Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

Российская международная академия туризма

Восточносибирский институт туризма – филиал РМАТ

Факультет: Менеджмента

Кафедра: Экономики и финансов

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

По дисциплине: Маркетинг

На тему: Выбор методов обработки маркетинговой информации

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 управления маркетингом не возможен без объективной оценки ситуации на рынке. Выделяют несколько этапов 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, установление цен 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 исследования рынка, будь то определение оптимальной цены, сегментирование потребителей или оценка эффективности рекламной компании. Цена вопроса может быть достаточно высока, и ошибка обойдется гораздо дороже, чем даже масштабное маркетинговое исследование. При проведении маркетингового исследования потребителей от исследователя требуется не только талант социолога, но и определенное знание методов обработки данных. Сегодняшняя экономика достаточно сложна и многогранна, объем поступающей информации может быть достаточно велик, поэтому суметь вытащить из этого массива данных необходимые зависимости является важной задачей маркетолога. Существующие статистические пакеты позволяют провести достаточно полный и продвинутый анализ. Для грамотного применения многочисленных методов, заложенных в прикладных пакетах, маркетолог должен понимать суть этих методов, их ограничения и степень точности. В противном случае он будет принимать решения на основании неверной информации.

Есть и второй аспект во владении методами обработки данных: понимание процессов, происходящих на рынке с одной стороны, и владение статистическими методами позволяет вытаскивать из имеющихся данных нетривиальные, незаметные на первый взгляд связи, строить обоснованные прогнозы и оценки.

Курсовой проект состоит из двух разделов, в первом разделе дается характеристика маркетинговой информации и методов обработки маркетинговой информации (статистические и аналитические), во второй части дается краткая характеристика предприятия «Русли» и используемых методов обработки в работе предприятия.

Цель курсового проекта:

• Рассмотрение методов обработки маркетинговой информации, как одного из важнейших аспектов для принятия решений в реализации маркетинговой политики.

Задачи курсового проекта:

• Дать определение маркетинговой информации

• Выявить возможные методы обработки маркетинговой информации

• Для каждого метода определить вопросы, ответы на которые позволяют выбрать тот или иной метод

• Охарактеризовать выбранное предприятие и методы, используемые в его работе

Методы, использованные при реализации курсового проекта:

• Метод обработки общего объема данных

• Метод анализа данных, полученных в ходе предыдущего метода

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

1. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ

1.1 Информация в маркетинге

Информация является важнейшим основанием для любого маркетингового действия и тем более исследования. Как утверждают многие маркетологи, информационная работа составляет от трети до половины всего объема маркетинговой деятельности. По оценкам некоторых западных специалистов, отсутствие соответствующей системы информационных связей в нашей стране ежегодно обходится обществу в колоссальную сумму — 80—90 млрд. руб. потерь.

Информация в маркетинге бывает первичной и вторичной. Первичная информация чаще всего получается в результате специальных полевых (рыночных) исследований и моделирования, осуществленных в любом случае со специальной целью решить данную конкретную маркетинговую проблему.

Достоинства первичной информации:

- сбор в соответствии с точно поставленной целью;

- известна и контролируема методология сбора;

- результаты доступны для компании и могут ограждаться от конкурентов;

- известна надежность.

Недостатки:

- большое время на сбор и обработку;

- дороговизна;

- сама фирма не всегда может собрать все необходимые данные.

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

Достоинства вторичной информации:

- дешевизна по сравнению с первичной информацией;

- возможность сопоставления нескольких источников;

- быстрота получения по сравнению со сбором первичной информации.

Недостатки:

- неполнота;

- устареваемость;

- иногда неизвестна методология сбора и обработки;

- невозможность оценить достоверность.

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

1. Кто собирал и анализировал данную информацию?

2. Какие цели преследовались при сборе и анализе информации?

3. Какая информация, и каким образом была собрана?

4. Какими методами информация обрабатывалась и анализировалась?

5. Как данная информация 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 исследований можно определить, например, общеэкономические характеристики рынка, положение в отдельных отраслях, национальные и иные особенности при выходе на зарубежные рынки.

При проведении вторичных исследований значимость внутренней или внешней информации определяется в зависимости от целей исследования и объекта исследования.

1.2 Методы обработки маркетинговой информации

После того как маркетолог собрал информацию, наступает этап оценки и анализа данных. Прежде чем задействовать сложные методы наподобие факторного анализа, используют описательные статистики, чтобы получить общее представление об исследуемых переменных.

Описательные статистики -

Для этого оценивают

1)показатели центра 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)показатели вариации, которые служат для оценки разброса случайной величины вокруг центра распределения.

• дисперсия (variance)= σ²

• стандартное отклонение

• размах –

R=x_max - x_min

• максимум и минимум

• межквартильный размах

Q=

• стандартная ошибка средней (S.E. mean) - выборочная средняя, являясь случайной величиной, колеблется вокруг истинного значения средней (если выборка репрезентативна), со стандартным отклонением, равным .

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

3) показатели формы распределения

•ассиметрия (kurtosis):

A=

мера отклонения формы распределения.

от симметричного нормального распределения. В случае наличия ассиметрии распределение скошено влево или вправо. Коэффициент равен 0 , если распределение является симметричным.

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

Е=

4). Другие характеристики

•Квартиль (quartile) уровня q - такое значение x_q случайной величины, при которой функция ее распределения принимает значение, равное q, т.е.

P(X < x_q) = q

Медиана является частным случаем квантиля при q=0,5.

• Процентная точка (percentile) - квантиль уровня

1-q, т.е. P(X > x_l-q) = q

Среди аналитических методов в маркетинге часто применяются:

Дисперсионный анализ - С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Метод статистического анализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверить гипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации). В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.

По сути, дисперсионный анализ применяют как проверку статистической значимости различий выборочных средних для двух или больше совокупностей. Обычно нулевая гипотеза утверждает, что все выборочные средние равны.

Примеры использования дисперсионного анализа в практике маркетологов:

• Различаются ли разные сегменты рынка с точки зрения объема потребления товара;

• Действительно ли различаются оценки торговой марки группами респондентов, которые посмотрели разные рекламные ролики;

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

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

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

Однофакторная модель имеет вид –

x_ij = μ + F_i +έ_ij

Двухфакторная модель имеет вид –

ч_{шо =} μ + А_ш + П_о + Шшо + ε_шоло

Где F_i - эффект, обусловленный влиянием i-го уровня фактора А.

G_j - эффект, обусловленный влиянием i-го уровня фактора B.

Iij – эффект, обусловленный взаимодействием двух факторов, т.е. отклонение от средней по ячейке x_ij от суммы слагаемых μ + F_i + G_j.

Идея дисперсионного анализа состоит в следующем. Вспомним правило сложений дисперсий: общая дисперсия равна сумме межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий.

σ^{2 =} + δ

Разновидности дисперсионного анализа:

По числу факторов (независимых переменных):

• один фактор (однофакторный анализ);

• несколько (многофакторный анализ)

По виду факторов:

• метрическая, интервальная;

• порядковая

По виду зависимой переменной:

-категориальная (обычный дисперсионный анализ);

• интервальная или метрическая (ковариационный анализ)

По числу зависимых переменных:

• одна;

-несколько (многомерный дисперсионный).

По виду проверяемой гипотезы:

-общее различие средних;

• различия конкретных средних (множественные контрасты).

По виду проверяемых групп:

• различные группы;

• одна и та же группа (повторными измерениями).

Кластерный анализ - это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Кластерный анализ - способ классификация объектов на относительно гомогенные (однородные) группы, исходя из рассматриваемого набора переменных. Объекты в группе относительно схожи с точки зрения этих переменных и отличаются от объектов в других группах.