2. Методы сбора и анализа информации

2.5. Анализ информации и прогнозирования

Анализ данных состоит в обобщении их путем определения показателей центральных тенденций и вариации, а также в выявлении и измерении взаимосвязей между определенными показателями.

Самый простой анализ - это свод данных в таблицы.

Пример.

Ответы на вопросы:

“Какое значение имеет для Вас месторасположения автосалона?”

могут быть обобщенны и представлены в таком виде:

Более сложный анализ осуществляется составлением комбинированных таблиц, которые демонстрируют зависимости одного показателя от другого. Совместный анализ предыдущего вопроса и вопроса, например, о возрасте респондентов может быть представлен такой таблицей.

Для дальнейшего анализа этой информации могут быть рассчитаны относительные частоты, то есть проценты ответов от общего количества.

Статистические методы анализа составляют существенную и важную часть МИС, базирующуюся на использовании компьютерных программ и систем статистического анализа. В арсенале этих систем множество разных методов, самые распространенные следующие.

1. Корреляционный анализ позволяет выявить и оценить направление связи между изучаемыми параметрами.

Пример. Компания хочет выяснить зависимость ее прибыли от затрат на научно-исследовательские разработки или зависимость объемов продаж от затрат на маркетинг.

2. Регрессионный анализ состоит в нахождении наиболее подходящего уровня, который описывает зависимость какой-то величины от набора независимых изменяемых.

Пример. Фирма может оценить, как зависит объем продаж определенного товара от расходов на  рекламу, количество продавцов и цены.

3. Дискриминантный анализ используется для определения признаков разницы двух и более категорий объектов.

Пример. Компания, владеющая сетью магазинов розничной торговли, может определить признаки, которые отличают удачно расположенные магазины.

4. Факторный анализ позволяет выделить систему независимых переменных, которые лежат в основе большого набора взаимосвязанных величин.

Пример. Сведение большой совокупности вкусовых качеств кофе, которые выделяют потребители, в небольшое количество основных типов.

5. Кластерный анализ позволяет разделить группу объектов на несколько групп, взаимно непересекающихся, по совокупности качественных и количественных характеристик. Основное использование – сегментация рынка.

Пример. Поделить города, в которых фирма продает свою продукцию, на четыре похожих группы.

6. Анализ многомерных совокупностей используется для наглядного представления относительно положения конкурирующих товаров или марок. Объекты представляются точками в многомерном пространстве характеризующих их признаков, в котором расстояние между точками определяется степенью разницы между представляемыми объектами.

Пример. Производитель компьютеров может проанализировать место, которое занимает его марка на рынке по отношению к маркам конкурентов.

Методы прогнозирования

В зависимости от степени субъективизма методы прогнозирования делятся на два класса.

1. Субъективные методы (интуитивные, экспертные, качественные) - процессы, используемые для формирования прогноза, не представлены в явном виде, и их нельзя отделить от особы, делающей прогноз.

2. Объективные методы (количественные) - процессы прогнозирования четко сформулированы и формализованы и могут быть отображены разными особами.

Субъективные методы

1. Мнения экспертов (менеджеров, консультантов по вопросам маркетинга, научных
    работников, дилеров, дистрибьюторов, работников торгово-промышленных   ассоциаций).  Прогноз базируется на видении, интуиции, представлениях и опыте того, кто его формирует. Чаще всего используется на фирмах.

а. Индивидуальное мнение (когда прогноз делается одной особой);
б. Коллективное мнение (когда прогноз делается группой людей и    формулируется средняя оценка, например, метод Дельфи).

2. Мнения торговых работников по конкретным товарам и конкретным торговым
    территориям, которые они обслуживают.

3. Изучение намерений потребителей - прямой опрос покупателей о их настроении и  планах на покупки на протяжении определенного периода товара конкретной категории. Используется как при исследовании потребительских товаров, так и на промышленном рынке.

Объективные методы

  1. Анализ часовых рядов состоит в продолжении предыдущих тенденций на будущее при предположении, что тенденции, сила и направления влияния причинных факторов на прогнозируемый показатель останутся такими же, как и в прошлом.

2. Метод опережающих индикаторов базируется на анализе часовых рядов,
    направленных в одном и том же направлении, как и уровень сбыта компании, но при этом опережают его, например, изменения уровня доходов могут рассматриваться как
    индикатор изменений в продажах товаров длительного использования.

3. Методы статистического анализа базируются на определении факторов, влияющих на динамику показателя, который необходимо спрогнозировать, и определении функции зависимости данного показателя от динамики этих факторов. Например, уровень сбыта компании рассматривается как функция общего количества потребителей, уровня их доходов  и цены. Наиболее распространенные методы статистического анализа в маркетинге - множительный регрессионный и эконометрический анализы.

Промежуточную позицию между интуитивными и формализованными группами методов занимает пробный маркетинг, как метод прогнозирования сбыта новых товаров, выхода на новые рынки или использования новых каналов сбыта, то есть метод испытания новых элементов комплекса маркетинга фирмы.

переход в оглавление модуля | На следующую страницу >>