Автореферат (1138017), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Во-первых, согласно определению Американской маркетинговой ассоциации в основе маркетинговой деятельности лежит процесс создания ценности и развитие взаимоотношений со стейкхолдерами компании,что является спорным элементом с точки зрения результативности ввиду сложности критериев оценки результатов такого рода деятельности. Во-вторых, результаты деятельности маркетинга обладают отложенным эффектом, и сложность заключается в оценке эффектов маркетинга в краткосрочном периоде.
Втретьих, сложно выделить именно маркетинговый вклад в финансовые результаты всей компании. Более того, сложность доступа к финансовым даннымкомпаний, отразилась на качестве самих данных. В рамках методологии финансовые показатели измеряли шкалами относительно ближайшего конкурента.Эту информацию исследователи получали с помощью оценок респондентов,которые носят субъективный характер. Таким же образом выявляли связи с финансовыми показателями в проектах: «Marketing in the 21st century», «Profit Impact of Market Strategy» (PIMS) и «Contemporary Marketing Practices (СМР).МП в России исследовались с помощью комплексной методологии проекта СМР (работы Р.
Вагнера, О.А. Третьяк, В.А. Ребязиной и Т.В. Ветровой). Висследовании СМР российской научной группой НИУ ВШЭ использоваласьадаптированная методология международного проекта. Целью исследованияявлялось расширение охвата городов России, а также изучение МП в российских компаниях. Исследование российской команды улучшило репрезентативность выборки по сравнению с исследованием 2005 года, однако, часть вопросов, отвечающая за взаимосвязь с финансовыми показателями, оцениваласьаналогично методологии глобального проекта (относительно ближайшего конкурента по шкале Лайкерта).
Основным результатом российского исследованияявлялась типологизация МП на российском рынке.В целом, существующие исследования дают представление развития маркетинга в России. Однако они фрагментарны и не дают возможности отследитьвзаимосвязь маркетинговой деятельности, в том числе МП, с финансовыми по16казателями. Для исследования взаимосвязи необходим последовательный планпроведения исследования.2. Предложен план проведения исследования, состоящий из трех этапов и включающий ряд последовательных взаимосвязанных алгоритмов:(1) подтверждение применимости адаптированной методологии СМР; (2)классификация типов МП и проверка устойчивости результатов кластерного анализа относительно изменения массива данных; (3) исследованиевзаимосвязей отдельных типов МП и финансовых результатов компаний.Подтверждение применимости адаптированной методологии СМР наразвивающемся российском рынке является первым этапом исследования.Положительный результат первого этапа исследования позволит использоватьданные, собранные с помощью анкеты СМР, для дальнейшего анализа, в томчисле оценить интенсивность использования типов МП, что является основойклассификации МП.
Классификация МП и проверка устойчивости результатовкластерного анализа – второй этап исследования. Воспользовавшись результатами интенсивности использования типов МП компанией (СМР Россия – результаты второго этапа) и её финансовым положением в исследуемых годах(СПАРК), установим существующие взаимосвязи (третий этап), что позволитсделать выводы о наличии или отсутствии связи между типами МП и финансовыми результатами компаний.
Эти выводы послужат основой для формирования практических рекомендаций.С помощью адаптированной методологии СМР проекта определена интенсивность использования каждого типа МП в исследуемых компаниях. Дляоценки интенсивности проведены разведывательный и подтверждающий факторный анализ, в результате которых определены индикаторы (вопросы анкетыСМР), формулирующие каждый тип МП в исследуемой базе данных.На основе полученных индикаторов формируются факторы МП, которыеявляются основой для кластеризации компаний выборки.
Использованы дваметода кластерного анализа: иерархический (для определения количества кластеров) и K-means (для типологизации компаний). Далее осуществляется про17верка устойчивости кластерного анализа. Предлагаются к рассмотрению трипараметра оценки устойчивости классификации: устойчивость центров кластеров (проверяется с помощью диаграмм Вороного), устойчивость количественного размера кластеров и устойчивость состава компаний в кластере. В случаеподтверждения устойчивости относительно изменения массива данных, результаты кластерного анализа могут использовать компании на российском рынке,не участвующие в исследовании, с целью бенчмаркинга и для обоснованияуправленческих решений по выбору МП.Для того, чтобы ответить на вопрос исследования – существует ли взаимосвязь между типами МП и финансовыми результатами компании? – объединены результаты двух баз данных: СМР Россия (интенсивность использованиятипов МП) и СПАРК (финансовые результаты компаний: выручка компаний,чистая прибыль, ROA, ROS).
Автором предприняты попытки использованиярегрессионного анализа, анализа линейно-структурными уравнениями (SEM)для выявления взаимосвязи типов МП с финансовыми результатами компаний.Для каждой модели проведен тест на общую значимость, основанный на статистике Chi-squared, результаты которого оказались невалидными. Вероятнее всего причиной является небольшой размер выборки. Алгоритм машинного обучения позволяет анализировать небольшие выборки, что является его неоспоримым преимуществом в менеджериальных исследованиях. В качестве методамашинного обучения, позволяющего оценить взаимосвязь, выбран алгоритмKNN (key nearest neighbours). Этот алгоритм прост в применении и позволяетполучить результаты на выборках небольшого размера.Описанная выше схема исследования представлена на рисунке 1.Предыдущие исследования ограничивались только этапом классификации МП.
В том числе полученные классы МП характеризовались с помощьюфинансового состояния компаний, входящих в классы. Информация о финансовом состоянии компаний была получена от респондентов, участвующих в опросах и не содержала в себе реальные показатели компаний.18Этап 1 Подтверждение применимости адаптированной методологии СМРЭтап 2 Классификация типов МП и про- Этап 3 Исследование взаимосвязиМП и финансовых результатовверка устойчивости КАкомпанииФакторный анализEFA, CFA19Сбор данных- Оценка состоянияМП (СМР опрос)- Финансовыепоказатели компаний(База данных SPARK)Подготовка базыданных-Нормированиепеременных ссоответствии срезультатами ФА-Верификация анкеты-Оценкаинтенсивностииспользования типовМПКластерный анализ- Иерархический- Методом k-means- Устойчивостьрезультатов КАРезультатыкластерногоанализаустойчивы кизменениюмассиваданныхРезультатыкластерногоанализанеустойчивы кизменениюмассиваданныхПроверкавзаимосвязи МП ифин.показателейПопарноесравнениекластеров пофинансовымпоказателямПроверкавзаимосвязи МПи финансовыхпоказателейМетодом KNNРисунок 1 – Схема исследования взаимосвязи финансовых показателей и МПФА – факторный анализ; EFA – разведывательный факторный анализ; CFA – подтверждающий факторный анализ; КА – кластерный анализ.Источник: составлено автором.3.
Разработана процедура проверки устойчивости кластеров. Этапроцедура позволяет сделать вывод о неслучайности распределения компаний на кластеры. Неслучайное распределение компаний на кластерыдает основание использовать результаты кластерного анализа для выявления взаимосвязей с финансовыми показателями.В диссертации предложены расширения методологии: после проведениякластерного анализа проведен анализ устойчивости границ кластеров при 10%изменении выборки исследования, а также выявление взаимосвязей с финансовыми результатами. Одним из параметров проверки результатов кластерногоанализа в теории является устойчивость полученного решения.
До сих пор анализ устойчивости кластеров/классификации в рамках маркетинговых исследованиях, например, оценке состояния МП, не осуществлялся. Автор определяетпараметры оценки устойчивости результатов кластерного анализа. Предлагаются к рассмотрению три параметра оценки устойчивости классификации:устойчивость центров кластеров, устойчивость количественного размера кластеров и устойчивость состава компаний в кластере.Прежде чем проводить исследование, автор проводит процедуру верификации методологии СМР для выборки СМР-СПАРК. Этап типологизации МПаналогичен предыдущим исследованиям, согласно методологии проекта оносуществляется с помощью кластерного анализа данных.В российском исследовании на группе компаний, информация о которыхесть в базе данных СПАРК, проведен анализ устойчивости результатов кластерного анализа.
Для проверки устойчивости на основе базы исследованияслучайным образом сформированы 1000 подвыборок, где вероятность попадания компании из общей базы данных в подвыборку составляет 90%. В результате таким методом созданы подвыборки для сравнения результатов кластерного анализа с целью проверки устойчивости полученных кластеров.Для каждой подвыборки осуществлена процедура кластерного анализа:иерархический кластерный анализ и кластерный анализ K-means.
Результатомкластерного анализа являются конечные центры сформированных кластеров в20каждой подвыборке и количество компаний в каждом кластере. Устойчивостьпроверяется, путем сравнения центров кластеров, размера кластера и составакомпаний в сопоставимых кластерах, являющихся результатом кластерногоанализа 1000 сгенерированных подвыборок.Графический метод диаграммы Вороного использован для проверкиустойчивости конечных центров кластеров. Координаты конечных центровкластеров являются основой для построения диаграмм Вороного. Путем простого перебора комбинаций типов МП в качестве осей двухмерного пространства строятся диаграммы Вороного. Наглядно устойчивость кластерного решения получается путем наслоения графиков одного массива данных на результаты другого массива данных при условии одинаковых типов МП на осях абсцисси ординат.
Из 100 графиков отобраны два графика (рисунок 2, рисунок 3) для демонстрации графического построения диаграмм Вороного. На рисунке 2 изображена диаграмма, где кластеры сравниваемых подвыборок почти идентичны другдругу и очевидны для интерпретации. Рисунок 3 представляет диаграмму, гдеразбиение сравниваемых подвыборок, сгенерированных на одной и той же базеданных, привело к образованию разных кластеров.Рисунок 2 – Диаграммы Вороного, где очевидна классификация компаний в подвыборках.21Рисунок 3 – Диаграммы Вороного, где неочевидна классификация компаний в подвыборках.Наличие таких результатов, как на рисунке 3, свидетельствует о возмож-ном отсутствии устойчивости результатов кластерного анализа. Для точногоответа на вопрос, рассмотрен процент компаний, который попал в аналогичныйкластер в разных подвыборках.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
