Виды статистического анализа при проведении маркетинговых исследований
К маркетинговому анализу предъявляются жесткие требования: он должен быть проведен в сжатые сроки, достоверен и достаточно полон.
Результаты анализа могут быть представлены в виде:
- упрощенных качественных оценок;
- точных количественных характеристик;
- различного рода схем и диаграмм;
- статистических и эконометрических моделей.
Анализ не должен быть абстрактным, выводы должны быть четкими и недвусмысленными и обязательно сопровождаться практическими рекомендациями. Наиболее широко в перечне методов маркетингового анализа представлена статистика.
Основные причины этого следующие:
- потребность в применении многомерного анализа;
- необходимость на основании выборочных исследований делать выводы по генеральной совокупности. Выборка должна быть репрезентативна, или должны применяться специальные статистические методы для повышения ее репрезентативности;
- исследование случайных переменных, т.е. переменных, содержащих случайную компоненту.
В зависимости от целей и задач маркетингового анализа применяются методы, представленные в таблице 1.
Адаптивные методы прогнозирования — построение самонастраивающихся рекуррентных моделей, способных отражать изменяющиеся во времени динамические свойства временного ряда и учитывать информационную ценность его членов.
Методы прогнозирования временных рядов — это предсказание значения параметра на основе его последовательных значений в прошлом и дополнительной информации.
Карта восприятия (схема позиционирования) — это графическая схема на основе двухмерной системы координат, на которой представлено, как потребители воспринимают различные торговые марки. Оси координат соответствуют двум выбранным для построения карты областям конкуренции.
Conjoint-анализ используется для оценки потребительских предпочтений. Применяется для оценки привлекательности маркетинговых концепций новых товаров. Кластерный анализ используется для сегментирования рынка на основании естественных группировок потребительских предпочтений.
Деревья классификации — метод сегментации с откликом. Позволяет сформулировать правило классификации объектов в зависимости от значительного числа категориальных факторов.
Дискриминантный анализ — метод сегментации с откликом. На основании имеющихся данных позволяет построить дискриминантную функцию для классификации объектов.
Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между переменными.
Регрессионный анализ — это набор статистических процедур для изучения зависимостей между случайными переменными. Он включает в себя множество методов моделирования и анализа взаимосвязей между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
- Анализ различий с помощью SPSS
- SPSS линейные распределения для многовариантных вопросов
- Линейные распределения для одновариантных вопросов
- Описательный анализ и линейные распределения, проводимые с помощью SPSS
- Подсчет значений переменных
- Вычисление новых переменных
- SPSS автоматическое перекодирование переменных
- Перекодирование с образованием новых переменных
- SPSS перекодирование внутри одной переменной
- Оформление отчета по практике по ГОСТу 2021/2022
- Оформление ВКР по ГОСТу
- Как составить бизнес-план своими силами
- Оформление эссе по ГОСТу
- Оформление презентации по ГОСТу
- Оформление статьи по ГОСТу
- Оформление дипломной работы по ГОСТ 2021/2022
- Оформление курсовой работы по ГОСТу
- Оформление контрольной работы по ГОСТу