Главная    Интернет-библиотека    Маркетинг    Маркетинговые исследования    Выявление скрытых взаимосвязей в маркетинговых исследованиях

Выявление скрытых взаимосвязей в маркетинговых исследованиях

Выявление скрытых взаимосвязей в маркетинговых исследованиях

Опубликовано в журнале "Маркетинг в России и за рубежом" №4 год - 2006

Никитченко А.В.



канд. экон. наук,
доцент кафедры маркетинга
Сибирского университета потребительской кооперации,
руководитель центра мерчандайзинговых технологий,
г. Новосибирск

Тимофеев В.С.,
канд. техн. наук,
доцент кафедры теории рынка
Новосибирского государственного технического университета

Фаддеенков А.В.,
канд. техн. наук, доцент кафедры теории рынка
Новосибирского государственного технического университета

Исследование потребителей — один из самых актуальный видов маркетинговых исследований. Поведение потребителей находится в зависимости от множества факторов, которые не поддаются прямому наблюдению [3, 4]. Выявление латентных факторов позволяет обоснованно и более грамотно подходить к формированию тактических мероприятий в рамках маркетинговой стратегии [7]. На материалах исследования, проведенного для магазина Дисконти (г. Новосибирск), авторы демонстрируют возможности использования эконометрического инструментария (факторного анализа) для определения потребительского портрета.

Концептуально магазин «Дисконти» является магазином «эконом-класса». Низкие цены, месторасположение вблизи станции метро, удобные часы работы с 9 до 21 часа — основные конкурентные преимущества вещевого метромаркета «Дисконти». Выбранная руководством магазина стратегия основана на обеспечении населения города Новосибирска и Новосибирской области швейными товарами хорошего качества по очень низким ценам с достойным уровнем сопровождающего покупку сервиса. Для реализации этой стратегии была разработана система прямых поставок товаров от местных швейных фабрик, а также от производителей ближнего и дальнего зарубежья (Китай, Корея, Турция, Белоруссия).

Целью маркетингового исследования стало выявление проблем в работе магазина на начальном этапе его существования для принятия дальнейших решений в области маркетинговой политики предприятия.

Собрать данные о продаже товаров в динамике и сделать анализ не представлялось возможным. Магазин «Дисконти» начал свою работу в начале мая 2004 года, а исследование планировалось провести в срок с 12 по 30 июня 2004 года. Таким образом, единственно правильным методом сбора информации для достижения поставленной цели был выбран анкетный опрос. Основными задачами исследования стали изучение поведения потребителя в торговом зале, его отношения к ассортименту реализуемых товаров, торгово-технологической планировке, описание портрета покупателя и посетителя магазина на основе базовых характеристик: геодемографических, социально-экономических, поведения при покупке, статуса посетителя (сколько раз посещал магазин) и медиапредпочтений [1, 5, 9].

С 12 по 18 июня (в течение недели) проведено 416 эффективных стоп-интервью внутри торгового зала магазина. В предварительном (пилотажном) опросе приняли участие 80 человек. Общее количество результативных обработанных анкет — 416. Квота по дням недели определялась пропорционально количеству посетителей магазина.

Процесс статистической обработки результатов анкетирования был осложнен тем фактом, что ответы на вопросы в большинстве случаев носят качественный характер. Арифметические операции над подобными данными невозможны. Обработка подобных данных возможна только с помощью частотного анализа [2, 6].

На первом этапе определялась степень статистической взаимосвязи между ответами респондентов (признаками). В качестве инструмента «измерения» взаимосвязей использовались таблицы сопряженности, построенные по ответам, и критерий хи-квадрат [2, 6]. В качестве меры тесноты связи между двумя признаками использовалось критическое значение вероятности ее значимости. Вычисленные значения критических вероятностей для всех пар рассмотренных признаков представлены в таблице 1.

Таблица 1

Матрица критических вероятностей

 

Причина посещения

Что не устраивает

Понравилось ли в магазине

Удобно ли в торговом зале

Транспорт

День недели

Предполагаемая сумма покупки

Район

Социальный статус

Возраст

Покупатель или нет

Кто опрошен

Откуда узнал

Причина посещения

1,00

0,87

0,87

0,95

0,95

0,84

0,03

0,80

0,50

0,93

0,77

0,73

0,95

Что не устраивает

0,87

1,00

0,89

0,87

0,57

0,04

0,13

0,75

0,17

0,50

0,44

0,06

0,05

Понравилось ли в магазине

0,87

0,89

1,00

0,01

0,77

0,27

0,05

0,14

0,04

0,95

0,55

0,02

0,01

Удобно ли в торговом зале

0,95

0,87

0,01

1,00

0,94

0,95

0,95

0,95

0,54

0,93

0,82

0,95

0,95

Транспорт

0,95

0,57

0,77

0,94

1,00

0,92

0,32

0,95

0,95

0,88

0,74

0,28

0,95

День недели

0,84

0,04

0,27

0,95

0,92

1,00

0,05

0,84

0,94

0,95

0,07

0,95

0,16

Предполагаемая сумма покупки

0,03

0,13

0,05

0,95

0,32

0,05

1,00

0,51

0,04

0,26

0,64

0,56

0,25

Район

0,80

0,75

0,14

0,95

0,95

0,84

0,51

1,00

0,95

0,95

0,44

0,95

0,95

Социальный статус

0,50

0,17

 0,04

0,54

0,95

0,94

0,04

0,95

1,00

0,81

0,26

0,95

0,95

Возраст

0,93

0,50

0,95

0,93

0,88

0,95

0,26

0,95

0,81

1,00

0,65

0,94

0,59

Покупатель или нет

0,77

0,44

0,55

0,15

0,74

0,07

0,06

0,44

0,26

0,65

1,00

0,56

0,19

Кто опрошен

0,73

0,06

0,02

0,95

0,28

0,95

0,56

0,95

0,95

0,94

0,56

1,00

0,27

Откуда узнал

0,95

0,05

0,01

0,95

0,95

0,16

0,25

0,95

0,95

0,59

0,19

0,27

1,00

 

Как видно из таблицы, количество тесных взаимосвязей (вероятность существования которых близка к единице) достаточно велико. При этом анализ каждой парной взаимосвязи в отдельности не только отнимает очень много времени (например, для 10 признаков требуется проводить анализ 45 пар, для 15 признаков — 105 пар), но и может привести к абсурдным выводам. Неверные результаты, как правило, могут быть вызваны наличием косвенных связей. Поэтому необходимо анализировать все взаимосвязи в совокупности. Один из возможных способов состоит в использовании факторного анализа [5].

Применение факторного анализа позволяет найти скрытые (латентные) факторы, оказывающие влияние на рассматриваемые признаки. По результатам анкетирования были выделены четыре таких фактора, которые на 83% объясняют наблюдаемые взаимозависимости. В таблице 2 показано распределение влияния этих факторов на исходные признаки (символом «x» отмечены значимые факторные нагрузки).

Таблица 2

Структура матрицы факторных нагрузок

Признак

Фактор A

Фактор B

Фактор C

Фактор D

Причина посещения

 

X

 

 

Что не устраивает

 

X

 

 

Понравилось ли в магазине

 

X

 

 

Удобно ли в торговом зале

 

X

 

 

Транспорт

 

 

 

X

День недели

 

X

X

 

Предполагаемая сумма покупки

X

 

 

 

Район проживания

 

 

 

X

Социальный статус

X

 

X

 

Возраст

X

 

X

 

Покупатель или нет

X

X

 

 

Кто опрошен

X

 

 

 

Откуда узнал

 

 

X

 

 

Отметим, что факторы A, B, C и D характеризуют портрет покупателя с разных точек зрения.

«Фактор A» можно проинтерпретировать как определяющий социально-экономический портрет покупателя. Он характеризуется возрастом, социальным и семейным статусом, финансовыми возможностями. При этом естественно, что возраст и социальный статус посетителей находятся в очень тесной взаимосвязи, а различные социальные группы отличаются финансовыми возможностями (предполагаемые суммы покупки у работающего населения, как правило, выше).

В основном посетители — это служащие (31%), пенсионеры (18%), а также домохозяйки (14,4%), студенты (около 13%). Что касается предполагаемой суммы покупки, то 44% всех покупок планируется на сумму от 400 до 700 руб. Среди пенсионеров, домохозяек и студентов эта величина варьируется в среднем от 400 до 600 руб. Суммы предполагаемой покупки у служащих сконцентрированы в основном в двух интервалах: от 400—700 (39%) и от 1000 до 2000 (30%).

В среднем доля посетителей, сделавших покупку, составила 56%. Из них среди рабочих — 77%, среди домохозяек — 67%, среди пенсионеров — 56%, среди служащих — 55%, среди руководителей — 52%. Среди студентов покупателей только 28%.
«Фактор B» следует интерпретировать как фактор, определяющий отношение покупателя к магазину. Этим фактором определяется связь между целевыми установками посетителей (причина посещения) в разные дни недели и их отношением к магазину, а также фактом покупки в магазине.

В частности, доля посетителей, пришедших в магазин с целью совершения покупки, сильно зависит от дня недели. Максимальный процент таких посетителей наблюдается в выходные дни — более 50% (что вполне логично), а также во вторник — 55% и в среду — 72% в обеденное время и вечером с 19 до 21 часа. Это время в дальнейшем можно использовать для проведения промоакций.

В результате исследования было выявлено, что 80,5% посетителей довольны магазином или скорее довольны, чем нет. У покупателей этот показатель выше на 7,3%. Основные причины недовольства посетителей: 66% ответов — «не устраивает ассортимент» (по разным параметрам), 11% — «высокие цены» (к их числу относятся в основном лица возраста более 50 лет), 9% не довольны расположением товара. Торговый зал нашли удобным более половины посетителей (57,7%). Дополнительная информация по товарному ассортименту не подлежит статобработке и представлена в отдел поставок в виде рекомендаций по их оптимизации.

«Фактор C», в свою очередь, характеризует особенности поведения различных социальных групп. Он определяет характерные для них дни посещения магазина и источники получения рекламной информации.

В результате исследования было выявлено, что более 41% всех посетителей приходят в выходные дни. Однако этот высокий процент определяется в основном работающими людьми (служащие, руководители, студенты, рабочие). Пенсионеры и домохозяйки не имеют ярко выраженных предпочтений по дням недели. Более половины посетителей получили информацию о магазине из рассылки и от знакомых. При этом служащие, получившие информацию из рассылки, от знакомых и из рекламы, делятся примерно в равных долях. В то же время домохозяйки и пенсионеры преимущественно получили информацию из рассылки. Результаты исследования медиапредпочтений покупателей и посетителей магазина с приложением списка отмеченных потребителями газет, журналов, телеканалов и программ предлагается использовать при определении руководством политики в области маркетинговых коммуникаций.

Относительно «Фактора D» можно сказать, что он характеризует портрет потребителя по удаленности места жительства посетителей от магазина и определяет связь между районом проживания посетителей и видом транспорта, который они использовали. На жителей Октябрьского района приходится 39% посещений, на жителей Ленинского района — 15%. Остальные районы занимают примерно равные доли. При этом жители Октябрьского района добирались до магазина пешком более чем в 50% случаев. Из остальных районов посетители в 62% случаев использовали общественный транспорт и только 11,3% — личный транспорт.

Анализ полученных результатов маркетингового исследования позволил скорректировать потребительский портрет и уточнить основные мероприятия в области коммуникационной политики [8].

 

ЛИТЕРАТУРА

1.

Аакер Д., Кумар В., Дэй Дж. Маркетинговые исследования. — СПб.: Питер, 2004.

2.

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.Т.1. — М.: Юнити, 1998.

3.

Березин И. Практика исследования рынков. — М.: Бератор-Пресс, 2003.

4.

Гантер Б., Фенхам А. Типы потребителей /Пер. с англ. под ред. И. Андреевой. — СПб.: Питер, 2001.

5.

Иберла К. Факторный анализ. / Пер. с нем. В.М. Ивановой; предисл. А.М. Дуброва. — М.: Статистика, 1980.

6.

Малхотра Н. Маркетинговые исследования и эффективный анализ статистических данных. — СПб.: ТИД ДС, 2002.

7.

Никитченко А.В. Мерчендайзинг. — Новосибирск: СибУПК, 2003.

8.

Никитченко А.В. Исследования рекламных материалов //Актуальные проблемы экономики и менеджмента: Материалы конференции по итогам научно-исследовательской работы за 2000—2001 учебный год. Часть 1. — Новосибирск: СибУПК, 2003.

9.

Черчиль Г. Маркетинговые исследования. — СПб.: Питер, 2000.

Также по этой теме: