования и с какой целью. В нем необходимо четко определить проблемы или гипотезы, которыми исследования направлялось.

Далее раздел, в котором представляются существенные открытия или результаты, здесь представляются только ключевые моменты того, что было обнаружено в процессе исследования. А также одно / несколько предложений, информирующих о том, что именно было установлено в отношении каждой проблемы или цели, упомянутой во введении.

Последними двумя разделами краткого обзора являются заключения и рекомендации. Заключение есть мнение, базирующееся на результатах. Заключения должны включаться в обзорный раздел в обязательном порядке. Если заключения опускаются, это промах составителя отчета, и читатель оказывается перед необходимостью приходить к ним самостоятельно.

Рекомендация -- это своего рода совет, каким образом лучше всего действовать в будущем.

Некоторые менеджеры предпочитают определять приемлемые ракурсы действий сами и не желают, чтобы составитель отчета предлагал им свои рекомендации. Другие считают, что составитель лучше ориентируется в исследуемой проблеме, имеет свой взгляд на нее и это позволяет ему давать лучшие рекомендации. Включение рекомендаций зависит от читателя.

ВВЕДЕНИЕ - дает основополагающую информацию, которая необходима читателям, чтобы надлежащим образом оценить обсуждение темы в основной части отчета. Часто используется для определения знакомых терминов или терминов, которые используются в данном отчете каким-то особым образом. В нем может быть представлена некая относящаяся к делу предыстория, определяются проблема исследования, гипотезы, специфические цели, объект / предмет исследования. Подчеркивается практическая значимость исследования для компании - заказчика.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ - включает детальные материалы исследования -- его метод, результаты и ограничения. Необходимо представить достаточно информации, чтобы дать читателям возможность по достоинству оценить проект исследования, использованные методы сбора данных, процедуры установления объема выборки и аналитические приемы, но вместе с тем не заставить их скучать и не перегрузить чрезмерной детализацией и техническим жаргоном. При обсуждении методов исследования о методе анализа можно сказать не так уж много, поскольку о том, что и как делалось, говорят сами результаты.

В разделе описания результатов основной части отчета представляется то, что было обнаружено в процессе исследования в достаточно детализированном виде, зачастую с использованием подтверждающих изложение таблиц и рисунков. В этом разделе отводится место описанию основной массы отчетных материалов. Здесь результаты необходимо рассматривать в ракурсе конкретных проблем, и представляться они должны в определенной логической структуре проблему. Таблицы и рисунки должны выбираться не произвольно, а так, чтобы их выбор отражал определенную упорядоченность. Представление результатов таблицами и рисунками может быть широко использовано. Если таблицы, включаемые в приложения, могут быть сложными, детальными и относящимися к ряду проблем, то в основной части они должны представлять собой просто итоговые данные по этой информации. Каждая такая таблица должна быть адресована только одной проблеме и быть специально построена таким образом, чтобы в максимальной степени осветить именно данную проблему.

Все проекты маркетинговых исследований имеют ограничения, вызванные временем, бюджетом и другими организационными факторами. Этот раздел основной части следует писать осторожно и взвешенно. С одной стороны, исследователь должен быть уверен, что руководство не будет использовать результаты не по назначению, а с другой - предостережения этого раздела не должны подрывать доверие заказчика к исследованию или преуменьшать его важность.

ЗАКЛЮЧЕНИЯ И РЕКОМЕНДАЦИИ - здесь составитель отчета шаг за шагом демонстрирует очевидность заключений и формулирует их более детально, чем в кратком обзоре. Здесь должно быть представлено заключение по каждому объекту исследования или проблеме.

При разработке рекомендаций необходимо фокусировать внимание на значимости собранной информации. Эта информация должна быть интерпретирована в смысле того, что она может означать для бизнеса. С этой целью следует предлагать конкретные рекомендации и направления действий -- вместе с указанием разумных обоснований именно этих действий -- исходя из полученных результатов.

ПРИЛОЖЕНИЯ - в него включаются материалы, которые слишком сложны, слишком детализированы, являются слишком специальными или не абсолютно необходимыми в основном тексте отчета. В приложении помещается копия опросной анкеты или форма регистрации наблюдений, карты, использовавшиеся при определении выборки, а также любые детальные расчеты, выполнявшиеся в поддержку определения объема выборки и разработки ее плана. Приложения могут включать детальные расчеты статистик проверки, а зачастую и подробные таблицы, с помощью которых были составлены обзорные таблицы, вошедшие в основную часть отчета. Все Приложения нумеруются и приводятся в содержании отчета.

Проведение презентации. Презентация помогает руководству фирмы-клиента понять и принять письменный отчет. Поскольку у многих руководителей первое и последнее впечатление о проекте складывается на основе презентации, ее важность нельзя переоценить. Залог эффективной презентации -- тщательная подготовка. Текст выступления или его подробный конспект должен соответствовать логике письменного отчета. Презентацию надо готовить с учетом аудитории. Нужно определить заинтересованных лиц, участников и просто слушателей проекта, а также попытаться выяснить, в какой степени их могут затронуть результаты выполненного проекта. Перед выступлением следует несколько раз прорепетировать.

Существует две популярные формы организации презентации. Обе начинают с определения общего назначения исследования и специальных целей, на достижение которых оно было направлено. Однако различие состоит в том, когда вводится представление заключений. В наиболее общепринятой структуре заключения даются после представления всех доказательств в поддержку какого-то конкретного направления действий. Это позволяет проводящему презентацию выстраивать логику доказательств последовательным образом. Последовательно раскрывая факты, докладчик имеет возможность своевременно замечать возникающее беспокойство и отклонение внимания слушателей от логической последовательности презентации и, таким образом, вести слушателей к заключению, выстраиваемому самой логикой доказательств.

В альтернативной структуре заключения представляются сразу же после объявления назначения исследования и его главных целей. Использование этой структуры организации отличается стремлением незамедлительно привлечь внимание менеджеров к результатам. Это не только заставляет их думать о том, какие действия подсказывают полученные результаты, но и настраивает их внимание на дальнейшие доказательства в поддержку заключений. Такая форма дает менеджерам возможность оценить силу доказательств в поддержку какого-то действия, поскольку они заранее знают заключения, к которым привели эти доказательства.

Выбор формы презентации зависит от стиля и предпочтений конкретной компании, а также от того, насколько удобна та или иная форма организации для самого докладчика.

Важным элементом эффективной устной презентации является использование подходящих наглядных вспомогательных средств. В зависимости от размера группы и физических возможностей места проведения встречи могут использоваться такие средства, как пакеты съемных диаграмм, проекторные материалы, слайды и даже грифельные доски. Вне зависимости от типа наглядных средств необходимо позаботится о том, чтобы их без труда могли разглядеть даже те, кто оказался в дальнем конце помещения. Упрощайте наглядные средства до такой степени, чтобы они были понятны с первого взгляда. Для обращения внимания на важные моменты во всех случаях, когда представляется возможным, пользуйтесь рисунками, а не таблицами, поскольку рисунки нагляднее и более понятны. Общее правило оформления отчета -- широкое применение графического материала везде, где это целесообразно. Графическое изображение информации -- эффективное дополнение к тексту и таблицам. Существуют три вида графики: графики и диаграммы, которые показывают насколько чего-то много, карты, которые определяют место, и особые диаграммы, отвечающие на вопрос, каким образом. Наиболее полезны графики и диаграммы трех типов: круговая диаграмма, линейный график, слоистая диаграмма, столбчатая диаграмма, пиктограмма, карты.

Необходимо соблюдать временные рамки встречи, устанавливая порядок презентации таким образом, чтобы было достаточно времени и на саму презентацию, и на обсуждение наиболее важных результатов. Поскольку именно возможность взаимодействия с аудиторией является уникальным преимуществом презентации. Период вопросов и ответов -- наиболее важная часть вашей презентации. В это время можно прояснить любое недопонимание, которое могло возникнуть в процессе доклада, подчеркнуть важные моменты, требующие особого внимания, и получить верное ощущение тех проблем, которые вызывают особую озабоченность и привлекают интерес аудитории. Понимание происхождения вопросов, возникающих в процессе доклада, может помочь наилучшим образом построить окончательный отчет.

38 «Этические проблемы в маркетинговых исследованиях и пути их решения»

Этика подразумевает моральные принципы, ценности, закладываемые в основу поведения одного или нескольких человек. Этика относится ко всем ситуациям, в которых может быть нанесен любой реальный или потенциальный ущерб (экономический, физический или моральный) конкретному лицу или группе лиц.

Маркетинговая этика -- это принципы, ценности, нормы поведения специалистов по маркетингу (Черчилль).

По мнению Малхотры, Этика показывает, является ли конкретное действие верным или неверным, хорошим или плохим.

Этика имеет непосредственное отношение к маркетингу и маркетинговым исследованиям, так как в ходе своей работы маркетологи тесно контактируют с членами общества. Однако, многие исследователи (а также их руководители) не всегда задумываются о том, допустимы ли их действия с точки зрения морали, несут ли они социальную ответственность за свои поступки перед обществом. Из всех аспектов бизнеса "маркетинг больше всего находится на виду у общества и поэтому является объектом его пристального анализа и наблюдения". В связи с этим возникает представление о том, что из всех сторон бизнеса именно в сфере маркетинга чаще всего совершаются неэтичные поступки. Необходимо, чтобы маркетологи, и особенно специалисты по маркетинговым исследованиям, твердо придерживались нравственных норм поведения, потому что восприятие общественностью этой сферы бизнеса определяет, как проводить исследование и даже, можно ли продолжать начатое маркетинговое исследование.

Маркетологи должны осознавать, что (I) эффективное применение их профессиональных возможностей в значительной степени зависит от доброй воли, участия окружающих и, (2) в настоящее время американская общественность все больше, больше отстаивает свое право на невмешательство в частную жизнь. Становится все труднее, дороже подойти, нанять, опросить участников. Опыт неудавшихся исследований, когда действия исследователей явно оскорбили доверие участников, только усиливает эту тенденцию. Не только вопросы моральной справедливости, но простого самосохранения указывают исследователям рынка на необходимость развития восприятия этических проблем, связанных с конкретным выбором. Тот факт, что «хорошая этика -- это хороший бизнеса, послужил причиной того, что ассоциации, члены которой занимаются маркетинговыми исследованиями, разработали кодексы этики, которым должны придерживаться все их сотрудники.

ЭТИЧЕСКИЕ РАМКИ. Собираясь выполнить определенные действия, маркетинговые исследователи должны осознавать, что существуют два основных направления, предоставляющие основу для оценки моральной стороны каждого действия -- деонтология, телеология. Два подхода предлагают два взгляда на этические проблемы. Они показывают, что суждение об этичности действий зависит не только от осведомленности исследователя об этической дилемме, но и от его философской ориентации или системы ценностей.

ДЕОНТОЛОГИЯ - очерчивает моральные или этические причины, оказывающие влияние на благосостояние индивидуума и использующие понятие средств, намерений, характеристик действий с этической точки зрения и иногда называется правовой или называющей моделью (Черчилль).

Этика по деонтологии сосредоточена на благополучие личности, подчеркивает средства, намерения по оправданию действия. Приверженцы деонтологии считают, что характеристики самого действия делают его верным или неверным. Деонтологическое мышление основано на двух основных принципах -- принципе прав, принципе справедливости.

В основе принципа прав находятся два критерия оценки действия.

1. Универсальность, что означает единые для всех принципы в основе действия.

2. Обратимость, что означает, что в основе каждого действия находятся причины, которые действующее лицо хотело бы, чтобы использовали все остальные, даже в качестве основы того, как они обращаются с ним.

Принцип прав является философским источником специфичных, общепризнанных прав в обществе, например «права знать».