Количественные маркетинговые исследования

Недел я 6. Тема 6. Кол ичес тв енны е маркетингов ы е ис с ледов ания Тихонов Д.В ., доцент, к.э .н. Содержание 1. Основные понятия количественных маркетинговых исследований 1.1. Опрос как основной метод количественных исследований 1.2. Вопросы анкеты и сбор данных 1.3. Репрезентативность 2. Оценка показателей рынка 3. Поиск вторичной маркетинговой информации 4. Комбинированные маркетинговые исследования 2 1. Ос нов ны е понятия кол ичес тв енны х маркетингов ы х ис с ледов аний Определение качес тв енного ис с ледов ания • Кол ичес тв енны е ис с ледов ания (в отличие от качественных) направлены на получение численно выраженной информации по ограниченному кругу проблем, но от достаточно большого числа респондентов, что позволяет обрабатывать ее статистическими методами и распространять результаты на всех потребителей. Количественные исследования помогают оценить, например, уровень известности марки, выявить сегменты потребителей, оценить долю рынка и пр. • Количественное исследование отвечает на вопросы «кто?» и «с кол ько?» 4 Методы кол ичес тв енны х ис с ледов аний Методы количественных исследований Опрос Наблюдение Аудит Опрос предполагает получения мнения респондента по определенному кругу включенных в анкету вопросов путем личного либо опосредованного контакта интервьюера с респондентом или анкетой. Аудит предполагает регистрацию/контроль за определенными позициями объекта маркетингового исследования – товарами, ценами и т.п. Наблюдение в маркетинговых исследованиях является методом сбора первичной маркетинговой информации об изучаемом объекте путем наблюдения за группами людей, действиями и ситуациями Все методы могут быть замаскированными и открытыми. 5 1.1. Опрос как ос нов ной метод кол ичес тв енны х ис с ледов аний Этапы опрос а Опрос как метод исследования заключается в сборе первичной информации путем задавания респондентам вопросов по заранее разработанной анкете относительно уровня их знаний, отношений, предпочтений, а также социальнодемографических характеристик. Проведение опроса обычно состоит из нескольких этапов: • разработка, проверка и тиражирование анкеты; • формирование выборки; • инструктаж интервьюеров; • проведение полевых работ; • контроль качества данных; • обработка и анализ полученной информации; • составление итогового отчета. 7 Кл ас с ификация опрос ов Кл ас с ификационны й признак В иды ис с ледов аний По способу контакта с респондентом PAPI CATI CAWI По типу респондентов Физические лица Юридические лица Эксперты По месту предъявления/заполнения анкеты Дома На работе В месте продаж И т.д. По типу наблюдения Сплошное Выборочное Целевое По структурированности Высокоструктурированный Полуструктурированный Неструктурированный 8 1.2. В опрос ы анкеты и с бор данны х Анкета Анкета – методологическое средство получения первичной информации в виде перечня вопросов, связанных с проблемой исследования, составленных по определённой форме. Преамбул а. Уважаемые коллеги! Предлагаем Вам ответить на вопросы анкеты в рамках исследования, проводимого Правительством Ленинградской области и связанного с оценкой давления на малый и средний бизнес со стороны органов власти и естественных монополий. Результаты исследования будут использованы для разработки стратегии развития малого и среднего предпринимательства. В конце анкеты Вы можете оставить адрес электронной почты, на который мы сможем отправить результаты опроса. Прохождение опроса займет не более 15 минут Вашего времени. Опрос проходит в электронной форме и анонимно. Спасибо. 10 Типы вопрос ов • А) данные об опрашиваемом с точки зрения соответствия его структуре выборки (паспорт); 1. В каком городе В ы прожив ает е в нас тоящее время? ОДИН ОТВЕТ 1 Москва и Московская область Санкт-Петербург и Ленинградская область 2 3 Екатеринбург и Свердловская область 1 ЗАКОНЧИТЬ ИНТЕРВЬЮ 2 3 ЗАКОНЧИТЬ ИНТЕРВЬЮ 4 ЗАКОНЧИТЬ ИНТЕРВЬЮ 4 Новосибирск и область 5 Ростов-на-Дону и область 5 ЗАКОНЧИТЬ ИНТЕРВЬЮ 6 ЗАКОНЧИТЬ ИНТЕРВЬЮ 6 Пермь и Пермский край 7 Другой 7 ЗАКОНЧИТЬ ИНТЕРВЬЮ • Б) вопросы для реализации цели исследования. 11 Типы вопрос ов • • • • • • • • Закры т ы е вопрос ы (с вариантом отв ет а) Альтернативный С вариантами ответов С использованием шкалы Лайкерта Семантический дифференциал Балльные оценки Ранжирование Матричные Вопросы о числах Откры т ы е вопрос ы (без вариантов ) • Без вариантов • Подбор словесных ассоциаций • Завершение (рисунка, фразы и т.п.) 12 Шкал ы В шкале Лайкерта при ответах на альтернативный вопрос или на вопрос о согласии с утверждением предлагается следующая градация ответов Твердое «да» Скорее «да» Затрудняюсь ответить Скорее «нет» Твердое «нет» При использовании с емантичес кого дифференциал а респондент должен передать свои ощущения, заключённые между двумя антонимами. Например, мы изучаем отношение респондентов к банку: Обслуживание:вежливое 1 2 3 4 5 6 7 невежливое. Время работы: удобное 1 2 3 4 5 6 7 неудобное. Оценочная шкал а. Предлагается оценить важность параметра при выборе чего-либо по балльной шкале, или оценить свойство по балльной шкале. При ранжиров ании респондент упорядочивает объекты в порядке убывания (возрастания) их важности. 13 Спос обы контакта с рес пондентом PAPI – Paper and Pencil Interview (личное интервью с применением бумажной анкеты). - самый дорогой метод с точки зрения сбора и ввода данных - позволяет идентифицировать клиентом -подходит для опросах в точках продаж (но вытесняется анкетами на планшетах). CAPI – Computer Assisted Personal Interview (личное интервью с применением анкеты, запрограммированной на компьютере; CATI – обзвон с помощью телефона). - хорошо подходит для опросов по персонализированной базе и различной географии - не позволяет установить контакт с респондентом -облегчает обработку данных CAWI – Computer Assisted Web Interview (опрос через онлайн сервисы). - самый недорогой способ анкетирования - наиболее полный охват аудитории - невозможно идентифицировать респондента (непонятно, кто ответил). 14 Серв ис ы сбора данны х онл айн Существует множество сервисов для создания электронных анкет и сбора данных: • ianketa.ru • decisionplatform.com • docs.google.com Выбор сервиса зависит от: • typeform.com • возможности дизайна исследования • surveymonkey.com и анкеты (брендирование) • murvey.com • многообразия вопросов • survio.com • ограничения по количеству анкет и получению данных • createsurvey.ru • - кодировки данных • formdesk.com • - оплаты услуг сервиса. 15 Пример мат ричного вопрос а в с ерв ис е ianketa.ru 16 Ис пол ьзов ание с пециал ьного ПО Большие объемы данных часто требуют специализированного программного обеспечения (ПО), то же самое касается необходимой визуализации результатов и быстрого реагирования на поступающую информацию. Существуют открытое ПО для анализа, например и целые комплексы пакетов прикладных программ, направленных на обработку данных: -IBM SPSS Statistics; - Statsoft Statistica; - Statgraphics; - Deductor; - и пр. Для базовой обработки данных и расчетов часто используется MS Excel или схожие офисные приложения. 17 1.3. Репрезент ат ив нос ть Репрезентатив нос ть и ошибки вы борки Репрезентатив нос ть – соответствие структуры выборки структуре генеральной совокупности. Практически любое маркетинговое исследование, в том числе и опрос, предполагает работу с выборкой (часть совокупности исследуемых объектов – клиентов, например). В свою очередь выборочное исследование предполагает наличие определенной ошибки измерений (отклонение от реальных характеристик всей совокупности клиентов). Эту ошибку можно оценить на основе имеющихся данных. Она зависит от объема выборки, дисперсии (разброса мнений респондентов) и принятого исследователями уровня достоверности (объем всей совокупности принимается во внимание, если ее величина мала - менее 1500 клиентов). 19 Репрезентатив нос ть и ошибки вы борки При этом в практике исследований и согласно всех международных стандартов исследовательские компании обязаны уведомлять заказчика исследований о величине ошибки на этапе согласования плана исследования и рассчитывать ее фактическую величину. t 2  pq  n где  - ошибка выборки в %, t – параметр нормального распределения (устанавливается исходя из вероятности, обычно 95%, тогда t=1,96), n – объем выборки, pq – дисперсия: p – доля единиц, обладающих определенным значением признака, q- доля единиц, не обладающих определенным значением признака (при планировании исследования устанавливается как максимальная величина – 0,25). 20 Репрезентатив нос ть и ошибки вы борки Например, выборка составила 487 респондентов, тогда максимальная ошибка будет равна 1,962  0,25   4,44% 487 Однако максимальная ошибка не всегда является адекватной мерой, потому что разброс мнений может быть меньше, поэтому оценивается прогнозная ошибка на примере некоторых категорий респондентов, далее она усредняется. Например, по результатам опроса исследования индекса NPS 66% респондентов оказались промоутерами бренда. В этом случае ошибка выборки составляет 1,962  0,66(0,34)   4,2% 487 Мы гарантируем с вероятностью 95%, что среди всех клиентов компании 66% +/- 4,2% являются промоутерами компании (или число промоутеров компании с вероятностью 95% лежит в интервале от 61,8% до 70,4%). 21 2. Оценка показателей ры нка Емкос ть ры нка и дол я ры нка Емкос ть ры нка – объём потребления товара в натуральном выражении или в деньгах за некоторый промежуток времени на географическом рынке. Дол я ры нка – отношение объема продаж фирмы к емкости рынка, выраженное в процентах 𝑑𝑓 = qf F q i 1 i 𝑞𝑓 𝐸 𝑞𝑓 ∙100, 𝑑𝑓 = σ𝐹 𝑖= 𝑞𝑖 ∙ 100 – объём продаж фирмы f в определённый отрезок времени на определённой территории, руб. или натуральный показатель, Е – ёмкость рынка, руб. или натуральный показатель. F – количество фирм (конкурентов) на рынке, шт., i=1,…,F – совокупный объем продаж всех конкурирующих фирм на рынке, руб. или натуральный показатель 23 Оценка емкос ти ры нка • • • • • Опросы и наблюдения за покупателями Материалы исследовательских агентств Оценка на основе форм отчетности Мониторинг продаж Статистические методы анализа Для товаров широкого потребления повседневного спроса на основе опросов покупателей: E= Q*N*C, где Е – объем спроса или емкость рынка, руб. или натуральный показатель; Q - количество покупателей, чел. или домохозяйств; N – среднее число покупок в год одним покупателем, шт.; C - средний размер покупки, руб., или натуральный показатель. 24 Как вы брать показател ь оценки ры нка КАК В ЫБРАТ Ь ПОКАЗАТ ЕЛЬ ДОЛИ РЫНКА? А ЧТО ЕЩЕ ИЗМЕРЯЮТ? - пот енциал ры нка; иннов ационны й потенциал ; наукоемкос ть? тип ры нка? динамика ры нка? Пример: Потенциал рынка - абсолютный или относительный объем товаров, который может быть закуплен или потреблен тем или иным сегментом рынка за определенный период времени 25 Пример оценки емкос ти ры нка Прогноз развития мирового рынка вина, млн. л. Динамика оборота мирового рынка промышленных и непромышленных роботов Динамика доли России в мировом объеме экспорта высокотехнологичной продукции по группам товаров ( %). 26 3. Поис к вторичной маркетингов ой информации Стратегии поис ка информации Случайны й и инт уитив ны й поис к Целенаправ ленны й, с ис тематизиров анны й, ал горитмичес кий поис к VS 1. 1. Анализ по обобщенным критериям 2. Большие объемы информации 3. Нет классификации 4. Расчет на формулировку проблемы 2. 3. Цель обработки, целевые установки, ситуационный анализ Систематизация поиска Последовательность действий поиска - изучение фоновой информации; - предупреждение «Закона Мерфи»; - парадигматический поиск; - синтагматический поиск; - поиск специфичной информации (узконаправленной) 28 Случайны й поис к Нужны вторичные данные о рынке (объемы, тенденции, игроки) Готовые отчеты Обзоры Ассоциации Мнения/Статьи Персоналии/компании Конференции/выставки 1. Случайный поиск: -Яндекс - Google Общие запрос ы : …объем рынка… …исследование рынка… …данные о рынке…. Кл ючев ы е с лов а: Не цифровые технологии в целом, а, например проектирование, инжиниринг Дальнейший поиск и систематизация 29 Примеры ключев ы х с лов Пол имеры , Метал лопорошки, Сплав ы , Композиты , Керамики, Метаматериал ы , Геном материалов Полимеры, новые материалы, новые пластики, новые металлы, снижение веса материала, композитные соединения, полиэфирэфиркетон, полифениленсульфид, полиметилметакрилат, фенольные смолы, порошковые сплавы, металлопорошки, порошковые покрытия, порошковая металлургия, композиты, прессование полимеров, пултрузия, автоклав, керамические покрытия, керамики, комбинированные имплантанты, коррозионная стойкость, метаматериалы Polymers, new metals, new plastics, weight loss materials, powder coating, metamaterials, designing digital materials, powder metallurgy, materials genome, extrusion of polymers, powder alloys, composites, auotclave, corrosion resistance, composite connection, PPS, PMMA, PEEK, phenolic resin, ceramic coating, combined implants 30 Целенаправ ленны й поис к Нужны вторичные данные о рынке (объемы, тенденции, игроки) 2. Целенаправленный поиск (отраслевые ресурсы): - Роснаука - Отраслевые базы данных - Ассоциации Персоналии/Компании Обзоры Ссылки на отчеты Дальнейший поиск и систематизация Поиск по ключевым словам 3. Целенаправленный поиск (наука): http://www.scopus.com/ http://webofknowledge.com Базы патентов и диссертаций worldwide.espacenet.com, google.com/patents, patentscope.wipo.int 31 Персоналии /Компании Пример резул ьтатов научного поис ка Лидеры по патентам в группе «Цифровые технологии» № 1 2 3 4 5 6 7 В с его (за пос ледние 5 лет) Harbin Institute of Technology Tsinghua University Zhejiang University Shanghai Jiaotong University Beihang University Northeastern University China Tianjin University 538,959 5,395 4,634 4,123 3,928 3,803 3,28 3,036 % 1,00 0,86 0,76 0,73 0,71 0,61 0,56 2,959 2,834 0,55 0,53 10 Shandong University 2,657 0,49 11 Southeast University 2,63 0,49 2,616 0,49 8 Huazhong University of Science and Technology 9 Beijing Institute of Technology 12 South China University of Technology 32 Сис т емат изиров анны й поис к Нужны вторичные данные о рынке (объемы, тенденции, игроки) 4. Систематизированный поиск (специализированные ресурсы и базы данных общие): Статьи по ключевым словам (в том числе контент-анализ) Статистика рынков United Nations statistical Commission Statistical publications of World Bank Statistical publications of International Monetary Fund Eurostat, Росстат, World Bank www.customs.ru, www.proquest.com, Informaworld 33 Сис т емат изиров анны й поис к 4. Систематизированный поиск (специализированные ресурсы и базы данных отрас лев ы е и регионал ьны е): BP Statistical Review of World Energy http://www.bp.com/en/global/ FAOSTAT http://faostat.fao.org/ British Geological Survey — Mineral Statistics. http://www.bgs.ac.uk/mineralsuk/statistics/ Korea International Trade Association http://www.kita.org. OPEC Annual Statistical Bulletin. Объемы рынка, компании, тенденции 34 Примеры 35 Сис темат изиров анны й и ал горитмичны й поис к Нужны вторичные данные о рынке (объемы, тенденции, игроки+с татьи, экс перты и прочее) 5. Систематизированный и целенаправленный поиск (специализированные отчеты исследовательских компаний) 6. Систематизированный и алгоритмический поиск (глобальные базы данных с различными инструментами) Объемы и тенденции рынка (часто собранная в открытых источниках информация), профили компаний, сегменты, прогнозы (у специализированных агентств) 36 Примеры отчетов 37 Поис к экс пертов дл я опрос а Нужны первичные данные/мнения экспертов Случайный поиск Данные вторичных исследований 1. Профессиональные социальные сети 2. Специализированные порталы 3. Alumni сообщества Целенаправленные запросы Целенаправленный поиск 1. Выставки 2. Конференции 38 Примеры поис ка инс айтов и профил ей экс пертов 39 В ы бор поис ков ой с ис темы Россия Мир Китай Южная Америка 40 4. Комбиниров анны е маркетингов ы е ис с ледов ания Комбинированны е ис с ледов ания Выбор метода Качественный? Количественный? Малые выборки. Анализ контента. Требования к качеству респондентов Необходимость числовых показателей Статистические методы обработки данных Комбинированные методы 42 Q-методология Q-методология. Согласно традиционному взгляду, существует одна и только одна матрица данных, которую и можно анализировать по столбцам, ища корреляцию между тестами (оценками), либо же между строками. На самом деле матриц две. Одна из них содержит данные об объективных оценках (R -матрица), а другая — это данные субъективного свойства (Q матрица). В первом случае мы имеем дело с выборкой из N респондентов, которые подвергаются М-му количеству тестов, а во втором случае — с выборкой из М тестов, каждый из которых оценивается N-м количеством респондентов. 43 Конджойнт-анал из Сов мес тны й анал из (conjoint analysis) – метод анализа данных, позволяющий определить относительную важность, которую респонденты придают ясно выраженным характеристикам исследуемых объектов, а также полезность, которую респонденты связывают с уровнями характеристик. Пример расчета полезностей уровней атрибутов 44 Карты вос приятия Карта (схема) позиционирования (вос прият ия) – это графическая схема на основе двухмерной системы координат, на которой представлено, как потребители воспринимают различные торговые марки (товары). Оси координат соответствуют двум выбранным для построения карты областям конкуренции. Выбор областей конкуренции осуществляется в зависимости от целей анализа - чаще всего используются наиболее важные факторы для определенного сегмента рынка. 45 Другие методы ис с ледов аний - Home test - Hall test - Mystery shopping - Эксперимент 46 Контрол ьны е вопрос ы 1. Что такое репрезентативность выборки? 2. В чем отличие шкалы Лайкерта от семантического дифференциала? 3. Каковы основные преимущества и недостатки опроса с помощью web-анкет? 4. Какими способами можно определить емкость и долю рынка? 47