Реферат: Выбор методов обработки маркетинговой информации

Федеральное агентство по образованию РоссийскойФедерации

Российская международная академия туризма

Восточносибирский институт туризма – филиалРМАТ

Факультет: Менеджмента

Кафедра: Экономики и финансов

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

По дисциплине: Маркетинг

На тему: Выбор методов обработки маркетинговойинформации

ВЫПОЛНИЛ:

Студент Якушев А.А.

Курс 4 поток 2 группа 3

ПРОВЕРИЛ:

Преподаватель Колесов Э.В.

Красноярск 2010

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Обработка информации

1.1 Информация в маркетинге

1.2 Методы обработки маркетинговой информации

2. Характеристика предприятия «Русли»

2.1 Методы используемые на предприятии

Заключение

Список использованной литературы и источников

Приложение

ВВЕДЕНИЕ

Процесс управлениямаркетингом не возможен без объективной оценки ситуации на рынке. Выделяют несколькоэтапов управления анализ рыночных возможностей (проведение маркетинговых исследований);

1) отбор целевых рынков (замеры объемов спроса, сегментирование рынков,выбор целевого рынка и позиционирование товара на рынке);

2) разработка комплекса маркетинга (разработка товаров, установлениецен на товары, формирование каналов дистрибуции и стимулирование сбыта);

3) претворение в жизнь маркетинговых мероприятий.

Как мы видим,на каждом этапе маркетолог так или иначе сталкивается с необходимостью исследованиярынка, будь то определение оптимальной цены, сегментирование потребителей или оценкаэффективности рекламной компании. Цена вопроса может быть достаточно высока, и ошибкаобойдется гораздо дороже, чем даже масштабное маркетинговое исследование. При проведениимаркетингового исследования потребителей от исследователя требуется не только талантсоциолога, но и определенное знание методов обработки данных. Сегодняшняя экономикадостаточно сложна и многогранна, объем поступающей информации может быть достаточновелик, поэтому суметь вытащить из этого массива данных необходимые зависимости являетсяважной задачей маркетолога. Существующие статистические пакеты позволяют провестидостаточно полный и продвинутый анализ. Для грамотного применения многочисленныхметодов, заложенных в прикладных пакетах, маркетолог должен понимать суть этих методов,их ограничения и степень точности. В противном случае он будет принимать решенияна основании неверной информации.

Есть и второйаспект во владении методами обработки данных: понимание процессов, происходящихна рынке с одной стороны, и владение статистическими методами позволяет вытаскиватьиз имеющихся данных нетривиальные, незаметные на первый взгляд связи, строить обоснованныепрогнозы и оценки.

Курсовой проектсостоит из двух разделов, в первом разделе дается характеристика маркетинговой информациии методов обработки маркетинговой информации (статистические и аналитические), вовторой части дается краткая характеристика предприятия «Русли» и используемых методовобработки в работе предприятия.

Цель курсовогопроекта:

· Рассмотрение методовобработки маркетинговой информации, как одного из важнейших аспектов для принятиярешений в реализации маркетинговой политики.

Задачи курсовогопроекта:

· Дать определениемаркетинговой информации

· Выявить возможныеметоды обработки маркетинговой информации

· Для каждого методаопределить вопросы, ответы на которые позволяют выбрать тот или иной метод

· Охарактеризоватьвыбранное предприятие и методы, используемые в его работе

Методы, использованныепри реализации курсового проекта:

· Метод обработкиобщего объема данных

· Метод анализаданных, полученных в ходе предыдущего метода

· Метод копировать– вставить, примененный для данных полученных с предприятия.

1. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ

1.1 Информация в маркетинге

Информация является важнейшимоснованием для любого маркетингового действия и тем более исследования. Как утверждаютмногие маркетологи, информационная работа составляет от трети до половины всегообъема маркетинговой деятельности. По оценкам некоторых западных специалистов, отсутствиесоответствующей системы информационных связей в нашей стране ежегодно обходитсяобществу в колоссальную сумму — 80—90 млрд. руб. потерь.

Информация в маркетинге бываетпервичной и вторичной. Первичная информация чаще всего получается в результате специальныхполевых (рыночных) исследований и моделирования, осуществленных в любом случае соспециальной целью решить данную конкретную маркетинговую проблему.

Достоинства первичнойинформации:

— сбор в соответствиис точно поставленной целью;

— известна и контролируемаметодология сбора;

— результаты доступныдля компании и могут ограждаться от конкурентов;

— известна надежность.

Недостатки:

— большое времяна сбор и обработку;

— дороговизна;

— сама фирма невсегда может собрать все необходимые данные.

Вторичная информация- это данные, собранные ранее для целей, отличных от целей конкретного маркетинговогоисследования. Источники вторичной информации делятся на внутренние (документацияфирмы: бюджеты, отчеты, счета, запасы, предыдущие исследования и др.) и внешние.

Достоинства вторичнойинформации:

— дешевизна посравнению с первичной информацией;

— возможностьсопоставления нескольких источников;

— быстрота полученияпо сравнению со сбором первичной информации.

Недостатки:

— неполнота;

— устареваемость;

— иногда неизвестнаметодология сбора и обработки;

— невозможностьоценить достоверность.

Недостатки вторичнойинформации обусловлены, прежде всего, тем, что первоначально эта информация собираласьдля целей, обычно отличных от целей конкретного маркетингового исследования. Следовательно,для оценки надежности вторичных данных следует ответить на пять основных вопросов:

1. Кто собирали анализировал данную информацию?

2. Какие целипреследовались при сборе и анализе информации?

3. Какая информация,и каким образом была собрана?

4. Какими методамиинформация обрабатывалась и анализировалась?

5. Как даннаяинформация согласуется с другой подобной информацией?

Исследования,выполненные на основе вторичной информации, как правило, являются предварительными(обзорными) и носят описательный или постановочный характер. С помощью таких исследованийможно определить, например, общеэкономические характеристики рынка, положение вотдельных отраслях, национальные и иные особенности при выходе на зарубежные рынки.

При проведениивторичных исследований значимость внутренней или внешней информации определяетсяв зависимости от целей исследования и объекта исследования.

1.2 Методы обработки маркетинговойинформации

После того какмаркетолог собрал информацию, наступает этап оценки и анализа данных. Прежде чемзадействовать сложные методы наподобие факторного анализа, используют описательныестатистики, чтобы получить общее представление об исследуемых переменных.

Описательные статистики -

Для этого оценивают

1)показателицентра распределения

■ средняя (mean)

■ мода (mode) — значение переменной,которая чаще всего встречается в ряду распределения.

■ медиана (median) — значение переменной,которая приходится на середину частот, слева и справа от нее лежит 50% всех значений.

■ сумма (sum)

2)показателивариации, которые служат для оценки разброса случайной величины вокруг центра распределения.

■ дисперсия (variance)= σ2

■ стандартное отклонение />

■ размах –

R=xmax — xmin

■ максимум и минимум

■ межквартильный размах

Q= />

■ стандартная ошибкасредней (S.E. mean) — выборочнаясредняя, являясь случайной величиной, колеблется вокруг истинного значения средней(если выборка репрезентативна), со стандартным отклонением, равным />.

В интервал, равный удвоеннойошибке попадает с вероятностью 67% истинное значение средней совокупности.

3) показателиформы распределения

•ассиметрия (kurtosis):

A= />

мера отклоненияформы распределения.

от симметричногонормального распределения. В случае наличия ассиметрии распределение скошено влевоили вправо. Коэффициент равен 0, если распределение является симметричным.

•эксцесс (skewness): указывает,является ли распределение пологим или крутым. Коэффициент равен 0, если распределениеявляется нормальным.

Е= />

4). Другие характеристики

•Квартиль (quartile) уровня q — такое значениеxq случайной величины, при которой функцияее распределения принимает значение, равное q, т.е.

P(X < xq) = q

Медиана являетсячастным случаем квантиля при q=0,5.

• Процентная точка(percentile) — квантиль уровня

1-q, т.е. P(X > xl-q) = q

Среди аналитических методовв маркетинге часто применяются:

Дисперсионный анализ — С помощьюдисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменныхна одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Метод статистическогоанализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значенияхна основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверитьгипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации).В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценитьтесноту связи между переменными.

По сути, дисперсионныйанализ применяют как проверку статистической значимости различий выборочных среднихдля двух или больше совокупностей. Обычно нулевая гипотеза утверждает, что все выборочныесредние равны.

Примеры использованиядисперсионного анализа в практике маркетологов:

• Различаются лиразные сегменты рынка с точки зрения объема потребления товара;

• Действительноли различаются оценки торговой марки группами респондентов, которые посмотрели разныерекламные ролики;

• Различается лиотношение розничных, оптовых торговцев и торговых агентов к политике распределения,проводимой фирмой;

• Зависит ли намерениепотребителей приобрести товар данной торговой марки от разницы в уровнях цен;

• Влияет ли осведомленностьпотребителей о магазине (высокая, средняя и низкая) на предпочтение данного магазина.

Однофакторнаямодель имеет вид –

xij= μ + Fi+έij

Двухфакторнаямодель имеет вид –

чшо = μ+ Аш + По + Шшо + εшоло

Где Fi — эффект, обусловленныйвлиянием i-го уровня фактораА.

Gj- эффект, обусловленный влиянием i-го уровня фактораB.

Iij – эффект, обусловленныйвзаимодействием двух факторов, т.е. отклонение от средней по ячейке xijот суммы слагаемых μ + Fi + Gj.

Идея дисперсионногоанализа состоит в следующем. Вспомним правило сложений дисперсий: общая дисперсияравна сумме межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий.

σ2 =/> + δ/>

Разновидности дисперсионного анализа:

По числу факторов(независимых переменных):

- один фактор (однофакторный анализ);

- несколько (многофакторный анализ)

По виду факторов:

- метрическая, интервальная;

- порядковая

По виду зависимойпеременной:

-категориальная(обычный дисперсионный анализ);

- интервальная или метрическая (ковариационный анализ)

По числу зависимыхпеременных:

- одна;

-несколько (многомерныйдисперсионный).

По виду проверяемойгипотезы:

-общее различиесредних;

- различия конкретных средних (множественные контрасты).

По виду проверяемыхгрупп:

- различные группы;

- одна и та же группа (повторными измерениями).

Кластерный анализ — это совокупность методов,позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описываетсянеким набором переменных. Кластерный анализ — способ классификация объектовна относительно гомогенные (однородные) группы, исходя из рассматриваемого наборапеременных. Объекты в группе относительно схожи с точки зрения этих переменных иотличаются от объектов в других группах.

Решаемые задачи:

Кластерный анализиспользуют в маркетинге для различных целей.

•Сегментация рынка. Например, потребителей можно разбить накластеры на основе выгод, которые они ожидают получить от покупки данного товара.Каждый кластер может состоять из потребителей, которые ищут схожие выгоды. Этотметод называют сегментаций преимуществ. Мы проиллюстрируем его на следующем примере.

В исследовании,посвященном моделям принятия решений людьми, проводящими свой отпуск за рубежом,маркетологи получили от 260 респондентов информацию, касающуюся шести психографическихнаправлений: психологического, образовательного, социального, релаксационного, физиологическогои эстетического. Для разбивки респондентов на психографические сегменты использоваликластерный анализ. Первый сегмент (53%) состоял из людей с высоким (или близкимк нему) уровнем жизни. Эту группу назвали «требовательными». Во вторуюгруппу (20%) входили лица с высоким образовательным уровнем, ее назвали «интеллектуалы».Лица, входящие в последнюю группу (26%), оказались большими любителями релаксации(развлечений). Они получили низкую оценку по социальной шкале, и были названы «беглецами»(от действительности). Чтобы привлечь отпускников в каждый из сегментов, разработалиспециальные маркетинговые стратегии.

• Понимание поведения покупателей. Кластерный анализ используется для идентификацииоднородных групп покупателей. Затем поведение каждой группы при покупке товара изучаетсяотдельно, как, например, в проекте «Выбор универмага». В этом случае респондентовразбили на группы, исходя из оценок важности, которую они присвоили каждому критерию,используемому для выбора универмага. Кластерный анализ также использовали, чтобыопределить виды стратегий, применяемых покупателями автомобилей для получения внешнейинформации.

• Определение возможностей нового товара. Кластеризациейторговых марок и товаров можно определить конкурентоспособные наборы в пределахданного рынка. Торговые марки в одном и том же кластере конкурируют более жесткомежду собой, чем с марками других кластеров. Фирма может изучить свои текущие предложенияв сравнении с предложениями своих конкурентов, чтобы определить потенциальные возможностиновых товаров.

• Выбор тестовых рынков. Группировкой городов в однородные кластерыможно подобрать сравнимые города для проверки различных маркетинговых стратегий.

• Сокращение размерности данных. Кластерный анализ можно использовать какосновной инструмент сокращения размерности данных при создании кластеров или подгруппданных, более удобных для анализа, чем отдельные наблюдения. Последующий многомерныйанализ выполняют над кластерами, а не над отдельными наблюдениями. Например, чтобыописать отличия в поведении потребителей по отношению к товарам, их вначале разбиваютна группы. Затем различия между группами проверяют с помощью множественного дискриминантногоанализа

Важно отметитьеще одну особенность применения кластерного анализа в сегментировании. Кластерныйметод призван выделять группы из исходного множества объектов. Результатом его применениявсегда является некоторый набор групп объектов. Однако получаемое разбиение можети не соответствовать гипотезе аналитика о существовании «реальной» сегментной структуры.Поэтому при применении кластерного анализа аналитик вынужден проводить многочисленныеэксперименты, позволяющие совместить его представление о реальной структуре рынкас конкретными вычисляемыми результатами. Выделяемые реальные группы объектов позволяютаналитику убедиться в правильности своих представлений о сегментной структуре рынка.

Теория Выбор переменных

Возможно, самаяважная часть формулирования проблемы кластеризации — это выбор переменных, на основекоторых проводят кластеризацию. Включение даже одной или двух посторонних (не имеющихотношение к группированию) переменных может исказить результаты кластеризации. Задачасостоит в том, чтобы выбранный набор переменных смог описать сходство между объектамис точки зрения признаков, имеющих отношение к данной проблеме маркетингового исследования.Переменные следует выбирать, исходя из опыта прошлых исследований, теории или тестируемойгипотезы. Экспериментатор должен обладать интуицией и уметь делать выводы.

Нормирование значений переменных

Смысл нормированиясостоит в приведении численных значений выбранных переменных к одному масштабу.Методика нормирования была рассмотрена выше.

Измерение расстояний или меры близости между объектами

Цель кластеризация- группирование схожих объектов. Поэтому для того чтобы оценить, насколько они похожиили непохожи, необходимо использовать некую единицу измерения. Наиболее распространенныйметод заключается в том, чтобы в качестве такой меры использовать расстояния междудвумя объектами. Объекты с меньшими расстояниями между собой больше похожи, чемобъекты с большими расстояниями.

Выбор метрикизависит от главных целей исследования, физической и статистической природы изучаемыхявлений. Существует несколько способов вычисления расстояния между двумя объектами,из них наиболее распространенные на пример:

· Евклидова – расстояние

(x,y) = {/>i (xi — yi)2}1/2

· Квадрат евклидова расстояния – расстояние

(x,y) = />i |xi — yi|

· Расстояние Чебышева –

расстояние(x,y) = Максимум |xi — yi|

Регрессионный анализ — Регрессионныйанализ - статистический метод, предназначенныйдля оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, прогноза неизвестныхзначений зависимой переменной.

Примеры использованиядисперсионного анализа в практике маркетологов:

■ Можно ли вариациюв объеме продаж объяснить расходами на рекламу"

■ Какова форма этойзависимости и можно ли ее выразить в виде уравнения, описывающего прямую линию"

■ Какую долю вариацииобъема продаж можно объяснить расходами на рекламу, ценами и дистрибуцией?

■ Чему равен вкладрасходов на рекламу в объяснении вариации объема продаж при контролируемых переменных- уровнях цен и распределения?

■ Какие объемы продажможно ожидать, исходя из данных уровней расходов на рекламу, цен и уровня распределения?

Регрессионнаямодель имеет вид –

yi = ƒ (x) + ε = θ0+θ1xi+ εi

где

yi — зависимая переменная;

xi — независимаяпеременная (фактор);

θ0,θ1 — параметры функции регрессии;

εi — случайная переменная,характеризующая отклонение от функции регрессии. Таким образом, переменная yi есть линейная функция от переменной xi с точностью дослучайного возмущения εi.

Свойства коэффициентоврегрессии существенным образом зависят от свойств случайной составляющей. Чтобырегрессионный анализ, основанный на обычном методе наименьших квадратов, давал наилучшиерезультаты, случайный член должен удовлетворять определенным условиям. Именно пониманиеважности этих условий отличает компетентного исследователя, использующего регрессионныйанализ, от некомпетентного. Если эти условия не выполнены, исследователь долженэто осознавать. Если корректирующие действия возможны, то аналитик должен быть всостоянии их выполнить. Если ситуацию исправить невозможно, исследователь долженбыть способен оценить, насколько серьезно это может повлиять на результаты.

Факторный анализ — Факторный анализ(factor analysis) — это общееназвание для класса методов, используемых, главным образом, для сокращения числапеременных и их обобщения.

Идея метода состоитв сжатии матрицы признаков в матрицу с меньшим числом переменных, сохраняющую почтиту же самую информацию, что и исходная матрица. В основе моделей факторного анализалежит гипотеза, что наблюдаемые переменные являются косвенными проявлениями небольшогочисла скрытых (латентных) факторов. Обычно под моделью факторного анализа понимаютпредставление исходных переменных в виде линейной комбинации факторов.

Xi = />

Сами факторы неизвестны.Но их можно выразить через значения исследуемых переменных. Факторы, выраженныечерез исходные переменные сегментирования, интерпретируются как существенные внутренниехарактеристики потребителей.

Факторы F построены так,чтобы наилучшим способом (с минимальной погрешностью) представить X. В этой модели «скрытые» переменные Fk называются общимифакторами, а переменные Ui специфическими факторами. Обычно (хотяи не всегда) предполагается, что Xi стандартизованы (/>=1, Xi=0), а факторы />,F2,...,Fm независимы и несвязаны со специфическими факторами Ui (хотя существуют модели, выполненные вдругих предположениях). Предполагается также, что факторы Fi стандартизованы.

В этих условияхфакторные нагрузки aik совпадают с коэффициентами корреляциимежду общими факторами и переменными Xi

Факторный анализ используют в следующих ситуациях:

- Для определения основных факторов, которыеобъясняют связи в наборе переменных. Например, можно использовать набор высказыванийоб образе жизни для измерения психографических профилей потребителей. Затем этивысказывания подвергают факторному анализу, чтобы определить основные психографическиефакторы.

- Для определения нового, меньшего по размеру,набора некоррелирующих переменных, заменяющих исходный набор коррелирующихпеременных, на основании которого дальше выполняется многомерный анализ (регрессионныйили дискриминантный). Например, выявленные психографические факторы можно использоватькак независимые переменные при объяснении различий между лояльными и нелояльнымипотребителями.

Факторный анализ широко используется в маркетинговых исследованиях.

■ При сегментациирынка для определения латентных переменных с целью группировки потребителей. Например,покупателей новых автомобилей можно сгруппировать в зависимости от того, на чтоони обращают внимание при покупке автомобиля: экономию, удобства, рабочие характеристикиавтомобиля, комфорт и респектабельность

■ При разработкетоварной стратегии факторный анализ используется для определения характеристик торговоймарки, влияющих на выбор потребителей. Конкретные торговые марки зубных паст оцениваютс точки зрения защиты от кариеса, отбеливания зубов, вкуса, приятного запаха и цены.

■ При разработкерекламной стратегии маркетологи с помощью факторного анализа пытаются понять, какимпередачам отдают предпочтение потребители целевого рынка. Покупатели замороженныхпродуктов, например, могут смотреть кабельное телевидение, любить фильмы определенногожанра и музыку в стиле «кантри».

■При разработке стратегии ценообразования факторный анализ определяет характеристикипотребителей, чувствительных к цене. Например, может оказаться, что они стремятсяк экономии и ориентированы на домашний отдых.

Один из наиболеераспространенных методов поиска факторов, метод главных компонент, состоит в последовательномпоиске факторов. Существуют и другие методы оценки общих факторов. Они включают:метод невзвешенных наименьших квадратов, обобщенный метод наименьших квадратов,метод максимального правдоподобия, альфа-факторный метод, распознавания образов.Эти методы сложнее, и их не рекомендуется использовать неопытным аналитикам. Следуетотметить, что метод главных компонент хорошо работает при числе признаков порядка10-15. Если число признаков больше 20, то следует использовать другие методы факторногоанализа.

Дискриминантныйметод — Дискриминантами анализ включает в себястатистические методы классификации многомерных наблюдений в ситуации, когда наблюдательобладает так называемыми обучающими выборками («классификация с учителем»).

Решаемые задачи:

Дискриминантныйанализ используется:

- для принятия решения о том, какие переменные наилучшем образомразличают (дискриминируют) две или более возникающие совокупности (группы).

- классификация новых объектов на основе выявленных зависимостей.

- составление карты восприятия

В маркетинговыхисследованиях можно привести массу примеров применения дискриминантного анализа.Так, с помощью этого метода можно получить ответы на следующие вопросы:

•Чем, с точкизрения демографических характеристик, отличаются приверженцы данного магазина оттех, у кого эта приверженность отсутствует"

•Какие психографическиехарактеристики помогают провести различия между восприимчивыми и невосприимчивымик цене покупателями бакалейных товаров"

•Различаются лимежду собой различные сегменты рынка по своим предпочтениям к средствам массовойинформации"

• Какие существуют различия между постоянными покупателями местныхуниверсальных магазинов и постоянными покупателями общенациональных сетей универмаговс точки зрения стиля жизни"

• Какими отличительными характеристиками обладают потребители, реагирующиена прямую почтовую рекламу"

В общем случаезадача различения формулируется следующем образом: В результате наблюдения над объектоммы определили значения его k признаков

х = (/>, х2,..., хк)

Требуется установитьправило, согласно которому по наблюденному значению вектора х объект относят к однойиз возможных совокупностей />, i=1,2..,l. Для построенияправила дискриминации все выборочное пространство R вектора х разбиваетсяна области R i=1,2..,l, так что припопадании х в /> объект относятк совокупности />.

Правило дискриминациивыбирается в соответствии с определенным принципом оптимальности на основе априорнойинформации о вероятностях p извлечения объектаиз Kt.Очевидно, что рекомендации будут темточнее, чем полнее исходная информация.

Виды дискриминантного анализа:

1.Дискриминантный анализ для двух групп Метод дискриминантного анализа, когда зависимаяпеременная имеет две категории

2.Еслианализируют три или больше категорий, то метод называют множественным дискриминантныманализом.

Главное отличиемежду ними заключается в том, что при наличии двух групп возможно вывести толькоодну дискриминантную функцию. Используя множественный Дискриминантный анализ, можновычислить несколько функций (а точнее число групп минус один).

Этапы выполнения дискриминантного анализа:

1. Формулировка проблемы

Определенияцелей, зависимой переменой и независимых переменных. Зависимая переменная должнасостоять из двух или больше взаимоисключающих и взаимно исчерпывающих категорий.Если зависимая переменная измерена с помощью интервальной или относительной шкалы,то ее следует, в первую очередь, перевести в статус категориальной. Например, отношениек торговой марке, измеренное по семибалльной шкале, можно категоризировать как неблагоприятное,нейтральное и благоприятное.

Следующийшаг — разделение выборки на две части. Одна из них — анализируемая выборка (analysis sample) — используетсядля вычисления дискриминантной функции.

Другаячасть — проверочная выборка — предназначена для проверки дискриминантной функции.

Когдавыборка достаточно большая, ее можно разбить на две равные части. Одна служит анализируемойвыборкой, а другую используют для проверки. Затем роль этих половинок взаимно меняюти повторяют анализ

2. Определение коэффициентов дискриминантной функции

Послеопределения анализируемой выборки мы можем вычислить коэффициенты дискриминантнойфункции, используя два метода.

1) Прямой метод — вычисление дискриминантной функции приодновременном введении всех предикторов.

2) Пошаговый метод — предикторы вводят последовательно, исходяиз их способности различить (дискриминировать) группы.

3. Интерпретация результатов

4. Оценка достоверности дискриминантного анализа

2. ХАРАКТЕРИСТИКАПРЕДПРИЯТИЯ «Русли»

Компания «РУСЛИ» образованав 1996 г.

Головное предприятие и производствонаходится в г. Красноярске.

Сеть представительств за (болеечем) десять лет работы на рынке распространилась за пределы города и края. Прямыепоставки уже осуществляются в Екатеринбург, Омск, Кемерово, Новосибирск, Новокузнецки Абакан.

Основным направлением производстваявляется обработка, обжарка и фасовка семян подсолнечника, кедрового ореха, фисташкии арахиса. При этом технологии и разработанные специалистами компании рецептурыпозволяют воплощать самые смелые вкусовые идеи и радовать потребителей новинками.Продукция компании изготовлена только из натуральных продуктов, содержащих витаминыи аминокислоты, необходимые для здоровья и хорошего настроения.

Компания «Русли» включаетв себя ряд управленческих и производственных отделов. Специалисты в области технологийпроизводства, контроля качества, продвижения продукции, снабжения и транспортнойлогистики, маркетинга и рекламы работают сплоченной творческой командой, целью которойявляется развитие компании, расширение предложений, создание продукта высокого качества,отвечающего требованиям и пожеланиям потребителя в любом уголке нашей страны.

Миссия компании

Миссией компании «Русли» являетсяформирование и поддержание образа лидирующего поставщика качественной снековой продукциина территории России в понимании действующих и потенциальных потребителей нашейуслуги.

На протяжении десяти лет компания«РУСЛИ» зарекомендовала себя надежным партнером. С нами сотрудничают крупные торговыесети региона, такие как «Командор», «Алпи», «Красный Яр», «Каравай», «Пятерочка».

Партнерские отношения сложилисьс крупными оптовыми компаниями города и края.

За последний год компанииблагодаря реализованному проекту «Van-selling», большинство торговых точек категорииС в Красноярске проявили интерес к нашей продукции и заключили договоры сотрудничества.

География продаж расширяется.На сегодняшний день в городах Красноярского края, Новосибирской, Омской, Кемеровскойобластей, в республике Хакасия, в городе Екатеринбурге есть представительства компании«РУСЛИ».

Индивидуальный подход к каждомуклиенту, маркетинговая поддержка, гибкие условия сотрудничества позволяют нам поддерживатьустойчивые деловые отношения с партнерами.

Компания владеет марками — «Чудные», «Кубики», GrЫzli.

Ассортимент компании представлен40 наименованиями – это семечки жареные, соленые, тыквенные, фисташки арахис и т.д.

В год компания выпускает всреднем около 1 тыс. тонн готовой продукции. На местном рынке «Русли» с самого началавышла в лидеры, занимая на старте до 80% емкости своего сегмента. Сегодня, учитываязначительно возросшую конкуренцию (на рынке присутствует, как минимум, пять основныхигроков), компания сохраняет ведущие позиции с долей в 30%.

Годовой обороткомпании составляет около 3,5 млрд. рублей.

Основными потребителямимарки «Чудные» женщины в возрасте 40 лет, марки GrЫzli молодеешь в возрасте 23 лет.

2.1 Методы, используемыена предприятии «Русли»

Одной из важнейшейсоставляющей для получения годового оборота на предприятии «Русли» является грамотнаяобработка полученной маркетинговой информации.

В своей работе,маркетологи в достаточной мере используют аналитические методы обработки информации,так как было указано ранее, каждый аналитический метод может дать ответ на различныевопросы.

дисперсионныйанализ

· Различается лиотношение розничных, оптовых торговцев и торговых агентов к политике распределения,проводимой фирмой – основными потребителями продукции на краевом рынке являютсярозничные торговцы, их доля составляет порядка 48%, от всего объема продаж. Оптовыеторговцы и контр агенты делят оставшуюся часть пополам 26 и 26% соответственно.Данная политика полностью поддерживается в краевом регионе. Однако же на рынкахдругих регионов ситуация несколько меняется – доля всех торговых партнеров примерноравно 33,1%, но 13% розничных торговцев не довольны такой политикой распределения,считая ее по отношении к себе слишком заниженной.

· Зависит ли намерениепотребителей приобрести товар данной торговой марки от разницы в уровнях цен – согласноданному пункту проведенного анализа, выяснено что таки да, потребители намереныприобрести товар в оговоренных условиях. Компания «Русли» как ведущий производительснековой продукции держит уровень своих цен ниже чем на 2-3% от конкурентов, чтодостаточно влияет на намерения потребителей, вкупе с высоким уровнем качества продукции.

· Имеет ли влияние выбор каналов сбыта наобъем сбыта – продукция производимая «Русли» прежде всего направлена на массовость,в связи с этим выбор основным каналом сбыта розничного торговца является само собойразумеющимся, дающая порядка 53% объема сбыта.

Кластерный анализ– используя кластерный анализ маркетологи «Русли» в первую очередь составляют распределениегрупп покупателей по возрасту, что выглядит примерно так –

«Чудные»

GrЫzli

Факторный анализ- При сегментации рынка для определения латентных переменных с целью группировкипотребителей – покупатели группируются в зависимости от того на что они в первуюочередь обращают внимание –

· Из 100% процентовопрошенных покупателей 13% обращают внимание в первую очередь на объем упаковки,26% обращают внимание на слоган, а 24% обращают внимание на цвет упаковки. Остальныеже покупатели не придают особого значения и покупают что первым увидят.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключении, можно сказать,что проведение маркетингового исследования – это сложный многоступенчатый процесс,требующий глубокого знания объекта изучения, от точности, качества и своевременностикоторого зависит во многом успешное функционирование всего предприятия.

Маркетинговые исследованиястановятся инструментом, с помощью которого существенно снижается риск предпринимательства,поставщика посредника и возрастает качество решения задач потребителя.

А одним из этих инструментовявляется грамотное понимание и умение пользоваться методами обработки маркетинговойинформацией, для более точного прогнозирования и принятия решений.

В данном проекте были проанализированыосновные методы обработки маркетинговой информацией и выявлены вопросы ответы накоторые влияют на выбор того или иного метода.

Были кратко рассмотрены предприятие«Русли», а также методы обработки, используемые на предприятии. Можно сказать, чтопредприятие довольно активно пользуется методами, но использовать все методы нецелесообразно.

Так как не все они требуютсяв плане поставленных задач.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫИ ИСТОЧНИКОВ

1. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Теория вероятностейи прикладная статистика. — М., 2001 Т.1

2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. — М., 2001 Т.2

3. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ,прогноз: Учебное пособие. -М., 2001

4. Божук С.Г. Маркетинговые исследования. — Спб., 2003

5. Боровиков B. Statistika: искуство анализаданных на компьютере. — Спб,

6. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработкиинформации. — Спб, 2002.

7. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методика и практика.- М., 2000

8. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. — М., 2002

9. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистическиеметоды.- М., 2000.

10.Костерин А.Г. Практика сегментированиярынка. — Спб., 2002