Информационное обеспечение маркетингового анализа (часть 2)

Планируя и организовывая сбор информации для проведения маркетингового анализа , следует исходить из того , что анализ конъюнктуры рынков сбыта осуществляется на основе внешней информации ( о ситуации в области , особенности и различные аспекты продукции конкурентов , потребности , покупательная способность , покупательское поведение , демографические параметры потребителей и т.п. ) , а анализ результатов собственной маркетинговой деятельности - на основе внутренних данных ( отчетность , данные бухгалтерского учета , отчеты , доклады , записки работников , экспертные оценки и т.д. ) .

При этом наряду с официальной информацией о деятельности предприятий , состояние отрасли , уровень доходов и т.д. используют данные специально организованных наблюдений о потребностях потребителей , их поведение в определенных ситуациях , действия конкурентов .

Для любого предприятия особенно важной задачей является выбор и использование источников получения внешней информации, зависит от ее сложности , объема , возможностей доступа к ней , квалификации работников предприятия , которые занимаются этим делом , возможности профинансировать услуги высококвалифицированных структур , специализирующихся на этой деятельности

Поток информации требует постоянной ее систематизации , соответствующего архивирования и хранения .

По возможности оценивания информацию разделяют на количественную (подается в цифровой форме и отражает сведения об объемах продаж , цены , численность покупателей , доходы и расходы предприятия и т.д. ; носителями ее являются статистические показатели , которые поддаются непосредственной математической обработке) и качественную ( подается в форме атрибутивных признаков , которые не имеют количественного выражения и регистрируются в форме текстовой записи , например характеристики потребителей по полу , месту жительства , мотивы их поведения , их требования к товару и т.д. ) . Качественную информацию получают , как правило , со специально организованных исследований . ее обрабатывают с помощью группировок, причем количество групп , на которые делится исследуемая совокупность , определяется количеством разновидностей ( градаций ) признаков . Количество градаций качественной информации предусматривается программой маркетингового исследования или определяется по его результатам .

В зависимости от наличия и способа сбора маркетинговой информации ее разделяют на первичную и вторичную. Первичная информация - это данные , которые собраны впервые , как правило , с помощью специально организованного маркетингового исследования и предназначены для удовлетворения конкретной потребности фирмы . Вторичная информация охватывает данные , которые были собраны ранее для определенных целей фирмой или иной организацией . Вторичную информацию систематизируют и хранят , поскольку она может помочь фирме в будущем при принятии определенных управленческих решений . Получить выводы благодаря накопленной информации можно " применяя дейтамайнинг ( англ. data mining - интеллектуальный анализ данных) - технология выявления скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных. Примерами применения дейтамайнингу могут быть :

- Исследование колебаний объемов продаж в отдельные периоды . Они позволяют сделать выводы о сезонных колебаниях рыночной конъюнктуры , принятие решений о целесообразности создания товарных запасов ;

- Анализ покупательской корзины покупателей предназначен для выявления товаров , которые покупатели стремятся приобрести в комплексе , что важно для определения оптимальных способов раскладки товаров в торговом зале , подачи рекламы и т.п. . Получить такую информацию можно получить из товарных чеков ;

- Анализ данных о запросах (заказ ) отдельных клиентов, помогает выявить категории клиентов с похожими стереотипами поведения , то есть провести их сегментацию . Для отдельных сегментов могут быть разработаны привлекательные наборы цен и услуг ;

- Выявление лояльности клиентов фирмы . Анализ направлен на установление клиентов , которые, однажды воспользовавшись услугами фирмы , с большой вероятностью будут сотрудничать с ней . Выяснение факторов , обеспечивших лояльность , позволяет разработать точно направлены мероприятия по продвижению товаров .

Поскольку необходимо обработка больших массивов информации (товарных чеков , заказов клиентов , объемов продаж в отдельные периоды и при разных обстоятельствах ) , дейтамайнинг предусматривает использование машинной обработки информации , результаты которой отражаются в удобном для пользователя виде ( например , графически или с помощью простого табличного обобщения ) . Помогают это сделать алгоритмы универсального типа ( ассоциативные правила , дерево решений , рассуждения по аналогии , кластерный анализ и др.) и сложные программные продукты.

Качественный анализ невозможен без редукции данных - сведения и подготовки полученных в процессе сбора данных к их анализу . Редукция данных включает: контроль сбора данных , редакцию данных , их классификацию , сводка и группировка .

Контроль сбора данных предполагает наблюдение за тщательностью сборщика информации, в частности по продолжительности , месту , дате , предметом и другими элементами сбора данных. С этой целью контролирующее лицо может ежедневно выяснять итоги сбора данных по отдельным критериям , использовать опросные листы , дополнительно собирать информацию о тех же респондентах. Для этого выбирают группу , которая составляет 10-20 % респондентов. Когда выясняются определенные разногласия , используют метод корректирующих коэффициентов .

Редакция данных предусматривает оценивание их четкости , достоверности , надежности , детальности учитывая возможность дальнейшего применения с помощью ручных (логический , синтаксический , арифметический ) и машинных ( компьютерные ) средств контроля . Выявляют фиктивные ( не проведены ) обследования , ошибки , противоречивые и несоответствующие данные неполные , неоднозначные и неадекватные ответы и их недостаток . Согласно данные замещающих исключают из изучаемой совокупности , проводят повторные обследования и т. д.

Классификация данных предусматривает выделение их типов по определенным критериям в соответствии с целями исследования . С этой целью применяют сводные статистические формуляры , в которых накапливают данные по определенному критерию . Классификация облегчает сведение данных , которое может быть простым ( арифметическое нахождения итогов ) и сложным (деление на группы с характеристикой каждого 4 группы системой показателей и нахождением групповых итогов ) . Группировка может быть простым ( по одному признаку ) и сложным ( по двум и более признакам) .

Всего сбор и накопление маркетинговой информации ответственны , сложными и продолжительными процессами . В век информационных технологий исследования рыночной конъюнктуры , экономической среды упрощается благодаря специализированным программам , которые в значительной степени систематизируют его .

http://finbizclub.ru - это бизнес для начинающих и бизнес в онлайне, а так же заработок в интернете и работа в сети. Если Вам надоело работать на кого-то и Вы ищите перемен в жизни, самый лучший способ - работа на себя. Теперь только Вы составляете себе свой рабочий график, планируете работу и принимаете решения. Сегодня только ленивый не пользуется возмоностью дополнительного заработка в интернете, хватит откладывать на завтра то, что можно сделать сегодня!