Диссертация (1138018), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Общее количество вопросов по МП – 10, каждый вопроссоответствует критерию направления: цель покупки; характер коммуникации; типконтакта;продолжительностьвзаимодействий;формальностьобмена;управленческие намерения; управленческий фокус; управленческие инвестиции иуправленческий уровень отношений. Для ответа на каждый вопрос используетсяпятибалльная шкала Лайкерта: (1) Никогда – (5) Всегда, (6) Не уверен(Приложение В). С помощью этих вопросов характеризуются пять типов МП:трансакционный, маркетинг баз данных, IT маркетинг, интерактивный маркетинги сетевой маркетинг.
Использованные вопросы аналогичны вопросам зарубежныхстатей. Опросник разрабатывался в соответствии с общепринятыми процедурами[Churchill, 1979], при адаптации анкеты использован обратный перевод, чтосоответствует нормам исследований по маркетингу. Анкета прошла этап46предварительного тестирования на 7 российских компаниях, цель которого:убедиться, что вопросы анкеты и используемая терминология воспринимаютсяреспондентами корректно.
В результате, анкета откорректирована, некоторыевопросы анкеты расширены, приведено уточнение терминов и приведеныпримеры. Согласно используемой методологии, подход анализа выборки посекторам В2В и В2С предпочтительнее, чем классифицировать компании поотраслям [Coviello, Brodie, Danaher, Johnston, 2002]. Поэтому основным правилом,которым здесь руководствовались,– представить репрезентативное распределениепо секторам, а не по отраслевой принадлежности. Для описания состава компанийи классификации компаний в выборке у респондентов также запрашивалиинформацию о региональной принадлежности, типе деятельности, размерекомпаний (количество сотрудников), рынке, отрасли, наличии отдела маркетингаи другие критерии.
В конце анкеты респонденты отвечали на вопросы опоказателях эффективности своей деятельности (Приложение В). Целью части опоказателях эффективности являлось понимание, какие из процессов компаниязамеряет, как компания анализирует и оценивает свою деятельность.Для выполнения поставленных задач в работе использованы разные методыи инструментарии, в соответствии с возможностями метода решить ту или инуюзадачу (таблица 3).
Аналогично имплементация методов выполнялась с помощьюразныхстатистическихпрограмм,позволяющихобработатьданныесмаксимальной полезностью для результатов исследования.Таблица 3 – Методы и инструменты этапов исследованияЗадачаисследования1. МетодологияСМРЦельОценить интенсивностьиспользования каждогоиз пяти типов МПМетод/ИнструментКомпьютернаяпрограмма дляобработкиданныхАнкета дляменеджеровкомпании ипредставителейотделовмаркетинга ипродажExcel 14.047Продолжение таблицы 3 – Методы и инструменты этапов исследования2.
Верификацияприменимостиметодологии СМРна развивающихсярынках3. Характеристикамаркетинговойсреды в России4. Проверка назначимые различиямежду значениямифинансовыхпоказателейкомпаний разныхкластеровмаркетинговойдеятельности5. Проверкаустойчивостикластерногоанализа6. Взаимосвязьтипов МП ифинансовыерезультатыкомпанииИсследоватьвозможностипримененияметодологии изучениямаркетинговой среды вРоссииДля построения гипотези ответов на вопросыисследованияУстановлениевзаимосвязей междукластерами ифинансовымирезультатами компанийПодтвердить/опровергнуть оригинальностьраспределения компанийна кластерыВыявитьналичие/отсутствиевзаимосвязи междуфинансовымирезультатами и типамиМПФакторныйанализ: EFA,CFAMplus 7.31КластерныйанализSPSS 20ПопарноесравнениеSPSS 201) ДиаграммыВороного2)Устойчивостьразмеракластера3)Устойчивостьклассификациикомпании вкластерR-studio0.99.484R-studioKNN-метод0.99.484Источник: составлено автором.В работе предложены расширения использования методологии СМР: (1)попарное сравнение кластеров по финансовому признаку; (2) проверка48устойчивости решения кластерного анализа и (3) исследование взаимосвязимежду типами МП и финансовыми показателями компаний.Попарное сравнение кластеров происходит по следующим показателям:чистая прибыль и оборот компании, а также показатели рентабельности:рентабельность реализации и рентабельность инвестиций.
Вторым расширениемметодологии является проверка устойчивости решения кластерного анализа.Классификация является устойчивой, если незначительная модификация базыданных приводит к незначительному изменению результатов. Объектамиисследования устойчивости могут являться: (а) конкретная система, (б)конкретная функция и (в) конкретное множество факторов влияния. Проверкаустойчивости кластерного анализа осуществляется впервые в рамках методологииСМР.Проверкаустойчивостирезультатовкрайнередковстречаетсявменеджериальных и маркетинговых исследованиях, поэтому автор предлагаетодин из способов нивелировать этот пробел в исследованиях.
Предлагаются крассмотрению три параметра оценки устойчивости классификации: устойчивостьцентров кластеров (проверяется с помощью диаграмм Вороного), устойчивостьколичественного размера кластеров и устойчивость состава компаний в кластере.Для выявления взаимосвязи МП и финансового показателя автор демонстрируеталгоритм машинного обучения. Разработанный алгоритм позволяет выявитьзакономерности использования типов МП в финансово успешных и финансово неуспешных компаниях. Критерием «успешности» компаний является показательтемпа прироста чистой прибыли компаний.2.1.2 Подтверждение применимости методологии СМР с помощьюфакторного анализа: разведывательного и подтверждающегоРазведывательный факторный анализ и подтверждающий факторный анализявляются категориями факторного анализа. Обе категории применяются висследованиях и решают разного рода задачи.
Так, разведывательный факторный49анализ (EFA) предполагает отсутствие существенных ограничений для данных.Сложившиеся факторы могут как коррелировать все между собой, так икорреляциямеждуфакторамиможетотсутствовать.Болеетого,разведывательный анализ предполагает влияние фактора на все переменные.Имплементировать разведывательный факторный анализ позволяют большинствостатистических программ анализа данных, таких, как SPSS, SAS и STATA.Однако стоит осторожно использовать обозначенные статистические программыи статистические пакеты, поскольку они лишь указывают на сложившиесяфакторы в рамках конкретной базы данных, но не тестируют и не оцениваютвозможные модели 11 .
Основной целью разведывательного анализа являютсяфакторные нагрузки переменных базы данных, образующих единый фактор. Онипозволяют описать сложившиеся факторы с учетом переменных, образующихэтот фактор.Существуют несколько способов отнесения переменных в определенныйфактор. Один из таких способов полностью основывается на существующихтеоретических знаниях или предпосылках (от общего к частному). Второйориентируется на природу собранных данных (от частного к общему).
Внастоящем исследовании при определении факторов методология СМР являетсятеоретическим основанием, где типы МП являются факторами, а пункты ответов,характеризующие конкретный тип МП, – индикаторами фактора. В рамкахтеоретическихпредпосылокпредполагается,чтофакторыобразованывсоответствии с десятью критериями, характеризующих типы МП. Индикаторыфакторов МП, соответствующие теоретическому основанию, находятся вприложении В.Для анализа теоретических моделей и их сопоставления, а также выборанаиболее подходящей модели в рамках данной базы исследования служитподтверждающий факторный анализ (CFA). Достоинством этой категориифакторного анализа является возможность проверки гипотез о структуре фактора.11Confirmatory Factor Analysis using Amos, LISREL, and Mplus.
The Trustees of IndianaUniversity, 2006-2008: http://www.iu.edu/~statmath/stat/all/cfa/cfa2008.pdf.50Анализ данных выполнен с помощью программы для моделирования латентныхпеременных с использованием аналитических инструментов Mplus 7.31, а такженекоторые элементы подготовки базы для анализа данных осуществлялись спомощью статистического пакета SPSS 20.В литературе дискуссионным вопросом являются критерии, которымиследует руководствоваться при выборе той или иной модели [Brown, 2006; Byrne,2012].
Большая часть авторов придерживаются следующих критериев: RMSEA невыше 0.05, CFI и TLI не ниже 0.95 [Hu, Bentler, 1999]. Однако, ряд авторовдопускают значение RMSEA в интервале от 0.05 до 0.08 является показателемхорошего соответствия. CFI и TLI от 0.90 до 0.95 [Осин, Рассказова, 2013]. Чтокасается Хи-квадрата, то также существуют разные версии о качестве данногопоказателя, например, Клин [Kline, 2005] утверждает, что нормой являетсясоотношение Хи-квадрата к степеням свободы, не превышающее трех. Табачники Фиделл [Tabachnick, Fidell, 2007] говорят, что такое соотношение должно бытьне выше двух. Исследователь, исходя из теоретических и практическихпредпосылок, принимает решение о соответствии изучаемой модели данным[Byrne, 2012].
Согласно российской методологии CMP существует 10 критериевдля каждого из пяти типов МП, что соответствует значению 50 индикаторов.Значение Альфа-Кронбаха, равное 0.908, позволяет утверждать о высокомзначении надежности шкалы [Cronbach, 1951]. В основе исследования лежитвероятностная модель метода максимального правдоподобия.
Беря во внимание,что распределение значимо отличается от нормального по результатам тестовКолмогорова-Смирнова и Шипиро-Уилко, используется скорректированный Хиквадрат на среднее и дисперсию. В программе Mplus в основе факторного анализазаложен метод MLMV (maximum likelihood estimation with robust standard errorsand a mean- and variance adjusted test statistic). Статистика SRMR не применимапри анализе порядковых переменных в факторном анализе. Что касаетсястатистики WRMR, то, по словам разработчиков программы Mplus12, она является12Сайт службы поддержки Mplus. Дискуссия о критерии соответствия модели WRMRhttp://www.statmodel.com/discussion/messages/9/5096.html?1321986275.51экспериментальной, и если результаты других статистик о сходимости данных непротиворечат нормам, то статистикой WRMR можно пренебречь. На данномэтапе анализа тестируется гипотеза 1 (H1) о применимости методологии СМР набазе СМР-СПАРК.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
