- •Введение
- •1. Введение в маркетинг
- •1.1. Основные понятия маркетинга
- •1.1.1. Маркетинг как концепция рыночного управления
- •1.1.2. Эволюция концепции маркетинга
- •1.1.3. Внешняя среда маркетинга
- •1.2. Комплекс маркетинга
- •1.2.1. Продукт
- •1.2.2. Цена
- •Цена Цена
- •А. Неэластичный спрос б. Эластичный спрос
- •1.2.3. Доведение продукта до потребителя
- •1.2.4. Продвижение продукта
- •Стоимость отдельных методов продвижения продукта
- •2. Управление маркетингом
- •2.1. Классификация рынков
- •2.2. Сегментация рынка
- •2.3. Выбор целевых рынков
- •2.4. Позиционирование рынка
- •2.5. Планирование маркетинга
- •2.5.1. Общие концепции планирования маркетинга
- •2.5.2. Структура плана маркетинга
- •2.5.3. Последовательность разработки плана маркетинга
- •2.5.4. Анализ хозяйственного портфеля
- •2.5.5. Виды стратегий маркетинговой деятельности
- •2.6. Организация маркетинга
- •2.6.1. Оргструктуры управления маркетингом
- •2.6.2. Распределение задач, прав и ответственности в системе управления маркетингом.
- •2.6.3. Кадры в системе маркетинговых служб
- •2.6.4. Методы рационализации распределения задач, прав и ответственности
- •2.6.5. Совершенствование организации управления отечественными предприятиями на принципах маркетинга
- •2.7. Контроль маркетинга
- •3. Содержание и направления маркетинговых исследований
- •3.1. Цели, задачи и основные понятия маркетинговых исследований
- •Направления маркетинговых исследований (разбор деятельности 599 компаний)
- •3.2. Маркетинговая информационная система
- •3.3. Опыт организации маркетинговых исследований
- •4. Процесс маркетинговых исследований
- •4.1. Общая характеристика последовательности этапов проведения маркетинговых исследований
- •4.2. Определение потребности в проведении маркетинговых исследований
- •4.3. Определение проблемы
- •4.4. Метод логико-смыслового моделирования проблем
- •4.5. Формулирование целей маркетинговых исследований
- •4.6. Выбор методов проведения маркетинговых исследований
- •Содержание и методы проведения отдельных видов маркетинговых исследований
- •4.6.1. Разведочные исследования
- •4.6.2. Описательные исследования
- •4.6.3. Казуальные исследования
- •4.7. Эксперименты и их роль в проведении маркетинговых исследований
- •4.7.1. Типы экспериментов
- •4.7.2. Проектирование экспериментов
- •4.8. Информация в маркетинговых исследованиях
- •4.8.1. Определение типа требуемой информации и источников ее получения
- •4.8.2. Синдикативная информация
- •4.8.3. Методы анализа документов
- •4.9. Определение методов сбора данных
- •4.9.1. Общая характеристика методов сбора данных
- •4.9.2. Наблюдение и его роль при проведении маркетинговых исследований
- •4.9.3. Метод фокус-группы
- •4.9.4. Другие качественные методы
- •4.9.5. Методы опроса
- •Пример вопросника
- •4.9.6. Панельный метод обследования
- •Классы надежности
- •4.9.7. Методы получения данных от респондентов
- •4.9.8. Выбор конкретных методов опроса
- •4.10. Разработка форм для сбора данных
- •4.10.1. Измерения в маркетинговых исследованиях
- •Характеристика шкал различного типа
- •4.10.2. Построение шкал измерений
- •Определение шкальных весов на основе парного сравнения
- •Иллюстрация метода суммарных оценок
- •Вопросник для выявления мнения потребителя относительно товара определенной марки
- •Анкета для изучения жизненного стиля
- •Сравнительная оценка двух ресторанов
- •4.10.3. Надежность и достоверность измерения маркетинговой информации
- •Ранг градации
- •4.10.4. Составление анкет
- •Пример заполнения вопросника
- •Часть 5. Данные о респонденте
- •4.11. Разработка выборочного плана и определение объема выборки
- •4.11.1. Основные понятия
- •4.11.2. Этапы разработки выборочного плана
- •4.11.3. Определение объема выборки
- •Значение нормированного отклонения оценки (z) от среднего значения в зависимости от доверительной вероятности (α) полученного результата
- •4.12. Сбор данных
- •4.12.1. Организация и проведение сбора данных
- •4.12.2. Ошибки сбора данных
- •4.12.3. Контроль качества собираемых данных
- •4.13. Анализ данных
- •4.13.1. Преобразование данных
- •4.13.2. Виды статистического анализа
- •4.13.2.1. Инструменты дескриптивного анализа
- •4.13.2.2. Статистический вывод
- •4.13.2.3. Анализ различий
- •4.13.2.4. Определение и интерпретация связей между двумя переменными
- •Матрицы сопряженности частоты
- •Сила связи в зависимости от величины коэффициента корреляции
- •Число сбытовиков
- •4.14. Подготовка заключительного отчета о проведенном исследовании
- •4.15. Пример проведения маркетингового исследования
- •Главные преимущества систем охлаждения воздуха на основе десиканта
- •5. Экспертные оценки
- •5.1. Общая характеристика
- •5.2. Экспертные опросы, проводимые в несколько туров
- •5.3. Метод коллективной генерации идей
- •5.4. Порядок проведения экспертных опросов и содержание их отдельных этапов
- •Определение рангов важности
- •6. Прикладные вопросы маркетинговых исследований
- •6.1. Исследование внешней предпринимательской среды
- •6.2. Исследование рынков
- •6.2.1. Виды рыночного спроса и его определение
- •6.2.2. Подходы к изучению рынков
- •6.3. Изучение потребителей
- •6.3.1. Основные факторы, определяющие оценки и поведение потребителей
- •6.3.2. Направления изучения потребителей
- •6.3.2.1. Изучение отношений
- •6.3.2.1.1. Отношения и подходы к их изучению
- •6.3.2.1.2. Изучение отношения к компании
- •Рейтинг показателей качества услуг
- •6.3.2.1.3. Изучение отношения потребителей к определенной марке товара
- •6.3.2.1.4. Изучение системы ценностей потребителей
- •6.3.2.2. Изучение уровня удовлетворения запросов потребителей
- •Выборочные методы изучения ожиданий потребителей
- •Анкета для изучения мнения посетителей музея
- •6.3.2.3. Определение влияния степени удовлетворенности товаром на лояльность к его марке
- •6.3.2.4. Изучение намерений потребителей
- •6.3.2.5. Определение структуры закупочного центра, принятие решений о покупке
- •6.3,2.6. Изучение поведения потребителей при и после покупки
- •6.4. Изучение нового товара
- •6.4.1. Определение факторов успеха нового товара
- •Факторы успеха новых товаров
- •6.4.2. Определение направлений совершенствования моделей легковых автомобилей
- •Варианты характеристик легковых автомобилей
- •6.4.3. Определение направлений совершенствования моделей грузовых автомобилей
- •6.4.4. Выбор вариантов медицинских услуг
- •6.5. Изучение цен
- •6.5.1. Факторы чувствительности потребителей к цене
- •6.5.2. Изучение эластичности спроса к цене
- •6.6. Маркетинговые исследования рекламной деятельности
- •6.6.1. Исследование рекламной эффективности средств массовой информации
- •6.6.2. Исследование эффективности рекламной кампании
- •6.6.3. Испытание рекламы, планируемой к выпуску
- •Уровни предпочтения и покупательское поведение
- •Оценка характеристик автомобиля
- •6.7. Изучение конкурентов и завоевание преимуществ в конкурентной борьбе
- •6.7.1. Привлекательность отрасли и конкурентная борьба внутри нее
- •6.7.2. Выявление приоритетных конкурентов и определение силы их позиции
- •6.7.3. Исследование конкурентоспособности продуктов и эффективности маркетинговой деятельности
- •Данные для сравнительного анализа эффективности маркетинговой деятельности конкурентов
- •6.7.4. Исследование конкурентоспособности фирмы в целом
- •7.Прогнозирование в маркетинговых исследованиях
- •7.1. Общая характеристика методов прогнозирования, применяемых в маркетинговых исследованиях
- •7.2. Прогнозирование, основанное на методах математической статистики
- •Объем продажи велосипедов
- •7.3. Прогнозирование спроса и объема продаж на основе статистических методов
- •7.3.1. Метод экспоненциального сглаживания
- •Квартальные продажи с коррекцией влияния сезонности
- •7.3.2. Модифицированный метод парной регрессии
- •7.3.3. Динамическая модель множественной регрессии
- •7.3.4. Метод ведущих индикаторов
- •Оценка продаж безалкогольных напитков по территориям
- •7.3.5. Использование кривых жизненного цикла
- •Библиография
- •Приложение
- •Содержание
- •1. Введение в маркетинг 4
- •2. Управление маркетингом 29
- •3. Содержание и направления маркетинговых исследований 63
- •4. Процесс маркетинговых исследований 79
- •5. Экспертные оценки 193
- •6. Прикладные вопросы маркетинговых исследований 209
- •7.Прогнозирование в маркетинговых исследованиях 289
Объем продажи велосипедов
Продолжение табл. 7.1
Необходимо определить прогнозную оценку объема продаж на восемнадцатый год.
Представив в графическом виде данные табл. 7.1, можно с помощью метода наименьших квадратов подобрать прямую линию, в наибольшей степени соответствующую полученным данным (рис. 7.1), и определить прогнозную величину объема продаж.
В то же время более внимательное рассмотрение рис. 7.1 позволяет сделать вывод о том, что не все точки близко расположены к прямой. Особенно эти расхождения велики для последних лет, а верить последним данным, видимо, следует с достаточным основанием.
В данном случае можно применить метод экспоненциального сглаживания, назначая разные весовые коэффициенты (большие для последних лет) данным для разных лет [10], [25]. В последнем случае прогнозная оценка в большей степени соответствует тенденциям последних лет.
Циклический характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом (солнечная активность, урожайность отдельных культур, экономическая активность). Такие явления, как правило, не являются предметом исследования маркетологов, которых обычно интересует динамика проблемы на относительно коротком интервале времени.
Сезонные колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются в течение каждого года. Они и являются предметом изучения маркетологов (спрос на газонокосилки, на отдых в курортных местах в течение года, на телефонные услуги в течение суток и т.д.). Поскольку выявленные закономерности носят регулярный характер, то их вполне обоснованно можно использовать в прогнозных целях.
В отличие от прогноза на основе регрессионного уравнения прогноз по тренду учитывает факторы развития только в неявном виде, и это не позволяет «проигрывать» разные варианты прогнозов при разных возможных значениях факторов, влияющих на изучаемый признак. Зато прогноз по тренду охватывает все факторы, в то время как в регрессионную модель в лучшем случае невозможно включить в явном виде более 10—20 факторов.
Временные ряды помимо простой экстраполяции могут использоваться также в целях более глубокого прогнозного анализа, например объема продаж. Целью анализа в данном случае являются разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежит идея стабильности причинно-следственных связей и регулярности эволюции факторов внешней среды, что делает возможным использование экстраполяции. Метод состоит в разложении временного ряда на пять компонент:
— структурная компонента, или долгосрочный тренд, обычно связанный с жизненным циклом товара на исследуемом рынке;
— циклическая компонента, соответствующая колебаниям относительно долгосрочного тренда под воздействием среднесрочных флуктуаций экономической активности;
— сезонная компонента, или краткосрочные периодические флуктуации, обусловленные различными причинами (климат, социально— психологические факторы, структура нерабочих дней и т.д.);
— маркетинговая компонента, связанная с действиями по продвижению товара, временными снижениями цен и т.п.;
— случайная компонента, отражающая совокупное действие плохо изученных процессов, непредставимых в количественной форме.
Для каждой компоненты рассчитывается параметр, основанный на наблюдавшихся закономерностях: долгосрочном темпе прироста продаж, конъюнктурных флуктуациях, сезонных коэффициентах, специфичных факторах (демонстрации, мероприятия по стимулированию сбыта и т.п.). Затем эти параметры используют для составления прогноза.
Понятно, что такой прогноз имеет смысл как краткосрочный, на период, в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления существенно не изменятся. Это требование часто оказывается реалистичным вследствие достаточной инерционности внешней среды.
К числу главных ограничений экстраполяционных методов следует отнести следующие.
Большинство прогнозных ошибок связано с тем, что в момент формулирования прогноза в более или менее явной форме подразумевалось, что существующие тенденции сохранятся в будущем, что редко оправдывается в реальной экономической и общественной жизни.
Так, в 40-х годах нашего века американские специалисты предсказывали: производство легковых автомобилей в США достигнет насыщения и будет составлять 300 000 штук в месяц. Но уже в 1969 г. их в США производилось более 550 000 штук. В настоящее время эта цифра возросла еще в 1,2—1,3 раза.
В 1983—1984 гг. на американский рынок были введены 67 новых моделей персональных компьютеров, и большинство фирм рассчитывало на взрывной рост этого рынка. По прогнозам, которые давали в то время маркетинговые фирмы, число установленных компьютеров в 1988 г. должно было составить от 27 до 28 миллионов. Однако к концу 1986 г. было поставлено только 15 миллионов, поскольку условия использования компьютеров радикально изменились, а этого никто не предвидел.
Эти ошибки в прогнозах носили не математический, а чисто логический характер: ведь при прогнозировании использовались временные ряды, достаточно хорошо отражающие имеющийся в то время статистический материал.
Развитие общества определяется очень большим числом факторов. Эти факторы сильно связаны между собой, и далеко не все они поддаются непосредственному измерению. Кроме того, по мере развития общества порой неожиданно начинают вступать в действие все новые и новые факторы, которые раньше не учитывались.
Временные ряды могут становиться ненадежной основой для разработки прогнозов по мере того, как экономика приобретает все более международный характер и все в большей степени подвергается крупной технологической перестройке. В связи с этим необходимо в первую очередь развивать способности предвидения, что подразумевает хорошее знание ключевых факторов и оценку чувствительности фирмы к внешним угрозам.
Вышеназванное ни в коей мере не умаляет значимости экстрополяционных методов в прогнозировании. Как и любые методы, их надо уметь использовать. Прежде всего экстраполяционные методы следует применять для относительно краткосрочного прогнозирования развития достаточно стабильных, хорошо изученных процессов. Прогнозный период времени не должен превышать 25—30% от исходной временной базы. При использовании уравнений регрессии прогнозные расчеты следует проводить для оптимистических и пессимистических оценок исходных параметров (независимых переменных), получая таким образом оптимистические и пессимистические оценки прогнозируемого параметра. Реальная прогнозная оценка должна находиться между ними.
В ряде случаев прогнозную оценку, полученную на основе экстраполяционных методов, используют как индикатор желательности получения определенной величины прогнозируемого параметра. Предположим, что была получена прогнозная оценка величины спроса на какой-то товар. Она говорит о том, что при тех же условиях внешней среды, структуре и силе действия исходных факторов величина спроса к определенному моменту времени достигнет такой-то величины. Менеджерам, которые используют результаты данного прогноза, следует ответить на вопрос: «А устраивает ли нас данная величина спроса?» Если «да», то надо приложить максимум усилий, чтобы все сохранить без изменения. Если «нет», то необходимо использовать внутренние возможности (например, провести дополнительную рекламную компанию) и постараться повлиять на определенные факторы внешней среды, поддающиеся косвенному воздействию (например, повлиять на деятельность посредников, пролоббироавть изменение определенных тарифов, импортных пошлин). Вся эта деятельность направлена на обеспечение получения желаемой величины спроса.