Пробный маркетинг как вид контролируемого эксперимента.

Пробный маркетинг (тестирование рынка) – вид контролируемого эксперимента, который проводится на тщательно отобранной и неограниченной части всего рынка с целью воспроизведения маркетинговой программы, планируемой для применения в масштабе страны.

Цель пробного маркетинга- определение оптимальной маркетинговой стратегии в масштабах всего национального рынка.

Приемы пробного маркетинга:

1. Стандартный пробный рынок

Предполагает реализацию маркетинговой программы своими силами. Главная угроза-действия конкурентов.

2.Контролируемый пробный рынок. Мини-рыночные тесты.

Маркетинговая программа осуществляется сторонней специализированной маркетинговой фирмой. Она обеспечивает реализацию продукта в торговых точках, представляющих определенный процент всей розничной торговой сети, отвечает за складские и торговые операции, такие как размещение товара в торговом зале, его продажу и проведение инвентаризаций. Контролируемый пробный рынок включает мини-рыночное тестирование (или гарантированное распределение товара) и небольшие контролируемые панели торговых точек.

3.Моделируемый пробный маркетинг.

Позволяет оценить математическими методами будущую долю рынка анализируемого товара на основе первоначальной реакции на него потребителей. Процедура проведения эксперимента выглядит следующим образом. Обычно проводится опрос потребителей в торговых центрах с интенсивным потоком покупателей, имеющих необходимые условия для демонстрации анализируемого товара. Отобранные респонденты знакомятся с основными свойствами нового товара и получают возможность приобрести его в реальном магазине или в моделирующих магазин тестовых центрах.

 

29. Подготовка данных к анализу: редактирование и кодирование данных. Категориальная и дихотомическая кодировка.

Подготовка данных явл. предварит. стадией их анализа и состоит из ряда последовательных действий:

сбор информации

проверка качества данных

редактирование

кодировка

создание БД

табулирование

корректировка

анализ данных

Редактирование подразумевает проверку и при необход. корректировку каждой анкеты или формы с результатами наблюдений, осн. задача – определение миним. стандартов качества получ. данных.

1) полевое ред-ие

(предварит. ред-ие, проводимое для выявления наиболее заметных пропусков и неточностей данных;

характ-и, провер. при дынном ред-ии: полнота, разборчивость, понятность, однозначность, согласованность, единообразие данных)

2) централизованное офисное ред-ие

(более полное и тщательное изучение и корректировку заполненных форм;

проблемы, выявляемые по итогу данного ред-ия: пропуски, ошибки интервьюера по причины отсутствия инструкции, недостаток сотрудничества, несоответствие респондента требованиям)

Кодировка – технич. прием, в помощью кот. данные распределяются по категориям, т.к. способ представления получ. инфы в виде символов, знаков, чисел с целью удобства ее использования в процессе анализа.

Этапы:

1) создание сист-мы кодирование

2) присвоение кодовых номеров яейкам структ. классификации марк. инфы

В SPSS сущ. 2 вида кодировки:

-категориальная (неск. вариантов ответа на поставл. вопрос)

-дихотомическая (только 2 варианта ответа, т.е. метка варианта ответа может принимат только 2 значения «да» или «нет»)

3) создание кодировочной таблицы или «книги кодов»

 

30 Подготовка данных к анализу: составление базы данных, табулирование, корректировка.

Информация, получ. в ходе полевых работ, заносится вБД в виде присвоенных кодов.

Табулирование заключ. в простом подсчете числа случаев, попадающих в различные категории.

2 вида табулирования:

- простое (подсчет единичной переменной)

- перекрестное (2 или более перем. рассматр. одновременно, при этом осущ. подсчет случаев, имеющих общие характ-ки)

Простое табулирование помимо отражения результатов исслед. может служить для:

- определения показателя неполучения ответа на вопрос

- поиск мест возникновения грубых ошибок

- определения места возникновения резких отклонений от среднего

- получения эмпирич. распределения рассматр. переменной

- расчет итоговых значений статистики.

Корректировка данных предусматривает:

1) очистку данных

- при отсутствии данных (использование заменяющих величин; определение ответа на основе инфы в анкете; исключение из анализа)

- при наличии грубых ошибок (использование табулирования повторно)

-при наличии чрезмерных отклонений от среднего (исключение результата наблюдения из анализа; рассмотрение данного наблюдения как отельного случая вне основного анализа)

2) статист. корректировку

- взвешивание

- переопределение переменных

- преобразование шкал

31 Логические методы анализа: экспертный анализ, контент – анализ.

Метод экс. оценок – метод организации работы со спецами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в колич., частично в кач. форме. эксп. оценки бывают индивил. и коллект. Для проведения работы орган-т рабочую группу, кот. организуют деят-ть экспертов, объед. в эксп. комиссию.

Подходы к получению эксп. оценок:

с каждым эксп. работают отдельно, он даже не знает, кто еще явл. эксп., поэтому высказывает свое мнение независимо от авторитетов

эксп. собирают всмете для подготовки материалов, при кот. эксп. обсуждают проблему др. с др., учатся др. у др., и неверное мнение отбрасывается

чисто эксп. фиксировано и таково, чтобы статист. методы проверки согласованности мнений и затем их усреднение позволяли принимать обосн. решения

чисто эксп. растет в процессе проведения экспертизы

Методы эксп. оценки:

1) метод сценариев (ставиться проблема, задача-разработка прогноза (сценария) дальнейшего развития данной проблемы)

2) метод Дельфи (основан на многократных анонимных групповых интервью; последовательное объединение мнений, идей, выводов до полнейшего соглашения)

3) метод мозгового штурма

Этапы эксп. оценки:

1) постановка цели исслед.,

2) выбор формы исслед., определение бюджета

3) подготовка ифны, бланков, анкет, модератора процедуры

4) подбор эксп.

5) проведения экспертизы

6) подготовка отчета с результатами эксп. оценок

Контент-анализ – формализ. метод сбора данных из втор. источников и кач.-колич. анализа их содержания. Проведение контент-анализа основано на следующих принципах:

- формализации – необходимо задать однозначные правила для выявления искомых характеристик содержания;

- статистической значимости – интересующие исследователя элементы содержания должны встречаться с достаточной частотой.

Алгоритм выполнения:

1. Постановка задач контент-анализа.

2. Определение системы категорий анализа.

3. Определение единицы анализа.

4. Выбор количественных и качественных характеристик текста, которые интересуют исследователя для характеристики взаимосвязи содержания с внешними параметрами.

5. Выбор источников для обследования.

6. Разработка таблиц сбора данных на каждую категорию анализа.

7. Разработка инструкций кодировщику, где описывается система правил сбора данных

8. Сбор информации.

9. Обработка результатов и их интерпретация.

10. Подготовка отчета.

Объекты анализа: материалы газет и др. печатных изданий, радио- и телепередачи, кинофильмов, рекламных обращений, а также данные, полученные посредством открытых вопросов анкет или свободных интервью.

Цель исслед. – выявление аспектов, касающихся объекта и предмета исследования, которые получили подробное рассмотрение в документах, вышедших в течение некоторого периода времени.