Інформаційні системи в маркетингу

Щоб задати свій порядок, слід вибрати команду Сервіс/Парамет-ри та активізувати у діалоговому ві-кні вкладку Списки.

На вкладці Списки представлено всі складені раніше списки. Для то-го, щоб додати новий список, треба на цій вкладці у полі Списки ви-ділити елемент Новий список. У полі Елементи списку з'явиться курсор уведення. Елементи списку вводяться у тій послідовності, в якій вони мають бути представлені при подальших сортуваннях. Після уведення кожного елемента необхідно натискати клавішу Enter. Пі-сля закінчення введення всіх елементів списку для внесення його у перелік існуючих списків натискається кнопка Додати.

Використовуючи поле Імпорт списку з комірок, можна створити список на основі даних у клітинах. Для цього потрібно розташувати курсор уведення в цьому полі й потім мишею виділити клітини, які містять дані для нового списку.

Усі введені порядки сортування можуть використовуватись і для функції автоматичного заповнення.

Фільтрування списків

Фільтри -- це інструмент відбору даних, відповідних визначе-ним умовам. При фільтрації переупорядкування даних не відбуває-ться. Результатом є лише або приховування рядків таблиці (списку), що не відповідають заданому критерію, або копіювання тих рядків, що відповідають заданому критерію, у визначений діапазон робочо-го аркуша для подальшого використання.

За допомогою автофільтра вибір окремих рядків таблиці можна здійснювати лише безпосередньо у робочому аркуші. Активізація автофільтра виконується командою Дані/Фільтр/Авто-фільтр. Для коректного виконання команди покажчик активної клі-тини (табличний курсор) повинен знаходитись у межах списку да-них. Якщо перед виконанням команди було виділено певний діапа-зон таблиці, то у першому рядку цього діапазону для кожного поля (колонки) даних буде встановлена окрема кнопка для введення кри-терію фільтрації за цим полем. Дія критерію фільтрації поширюєть-ся на всі рядки таблиці, які знаходяться нижче кнопок. Якщо жод-ного діапазону таблиці не було виділено перед виконанням команди (але покажчик активної клітини знаходився у межах таблиці даних), то місцем розташування кнопок буде перший рядок таблиці, де звичайно знаходяться назви колонок. Після натискання на кнопку розкривається список елементів, які міс-тить відповідна колонка і в якому мо-жна вибрати необхідний елемент для визначення критерію відфільтрову-вання даних. Це приведе до вилучення з екрана тих рядків списку даних, які не відповідають уведеному критерію, і до забарвлення відповідної кнопки у синій колір. Критерії фільтрації мож-на задавати послідовно для кількох полів. Кожен додатковий критерій зв'язаний із попереднім умовним опе-ратором «І», через що кожна наступна умова завжди буде належа-ти до тих рядків даних, які будуть отримані при використанні по-передніх умов.

Критерій фільтрації, що складається з двох умов для однієї ко-лонки, можна визначити після натискання на відповідну кнопку і вибору елемента Умова. На екрані з'явиться діалогове вікно Користувацький автофільтр, у якому можна задати два критерії, об'єднуючи їх умовними операторами «І» чи «Або». В умовах відбору рядків є можливість задавати також і шаблони, ви-користовуючи знаки-замінники -- «?» та «*». Знак запитання може використовуватися замість будь-якого одного символу поля, а зіро-чка -- замість будь-якої кількості символів.

Для відновлення рядків таблиці можна натиснути на відповідну кнопку фільтра, розкрити список елементів і вибрати елемент Все. Це дає змогу скасувати дію критерію фільтрації за відповідною ко-лонкою. Другий спосіб -- це вибір з меню Дані команди Фільтр/По-казати все. Він використовується, коли потрібно відновити відо-браження всіх рядків даних за рахунок відміни дії критеріїв фільт-рації за усіма колонками.

Для того, щоб вилучити з таблиці кнопки фільтрування, треба ще раз виконати команду Дані/Автофільтр, тобто зняти позначку з цієї команди.

При використанні розширено-го фільтра критерії фільтрування можна задавати у робочому аркуші. В такому разі у діалоговому вікні при активізації функції розширеного фільтра вказується інтервал (діапазон) клітин робочого аркуша, якій мі-стить критерії фільтрації даних. Перевага цього способу полягає у тому, що користувач завжди має чітке уявлення про критерії, які він застосовує, і може швидко змінити їх залежно від своїх потреб.

Основою посиленого фільтра є зона критеріїв. Перший рядок цієї зони має мати назви колонок списку (таблиці) даних. У ньому мо-жуть знаходитись або назви всіх колонок списку даних (для цього їх можна просто скопіювати), або назви лише тих колонок, для яких будуть визначатись умови відбору рядків даних. У клітинах зони критеріїв, що знаходяться під назвами колонок, записуються умови відфільтровування рядків даних. Умови, які знаходяться в одному рядку критеріїв, з'єднуються оператором «І». Умови, які знаходять-ся у різних рядках області критеріїв, з'єднуються оператором «Або».

Після запуску команди на виконання кожен рядок зі списку даних перевіряється на відповідність умовам кожного рядка зони критеріїв. Якщо рядок зі списку даних відповідає умовам хоча б одного рядка із зони критеріїв, то цей рядок даних з'являється у вихідному списку.

Для запуску команди з меню Дані вибирається команда Фільтр/ Розширений фільтр. На екрані з'явиться діалогове вікно, у якому можна вказати:

- у ділянці Обробка од-ну з двох дій з даними: фі-льтрувати список даних на місці або скопіювати відфі-льтрований результат в ін-ше місце робочої книги;

- вихідний діапазон або інтервал списку даних, тобто адресу даних, які мають бу-ти відфільтровані. Інтервал списку даних можна ввести або з клавіатури, або виділити необхідний діапазон даних за допо-могою миші. В останньому випадку адреса даних буде перенесена у поле введення інтервалу списку автоматично;

- діапазон або інтервал критеріїв, тобто адресу місцезнаходження
критеріїв фільтрації. Інтервал критеріїв уводиться аналогічно інтервалу списку даних, але слід стежити, щоб у цьому інтервалі не було порожніх рядків, інакше у відфільтрованому списку будуть представле-ні всі без винятку рядки списку даних. Це пояснюється тим, що відсутнім умовам порожнього рядка відповідають будь-які дані і він з'єднується з іншими рядками критеріїв умовним оператором «Або»;

- місце копіювання відфільтрованого списку даних у полі Розташувати результат у діапазоні. Адреса місцезнаходження відфі-льтрованого списку даних вводиться аналогічно попереднім адре-сам, але це можна зробити лише у тому разі, якщо було включено індикатор Скопіювати результат в інше місце. Крім того, треба ма-ти на увазі, що результат фільтрації не може бути скопійовано на інший робочий аркуш, оскільки він має знаходитися на одному ар-куші зі списком, що фільтрується.

7.2 Обчислення групових характеристик

«Згущення» інформації -- одна з основних функцій будь-якої ін-формаційної системи. Припустімо, що за наявності даних по кожному продажу потрібно виявити обсяг продажів у різних містах. Для вирі-шення таких завдань Ехсеl має функцію автоматичного визначення ха-рактеристик вказаних груп даних. Для її виконання необхідно здійсни-ти таке:

- відсортувати таблицю за колонкою, однакові значення полів якої мають визначати належність рядка таблиці до певної групи даних. Якщо ж цього не зробити і записи якоїсь групи даних не будуть розташовані поряд, то отримати загальні характеристики цієї групи буде неможливо;

- завести курсор у зону списку, з даних якого можна отримати
необхідну інформацію. Ехсеl спробує автоматично визначити її розміри. Якщо є бажання заборонити автоматичне її визначення, користувач може самостійно виділити потрібний діапазон клітин;

- вибрати команду Дані/Підсумки, що відкриє діалог Проміжні
підсумки з трьома полями: 3 кожною зміною в, Операція,
Додати підсумок з. З правого боку кожного поля є кнопка, при натисканні якої розкривається список можливих значень відповідного поля;

- занести параметри, які забезпечують отримання необхідних
характеристик груп. Поле 3 кожною зміною в призначається для
представлення колонки, значення полів якої буде визначати належ-ність кожного рядка до певної групи даних (рядки таблиці мають
бути упорядковані за значенням полів цієї колонки). Оскільки необхідно обчислити дані по кожному місту, слід активізувати у цьому
полі елемент Місто. Для підсумування відповідних даних зі списку
поля Операція потрібно вибрати функцію Сума. У полі Додати під-
сумки за увімкненням індикатора необхідно вказати колонку, кліти-ни якої будуть використовуватися для обчислення підсумків. У да-ному разі це Вартість. Якщо одночасно треба обчислити й кількість проданих комп'ютерів у кожному місті, то біля назви колонки Кількість теж треба увімкнути індикатор. Індикатори біля назв усіх інших колонок мають бути вимкнені;

- натиснути кнопку ОК.

У результаті виконання команди таблиця буде доповнена рядками, в яких будуть представлені обсяги про-дажів для кожного міста окремо. Останній доданий рядок матиме під-сумкову інформацію щодо усіх міст.

З кожною групою даних може бути виконана одна з операцій, зазначених у полі Операція. Операції, які можна вказати (або вибрати, клацнувши на стрілці цього поля), наведені у табл. 1.

Ще одна можливість, яку дає ко-манда Дані/Підсумки, -- це виведення у кожній групі даних кількох типів підсумків з використанням різних опе-рацій. Таблиця. 1

Вбудовані функції для визначення характеристик групи даних

Назва функції	Результат
Сума	Сума значень у полі групи аналізованих даних
Кількість значень	Кількість елементів у групі
Середнє	Середнє арифметичне значення групи
Максимум	Найбільше значення групи
Мінімум	Найменше значення групи
Добуток	Добуток усіх значень групи
Кількість чисел	Кількість клітин у групі, що містять числові значення
Незміщене відхилення	Оцінка стандартного відхилення за генеральною сукупністю
Зміщене відхилення	Оцінка стандартного відхилення за вибіркою
Незміщена дисперсія	Оцінка дисперсії за генеральною сукупністю
Зміщена дисперсія	Визначає значення дисперсії за вибіркою

Для визначення кількості продажів у полі Операція потрібно вибра-ти функцію Кількість значень. У третьому полі для занесення результа-ту можна вибрати назву будь-якої колонки, оскільки вибрана функція не використовує значення полів, а тільки підраховує кількість рядків у групі. Але для того, щоб групові значення за попередніми критеріями були теж представлені в таблиці, перед натисканням кнопки ОК обов'язково треба вимкнути параметр Замінити поточні підсумки.

При визначенні групових значень з лівого краю таблиці простав-ляються рівні структури, що забезпечує кращий візуальний конт-роль даних. Групування даних може виконуватись як за рядками, так і за колонками. Далі за допомогою операцій прихо-вування і показу окремих груп і рівнів можна вивести на екран лише потрібну інформацію.

Лінійки рівнів лі-воруч від краю таблиці показують, які групи рядків таблиці охоплює відповідний рівень структури. Один рівень структури може охоплю-вати кілька груп. Окремі елементи (рядки), які не підлягають подаль-шій структуризації, позначаються крапками (біля лівого краю табли-ці). Всього може бути задано до восьми рівнів структури, для кожного робочого аркуша може бути створена тільки одна структура.

Натискання будь-якої кнопки з номером рівня структури веде до активізації групи її даних і всіх вищих рівнів, а також до прихову-вання всіх груп даних, що належать до нижчих рівнів структури. Дані третього рівня, тобто дані, що складаються з окремих записів таблиці, будуть сховані, а на кнопках, розташованих ліворуч від схованих даних, символ «-» буде замінено на символ «+». Для повернення детальних відомостей за всіма групами необхідно натиснути на кнопку третього рівня.

Кнопки, розташовані ліворуч від груп даних, використовуються для приховування і показу окремих груп. Якщо клацнути мишею на кнопці зі знаком мінус, то відповідна група буде прихована. Того ж ефекту можна досягти виконанням команди Дані/Група та струк-тура/Сховати деталі, але за умови, що курсор розташовуватиметь-ся у рядку таблиці навпроти відповідного символу зі знаком мінус або виділення цієї групи. Коли частина таблиці схована, то лінія структури, яка вказує на цю частину таблиці, зникає разом із рядка-ми таблиці, а на кнопці з'являється знак плюс. Якщо ж клацнути на кнопці зі знаком плюс, то схована частина таблиці з'явиться.

Відобразити сховані фрагменти таблиці можна також за допомо-гою команди Дані/Група та структура/Показати деталі, якщо курсор розташовано у рядку таблиці, що знаходиться навпроти від-повідного символу зі знаком плюс.

Якщо треба ліквідувати відображення структури даних, слід виконати команду Дані/Група та структура/Вилучити структуру.

Структурування даних (встановлення лінійки відображення рівнів структури) виконується не лише за виконання ко-манд групування даних, а й може бути ініційоване користувачем. Це до-зволяє виділити і розподілити за рівнями окремі групи даних і тим самим покращити візуальний контроль за ними, оскільки за допомогою показу та приховування окремих груп і рівнів можна досягти відображення на екрані лише тієї інформації, яка потрібна в даний момент. Структурування даних можна проводити як за рядками, так і за колонками.

Найпростіший спосіб створення структури -- це застосування команди автоматичного структуру-вання. Але цю команду можна застосувати лише у тому разі, коли таблиця має явно виражену структуру (тобто коли заведені формули обчислення групових характеристик).

Саме завдяки наявності у таблиці формул обчислення суми команда автоматичного структурування в змозі розпізнати рівні структури цієї таблиці.

Для автоматичного створення стру-ктури таблиці потрібно, щоб покажчик активної клітини (табличний курсор) знаходився у межах таблиці. У цьому випадку буде виділена вся таблиця. Якщо ділянка або таблиця, для яких створюється структура, мають велику кількість порожніх клітин, то бажано спочатку виділити діапазон, який по-трібно структурувати.

Наступний крок полягає у виборі з меню Дані/Група та структура/Створення структури. Безпосередньо після виконання ко-манди всі рівні структури будуть представлені на екрані.

Крім того, користувач може виділити будь-яку частину таблиці й після виконання команди Дані/Група та структура/Групувати у ді-алоговому вікні вибрати спосіб групування: за рядками чи колонками. Це веде не до обчислен-ня якихось групових характеристик, а лише до появи лінійки відображення рівнів структури -- від таблиці (у разі групування за рядками) чи над нею (у разі групування за колонками.

7.3 Консолідація даних

Консолідація -- це один із способів об'єднання даних. Вона дає змогу обчислювати суми, середні значення та вести статистичну об-робку, використовуючи дані з різних діапазонів одного або кількох робочих аркушів і навіть книг.

Консолідація застосовується для складання звітів про продажі, при обробці даних з обігу коштів і т. ін.

Припустімо, що на 12 робочих аркушах є дані щомісячних про-дажів і на окремому аркуші необхідно отримати підсумкові дані за цей період. Це можна зробити по-різному, але найпростіший спо-сіб -- консолідація даних, яка передбачає такі дії:

- відкрити новий аркуш і встановити курсор у клітину, з якої
розпочинатиметься зона з підсумковими даними ;

- виконати команду Дані/Консолідация, що веде до відкриття
одноіменного діалогу;

- у випадному списку по-ля Функція знаходяться імена функцій, які можуть викорис-товуватися при консолідації;

- у поле Посилання ввести адресу одного з діапазонів да-них, що консолідуються. Цю адресу, а вона задається в абсолютному вигляді, можна набрати на клавіатурі або увести за допомогою миші, клацнувши на ярлику відповідного ро-бочого аркуша, і разом із назвами рядків і колонок виділити діапазон, що консолідується. Після цього, щоб надіслати введену адресу у поле Список діапазонів, треба обов'язково клацнути на кнопці Додати;

- аналогічно ввести адреси всіх інших діапазонів даних, що консолідуються;

- для внесення у робочий аркуш з підсумковими даними назв
рядків і колонок у нижній частині діалогового вікна у ділянці з на-
звою Використовувати мітки необхідно ввімкнути режими У верх-
ньому рядку та У лівій колонці.

- натиснути кнопку ОК.

Якщо консолідована зона розташовується в іншій робочій книзі, то для введення імені файла у поле Посилання можна скористатися кнопкою Огляд.

Для того, щоб уникнути помилок, рекомендується до здійснення консолідації надати діапазонам, що консолідуються, імена та вико-ристовувати їх при введенні відповідних адрес.

Описаний метод консолідації даних має суттєву ваду. Якщо піс-ля консолідації вхідні дані змінюються, це ніяк не відбивається на результаті. Тому при зміні даних консолідацію необхідно повторю-вати. Якщо структура даних не змінюється, то уникнути цієї вади можна досить просто: перед здійсненням консолідації у діалоговому вікні треба ввімкнути режим Створювати зв'язки з вхі-дними даними -- у робочий аркуш вноситься інформація про зв'язки між даними і при зміні вхідних даних результат автоматично оновлюється. Окрім того, робочий аркуш структуризується.

Якщо необхідно в зоні консолідації розмістити лише частину всієї інформації (лише певні рядки та колонки) або вивести її у заданій послідовності, то в зоні консолідації записуються назви потрібних рядків і колонок. При запису назви можна використовувати символи-замінники «*» та «?». Це дає змогу обчислювати відповідні значення за групою рядків чи колонок, назви яких відповідають вказаному шаблону.

ТЕМА 8. ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ДОСЛІДЖЕННІ

ПОПИТУ.

8.1 Вибірковий метод у вивченні попиту;

8.2 Способи відбору одиниць з генеральної сукупності;

8.3 Помилка вибірки;

8.4 Визначення розміру вибірки;

8.5 Обробка результатів опитування.

8.1 Вибірковий метод у вивченні попиту

Різні види спостережень, в тому числі опитування, які застосовуються у маркетинговому дослідженні, діляться на два типи: суцільні або вибірко-ві.

Суцільне спостереження - тип спостереження , яке обмежується рамками фір-ми , воно використовується досить рідко. Основним способом отри-мання даних, особливо про споживачів, є вибірковий метод. Під вибірковим розуміється метод статистичного дослідження, при якому узагальнюючі показники сукупності, яка вивчається, встановлюються по певній її частині, як правило, на основі поло-жень випадкового відбору. При такому методі обстеженню підлягає порівняно невелика частина усієї сукупності, що вивчається - зазви-чай близько 5-10 %, інколи до 15-25 %. Уся статистична сукуп-ність, що вивчається і з якої проводиться відбір частини одиниць, називається генеральною сукупністю. В свою чергу відібрана з генераль-ної сукупності деяка частина одиниць, що підлягає обстеженню, на-зивається вибірковою сукупністю, або просто вибіркою. Значення ме-тоду полягає у тому, що дослідження здійснюється у більш стислі терміни та з мінімальними затратами труда й коштів і при дотриму-ванні правил наукової організації він дає достатньо точні результати.

З вибіркових спостережень здобуваються майже всі типи інформації, що використову-ється спеціалістами з маркетингу. Зокрема можливості проникнення продукту на ринок оцінюються за допомогою вибірки з фірм-виробників. Навіть коли час і можливості дозволяють виконати повне вивчення всіх спожи-вачів, фірм, часто значно точніша інформація може бути отримана за допомогою вибірки, оскільки техніка вимірювання мо-же бути розроблена і здійснена більш ретельно.

В основі від-бору одиниць для дослідження покладено принципи рівних можли-востей попадання у вибірку кожної одиниці генеральної сукупності. Саме ця особливість є основною у вибірковому методі вивчення. Завдяки цьому виключається створення вибіркової сукупності тіль-ки за рахунок одного типу зразків, запобігає появі систематичних (тенденційних) помилок і дає можливість виконувати кількісну оцінку помилки представництва (репрезентативності).

При використання вибіркового методу, зазвичай використовують два основних види узагальнюючих показників: відносну величину аль-тернативної ознаки та середню величину кількісної ознаки.

Відносна величина альтернативної ознаки характеризує частки (питому вагу) одиниць у статистичній сукупності, які відрізняються від усіх інших одиниць цієї сукупності тільки наявністю досліджу-ваної ознаки. Середня величина кількісної ознаки -- це узагальнююча харак-теристика ознаки.

Тут використовуються поняття генеральної частки та генеральної середньої . У генеральній сукупності частка одиниць, що має досліджувати ознаку, називається генеральною часткою, а генеральною середньою є середня величина такої ознаки. У вибірковій сукупності частку досліджуваної ознаки називають вибірковою часткою, або частістю.

Основна задача вибіркового дослідження полягає у тому, щоб на основі характеристик вибіркової сукупності (частості або середньої) отримати з певною вірогідністю висновки про частку або середню генеральної сукупності.

Як правило, організація вибіркового дослідження складається з таких елементів:

– визначення цільової величини у вигляді планованого вимірювання цільової частини населення;

– вибір основи вибіркового спостереження, визначення структури вибірки наприклад, кількість людей певного віку з певним рівнем до-ходу) та способу відбору одиниць з генеральної сукупності;

– встановлення способів отримання інфор-мації для визначення цільової величини;

– визначення методу аналізу результатів вибіркового спостере-ження та можливість оцінювання точності дослідження.

Необхідною умовою організації вибіркового спостереження є попереднє вивчення генеральної сукупності, оцінка її однорідності, поділ за головними ознаками та визначення необхідної чисельності обстеження. Оскільки всі вибіркові методи пов'язані з похибками, результати вибіркового спостереження виражаються у термінах імо-вірності настання деякої події із зазначенням деякого рівня вірогід-ності того, що отриманий результат є правильним і перебуває у прийнятних межах.

8.2 Способи відбору одиниць з генеральної сукупності

Залежно від задач дослідження та специфіки об'єкта, який вивчається, у статистиці використовуються різні способи формування вибір-кових сукупностей .

Головною умовою проведення вибіркового обстеження є запобі-гання утворенню систематичних (тенденційних) похибок, що вини-кають, коли не виконується принцип рівних можливостей для кож-ної одиниці генеральної сукупності потрапити у вибірку. Способи відбору визначаються правилами формування вибірко-вої сукупності. При проведенні маркетингових досліджень найчас-тіше використовуються вибірки: власне-випадкові, типові, територі-альні, цільові.

Власне-випадкова вибірка полягає у тому, що вибіркова сукуп-ність створюється в результаті випадкового відбору окремих оди-ниць з генеральної сукупності. Як вже зазначалося, важливою умо-вою репрезентативності такої вибірки є надання кожній одиниці генеральної сукупності однакової можливості потрапити у вибірко-ву сукупність. Для реалізації цієї умови при формуванні вибірки можна використовувати псевдовипадкові числа.

Власне-випадкова вибірка в залежності від характеру об'єкта, що вивчається може здійснюватися за схемами по-вторного і безповторного відбору. При безповторному відборі чисе-льність генеральної сукупності в ході вибірки скорочується. При по-вторному відборі кожна одиниця, яка потрапила у вибірку, після її дослідження має повернутись у генеральну сукупність, де їй надає-ться та ж сама можливість знову потрапити у вибірку. Так, при вивченні споживацького попиту населення не виключена повторна реєстрація незадоволеного попиту того ж самого покупця у декіль-кох магазинах населеного пункту.

Якщо інформація яка використовується при вирішенні маркетингових задач є досить неоднорідною, то використовують типову вибірку. Прикладом такої неоднорідності може бути неоднорідність населення.

При типовій вибірці генеральна сукупність спочатку поділяється на однорідні типові групи, що називаються стратами. У такому разі треба підрахувати витрати на проведення вибірко-вих спостережень у кожній типовій групі. Відповідно до витрат мо-жна досягти оптимального проведення вибіркового дослідження. Після цього з кожної групи проводиться індивідуальний відбір оди-ниць у вибіркову сукупність.

Важливою особливістю типової вибірки є те, що вона дає більш точні результати порівняно з іншими способами відбору одиниць у вибіркову сукупність. Репрезентативність типової вибірки забезпе-чується поділом генеральної сукупності на якісно однорідні групи. Це обумовлює представництво у вибірці кожної типової групи. Чим однорідніший склад створених типових груп, тим краще типова вибірка відтворюватиме характеристики досліджува-ної ознаки генеральної сукупності.

Якісно однорідні групи при типовій вибірці можуть утворюватися в результаті спеціально проведеного типового групування одиниць генеральної сукупності, можуть використовуватися й ті, що вже є, у тому числі Що склалися природно. Зокрема при вивченні споживацького попиту на певній території магазини, що продають товар, попит на який досліджується, можуть поділятися, наприклад на супермаркети, магазини культтоварів та ін.

У більшості випадків у маркетингових дослідженнях використову-ються непропорційні типові вибірки. Проте відібравши з кожної типової групи таку кількість одиниць, що пропорційна їхній чисельно-сті використовується пропорційний типовий відбір.

При визначенні статистичних показників типової вибірки не мо-жна використовувати відповідні функції Excel. Це пов'язано із тим, що ці функції призначені для обчислення показників вибірки, всі елементи якої входять до однієї групи, а в типовій вибірці треба об-числювати статистичні показники по варіаційному ряду, в якому да-ні згруповані за значенням ознаки та підрахована кіль-кість випадків повторення кожного з них. Тому середня вибірки та дисперсія середньої розраховуються як зважені показники за фор-мулами:

де х_i -- значення ознаки в і-тій групі;

f_i -- кількість елементів, що входять до цієї групи.

Якщо в рамках виділеного бюджету неможливо точно визначи-ти склад певної групи , то використовують територіальну вибірку. Основною ідеєю її є те, що елементи вибірки можуть бути ідентифіковані у межах певного району й можна скласти список цих районів.

У маркетингових дослідженнях методи територіаль-ної вибірки найчастіше застосовуються при опитуванні домогосподарств. Часто така вибірка є єдиним способом отримання ймові-рної вибірки на великій території з недостатньо визначеними елементами. Техніка «зосереджен-ня», яка також може використовуватися, полягає у створенні невеликих осередків проведення ви-біркових досліджень. Така техніка застосовується в пробному мар-кетингу, наприклад, коли необхідно оцінити можливий обсяг продажів у регіональному масштабі при запуску у виробництво нового продукту або нової маркетингової програми. Вплив техніки «зосередження» на похибку вибірки можна оцінити лише тоді, ко-ли відомі кореляційні залежності між елементами кожного осеред-ку. Оскільки у пробному маркетингу дуже складно провести коре-ляцію усередині осередку, то й неможливо визначити ступінь точності проведених досліджень.

Цільова вибірка полягає у систематичному відборі елементів з метою залучення до дослідження достатньої кількості елементів ко-жного основного типу. Але використання результатів такої вибірки обмежується неможливістю оцінити помилку вибірки, якимось об'єктивним способом. Вона використовується при вивченні реакції ринку на новий виріб або на модернізацію старого, коли ймовірнісна вибірка потребує великих витрат. При цьому робиться припущення, що смаки споживачів більш-менш ідентичні, принаймні усередині однієї групи.

8.3 Помилка вибірки

Після проведення певного кількох спостережень отримують роз-поділення результатів (вибіркових оцінок) одного й того ж істинно-го рівня. Це вибіркове розподілення підкоряється закону нормального розподілення, якщо вибірка достатньо велика. У зв'язку із тим, що істинний рівень може не збігтися з рівнем вибіркових характеристик, необхідно брати до уваги похибку вибірки. У цьому разі можна знайти ступінь вірогід-ності вибіркових характеристик.

Значення середньої похибки у математичній статистиці визначає-ться за формулою:

де -- дисперсія вибіркової сукупності;

n -- чисельність одиниць вибіркової сукупності;

k -- коефіцієнт, який для повторного відбору дорівнює одиниці, а для безповторного (1-n/N), де N -- чисельність генеральної сукупності.

Середня похибка вибірки використовується для визначення межі відхилень характеристик вибірки від характеристик генеральної су-купності. Суттєвим є твердження, що ці відхилення не будуть біль-ші за значення, яке в статистиці називається граничною помилкою вибірки, лише з певним ступенем імовірності.

Гранична помилка вибірки пов'язана із середньою похибкою ви-бірки співвідношенням:

??t,

де t-- коефіцієнт кратності помилки.

Значення коефіцієнта кратності помилки залежить від того, з якою довірчою ймовірністю (надійністю) потрібно гарантувати ре-зультати вибіркового обстеження. Для його визначення користують-ся таблицею значень інтеграла ймовірностей нормального закону розподілення. В економічних дослідженнях звичайно обмежуються значеннями t що не перевищують двох -- трьох одиниць:

Кратність помилки	Імовірність (надійність)	Кратність помилки	Імовірність (надійність)	Кратність помилки	Імовірність (надійність)
0,1	0,0797	1,5	0,8664	2,6	0,9907
0,5	0,3829	2,0	0,9545	3,0	0,9973
1,0	0,6827	2,5	0,9876	4,0	0,999937

При цьому вибір тієї чи іншої довірчої ймовірності залежить від того, з яким ступенем вірогідності потрібно гарантувати результати

вибіркового обстеження (найчастіше спираються на ймовірність 0,9545, при якій і дорівнює 2).

Якщо в формулу для визначення підставити конкретний вміст ?, то для обчислення граничної помилки використовуються:

- у разі альтернативної ознаки вираз:

де w --вибіркова частка, яка визначається з відношення одиниць, що мають досліджувану ознаку, до загальної чисельності одиниць вибіркової сукупності;

- у разі кількісної ознаки вираз:

,

де -- дисперсія кількісної ознаки у вибірці.

8.4 Визначення розміру вибірки

Витрати на проведення вибіркового дослідження, витрати на отримання наближених оцінок, ступінь мінливості процесу та надійності результатів, необхідний для прийняття по-дальших рішень - питання, відповіді на які необхідні для визначення обсягу вибірки, при організації вибіркових досліджень.

Обминаючи вартісні фактори, розмір оптимальної вибірки можна визначити, базуючись на формулі граничної похибки. Приміром, при безповторному відборі для середньої величини кількісної озна-ки необхідна чисельність обчислюється так:

де n-- чисельність одиниць вибірки, N -- обсяг генеральної су-купності; і -- коефіцієнт кратності помилки (або коефіцієнт довіри); --дисперсія,-- гранична (задана) помилка середньої (звичайно вибирається рівною 10 % від значення середньої).

Наприклад, для обстеження, що проводиться з метою виявлення потреби у певно-му товарі тривалого використання, в регіоні, де мешкає 10 тис. сі-мей, необхідно провести анкетування. Умовно приймаємо, що у кожній квартирі проживає одна сім'я і на неї виділяється одна анкета. Припустимо, що попередні дослі-дження встановили, що середній розмір покупки та дисперсія стано-влять відповідно 17 та 150 гривень. Виходячи з того, що гранична помилка не повинна перевищувати 10 % середньої і що результати обстеження необхідно гарантувати з довірчою ймовірністю не мен-шою 0,954, чисельність вибірки становитиме:



Звичайно деяка частина анкет не повертається (враховуючи досвід проведених опитувань, практика показує, що не повернеться приблизно кожна п'ята), тому потрібно збільшити кількість анкет до 255. Звідси можна зробити висновок, що необ-хідно включити у вибірку щонайменше кожну 40-у квартиру.

Технологію визначення розміру типової вибірки можна розглянути на прикладі вибору магазинів для вивчення на деякій території спожи-вацького попиту на певний товар.

Для цього на робочому листі Excel потрібно створити список усіх магазинів, що торгують товаром, попит на який вивчає-ться. Заголовок списку має мати такі поля: номер магазину, тип магазину (на-приклад, універмаг і культтовари), місцезнаходження, загальний то-варообіг, товарообіг по товару, частка продажу товару в загальному товарообігу (рис.8.1).

	A	B	C	D	E	F
1	ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ
2	Номер мага-зину	Тип мага-зину	Адреса	Загальний то-варообіг	Товарообіг по товару	Частка продажу то-вару (%)
3

Рис.8.1 Оформлення заголовка списку магазинів

У даний список у перші п'ять стовпців (А, В, С, Д Е) заноситься інформація по кожному магазину. У клітину FЗ заводиться фор-мула =D3/E3?100 і копіюється на всі рядки списку.

Відбір конкретних магазинів бажано проводити окремо для кожного типу магазинів, оскільки типова вибірка порівня-но з іншими способами відбору одиниць у вибіркову сукупність дає найбільш точні результати. Тому список магазинів упорядковується за типом магазинів, а в межах цієї упорядкованості -- за часткою продажу товару (команда Дані/Сортування). Нехай повний список магазинів, що торгують товаром, попит на який вивчається, займає 52 рядки робочого аркуша. У такому разі в клітину С53 треба завести формулу = СЧЕТ(С3:С52), а у клітину F53 -- формулу = ДИСПР (FЗ:F52).

Перша формула дасть змогу обчислити загальну кількість магазинів, а друга -- дисперсію розподілення частки продажу товару в цій сукупності магазинів. Слід звернути увагу на те, що використання функції ДИСПР передбачає, що її параметри представляють усю гене-ральну сукупність. Якщо дані представляють тільки вибірку з генеральної сукупності, то дисперсію слід обчислювати, викорис-товуючи функцію ДИСП.

Для полегшення подальшого використання у формулах зна-чень клітин С53 і Е53 (кількості магазинів і дисперсії), цим клі-тинам і робочому аркушу слід надати імена. Для того, щоб дати ім'я клітині, можна завести курсор у цю клітину, клацнути мишею в полі імені, наб-рати там нове ім'я та обов'язково натиснути клавішу Enter. Мо-жна також надавати імена клітинам, використовуючи діалогове вікно Надати ім'я. Для цього необхідно виконати таку послідо-вність дій:

- розташувати курсор у клітині, якій потрібно надати ім'я;

- вибрати команду Вставка/ Ім'я / Надати;

- в діалоговому вікні Надати ім'я, що з'явиться після цього, набрати нове ім'я у текстовому полі Ім'я;

- натиснути на кнопку Додати, а потім -- на кнопку ОК.

Для того, щоб надати нове ім'я робочому аркушу, треба клацну-ти правою кнопкою миші на ярлику відповідного робочого аркуша, у контекстному меню вибрати команду Перейменувати, увести по-трібне ім'я і натиснути клавішу Enter.

Для проведення розрахунків на окремому робочому аркуші ство-рюється окрема таблиця, яка заповнюється відповідно до рис 8.2.

Коефіцієнт граничної помилки вибираємо, виходячи з 10 % рівня помилки, середньої від її значення. Сьомий та восьмий рядки робочої таблиці показують межі вибірки, дотримання яких з вибраною ймовірністю гарантуватиме вірогідність результатів вибіркового обстеження. Останній показник у цій таблиці -- частка магазинів (n/N), які мають потрапити у вибірку.

	А	В	С	D
1	ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ
2	Середня вибірки (середня частки продажу)	= СРЗНАЧ (СписокМ! FЗ:F52)
3	Гранична помилка середньої	= 0,1*В2
4	Довірча ймовірність (надійність)	0,9545	0,9876	0,9973
5	Коефіцієнт кратності помилки (?)	2	2,5	3
б	Обсяг вибірки (п)	= В4^2*D*N / ($В3^2*N + В4^2*D)	= С4^2*D*N / ($В3^2*N + С4^2*D)	=D4^2*D*N / ($В3^2*N + D4^2*D)
7	Нижня межа вибірки	= В6-$ВЗ	= С6-$ВЗ	=D6-$ВЗ
8	Верхня межа вибірки	= В6+$ВЗ	= С6+$ВЗ	=D6+$ВЗ
9	Частка вибірки	= В6/N	= С4/N	=D6/N

Рис. 8.2 Формули у робочому аркуші для обчислення обсягу вибірки

На рис. 8.3 наведені результати обчислень при значенні се-редньої, що дорівнює 16, і трьох значеннях коефіцієнта довірчої ймовірності (0.9545, 0.9876, 0.9973). Після аналізу отриманих ре-зультатів потрібно вибрати значення довірчої ймовірності і нада-ти відповідній клітині дев'ятого рядка робочого аркуша ім'я ЧасткаВ.

	A	В	С	D
1	ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ
2	Середня вибірки (середня частки продажу)	16
3	Гранична помилка середньої	1,6
4	Довірча ймовірність	0,9545	0,9876	0,9973
5	Коефіцієнт кратності помилки (t)	2	2,5	3
6	Обсяг вибірки (n)	33,74	38,21	41,18
7	Нижня межа вибірки	32,14	36,61	39,58
8	Верхня межа вибірки	35,34	39,81	42,78
9	Частка вибірки	0,67	0,76	0,82

Рис. 8.3 Результати обчислення обсягу вибірки

Найпростіший спосіб підрахувати кількість магазинів кожного типу це шляхом створення на новому робочому аркуші зведеної таб-лиці, для чого потрібно виконати такі дії:

1. Встановити курсор на будь-який клітині списку магазинів.

Вибрати з меню команду Дані/Зведена таблиця.

Перший крок Майстра зведених таблиць - вибрати режим «у списку або базі даних Microsoft Excel».

Другий крок - клацнути по кнопці Далі.

Третій крок:

- перетягнути поле Тип магазину в область діаграми Колонка;

- ще раз перетягнути поле Тип магазину в область діаграми Дані та подвійно клацнути по ньому лівою кнопкою миші;

- у діалоговому вікні Обчислення поля вільної таблиці вибрати операцію Кількість значень і клацнути по кнопці ОК;

- закінчити формування зведеної таблиці натиснувши кнопку Готово.

Таблиця, яка створюється Майстром зведених таблиць (рис. 8.4), буде займати лише перші три рядки (ці рядки виділені жирним курсивом).

	А	В	с
1	Кол-во значений по полю Тип магазина	Тип магазина
2		Культтовари	Универмаг	Общий итог
3	Всего	41	11	52
4	Кількість магазинів у вибірці	=ОКРУГЛ (Доля В*ВЗ)	= ОКРУГЛ (Доля В*СЗ)
5	Генератори псевдо-випадкових чисел	= 1 + ЦЕЛОЕ (ВЗ* СЛЧИСЛ() )
6

Рис. 8.4 Вигляд зведеної таблиці (перших три рядки) списку магазинів

У четвертий рядок, безпосередньо за останнім рядком зведеної таблиці, з метою отримання для кожного типу магазину такого розміру вибірки, щоб вона була пропорційна чисельності даного типу магазину, в клітини В4 та С4 вводяться формули, що обчис-люють добуток частки вибірки (ЧасткаВ), яка відповідає вибраній довірчій імовірності (обчислюється у клітині дев'ятого рядка таб-лиці на рис. 2) і чисельності відповідного типу магазину.

Найпростіший спосіб відбору одиниць у вибіркову сукупність -- за допомогою псевдовипадкових чисел. Саме цей спосіб доцільно за-стосувати для включення у вибірку конкретних магазинів, тобто для визначення опорних магазинів з вивчення споживацького попиту. Техніка використання псевдовипадкових чисел може бути такою:

- рядки таблиці (рис. 4) закріплюються на екрані. Для цього табличний курсор розміщується у клітині D6 і виконується команда Вікно/Закріпити області;

- у клітину В5 уводиться формула, яка завдяки використанню функції СЛЧИС() виконуватиме роль генератора випадкових чисел у діапазоні від 1 до кількості магазинів відповідного типу, тобто -- роль генератора випадкових порядкових номерів магазинів відповідного типу у їхньому списку. Функція СЛЧИС() повертає рівномірно розподілене випадкове число, що більше або дорівнює нулю і менше одиниці. Нове випадкове число повертається цією функцією кожного разу, коли перераховується робочий аркуш;

- після уведення формули і натискання клавіші Enter у клітині В5 буде відображено порядковий номер магазину, який може виконувати роль опорного магазину типу «Культтовари». Далі потрібно змістити табличний курсор у клітину В6, занести туди цей номер і натиснути клавішу Enter (а або клавішу v). У клітині В5 з'явиться порядковий номер наступного магазину. Кількість повторів цієї операції визначається значенням клітини B4;

- після копіювання формули з клітини B5 у клітину С5 аналогічно визначаються опорні магазини типу «Універмаг».

Нехай проведено анкетування 10000 сімей з метою отримати відповіді на певні питання, наприклад:

- наскільки населення регіону забезпечене певним виробом;

- який середній термін експлуатації цього виробу;

- серед-ній «вік» зношення виробів, що перебувають в експлуатації.

Нехай було розіслано 255 анкет, з них повернулося 208, в них було виявлено, що 183 сім'ї вже мають зазначений виріб. На викла-дене в анкеті прохання вказати термін експлуатації виробу отрима-ні такі відповіді: вироби, що використовувалися до 3 років, мають 26 сімей, від 4 до 6 років -- 53 сім'ї, від 7 до 9 років -- 102 сім'ї, від 10 років і більше -- 27 сімей. Кількість сімей, що висловили бажан-ня про заміну експлуатованого виробу на більш сучасний -- 137 (рис. 8.5).



	A	B	C	D	E	F
1.	ОБРОБКА РЕЗУЛЬТАТІВ ОПИТУВННЯ
2.	Термін експлуатації виробу	Середнє значення терміну експлуата-ції (х)	Кількість сімей, що мають виріб (f)	x*f	(x-xcep)2*f
3.	До 3 років	2	26	=С3*D3	=(С3-С$14)^2*D3
4.	Від 4 до 6 років	5	53	=С4*D4	=(С4-С$14)^2*D4
5.	Від 7 до 9 років	8	102	=С5*D5	=(С5-С$14)^2*D5
6.	Від 10 років і більше	12	27	=С6*D6	=(С6-С$14)^2*D6
7.	Разом		= СУММ (D3:D6)	= СУММ (Е3:Е6)	= СУММ(F3:F6)
8.
9.	Кількість сімей	10000
10.	Відправлено анкет	255
11.	Отримано відповідей	208
12.	Кількість сімей, що мають виріб	=D7
13.	Кількість сімей, що планують заміну ви-робу	137
14.	Ступінь забезпечено-сті товаром, w	=С12/С11
15.	Середній вік виробу (у населення), xcep	=ОКРУГЛ(Е7/D7;1)
16.	Середній вік зно-шення виробу	=ОКРУГЛ(С15*С12/С13; 1)
17.	Дисперсія середнього віку виробу (у насе-лення)	=F7/D7
18.	Коефіцієнт кратності помилки (t)	2
19.	Гранична помилка за-безпеченості товаром	=С17* КОРЕНЬ((С14* (1-С14)/С11)*(1-СІ1/С9))
20.	Гран, помилка серед, терміну експлуатації	=С17* КОРЕНЬ((С17/С11)*(1-С11/С9))

Рис. 8.5 Формули для обробки результатів опитування

Результати обчислень наведені на рис. 8. 6

	А	В	С		Е	Р
1	ОБРОБКА РЕЗУЛЬТАТІВ ОПИТУВАННЯ
2	Термін експлуатації виробу	Середнє значення терміну експлуата-ції (х)	Кількість сімей, що мають виріб (f)	x*f	(x-xcep)2*f
3	До 3 років	2	21	42	525
4	Від 4 до 6 років	5	47	235	188
5	Від 7 до 9 років	8	96	768	96
6	Від 10 років і більше	12	19	228	475
7	Разом		183	1273	1284
8
9	Кількість сімей у регіоні	10000
10	Відправлено анкет	255
11	Отримано відповідей	208
12	Кількість сімей, що мають виріб	183
13	Кількість сімей, що пла-нують заміну виробу	147
14	Ступінь забезпеченості товаром, ю	88%
15	Середній вік експлуатова-них виробів, Хсep	7,0
16	Середній вік зношення виробу	8,7
17	Дисперсія середньої	7,02
18	Коефіцієнт кратності по-милки (t)	2,00
18	Гранична помилка забез-печеності сімей товаром	4,5%
20	Гранична помилка серед-нього терміну експлуатації	0,36

Рис. 8.6 Обробка результатів опитування

Ступінь забезпеченості сімей товаром (клітина C14) визначається як відношення кількості сімей, що використовують виріб (клітина D7), до загальної кількості отриманих відповідей (клітина C11).

Для визначення середнього віку виробів (клітина СІ5), що має населення, і дисперсії середньої (клітина СІ7) використовуються формули:



Гранична помилка ступеня забезпеченості сімей товаром обчис-люється (у клітині С18 за формулою для альтернативної ознаки:

¹

де -- ступінь забезпеченості сімей товаром (клітина С14),

n - обсяг вибірки (клітина СІ 1).

Гранична помилка середнього «віку» товару обчислюється (у клі-тині С18) за формулою для середньої величини кількісної ознаки

Отримані результати дозволяють стверджувати:

- забезпеченість населення товаром, що вивчається, з імовір-ністю 0,954 перебуває у межах інтервалу від 83,5 % до 92,5 % (88 ± 4,5);

- середній «вік» експлуатованих населенням виробів перебуває в інтервалі від 6,64 до 7,36 року (7 ± 0,36);

- середній термін зношення виробу перебуває в інтервалі від 8,34 до 9,06 років (8,7 ± 0,36).

ТЕМА 9. ІНФОРМАЦІЙНА ТЕННОЛОГІЯ РОЗВ'ЯЗУВАННЯ ЗАДАЧ З МАРКЕТИНГОВОГО ДОСЛІДЖЕННЯ ТОВАРІВ

9.1 Загальні принципи розробки концепції дослідження;

9.2 Загальні принципи розробки проекту дослідження;

9.3 Дослідження ринку з використанням анкет;

9.4 Загальні принципи проведення дослідження та аналізу впливу його результатів на діяльність фірми.

9.1 Загальні принципи розробки концепції дослідження

У сучасній концепції маркетингу важливе значення надається маркетинговим дослідженням. Маркетингові дослідження-це систематизований процес збирання, накопичування, обробки та аналізу інформації, яка відображує існуючу внутрішню і зовнішню ситуацію, з метою прийняття конкретних управлінських рішень. В умовах ринку конкретні маркетингові дослідження-одна з найважливіших функцій управління фірмою, підприємством. Вона надає керівникам обґрунтовані рекомендації щодо виходу на комерційні позитивні результати господарської діяльності, встановлює напрямки для завоювання вигідних позицій на ринку, дозволяє виявити можливості фірми у виробництві та збуті товарів, розробити стратегію і тактику маркетингової діяльності, збільшити ймовірність успіху фірми.

Світова теорія і практика маркетингових досліджень показують, що організація і методи маркетингових досліджень не можуть не враховувати особливості існуючого економічного стану та організації маркетингу, здійснюватися за відсутності достатньо розвинених засобів телекомунікацій і баз даних. У зв'язку з цим необхідно виявити основні задачі, визначити організацію і порядок проведення маркетингових досліджень, які б врахували ці особливості.

Можливість і якість виконання маркетингових досліджень залежать від наявності актуальної і достовірної інформації, яку необхідно збирати у внутрішньому середовищі з різних джерел, перетворювати у форму, придатну до обробки, обробляти, аналізувати і видавати у вигляді конкретних рішень згідно із цілями та проблемами дослідження. Великі обсяги й різнорідність інформації, неструктурованість значної кількості вирішуваних задач, прийняття рішень на базі багатоваріантних економічних розрахунків обумовлюють необхідність використання сучасних засобів обчислювальної техніки, інформаційних та програмних засобів, економіко-математичних методів і моделей. Підкреслюючи велике значення інформації для маркетингових досліджень, спеціалісти з маркетингу передбачають організацію маркетингових інформаційних систем (МІС), організацію інформаційного забезпечення маркетингових досліджень.

Маркетингові дослідження можуть проводитися зовнішніми спеціалізованими організаціями та фірмами, маркетологами підприємства або комбіновано. В країнах з розвиненою ринковою економікою існує розгалужена мережа організацій та агентств, що займаються маркетинговими дослідженнями. Такі агентства створюються і в Україні. „Агентство маркетингових досліджень” (АМД) займається дослідженням ринку України, маркетингового середовища, товарів та їх якостей, покупців і споживачів реклами. Агентство може надавати інформацію про купівельну спроможність, рівень прибутків по різним групах і категоріях населення, про структуру споживання товарів широкого вжитку і структуру основних витрат. Українська маркетингова група (УМГ) -дослідницька та консультативна компанія, яка сприяє вивченню ситуацій на ринку, виведенню на ринок і позиціюванню товарів. Вона надає послуги з опитування та інтерв'ю, аналізу статистичних матеріалів, якісного аналізу, дослідження з прогнозування ринку. Спеціалізовані організації мають значний досвід проведення досліджень, інформаційну базу, яка багаторазово використовується і підтримується в актуальному стані, відповідне програмне забезпечення та комп'ютерну техніку, володіють сучасними технологіями обробки даних.

При здійсненні маркетингових досліджень самою фірмою ефективніше використовувати знання спеціалістів, які проектують, виробляють і збувають продукцію. Виконуючи розрахунки, маркетолог може враховувати широке коло відомих йому факторів, проводити перерахунки шляхом зміни окремих даних та аналізувати отримані результати.

За комбінованим варіантом спеціалізовані агентства можуть збирати і надавати необхідну інформацію для досліджень безпосередньо на фірмі.

Маркетингові дослідження включають такі етапи:

- розробку концепції дослідження;

- розробку проекту дослідження;

- проведення дослідження і прийняття маркетингових рішень;

- аналіз впливу результатів дослідження на діяльність фірми.

Основними цілями маркетингового дослідження можуть бути: тенденції та процеси розвитку ринку (включаючи економічні, науково-технічні, демографічні, законодавчі зміни), визначення товарної та фірмової структури ринку, попиту на товари, дослідження тенденцій ділової активності конкурентів, відповідності показників та якості товарів попиту й вимогам покупців, дослідження ефективності і комунікативності реклами, аналіз витрат на виробництво товарів і ціни, аналіз збуту, дослідження ефективних способів просування товарів.

Для виявлення проблеми можуть бути використані два основних підходи: аналіз результатів виробничо-господарської діяльності та виконання планів маркетингу; експертне опитування.

Практика показує, що при функціонуванні інформаційних систем маркетингу та відповідного моніторингу зовнішнього середовища, у базі даних підприємства накопичена і підтримується в актуальному стані необхідна інформація. На її основі за певні періоди можна отримати дані про обсяги продажу товарів, ринки збуту, ефективність рекламних заходів, частки на ринку, покупців товарів, розмір прибутків, конкурентів. Ці дані можне отримати в динаміці у табличній чи географічній формі. На їх основі керівники та маркетологи можуть виявити проблемні питання, окреслити цілі дослідження.

При системному підході до маркетингових досліджень виявлення проблем та обґрунтування цілей дослідження виділяється в окрему функцію на АРМ заступника директора з маркетингу (начальник відділу маркетингу), в якій передбачена система показників і комплекс задач, орієнтованих на встановлення проблем дослідження. Для нестандартних ситуацій доцільно використовувати інформацію з база даних для додаткових розрахунків за допомогою електронних таблиць. За відсутності інформаційної бази можуть бути використані звітні, нормативні та статистичні документи, частина інформації з інших ділянок управління, де не використовується обчислювальна техніка. Процес цей досить трудомісткий.