<< Пред.           стр. 10 (из 18)           След. >>

Список литературы по разделу

  Проверка гипотезы проводится в пять этапов:
  1. Делается некоторое предположение относительно какой-то характеристики генеральной совокупности, например о средней величине определенного параметра.
  2. Формируется случайная выборка, проводится выборочное исследование и определяются статистические показатели выборки.
  3. Сравниваются гипотетическое и статистическое значения исследуемой характеристики.
  4. Определяется, соответствуют или нет результаты выборочного исследования принятой гипотезе.
  5. Если результаты выборочного исследования не подтверждают гипотезу, последняя пересматривается - она должна соответствовать данным выборочного исследования.
  Вследствие вариации результатов выборочных исследований невозможно сделать абсолютно точный вывод о достоверности гипотезы, проводя простое арифметическое сравнение величин характеристик. Поэтому статистическая проверка гипотезы включает использование: выборочного значения характеристики, среднего квадратического отклонения, желательного уровня доверительности и гипотетитеского значения характеристики для генеральной совокупности в целом.
  Для проверки гипотез о средних величинах применяется следующая формула:
 
 
 
  Например, готовя рекламу учебной программы по подготовке торговых агентов в колледже, руководитель программы считал, что выпускники программы получают в среднем 1750 долларов в месяц. Таким образом, гипотетическая средняя для генеральной совокупности равна 1750 долларам. Для проверки данной гипотезы было проведено телефонное обследование торговых агентов разных фирм.
  Выборка составила 100 человек, средняя для выборки равнялась 1800 долларам и среднее квадратическое отклонение составляло 350 долларов. Возникает вопрос, является ли большой разница (50 долларов) между гипотетической зарплатой и ее средним значением для выборки. Проводим расчеты по формуле (4.2):
 
 
 
  Видно, что средняя квадратическая ошибка средней величины была равна 35 долларам, а частное от деления 50 на 45 составляет 1,43 (нормированное отклонение), что меньше ±1,96 - величины, характеризующей уровень доверительности 95%. В данном случае выдвинутую гипотезу можно признать достоверной.
  При использовании процентной меры испытание гипотезы осуществляется следующим образом. Предположим, что, исходя из собственного опыта, один из автолюбителей выдвинул гипотезу, согласно которой только 10% автолюбителей используют ремни безопасности. Однако национальные выборочные исследования 1000 автолюбителей показали, что 80% из них используют ремни безопасности. Расчеты в данном случае проводятся следующим образом:
 
 
 
  где р - процент из выборочных исследований;
  ?H - процент из гипотезы;
  sp - средняя квадратическая ошибка при расчетах в процентах.
  Видно, что первоначальная гипотеза отличалась от найденных 80% на величину 55,3, умноженную на среднеквадратическую ошибку, т.е. не может быть признана достоверной.
  В ряде случаев целесообразно использовать направленные гипотезы. Направленные гипотезы определяет направления возможных значений какого-то параметра генеральной совокупности. Например, заработная плата составляет больше 1750 долларов. В данном случае используется только одна сторона кривой распределения, что находит отражение в применении знаков "+" и "-" в расчетных формулах.
  Более детальную информацию по данной проблеме можно получить из [25].
  Здесь, правда, возникает вопрос. Если можно провести выборочные исследования, то зачем выдвигать гипотезы? Обработка результатов выборочных исследований дает возможность получить средние величины и их статистические характеристики, не выдвигая никаких гипотез. Поэтому проверка гипотез скорее применяется в случаях, когда невозможно или чрезвычайно трудоемко проводить полномасштабные исследования и когда требуется сравнивать результаты нескольких исследований (для разных групп респондентов или проведенных в разное время). Такого рода задачи, как правило, возникают в социальной статистике. Трудоемкость статистико-социологических исследований приводит к тому, что почти все они строятся на несплошном учете. Поэтому проблема доказательности выводов в социальной статистике стоит особенно остро.
  Применяя процедуру проверки гипотез, следует помнить, что она может гарантировать результаты с определенной вероятностью лишь по "беспристрастным" выборкам, на основе объективных данных.
 
 4.13.2.3. Анализ различий
 
  Проверка существенности различий заключается в сопоставлении ответов на один и тот же вопрос, полученных для двух или более независимых групп респондентов. Кроме того, в ряде случаев представляет интерес сравнение ответов на два или более независимых вопросов для одной и той же выборки.
  Примером первого случая может служить изучение вопроса: что предпочитают пить по утрам жители определенного региона: кофе или чай. Первоначально было опрошено на основе формирования случайной выборки 100 респондентов, 60% которых отдают предпочтение кофе; через год исследование было повторено, и только 40% из 300 опрошенных человек высказалось за кофе. Как можно сопоставить результаты этих двух исследований? Прямым арифметическим путем сравнивать 40% и 60% нельзя из-за разных ошибок выборок. Хотя в случае больших различий в цифрах, скажем, 20 и 80%, легче сделать вывод об изменении вкусов в пользу кофе. Однако если есть уверенность, что эта большая разница обусловлена прежде всего тем, что в первом случае использовалась очень малая выборка, то такой вывод может оказаться сомнительным. Таким образом, при проведении подобного сравнения в расчет необходимо принять два критических фактора: степень существенности различий между величинами параметра для двух выборок и средние квадратические ошибки двух выборок, определяемые их объемами.
  Для проверки, является ли существенной разница измеренных средних, используется нулевая гипотеза. Нулевая гипотеза предполагает, что две совокупности, сравниваемые по одному или нескольким признакам, не отличаются друг от друга. При этом предполагается, что действительное различие сравниваемых величин равно нулю, а выявленное по данным отличие от нуля носит случайный характер [10], [25].
  Для проверки существенности разницы между двумя измеренными средними (процентами) вначале проводится их сравнение, а затем полученная разница переводится в значение среднеквадратических ошибок, и определяется, насколько далеко они отклоняются от гипотетического нулевого значения.
  Как только определены среднеквадратические ошибки, становится известной площадь под нормальной кривой распределения и появляется возможность сделать заключение о вероятности выполнения нулевой гипотезы.
  Рассмотрим следующий пример. Попытаемся ответить на вопрос: "Есть ли разница в потреблении прохладительных напитков между девушками и юношами?". При опросе был задан вопрос относительно числа банок прохладительных напитков, потребляемых в течение недели. Описательная статистика показала, что в среднем юноши потребляют 9, а девушки 7,5 банок прохладительных напитков. Средние квадратические отклонения, соответственно, составили 2 и 1,2. Объем выборок в обоих случаях составлял 100 человек. Проверка статистически значимой разницы в оценках осуществлялась следующим образом:
 
 
 
  где x1 и x2 - средние для двух выборок;
  s1 и s2 - средние квадратические отклонения для двух выборок;
  n1 и n2 - объем соответственно первой и второй выборки.
 
  Числитель данной формулы характеризует разницу средних. Кроме того, необходимо учесть различие формы двух кривых распределения. Это осуществляется в знаменателе формулы. Выборочное распределение теперь рассматривается как выборочное распределение разницы между средними (процентными мерами). Если нулевая гипотеза справедлива, то распределение разницы является нормальной кривой со средней, равной нулю, и средней квадратической ошибкой, равной 1.
  Видно, что величина 6,43 существенно превышает значение ±1,96 (95%-ный уровень доверительности) и ±2,58 (99%-ный уровень доверительности). Это означает, что нулевая гипотеза не является истинной.
  На рис. 4.6 приводятся кривые распределения для этих двух сравниваемых выборок и средняя квадратическая ошибка кривой разницы. Средняя квадратическая ошибка средней кривой разницы равна 0. Вследствие большого значения среднеквадратических ошибок вероятность справедливости нулевой гипотезы об отсутствии разницы между двумя средними меньше 0,001.
 
 
 
 
  Число банок прохладительных напитков, выпитых за неделю
 
  Рис. 4.6. Проверка нулевой гипотезы
 
  Результаты испытания интерпретируются следующим образом. Если бы гипотеза была истинной, то, образовав большое число выборок, проводя каждый раз аналогичные сравнения, пришли бы к выводу, что 99% разницы будет лежать в границах ± 2,58 среднеквадратической ошибки нулевой разницы. Безусловно может быть сделано только одно сравнение, и можно полагаться только на концепцию выборочного распределения.
  Вопросы анализа существенности различий для более чем двух групп приводятся в [25].
 
 4.13.2.4. Определение и интерпретация связей между двумя переменными
 
  Очень часто маркетолог ищет ответы на вопросы типа: "Увеличится ли показатель рыночной доли при увеличении числа дилеров?", "Есть ли связь между объемом сбыта и рекламой?" Такие связи не всегда имеют причинно-следственный характер, а могут иметь просто статистическую природу. В поставленных вопросах можно определенно говорить о влиянии одного фактора на другой. Однако степень влияния изучаемых факторов может быть различной; скорее всего, влияние могут оказывать также какие-то другие факторы. Выделяют четыре типа связей между двумя переменными: немонотонная, монотонная, линейная и криволинейная.
  Немонотонная связь характеризуется тем, что присутствие (отсутствие) одной переменной систематически связано с присутствием (отсутствием) другой переменной, но ничего неизвестно о направлении этого взаимодействия (приводит ли, например, увеличение одной переменной к увеличению или уменьшению другой). Например, известно, что посетители закусочных в утренние часы предпочитают заказывать кофе, а в середине дня - чай.
  Немонотонная связь просто показывает, что утренние посетители предпочитают также заказывать яйца, бутерброды и бисквиты, а в обеденное время скорее заказывают мясные блюда с гарниром.
  Монотонная связь характеризуется возможностью указать только общее направление связи между двумя переменными без использования каких-либо количественных характеристик. Нельзя сказать, насколько, например, определенное увеличение одной переменной приводит к увеличению другой переменной. Существуют только два типа таких связей: увеличение и уменьшение. Например, владельцу обувного магазина известно, что более взрослые дети обычно требуют обувь бoльших размеров. Однако невозможно четко установить связь между конкретным возрастом и точным размером обуви.
  Линейная связь характеризует прямолинейную зависимость между двумя переменными. Знание количественной характеристики одной переменной автоматически предопределяет знание величины другой переменной:
 
  у=а+bх, (4.3)
  где у - оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная (результативный признак);
  а - свободный член уравнения;
  b - коэффициент регрессии, измеряющий среднее отношение отклонения результативного признака от его средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения - вариация у, приходящаяся на единицу вариации х;
  х - независимая переменная (факторный признак), используемая для определения зависимой переменной.
  Коэффициенты а и b рассчитываются на основе наблюдений величин у и х с помощью метода наименьших квадратов [10].
  Предположим, что торговый агент продает детские игрушки, посещая квартиры случайным образом. Отсутствие посещения какой-то квартиры означает отсутствие продажи, или а = 0. Если в среднем каждый десятый визит сопровождается продажей на 62 доллара, то стоимость продажи на один визит составит 6,2 доллара, или b = 6,2.
  Тогда
  у=0 + 6,2х.
 
  Таким образом, можно ожидать, что при 100 визитах доход составит 620 долларов. Надо помнить, что эта оценка не является обязательной, а носит вероятностный характер.
  Криволинейная связь характеризует связь между переменными, носящую более сложный характер по сравнению с прямой линией. Например, связь между переменными может описываться 5-образной кривой (см. раздел 7.3).
  В зависимости от своего типа связь может быть охарактеризована путем определения: ее присутствия (отсутствия), направления и силы (тесноты) связи.
  Присутствие характеризует наличие или отсутствие систематической связи между двумя изучаемыми переменными; оно имеет статистическую природу. Проведя испытание статистической значимости, определяют, существует ли зависимость между данными. Если результаты исследования отвергают нулевую гипотезу, это говорит о том, что зависимость между данными существует.
  В случае монотонных линейных связей последние могут быть описаны с точки зрения их направления - в сторону увеличения или уменьшения.
  Связь между двумя переменными может быть сильной, умеренной, слабой или отсутствовать. Сильная зависимость характеризуется высокой вероятностью существования связи между двумя переменными, слабая - малой вероятностью.
  Существуют специальные процедуры для определения указанных выше характеристик связей. Первоначально надо решить, какой тип связей может существовать между двумя изучаемыми переменными. Ответ на этот вопрос зависит от выбранной шкалы измерений.
  Шкала низкого уровня (наименований) может отразить только неточные связи, в то время как шкала отношений, или интервальная, - очень точные связи. Определив тип связи (монотонная, немонотонная), надо установить, существует ли эта связь для генеральной совокупности в целом. Для этого проводятся статистические испытания.
  После того как найдено, что для генеральной совокупности существует определенный тип связи, устанавливается ее направление. Наконец, необходимо установить силу (тесноту) связи.
  Для определения, существует или нет немонотонная зависимость, используется таблица сопряженности двух переменных и критерий хи-квадрат. Как правило, критерий хи-квадрат применяется для анализа таблиц сопряженности номинальных признаков, однако он может использоваться и при анализе взаимосвязи порядковых, или интервальных, переменных. Если, скажем, было выяснено, что две переменные не связаны друг с другом, то их дальнейшим исследованием заниматься не стоит. Некоторые указания на связь скорее были обусловлены ошибкой выборки. Если же тест на хи-квадрат указал на связь, то она существует в реальности для генеральной совокупности и ее, возможно, следует изучать. Однако этот анализ не указывает на характер связи.
  Предположим, что изучалась лояльность к определенной марке пива среди служащих и рабочих (двумя переменными, измеренными в шкале наименований). Результаты опроса затабулированы в следующем виде (табл. 4.16).
 
 
  Таблица 4.16
  Матрицы сопряженности частоты
 
  Результаты первоначальной табуляции
 
 
  Первоначальные процентные данные (деление на 200)
 
  Проценты по колонкам
 
 Проценты по рядам
  Покупатели Непокупатели Сумма Служащие 95% (152) 5% (8) 100%(160) Рабочие 35% (14) 65%(26) 100%(40) Сумма 83%(166) 17%(34) 100%(200)
  Первая из приведенных матриц содержит наблюдаемые частоты, которые сравниваются с ожидаемыми частотами, определяемыми как теоретические частоты, вытекающие из принимаемой гипотезы об отсутствии связи между двумя переменными (выполняется нулевая гипотеза). Величина отличия наблюдаемых частот от ожидаемых выражается с помощью величины х-квадрата. Последняя сравнивается с ее табличным значением для выбранного уровня значимости. Когда величина хи-квадрата мала, то нулевая гипотеза принимается, а следовательно, считается, что две переменные являются независимыми и исследователю не стоит тратить время на выяснение связи между ними, поскольку связь является результатом выборочной ошибки.
  Вернемся к нашему примеру и рассчитаем ожидаемые частоты, пользуясь таблицей частот:
 
 
  =
 
 
 
 
 
  где fni - наблюдаемая частота в ячейке i;
  fai - ожидаемая частота в ячейке i;
  n - число ячеек матрицы.
  Из таблицы критических значений х-квадрата вытекает, что для степени свободы, равной в нашем примере 1, и уровня значимости альфа =0,05 критическое значение х-квадрата равно 3,841 [25]. Видно, что расчетное значение х-квадрата существенно больше его критического значения. Это говорит о существовании статистически значимой связи между родом деятельности и лояльностью к исследованной марке пива, и не только для данной выборки, но и для совокупности в целом. Из таблицы следует, что главная связь заключается в том, что рабочие покупают пиво данной марки реже по сравнению со служащими.
  Теснота связи и ее направление определяются путем расчета коэффициента корреляции, который изменяется от -1 до +1. Абсолютная величина коэффициента корреляции характеризует тесноту связи, а знак указывает на ее направление [10].
  Вначале определяется статистическая значимость коэффициента корреляции. Безотносительно к его абсолютной величине коэффициент корреляции, не обладающий статистической значимостью, бессмыслен. Статистическая значимость проверяется с помощью нулевой гипотезы, которая констатирует, что для совокупности коэффициент корреляции равен нулю. Если нулевая гипотеза отвергается, это означает, что коэффициент корреляции для выборки является значимым и его значение для совокупности не будет равно нулю. Существуют таблицы, с помощью которых, для выборки определенного объема, можно определить наименьшую величину значимости для коэффициента корреляции.
  Далее, если коэффициент корреляции оказался статистически значимым, с помощью некоторого общего правила "большого пальца" определяется сила связи (табл. 4.17).
 
  Таблица 4.17
  Сила связи в зависимости от величины коэффициента корреляции
 
  Коэффициент корреляции Сила связи От±0, 81 до±1,00 Сильная От ±0,61 до ±0, 80 Умеренная От±0,41 до±0,6 Слабая От ±0,21 до ±0,4 Очень слабая От±0,00до ±0,19 Отсутствует
  Рассмотрим пример. Исследуется возможная взаимосвязь между суммарными продажами компании на отдельных двадцати территориях и числом сбытовиков, осуществляющих эти продажи. Были рассчитаны средние величины продаж и средние квадратические отклонения. Средняя величина продаж составила 200 миллионов долларов, а среднее квадратическое отклонение - 50 миллионов долларов. Среднее число сбытовиков равнялось 12 при среднем квадратическом отклонении, равном 4. Для стандартизации полученных чисел в целях проведения унифицированных сравнений объемы продаж в каждом регионе переводятся в величины средних квадратических отклонений от средней величины для всех регионов (путем вычитания объема продаж для каждого региона из среднего для регионов объема продаж и деления полученных величин на среднее квадратическое отклонение). Такие же расчеты проводятся и для сбытовиков, обслуживающих разные регионы (рис. 4.7). Из рис. 4.7 видно, что две линии изменяются подобным образом. Это говорит о положительной, очень тесной связи двух исследуемых переменных.
 
 
  Рис. 4.7. Корреляция между числом сбытовиков и объемами продаж
 
  Исходные данные в рассматриваемом примере также возможно представить по-другому (рис. 4.8). Из рис. 4.8 вытекают относительно слабый разброс точек (если бы все они легли на одну линию, коэффициент корреляции был бы равен +1) и достаточно большой угол наклона воображаемой кривой, проведенной через эти точки, что говорит о сильном влиянии численности сбытовиков на объем продаж.
 
  Число сбытовиков
  Рис. 4.8. Зависимость объема продаж от числа сбытовиков
 
  Данные результаты можно получить также расчетным методом, используя уравнение прямой линии, рассмотренное нами ранее, и используя различные аналитические методы, в частности метод наименьших квадратов.
  Для определения тесноты связи переменных, измеренных в шкале рангов, используются коэффициенты корреляции рангов. В разделе для определения степени согласованности экспертов используется коэффициент ранговой корреляции Кендэла.
 
 4.14. Подготовка заключительного отчета о проведенном исследовании
 
  Маркетолог хорошо представляет важность хорошей упаковки для продаваемого товара. Результаты маркетинговых исследований также являются товаром и поэтому должны быть хорошо "упакованы".
  Прежде всего структура заключительного отчета должна соответствовать особым требованиям заказчика. Если их нет, то можно рекомендовать при подготовке заключительного отчета разделить его на три части: вводную, основную и заключительную.
  Вводная часть включает начальный лист, титульный лист, договор на проведение исследования, меморандум, оглавление, перечень иллюстраций и аннотацию.
  Начальный лист, непосредственно предшествующий титульному листу и включающий только название отчета, не является обязательным и исполняется в случае существования специальных требований.
  Титульный лист содержит: название документа, название организации/имя лица-заказчика, название организации/имя лица-исполнителя. Из названия документа должны вытекать цель и направленность проведенного исследования.
  В договоре на проведение исследований указываются фамилии и титулы людей, заказавших данное исследование; даются краткое описание исследования и особые требования к его проведению, указываются сроки проведения и условия оплаты.
  Договор на проведение исследования не является обязательным. Основные позиции договора могут содержаться в меморандуме.
  Основная цель меморандума заключается в ориентации читателя на изученную проблему и в создании положительного имиджа отчета. Меморандум имеет персональный и слегка неформальный стиль. В нем кратко говорится о характере исследования и об исполнителях, комментируются результаты исследования, делаются предложения о дальнейших исследованиях. Адресован меморандум лицам как вне, так и внутри вашей организации. Объем меморандума - одна страница.
  Оглавление составляется на основе обычных требований.
  В списке иллюстраций указываются номера и названия рисунков и таблиц, а также страницы, на которых они приводятся.
  Аннотация ориентирована прежде всего на руководителей, которых не интересуют детальные результаты проведенного исследования. Иногда ее называют "генеральским отчетом". Кроме того, аннотация должна настроить читателя на восприятие основного содержания отчета. В ней должны быть охарактеризованы: предмет исследования, круг рассмотренных вопросов, методология исследования, основные выводы и рекомендации. Объем аннотации - не более одной страницы.
  Основная часть отчета состоит из введения, характеристики методологии исследования, обсуждения полученных результатов, констатации ограничений, а также выводов и рекомендаций.
  Введение ориентирует читателя на ознакомление с результатами отчета. Оно содержит общую цель отчета и цели исследования, актуальность его проведения.
  В методологическом разделе с необходимой степенью детальности описываются: кто или что явилось объектом исследования, используемые методы. Дополнительная информация помещается в приложении. Приводятся ссылки на авторов и источники использованных методов. Читатель должен понять, как были собраны и обработаны данные, почему был использован выбранный метод, а не другие методы. Подробность освещения данных вопросов зависит от требований заказчика.
  Главным разделом отчета является раздел, в котором излагаются полученные результаты. Рекомендуется строить его содержание вокруг целей исследования. Зачастую логика данного раздела определяется структурой вопросника, поскольку вопросы в нем излагаются в определенной логической последовательности.
  Поскольку не следует маскировать проблемы, которые возникли при проведении исследований, то в заключительный отчет обычно включается раздел "Ограничения исследования". В данном разделе определяется степень влияния ограничений (недостаток времени, денежных и технических средств, недостаточная квалификация персонала и т.д.) на полученные результаты. Например, эти ограничения могли оказать влияние на формирование выборки только для ограниченного числа регионов. Следовательно, обобщать полученные результаты на всю страну следует с большой осторожностью или вообще этого делать нельзя.
  Выводы и рекомендации могут быть изложены как в одном, так и в отдельных разделах.
  Выводы основываются на результатах проведенного исследования. Рекомендации представляют из себя предположения относительно того, какие следует предпринять действия исходя из изложенных рекомендаций. Осуществление рекомендаций может предполагать использование знаний, выходящих за рамки полученных результатов. Например, необходима информация о специфических условиях деятельности компании, для которой были проведены маркетинговые исследования.
  В заключительной части приводятся приложения, содержащие добавочную информацию, необходимую для более глубокого осмысления полученных результатов.
  Каждый исследователь должен точно знать требования клиента к заключительному отчету, причем не всем менеджерам для принятия решений нужны все полученные результаты. Не все они должны посвящаться в тонкости проведенного исследования, но доверять им должны.
  Интерпретация полученных результатов и их доведение до руководства предполагают представление найденных результатов и выводов руководству с учетом специфики области деятельности и характера принимаемых решений отдельных руководителей. Возможно несколько вариантов интерпретации полученных результатов, которые целесообразно обсудить.
  Помимо написания отчета исследователи часто также делают для клиентов устную презентацию о методах исследования и полученных результатах. В данном случае имеется возможность ответить на возникшие вопросы и обсудить полученные результаты.
  При подготовке к устной презентации необходимо:
  1. Идентифицировать и понять аудиторию.
  2. Определить ключевые вопросы, представляющие интерес для аудитории.
  3. Приготовить по ключевым вопросам раздаточный и демонстрационный материалы.
  4. Прорепетировать ваше выступление.
  5. Заранее ознакомиться с аудиторией и техническими средствами.
  6. Памятуя о том, что вы знаете излагаемый материал лучше присутствующих, будьте по отношению к ним позитивно настроены.
 
 4.15. Пример проведения маркетингового исследования
 
  Определение потребности в проведении
  маркетингового исследования*
 
  * Данный Пример взят из [25].
 
 
  "La Ruth Chemical " является химической компанией средних размеров, штаб-квартира которой находится в г. Атланта, штат Джорджия. В начале 90-х годов компания испытывала трудности с производством главного своего продукта - фреона. Это было обусловлено тем, что фр-он разрушает озоновый слой, вследствие чего увеличилось регулирование производства данного продукта со стороны государства, в частности путем повышения налогов. Это должно было способствовать поиску альтернативных хладоагентов. Очевидно, что "La Ruth" была заинтересована в получении информации относительно тех продуктов, которые могли заменить фреон на продуктовой линии компании.
 
  Определение проблемы
 
  Перед учеными "La Ruth" была поставлена задача по разработке альтернативного продукта. Компания в промышленных масштабах выпускала десиканты, предназначенные для осушения воздуха, который при этом охлаждался. Предполагалось, что компания может разработать десикант, который одновременно будет и охлаждать и осушать воздух. Однако охлаждение на основе десиканта применялось только в больших промышленных установках, например, для поддержания в надлежащем состоянии воздуха в супермаркетах.
  Было предположено, что может быть разработана подобная система охлаждения, применяемая в домашних кондиционерах.
  Перед руководством "La Ruth" возникла маркетинговая проблема определения: воспримет ли рынок новую маломасштабную технологию охлаждения воздуха на основе десиканта? Очевидно, что не имело смысла инвестировать крупные средства в разработку продукта, который не будет иметь спроса на рынке.
 
  Определение целей исследования
 
  Специалисты "La Ruth" считали, что исследовательские службы компании могут разработать домашние кондиционеры на основе десиканта. Был заключен договор с местной организацией, занимающейся исследованием рынка, на проведение рыночных исследований. Были определены следующие цели данного исследования: 1) определить, существует ли рыночный спрос на данный продукт; 2) выявить ключевых игроков в отрасли кондиционеров США. Первая цель предполагала поиск ответа на вопрос: "Примет ли рынок новую технологию охлаждения?" Вторая цель была связана с разработкой маркетинговой программы "La Ruth" исходя из предположения, что рыночный спрос на данный продукт будет существовать. В этом случае следовало искать ответ на вопрос:
  "Какая компания-производитель кондиционеров может рассматриваться в качестве партнера "La Ruth" ?"
 
  Определение методов исследования
 
  Из-за комплексной природы данной проблемы проводимые исследования носили многоплановый характер (табл. 4.18).
 
  Таблица 4.18
 
  Характеристика методов исследования
 Вторичные данные Определение емкости рынка и динамики изменения данного показателя; выявление разрабатываемых технологий в данной области и ключевых производителей кондиционеров Разведочное исследование на основе фокус-групп Сбор мнений по новым кондиционерам, а также предложений по улучшению данной технологии, осуществленный среди производителей кондиционеров Опрос владельцев домов Определение реакции домовладельцев на новую технологию, включая выявление степени готовности и противодействия ее принять
  Существовала необходимость в проведении разведочного исследования с целью дальнейшего уточнения проблемы и выявления различных аспектов рыночного спроса, если обнаружится, что он существует. Вследствие того, что "La Ruth" имела малый опыт в маркетинге кондиционеров, существовала реальная необходимость в проведении дескриптивного исследования. Разведочное исследование протекало в двух главных направлениях. Первоначально было определено отношение отрасли кондиционеров к проблеме фреона. Затем надо было определить отношение предприятий данной отрасли к перспективам использования новой технологии охлаждения. Дескриптивное исследование было осуществлено как путем использования фокус-группы, так и опроса домовладельцев.
 
  Определение типа информации и источников ее получения
 
  Вторичные данные нужны для анализа тенденций в отрасли кондиционеров. Могут быть использованы публикации департамента торговли США, а также различных торговых организаций ("Воздушное кондиционирование", "Нагревательные и рефрижераторные системы" и др.), отраслевая статистика различного типа. В то же время видно, что необходима и первичная информация, представленная в табл. 4.18.
 
  Определение методов сбора данных
 
  Вторичная информация находится в отраслевых и правительственных документах, поэтому легко может быть получена в библиотеке или, скажем, в торговой палате. Может быть также использована компьютерная система поиска информации. Установщики воздушных кондиционеров были приглашены для участия в работе фокус-группы. Наконец, был проведен телефонный опрос владельцев домов.
 
  Разработка форм для сбора информации
 
  Сбор вторичной информации заключался в копировании статей и таблиц. В состав фокус-группы входило 10-12 человек, работу с ними проводил профессиональный модератор. Работа группы была записана на видеопленку для последующего анализа. Название компании "La Ruth" никогда не использовалось. Таким образом, это был скрытый неструктуризованный сбор информации.
  Опрос домовладельцев осуществлялся на основе формальных вопросников, которые предварительно были протестированы и скорректированы. И опять название компании "La Ruth" не упоминалось.
 
  Разработка выборочного плана и определение объема выборки
 
  Для формирования фокус-групп было выбрано пять главных мегаполюсных регионов с жарким и влажным климатом. Было решено использовать по 12 человек в каждой фокус-группе. Опрос домовладельцев также был ограничен регионами с влажным, жарким климатом. Размер подвыборок определялся случайным образом на основе номеров телефонов пропорционально численности населения каждого региона. Было решено принять размер общей выборки, равный 1000 домовладельцев с ошибкой ±3%. Данная ошибка сравнима с ошибками выборок для большинства национальных опросов общественного мнения.
 
  Сбор данных
 
  Вторичные данные были собраны в течение нескольких дней. Работа фокус-групп заняла больше времени. Работу этих групп осуществляли сотрудники отдела разработок десиканта компании "La Ruth", которые рассказывали о системах кондиционирования воздуха на основе десикантов, иллюстрируя свои выступления путем показа слайдов и транспорантов. Телефонное обследование домовладельцев, которое заняло около двух недель, было проведено сотрудниками компании, специализирующейся в проведении полевых исследований.
 
  Анализ данных и подготовка заключительного доклада
 
  На достижение первой цели было направлено изучение отраслевой статистики. На рис. 4.9 приводятся данные, характеризующие динамику годовых продаж воздушных кондиционеров. Объем продаж увеличивался на 5% ежегодно. Ожидается, что этот показатель достигнет 5 миллионов кондиционеров в начале 2000-х годов.
 
 
  Годы
  Рис. 4.9. Динамика годовых продаж воздушных кондиционеров
 
  Объем продаж тепловых насосов - новинки, используемой с начала 1970-х годов, ежегодно увеличивался на 18% (рис. 4.10). Таким образом, рынок воздушных кондиционеров характеризовался прочными позициями, и исследования показали, что он положительно отнесся к новой технологии в области тепловых насосов.
 
 
 
  Рис. 4.10. Динамика годовых продаж тепловых насосов
  Проведенное исследование также выявило рост объема применения домашних систем охлаждения воздуха по сравнению с системами охлаждения воздуха, применяемыми различными организациями (промышленные системы) (рис. 4.11). Эта пропорция устойчиво увеличивалась, начиная с 1952 г.
 
 
 
 
  Рис. 4.11. Применение домашних и промышленных систем охлаждения воздуха
 
  Не менее важной является тенденция увеличения потребности в замене старых систем охлаждения воздуха на новые (рис. 4.12).
 
  Рис. 4.12. Рост потребности в замене старых систем охлаждения воздуха
 
  Второй целью исследования возможностей рынка являлось изучение отрасли кондиционеров США. В результате проведенного исследования были идентифицированы все конкуренты с точки зрения их продуктовых линий, рыночной доли (рис. 4.13), склонности к проведению исследований и инновациям, были выявлены их ключевые сильные и слабые стороны. Эти результаты также позволили наметить партнеров для совместного бизнеса.
 
 
  Концепция системы охлаждения на основе десиканта была описана домовладельцам. Считалось, что эта система совместима по размеру и цене с обычными кондиционерами. Табл. 4.19 характеризует определенные особенности систем охлаждения воздуха, которые являются особенно привлекательными для потенциальных покупателей.
  Таблица 4.19
  Главные преимущества систем охлаждения воздуха
  на основе десиканта
 Не наносят ущерба природной окружающей среде Управление уровнем влажности Высокое качество воздуха в помещении Экономия за счет использования газовых источников энергии Большая эффективность Являются более простыми в эксплуатации
  На основе проведенных исследований руководство "La Ruth" пришло к выводу, что необходимо иметь сильную систему товародвижения, эффективную организацию сервиса, следует также добиваться признания товарной марки. "La Ruth" ничем не располагала из перечисленного, однако имела сильные позиции в области производства химической продукции и технологии десиканта. Было решено сконцентрировать свои усилия на разработке эффективной, малогабаритной установки по охлаждению воздуха на основе десиканта. Были проведены успешные испытания прототипа, что дало основание вступить в переговоры с рядом компаний-производителей кондиционеров, которые выразили согласие осуществить усилия по созданию кондиционерной установки. Кроме того, эти компании обладали системами товародвижения и сервисного обслуживания, а также другими маркетинговыми системами, необходимыми для успешного выхода на рынок. Начало крупномасштабных производства и выхода на рынок было запланировано на 1996 г.
  Таким образом, видно, что результаты данного маркетингового исследования помогли руководству компании принять решения по ряду ключевых вопросов.
 
 5. ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ
 5.1. Общая характеристика
  Несмотря на все большую роль математических методов при решении экономических задач, нельзя считать, что формальные методы современной математики окажутся универсальным средством решения всех проблем, возникающих в сферах деятельности общества. Методы, использующие результаты опыта и интуицию, т.е. эвристические (неформальные), безусловно сохранят свое значение и в дальнейшем. Особенно это касается вопросов проведения маркетинговых исследований.
  Процедуры формирования целей маркетинговых исследований, вариантов их реализации, моделей, критериев и т.п. не могут быть формализированы. Многие оценки в этой области основываются на видении, интуиции, воображении и опыте того, кто их формируют.
  Примерами традиционных, эвристических процедур являются различные экспертизы, консилиумы, совещания и т. д. Порядок их проведения часто регламентируется традицией, т.е. в конечном счете снова опытом, и во многих отношениях представляет собой искусство. Однако постепенно и в эту область начинают проникать разнообразные математические методы обработки исходного материала эвристического происхождения, и в первую очередь статистические методы.
  Можно выделить два уровня использования экспертных оценок: качественный и количественный. Если применение экспертных оценок на качественном уровне (определение возможных направлений развития рыночной деятельности, выбор мероприятий по продвижению продукта и т.п.) не вызывает сомнения, то возможность применения количественных балльных оценок нередко подвергается критике. При этом справедливо отмечают, что балльные оценки нередко скрывают неумение квалифицированно оценивать те или иные действия, явления, перспективы развития.
  Кроме того, наиболее часто применяемый метод получения интегральных экспертных оценок на основе взвешенных сумм имеет ряд серьезных недостатков [15].
  Однако в связи с ограниченными возможностями применения в управлении и маркетинге экономико-математических методов, отсутствием во многих случаях статистической и другой информации, а также надежных методов определения соответствия экономико-математических моделей реальным объектам экспертные оценки являются единственным средством решения многих задач. Для повышения достоверности и надежности получаемых с помощью экспертных оценок результатов надо владеть теоретическими и методическими основами использования данных методов, избегать иллюзии простоты их применения.
  Методы экспертных оценок используются для прогнозирования событий будущего, если отсутствуют статистические данные или их недостаточно. Они также применяются для количественного измерения таких событий, для которых не существует других способов измерения, например, при оценке важности целей и предпочтительности отдельных методов продвижения. Иными словами, методы экспертных оценок применяются как для количественного измерения событий в настоящем, так и для целей прогнозирования.
  Предполагается, что эксперт основывает свое суждение на группе причинных факторов, действующих в рамках определенного сценария, оценивая вероятность их реализации и их вероятное влияние на изучаемый показатель, например уровень спроса.
  При этом данная казуальная структура неразрывно связана с личностью эксперта, так что другой эксперт, поставленный перед той же проблемой, может, используя ту же информацию, прийти к другим выводам.
  При проведении маркетинговых исследований широко применяются экспертные оценки, основанные на суждениях менеджеров фирм, для которых проводится данное маркетинговое исследование, торговых и иных посредников и потребителей (покупателей). Менеджера просят дать по возможности точную оценку исходя из имеющейся у него информации, с указанием, например в форме вероятностных показателей, степени точности или его уверенности в своих оценках.
  В качестве экспертов на фирме чаще всего используют менеджеров и сотрудников сбытовых служб.
  Данный вариант в той или иной степени применяется фирмой всегда. Он особенно заметен в организациях, где доминирует лидер, реализующий свое собственное видение. Ценность полученных оценок, очевидно, зависит от опыта и интуиции лица, формулирующего оценку. Путь к уменьшению риска субъективности индивидуального суждения заключается в обращении к группе менеджеров, которые обсуждают свои точки зрения и стремятся прийти к консенсусу. Хорошую возможность достижения консенсуса представляет метод Дельфи (см. ниже).
  Обычно персонал посреднических организаций имеет достаточно точное представление о потенциале продаж, который могут обеспечить их клиенты, и, кроме того, имеет возможность дать оценку потенциала рынка в целом, по крайней мере на той территории, которую он обслуживает. Проще всего попросить торговых работников дать оценки по каждому товару, но не абстрактно, а исходя из конкретных гипотез о маркетинговых усилиях в вопросах цен, рекламной поддержки и т.п. После этого менеджеры службы сбыта формулируют итоговые оценки, суммируя оценки всех экспертов.
  Включить торговых работников в процесс прогнозирования полезно прежде всего для того, чтобы создать у них соответствующую мотивацию и способствовать принятию назначаемых им квот по продажам. Кроме того, они незаменимы при построении прогнозов продаж в очень малых сегментах, на уровне отдельной территории или отдельного клиента.
  Очевидно, что зачастую трудно из-за отсутствия статистической и отчетной информации (особенно касающейся деятельности фирм-конкурентов) получить количественные оценки таких показателей, например, как показатели рыночной доли и динамики изменения объема продаж. В этом случае также могут использоваться экспертные оценки, формирующие чисто качественные значения этих показателей (в терминах "выше", "на том же уровне", "ниже" и т.п.).
  В то же время экспертные оценки имеют и недостатки. С одной стороны, нет гарантий, что полученные оценки в действительности достоверны, а с другой - имеются определенные трудности в проведении опроса экспертов и обработке полученных данных. Если второй недостаток относится к преодолимым трудностям, то первый имеет принципиальное значение. Существующие способы определения достоверности экспертных оценок основаны на предположении, что в случае согласованности действий экспертов достоверность оценок гарантируется. Это на самом деле не всегда верно, и можно привести случаи, когда отдельные эксперты, не согласные с мнением большинства, давали правильные оценки.
  Следовательно, единодушие большинства экспертов не всегда является критерием достоверности оценок. Отсюда вытекает необходимость тщательного отбора экспертов. Дело в том, что при обсуждении многих вопросов, особенно нестандартных, например связанных с прогнозированием рыночной ситуации в нестабильных политико-экономических условиях, должны участвовать эксперты высокой квалификации. Прогнозы, составленные "средними" экспертами, будут основаны в лучшем случае на традиционных, привычных оценках, тогда как высококвалифицированные специалисты обнаружат и оценят скрытые факторы.
  Используя экспертные оценки, предполагают, что при решении проблем в условиях неопределенности мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта, т.е. что две группы одинаково компетентных экспертов с большей вероятностью дадут аналогичные ответы, чем два эксперта. Предполагается также, что совокупность индивидуальных ответов экспертов должна включать "истинный" ответ.
  Зачастую оценки экспертов не обладают достаточной устойчивостью, т.е. эксперт может одни и те же события при нескольких повторных экспертизах оценить по-разному. Чем устойчивее оценки, тем больше можно им доверять. Однако на практике повторная экспертиза вследствие организационных и финансовых трудностей применяется крайне редко.
  Достоверность оценок можно повысить следующим образом. Нужно проанализировать данные о расхождениях экспертных оценок и их действительных значений, найденных в процессе реализации событий, и сделать соответствующие переоценки компетентности экспертов. В частности, поставив оплату труда экспертов в прямую зависимость от уровня их компетентности. Экспертов, обладающих низкой компетентностью, в дальнейшем не привлекать к проводимым экспертизам.
  Наличие способа точного определения достоверности априорных оценок по существу предполагает знание истинных оценок, что одновременно исключает необходимость их определения.
  При нахождении оценок экспертным путем помимо погрешности, вносимой недостатком информации о событиях и недостаточной компетентностью экспертов, возможна и погрешность совсем иного рода, обусловленная заинтересованностью экспертов в результатах оценки, что обязательно скажется на их достоверности. Наличие такого рода погрешности может значительно искажать оценки, вследствие чего необходимо предусмотреть соответствующие меры для устранения погрешности.
  Например, всегда существует опасность систематического занижения оценок, потенциального спроса со стороны сбытовиков, которые заинтересованы иметь легко выполнимый план по продажам, а в конце планового периода добиться значительного превышения плановых показателей. Отметим следующие варианты коррекции таких оценок, снижающие риск систематической погрешности:
  - попросить торговых работников самостоятельно определить степень погрешности их оценок. Эти данные можно затем использовать для уточнения прогноза;
  - далее возможно скорректировать оценки торговых работников с помощью регионального менеджера по продажам, который может иметь более широкий взгляд;
  - возможно ввести корректирующий коэффициент, основанный на учете погрешностей в прошлых прогнозах каждого торгового работника.
  Одним из показателей, характеризующих пригодность эксперта, является степень его надежности. Под степенью надежности понимается относительная частота случаев, когда он приписывал более высокую вероятность тем событиям, которые впоследствии реализовывались. На этом основании считается, что чем чаще эксперт оказывался прав, тем выше его авторитет. Однако необходимо иметь в виду, что могут существовать обстоятельства, когда эксперт, несведущий в данном вопросе, дает правильный ответ с высокой степенью вероятности. Например, на стабильных рынках можно успешно прогнозировать ситуацию на ближайшее будущее, принимая ее такой же, как и сегодня.
  Применяются как индивидуальные, так и групповые (коллективные) экспертные опросы.
  Основными целями использования индивидуальных экспертных оценок являются:
  - прогнозирование хода развития событий и явлений в будущем, а также оценка их в настоящем (количественная и качественная оценка вероятности реализации определенного события в будущем, прогнозирование характеристик рынка и направлений их развития, определение целей и стратегий маркетинговой деятельности, ранжирование различных объектов и т.д.);
  - анализ и обобщение результатов, представленных другими экспертами;
  - составление сценариев;
  - выдача заключений на работу других специалистов или организаций (рецензии, отзывы, экспертизы и т.д.).
  Отдельный эксперт в раде случаев может быть очень полезен как источник информации и как советник для руководителей, принимающих решения.
  Даже в том случае, если работа выполнена одним экспертом, она может по существу обобщить мнения многих людей и дать крайне полезные исходные данные для анализа.
  К числу групповых экспертных опросов относятся:
  - открытое обсуждение поставленных вопросов с последующим открытым или закрытым голосованием;
  - закрытое обсуждение с последующим закрытым голосованием или заполнением анкет экспертного опроса;
  - свободные высказывания без обсуждения и голосования. Групповые экспертные оценки могут быть получены при опросе экспертов как одной специальности, так и разных. В последнем случае экспертная оценка часто носит характер деловой игры.
  Опыт показал, что традиционные методы обсуждения поставленных перед группой экспертов вопросов, относящиеся к первому типу экспертных опросов, до достижения определенного согласия между ними или до выработки общей позиции не являются наилучшими методами использования группы экспертов. Эти методы обсуждения страдают рядом недостатков, таких, как взаимное влияние мнений экспертов и нежелание участников обсуждения отказываться от точек зрения, ранее высказанных публично. Поэтому на практике при подготовке решений по широкому кругу вопросов находят все большее распространение второй и третий типы групповых экспертных оценок.
  Второй тип групповых экспертных оценок можно подразделить на две категории: экспертный опрос, проводимый в один тур путем одноразового заполнения анкет, и проводимый в несколько туров путем многократного заполнения анкет экспертами с целью последовательного уточнения оценок.
 

<< Пред.           стр. 10 (из 18)           След. >>

Список литературы по разделу