Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

6. Реклама на транспорте:

• надписи на наружных поверхностях транспортных средств;

• печатные объявления, размещаемые в салонах транспортных средств;

• витрины с товарами, на вокзалах, в аэропортах и в иных помещениях (на терминалах, станциях).

7. Реклама на месте продажи:

• витрины магазинов (наружные и внутренние);

• вывески, знаки, планшеты в торговом зале;

• упаковка (коробки, футляры, бумага, клеящая лента, и т.п. с нанесенными названиями и товарными знаками рекламодателя).

8. Сувениры и другие малые формы рекламы:

• авторучки, папки, зажигалки, линейки и многое другое

Данные по затрачиваемым денежным средствам на рекламу и объем продаж ОАО "КрасЦветМет"

Период	объем продаж в тыс. руб.(Y)	затраты на изготовление календарей в тыс. руб (Х1)	затраты на наружную рекламу в тыс. руб (Х2)	затраты на проведение выставок в тыс. руб. (Х3)
01.06.	38433,9	39,06	72,54	372
02.06.	48614	36,2	74,865	3888,035
03.06.	42279,1	103	25,305	40,395
04.06.	33334,2	99,5	22,656	165,744
05.06.	53083,5	157,2	31,83	32,17
06.06.	38329,2	103,3	29,311	190,889
07.06.	65446,6	15,5	41,535	219,865
08.06.	74169,4	28,6	54,601	85,099
09.06.	63608,3	115,2	50,875	352,025
10.06.	82341,3	37,1	62,365	176,035
11.06.	59773,7	18,6	30,21	87,99
12.06.	79353,4	464,1	78,12	58,58
01.07.	92313,4	57,5	75,805	81,295
02.07.	77590,2	173,6	81,609	10,991
03.07.	92313,4	231,8	66,389	521,211
04.07.	77020,6	81,1	53,025	219,375
05.07.	72193	95,2	47,399	56,401
06.07.	71294,2	69,9	55,815	1104,021
07.07.	73447,7	69,9	58,979	246,385
08.07.	73715,4	48,9	71,647	234,453
09.07.	93794,3	69,9	73,425	346,175
10.07.	104242,9	83,3	70,679	61,921
11.07.	108128	80,9	71,888	300,512
12.07.	84826,2	456,1	65,111	1227,089

Глава 2. Регрессионный анализ деятельности рекламной компании (на примере ОАО "Красцветмет")

В рамках бюджета 2006-2007 годов Управлением Стратегического Маркетинга проводились мероприятия по выявлению количества затрачиваемых денежных средств на различные виды рекламы для продвижения продукции на ОАО "Красцветмет", производителя ювелирных изделий в г.Красноярске. На основе этой информации я получила следующие данные (см. Рис 2)

История предприятия

23 марта 2008 г. исполнилось 65 лет со дня основания одного из крупнейших российских аффинажных заводов — "Красноярского завода цветных металлов имени В. Н. Гулидова".

23 марта 1943 года через месяц после окончания легендарной Сталинградской битвы в Красноярске были получены первые граммы платины и палладия из норильских шламов. Именно эту дату принято считать официальным днем рождения Красноярского завода цветных металлов.

Производство драгоценных металлов ОАО "Красцветмет" начиналось в годы войны в тяжелейших условиях. Создание аффинажного предприятия и разработка новой технологии извлечения платиновых металлов были задачей большой государственной важности. Ее решение обеспечивало не только комплексность переработки норильских руд, в которых содержались драгоценные металлы, но и укрепляло обороноспособность и авторитет страны в мире. Эту миссию Красноярский завод цветных металлов выполняет и сегодня, через 65 лет после своего создания.

Красноярский завод цветных металлов — значимое предприятие не только для экономики нашего региона, но и для всей России. На такой уровень его выводит объем промышленного аффинажа металлов платиновой группы, золота и серебра, масштаб производства и переработки драгметаллов, качество всей выпускаемой продукции. Ее ассортимент не только широк, он поистине уникален и находит применение в самых разных отраслях хозяйствования. Добавим к этому, что "Красцветмет" является лидером российской ювелирной промышленности в области производства изделий из платины и палладия. Акционерное общество также успешно развернуло полупроводниковое производство, продуктом которого становится солнечный кремний различных марок. Продукция завода соответствует мировым стандартам и включена в списки "Good Delivery" (а это очень высокое качество поставки!) на всемирно известных международных торговых биржах в Лондоне, Нью-Йорке, Токио и Дубаи. "Красцветмет" уверенно и динамично развивается. Четыре года назад на предприятии открылся новый цех по производству катализаторных сеток для химической промышленности. В этом году начнется производство автокатализаторов. Инвестиционная деятельность предприятия направлена, прежде всего, на освоение и развитие различных производств, связанных с металлургией драгметаллов. Большое значение придается инвестированию в научные разработки. Пакет акций ОАО "Красцветмет" является собственностью Красноярского края. Предприятие своевременно и в полном объеме осуществляет платежи в бюджеты всех уровней и внебюджетные фонды. Руководство акционерного общества неотъемлемой частью своего бизнеса считает и деятельность по охране окружающей среды, которая предполагает поэтапное сокращение выбросов загрязняющих веществ в атмосферу и другие, не менее важные меры. Стабильность и успешное развитие завода, эффективная социальная политика, партнерские отношения с органами государственной власти Красноярского края и органами местного самоуправления вносят серьезный вклад в экономическое развитие края в целом.

1. Визуализация данных

На первом этапе своего исследования, я проверила гипотезу относительно однородности данных, независимости наблюдений, нормальности распределения данных. В итоге пришла к выводу, что данные по факторам У и Х2 однородны, распределены приблизительно нормально. На это указывает отсутствие скопления точек вдоль линии тенденции на диаграммах "рассеивания" и то, что линия средней не параллельна, гистограммы плотности распределения и функции распределения на нормальной вероятностной бумаге свидетельствуют о близости распределения данных к нормальному. ( см. Рис 1-3 стр.21). Тогда как факторы Х1 Х3 довольно не однородны и их распределение не однородно. Что так же видно из гистограммы и диаграммы "рассеивания". Учитывая то, что мною проводится анализ временных рядов, данный факт не противоречит исследованию.

2. Построение трендовых моделей и прогнозирование результатов будующих периодов

Следующим этапом моего исследования было построение трендовой модели для распределения во времени имеющихся факторов:

2.1 Трендовая модель для У (объем продаж ОАО "КрасЦветМет" в тыс. р.) и T(номера наблюдения)

Y=19057,66+15406,22*√T

	Beta	Std.Err.of Beta	B	Std.Err. of B	t(22)	p-level
Intercept			19057,66	7532,861	2,529937	0,019075
SQRV2	0,838955	0,116024	15406,22	2130,615	7,230881	0,000000

Multipl R²=0,70384588- коэффициент детерминации близок к 1 следовательно уравнение качественное.

А так как коэффициент Durbin-Watson= 1,660515, то есто близок к 2 следовательно автокорреляции нет, и остатки независимы между собой. Учитывая нормальные характеристики уравнения регрессии можно составить прогноз.

Из данной таблицы следует, что с вероятностью 95% Y (объем продаж ОАО "КрасЦветМет" в тыс. руб.) в 25 периоде (т. е. на 01.08) будет варьироваться в промежутке от 86170,4 до 102894,5 тыс. руб.

2.2 Затем построим трендовую модель для Х1(затраты на изготовление календарей в тыс. руб.) и T(номер наблюдения)

	Beta	Std.Err.of Beta	B	Std.Err. of B	t(22)	p-level
Intercept			89,12270	29,70670	3,000087	0,006593
V2**4	0,281994	0,204548	0,00034	0,00025	1,378620	0,181870

Х1=89,12270+0,00034*T⁴

Multipl R²=0,36351875 - коэффициент детерминации совсем не близок к 1 следовательно уравнение не качественное.

Durbin-Watson d (Spreadsheet1) and serial correlation of residuals
	Durbin- Watson d	Serial Corr.
Estimate	2,435416	-0,255076

Коэффициент Durbin-Watson= 2,435416, то есть близок к 2 следовательно автокорреляции нет, и остатки независимы между собой.

Характеристики уравнения не удовлетворяют условию нормальности, по этому на мой взгляд, не имеет смысла делать прогноз на будущий период.

2.3 Построим трендовую модель для Х2(затраты на наружную рекламу в тыс. руб..) и T(номер наблюдения)

Х2=-12,0434-0,1776*T²+84,8512\T+7,3503*T

Regression Summary for Dependent Variable: X2 (Spreadsheet1) R= ,68649810 R?= ,47127964 Adjusted R?= ,39197159 F(3,20)=5,9424 p<,00455 Std.Error of estimate: 14,304
	Beta	Std.Err.of Beta	B	Std.Err. of B	t(20)	p-level
Intercept			-12,0434	20,96019	-0,57458	0,571981
V2**2	-1,76343	0,959260	-0,1776	0,09664	-1,83832	0,080915
1/V2	0,96934	0,314012	84,8512	27,48697	3,08696	0,005814
T	2,83339	1,104995	7,3503	2,86657	2,56416	0,018504

Multipl R²=0,47127964 - коэффициент детерминации не близок к 1 следовательно уравнение не качественное.

Durbin-Watson d (Spreadsheet1) and serial correlation of residuals
	Durbin- Watson d	Serial Corr.
Estimate	1,885253	0,050585

А так как коэффициент Durbin-Watson= 1,885253, то есто близок к 2 следовательно автокорреляции нет, и остатки независимы между собой.

Predicting Values for (Spreadsheet1) variable: X2
	B-Weight	Value	B-Weight * Value
V2**2	-0,17765	576,0000	-102,325
1/V2	84,85116	0,4167	35,355
№	7,35035	24,0000	176,408
Intercept			-12,043
Predicted			97,395
-95,0%CL			74,059
+95,0%CL			120,730

Из данной таблицы следует, что с вероятностью 95% Х2- затраты на наружную рекламу в тыс. руб. в 25 периоде (т. е. на 01.08) будет варьироваться в промежутке от 74,059 до 120,730 тыс. руб.

2.4 Построим трендовую модель для Х3(затраты на проведение выставок в тыс. руб.) и T(номер наблюдения)

Х3=-238,717²+1151,882\T

Regression Summary for Dependent Variable: X3 (Spreadsheet1) R= ,30199164 R?= ,09119895 Adjusted R?= ,04988981 F(1,22)=2,2077 p<,15151 Std.Error of estimate: 779,12
	Beta	Std.Err. of Beta	B	Std.Err. of B	t(22)	p-level
Intercept			238,717	200,4239	1,191058	0,246323
1/V2	0,301992	0,203246	1151,882	775,2402	1,485839	0,151512

Multipl R²=0,09119895 - коэффициент детерминации совсем не близок к 1 следовательно уравнение не качественное.

Durbin-Watson d (Spreadsheet1) and serial correlation of residuals
	Durbin- Watson d	Serial Corr.
Estimate	2,513233	-0,351870

А так как коэффициент Durbin-Watson= 2,513233, то есто близок к 2 следовательно автокорреляции нет, и остатки независимы между собой.

Характеристики уравнения не удовлетворяют условию нормальности, по этому на мой взгляд, не имеет смысла делать прогноз на будущий период.

3. Построение и анализ графиков корреляции. Анализ перекрестной корреляции.

Изучив графики корреляции факторов Y и X2( Рис. № 4 стр. 22) можно сделать вывод о наличии тенденции в их распределении что видно из того что синее столбцы выходят за границы красных линий. Соответственно в факторах Х1 и Х3 ( Рис. № 5 стр. 22)тенденция не наблюдается.

Для дальнейшего проведения анализа требуется устранить тенденцию.

После устранения тенденции можно переходить к следующему шагу – анализу перекрестной корреляции.

Проанализировав данные можно сделать вывод о том, какой фактор Х1, Х2 или Х3 оказывает наибольшее влияние на Y.

Из графика видно, что факторы Х1 и Х3( Рис. № 6,8 стр. 23) не оказывают ни положительного ни отрицательного влияния на Y(объем продаж в тыс. руб.). Что в принципе не противоречит моим ожиданиям, т.к. проведение выставок осуществляется, на мой взгляд, не сколько для продвижения товара, а скорее для обмена опытом с производителями аналогичной продукции и для того чтобы быть в курсе последних направлений и тенденций в данной сфере. А производство календарей не особо эффективно, по моему мнению, в связи с тем что достигает поля зрения крайне ограниченного числа потребителей. А так же раздающие их промоутеры бывают не в меру настойчивы. Товары, выпускаемые данным заводом, являются предметом роскоши, следовательно, потребительский спрос на них не равномерен, то есть имеет сезонный характер( спрос на них повышается в преддверии праздников),а значит рекламировать их непрерывно не рационально. Из графика видно( Рис. № 7 стр. 23), что Х2(затраты на наружную рекламу в тыс. руб.) оказывают определяющее влияние на Y( объем продаж в тыс. руб.). Т.к. синие столбцы выходят за крксные линии только на этом графике( см. приложение). Что собственно не удивительно, поскольку данный вид рекламы достигает поля зрения наибольшего количества потенциальных потребителей, является не навязчивым и лаконичным способом рекламы.

Строим линейную регрессионную модель для результирующего показателя Х2

Regression Summary for Dependent Variable: Y (Spreadsheet1) R= 64046797 R?= ,41019922 Adjusted R?= ,38339009 F(1,22)=15,301 p<,00075 Std.Error of estimate: 16217,
	Beta	Std.Err. of Beta	B	Std.Err. of B	t(22)	p-level
Intercept			29777,35	11001,98	2,706544	0,012888
X2	0,640468	0,163735	721,08	184,34	3,911615	0,000748

Y=29777,35+721,08*X2

Построим доверительный интервал:

Из данного интервала следует что при уровне значимости 95% при изменении фактора Х2(затраты на наружную рекламу) на 1 тыс. руб. Y( объем продаж) изменится максимум на 721,41, а минимум на 720,74 тыс. руб.

Вывод

По проведенному анализу можно сделать вывод, что:

Объясняющая переменная Х2 (затраты на наружную рекламу) действительно значима и существует довольно сильная зависимость между Х2 и У (между затратами на рекламу и объемом продаж).

Можем составить прогноз затрат на наружную рекламу и возможную выручку. Можно сказать с вероятностью 95% что выручка на 01.08 принадлежала интервалу от 102894,5 до 86170,4, при этом затраты на наружную рекламу составят от 120,730 до 74,059.

Было рассчитано, что уровень продаж при изменении затрат на рекламу на 1 тыс. руб. на уровне значимости 95 % будет принадлежать интервалу[721,41;720,74]

Заключение

Подводя итог всему выше сказанному, стоит отметить, что реклама, как важнейшая функция маркетинга, действительно не просто изучение информации, а изучение с определённой, вполне конкретной целью воздействовать на потребительски спрос.

Проводя данное исследование, в качестве цели работы мною были достигнуты, определенные в эго начале цели: статистическое изучение объекта рекламной деятельности, моделирование и прогнозирование результатов рекламного воздействия.

В ходе проведения исследования так же были реализованы все поставленные задачи, а именно выявлен наиболее продуктивные вид рекламы, определена степень его влияния, а следовательно сделать эффект рекламы более предсказуемым, атак же снизить степень риска принимаемых рекламных решений.

На примере проведенного анализа видно, что реклама (в количественной оценке расходы на рекламу) в ювелирном производстве позволяет увеличить продажу на ювелирную продукцию и увеличить спрос. По результатам анализа, очевидно, что наиболее эффективным видом рекламы является наружная реклама. Из построенного мною доверительного интервала следует что при уровне значимости 95% при изменении фактора Х2(затраты на наружную рекламу) на 1 тыс. руб. Y(объем продаж) изменится максимум на 721,41, а минимум на 720,74 тыс. руб. Из чего следует что влияние этого вида рекламы на общий объем продаж действительно высоко. Это может быть связано с огромными преимуществами наружной рекламы, состоящие в том, что она имеет необычно высокий по сравнению с другими видами рекламы охват аудитории, так как является общедоступной и значит, рекламодатель вполне может рассчитывать на максимальное число контактов с потенциальными клиентами. Такого типа реклама лучше всего ориентированна на целевую группу. Кроме того, это самый действенный и надёжный способ рекламы, он ещё относительно недорогой - сбалансированный вариант в отношении "цена-качество".

Так же по результатам анализа, расчетов и по построению графиков видно, что XI (затраты на изготовление календарей) и ХЗ (затраты на проведение выставок) оказывают слабое влияние на У (объём продаж). Это может быть связанно с тем, что, например печатная реклама не столько дорогое, сколько не целевое вложение средств. К тому же сложно определить целевую аудиторию. Эта реклама хорошо работает на завоевание лояльности потребителей, на повышение узнаваемости бренда и поддержание благоприятного имиджа компании. Рассматривать же ее в качестве продающей наверно и не стоит. Можно предположить, что продажи растут только в том случае, если комбинировать этот инструмент с другими видами рекламы. Говоря о таком виде рекламы, как проведение выставок российского и международного масштаба нужно заметить, что несмотря на то, что затраты на этот вид рекламы, по сравнению с затратами на остальные виды, являются самыми высокими, это не приносит большого результата. Эффективность таких выставок не велика. Это может быть связано с тем, что на проведение мероприятий мало того, что требуются большие материальные затраты и далеко не каждая фирма может себе это позволить, но и с тем, что на таких выставках присутствует лишь узкий круг лиц. Ещё один недостаток - короткая продолжительность воздействия на потребителя. В заключении хотелось бы отметить, что любом случае расходы на рекламу (а в некоторых странах в некоторых отраслях они составляют около 20% стоимости изделий) — это рискованные инвестиции, которые могут и не принести желаемой отдачи.

Приложение

Рисунок № 1. Диаграмма рассеивания и гистограмма Х1

Рисунок № 2. Диаграмма рассеивания и гистограмма Х2

Рисунок № 3. Диаграмма рассеивания и гистограмма Х3

Рисунок № 4.Графики корреляции для Y и X2

Рисунок № 5. Графики корреляции для Х1 и X3

Рисунок № 6. Перекрестная корреляция Y X1

Рисунок № 7. Перекрестная корреляция Y X2

Рисунок № 8. Перекрестная корреляция Y X3

Рисунок № 8. Перекрестная корреляция Y X3

Характеристики

Список файлов курсовой работы