Статистические ППП в задачах обработки маркетинговой информации

Важное место в маркетинговой деятельности занимают задачи обработки значительных по объему массивов информации, а также задачи аналитического и прогнозного характера (см. параграф 5.2).

Решения таких задач во многом базируются на методах и моделях статистики. Используются как описательные (дескриптивные) методы — группировка, обобщающие показатели, анализ вариационных рядов, так и аналитические методы, среди которых наиболее часто применяются: анализ рядов динамики, трендовые модели, методы дисперсионного, корреляционно-регрессионного, кластерного, факторного, дискриминантного, индексного анализа и др.

Статистический инструментарий является неотъемлемой частью компьютерных технологий маркетингового анализа. Мощными статистическими средствами для решения маркетинговых задач обладают специализированные программные маркетинговые системы: БЭСТ- Маркетинг, Касатка, Marketing Analytic, Marketing Plus, Plan Write for Marketing, ОЛИМП: Маркетинг. Вместе с тем для статистического анализа маркетинговых данных зачастую используются специализированные статистические ППП (SPSS, STATISTICA, SAS, STATGRAPHICS, STADIA, VORTEX, ДА-система и др.), математические пакеты (MathCad, Matlab, Maple, Mathematica), а также статистические средства табличных процессоров (например, инструменты надстройки Пакет анализа MS Excel).

Статистические ППП сделали методы анализа данных более доступными и наглядными, устранили необходимость выполнения вручную трудоемких расчетов по сложным формулам, построение таблиц и графиков. Все эти операции выполняет ПК, оставив за человеком творческие функции: постановку задач, выбор методов их решения, интерпретацию результатов.

Практически все пакеты, помимо реализации статистических моделей и методов, обеспечивают широкий набор средств визуализации данных: построение графиков, двух- и трехмерных диаграмм, а часто и различные средства деловой графики, помогающие лучше представить обрабатываемые данные, получить общее представление об их особенностях и закономерностях.

Число статистических ППП, получивших распространение в России, достаточно велико. На сегодняшний день из зарубежных пакетов для решения задач маркетинга наиболее часто применяются STATISTICA, SPSS, STATGRAPHICS, из отечественных — STADIA, VORTEX, ДА-система. Выбор подходящего пакета зависит от круга решаемых маркетинговых задач, квалификации маркетолога в области статистики и информатики, типа и возможностей компьютера.

Необходимо отметить, что при работе с зарубежными пакетами возникают определенные трудности. Эти пакеты предполагают наличие достаточного уровня статистического образования, доступной литературы и консультационных служб. Именно поэтому они содержат мало экранных подсказок, не предполагают интерпретацию результатов и нередко требуют изучения документации на английском языке.

Отечественные пакеты больше подходят для нужд российского пользователя. Основные операции обычно сразу обозримы из головного меню. Вся сопутствующая информация содержится в самой программной системе, включая справочник и интерпретатор выводов. Отечественные статистические пакеты стоят значительно дешевле западных.

Далее приводится краткий обзор маркетинговых возможностей шести указанных зарубежных и отечественных статистических пакетов, представленных на информационном рынке России.

1. ППП STATISTICA [www. statsoft.ru]. Один из наиболее известных в России современных пакетов для прикладного статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных.

Программное обеспечение пакета позволяет маркетологам проводить статистическую обработку маркетинговых данных, используя следующие модули: Описательные статистики, Анализ многомерных таблиц, Многомерная регрессия, Дискриминантный анализ, Анализ соответствий, Кластерный анализ, Факторный анализ, Дисперсионный анализ и многие другие[1].

Таблица 5.5 показывает, какие из модулей пакета STATISTICA могут быть использованы для решения ряда типовых маркетинговых задач[2].

Примеры применения модулей пакета STATISTICA для решения маркетинговых задач

Типовые задачи

Описание методов модуля

Описание конкурентоспособности производимой в регионе продукции

Методы модуля Основные статистики и таблицы

позволяют определить зависимости между характеристиками продукции различных фирм, выявить динамику и тенденции изменения и зависимость изменения одних экономических показателей от других. Результаты представляются в виде гистограмм, диаграмм рассеяния, матричных графиков, таблицы с численными значениями описательных статистик, а также матриц корреляции и таблицы сопряженности, позволяющими оценить зависимости между показателями

Прогнозирование

спроса

Функциональная зависимость спроса на производимый товар от различных экономических показателей может быть найдена с помощью модуля Множественная регрессия. По выбранным показателям программа строит наилучшее уравнение зависимости, доверительные интервалы, оценку точности решения и оценку адекватности с помощью всестороннего графического и аналитического анализа остатков. Используя полученные уравнения, можно строить прогноз изменения спроса в зависимости от изменения выбранных объясняющих показателей

Изучение сезонности спроса

Модуль Временные ряды и прогнозирование, реализующий методы сезонной декомпозиции и корректировки временного ряда, позволяет выделить из него повторяющиеся закономерности, т.е. разложить ряд на составляющую тренда, сезонную компоненту и оставшуюся нерегулярную составляющую

Сегментация рынка

Сегментация рынка заключается в разделении рынков на четкие группы покупателей (рыночные сегменты), которые могут требовать разные продукты и к которым необходимо прилагать разные маркетинговые усилия.

В зависимости от типа данных и специфики проблемы для классификации используется модуль Деревья классификации или Кластерный анализ.

Модуль Деревья классификации более подходят для разведочного анализа данных. Модуль позволяет вначале учесть предложенную экспертами классификацию объектов по признакам, а потом заменить ее автоматической процедурой. Программа строит дерево классификации, правило классификации.

Модуль Кластерный анализ строит распределение наблюдений по кластерам, средние и другие характеристики для каждого кластера

Типовые задачи

Описание методов модуля

Зависимость продаж товара от продаж в предыдущем периоде, расходов на рекламу, уровня продаж товара у конкурентов

Модуль Множественная регрессия позволяет найти функциональную зависимость объемов продаж товара от выбранных экономических объясняющих показателей. Программа находит наилучшее уравнение такой зависимости, доверительные интервалы, оценку точности решения и оценку адекватности с помощью всестороннего графического и аналитического анализа остатков. Используя полученные уравнения, компания может строить прогноз продаж товара на будущие периоды.

Анализ предпочтений потребительских товаров

Модуль Анализ соответствий исследует двувходовую таблицу данных о предпочтениях некоторых наборов потребительских товаров по группам населения. Одной из целей анализа является представление содержимого таблицы относительных частот в виде расстояний между отдельными строками и/или столбцами таблицы в пространстве возможно более низкой размерности

Классификация товаров по их потребительским качествам

Модуль Кластерный анализ позволяет выделить однородные группы товаров по выбранной системе показателей. Возможно решение существенно многомерных задач с десятками показателей. Выбор показателей определяется пользователем. Программа строит распределение наблюдений по кластерам, средние характеристики для каждого кластера и т. п.

Модуль Деревья классификации содержит современные методы классификации объектов по признакам. Позволяет вначале учесть классификацию, предложенную экспертами, а потом заменить ее автоматической процедурой. Программа строит дерево классификации, правило классификации

Дифференциация покупателей по степени удовлетворенности услугами

При выборе целевой аудитории новых маркетинговых программ с помощью модуля Анализ соответствий может быть исследована структура группирования покупателей по личным предпочтениям.

Модуль Кластерный анализ позволяет разбить покупателей на однородные группы по выбранной системе показателей. Возможно решение существенно многомерных задач с десятками показателей. Выбор показателей определяется пользователем. Программа строит распределение наблюдений по кластерам, средние характеристики для каждого кластера и т. п.

Анализ числа посетителей в магазинах

Модуль Множественная регрессия поможет определить, имеется ли функциональная зависимость между числом посетителей и некоторыми выбранными показателями, такими как размеры скидок, удаленность от центра города, наличие автостоянок и т. п. Программа подбирает наилучшее уравнение такой

Типовые задачи

Описание методов модуля

зависимости, выводит доверительные интервалы, дает оценку точности решения и оценку адекватности модели с помощью всестороннего графического и аналитического анализа остатков. Если полученная модель хорошо объясняет наблюдаемые показатели посещаемости, можно использовать ее для прогнозирования посещаемости магазинов на будущее.

Если нужно определить степень влияния одного показателя на другой (например, выяснить, зависит ли посещаемость от режима работы магазина), используется модуль Дисперсионный анализ

2. ППП SPSS [www.ibm.com/spss; spss.ru.softonic.com]. Мощный универсальный и удобный в эксплуатации статистический пакет зарубежного производства. Одна из наилучших программ, которая используется маркетологами во всем мире для обработки данных, собранных в ходе маркетинговых исследований.

SPSS является модульной программой. Ее основу составляет базовый модуль (SPSS Base), позволяющий осуществлять управление данными и содержащий наиболее распространенные методы статистического анализа данных: проведение описательной статистики; построение линейных и нелинейных моделей; осуществление преобразования данных; проведение факторного, кластерного, дисперсионного анализов; вычисление корреляций; построение графиков (более 50 типов диаграмм); подготовка отчетов и пр.

Для проведения расширенного и углубленного анализа маркетинговых данных могут быть установлены дополнительные модули пакета, семейство которых предоставляет фактически весь статистический инструментарий (для пакета IBM SPSS Statistics 19 разработаны 16 различных модулей).

Для маркетингового анализа наиболее часто используются модули, представленные в табл. 5.6.

Таблица 5.6

Типовые модули пакета IBM SPSS, используемые в маркетинговом анализе

Модуль

Назначение модуля

Advanced Statistics

Анализ сложных взаимосвязей при помощи процедур, учитывающих свойства исследуемых данных (в модуль встроены мощные инструменты построения моделей)

Regression

Регрессионный анализ данных, не удовлетворяющих предположениям традиционных линейных статистических моделей

Модуль

Назначение модуля

Forecasting

Анализ и прогнозирование временных рядов с предоставлением множества моделей аппроксимации кривых сглаживания, а также методов оценки авторегрессионных функций

Direct Marketing

Выполнение основных видов анализа с помощью методов, специально разработанных для прямого маркетинга

Complex Samples

Создание при проведении выборочных опросов и обследований выборки со сложными планами и учет сложных планов выборок при анализе

Categories

Оптимальное шкалирование, включая анализ соответствий.

Conjoint

Измерение влияния отдельных атрибутов товаров на предпочтения потребителей (позволяет легко измерять эффект попеременного использования каждого атрибута продукта в контексте набора атрибутов продукта, как это делают потребители, когда принимают решение о покупке)

Data Preparation

Возможность практически мгновенно получить первое представление о данных, применять к данным правила проверки для обнаружения недопустимых значений (выявлять значения, выходящие за пределы диапазона, пропущенные значения и пр.)

Missing Values

Возможность описывать закономерности в пропущенных данных, оценивать средние значения и другие статистики, производить импутацию пропущенных значений

Decision Trees

Разведочный и подтверждающий классификационный анализ на основе построения моделей деревьев классификации. Такие модели классифицируют наблюдения на группы или предсказывают значения зависимой (целевой) переменной по значениям независимой переменной (предиктора)

Custom Tables

Создание разнообразных высококачественных таблиц, включая таблицы, вложенные друг в друга, и таблицы для представления многовариантных ответов

Data Entry

Автоматизация процесса разработки анкет и ввода результатов опросов

Neural Networks

Выбор решений при предсказании спроса на продукцию как функции от цены и других переменных, при группировке клиентов на основе покупательских привычек и демографических характеристик

С помощью инструментов этих модулей можно получать, например, данные о наиболее выгодных сегментах рынка, позиционировании товаров/услуг предприятия относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов; изучать предпочтения потребителей; получать оценки качества товара/услуги клиентами; анализировать перспективы развития предприятия, новые возможности для его роста; подтверждать или опровергать исследовательские гипотезы и решать многие другие задачи маркетинга.

Основные преимущества SPSS в обработке маркетинговой информации:

  • — простой и удобный интерфейс;
  • — детальная контекстно-ориентированная справочная система, позволяющая неопытному пользователю с большей легкостью ориентироваться в программе;
  • — совместимость с операционными системами Windows, Mac, Linux;
  • — импорт данных из Excel и системы SAS;
  • — экспорт результатов в MS Office, PDF, сохранение результатов в формате HTML;
  • — одновременная работа с несколькими наборами данных;
  • — построение диаграммы для переменных с множественными ответами;
  • — построение диаграммы с двумя осями Y;
  • — быстрая подготовка данных к анализу посредством автоматизированной подготовки данных (IBM SPSS Data Preparation), позволяющей облегчить процесс интеллектуального анализа данных, выявляя и исправляя ошибки в данных и объясняя пропущенные значения. Также посредством этой функции можно подготовить отчет с рекомендациями о возможности использования данных для анализа.
  • 3. ППП STATGRAPHICS [http://www.twirpx.com/file/661215/]. Это универсальный, многопрофильный пакет. Современная версия Statgraphics Centurion.16.1.11 популярна благодаря легкости использования при большой функциональности. Например, в данной версии возможно реализовать более 250 различных функций с данными. STATGRAPHICS дает возможность проводить анализ информации, находящейся во внешних источниках данных; использовать расширенные графические средства; применять новые статистические процедуры для контроля качества и планирования эксперимента; использовать инструмент Мастер, помогающий пользователю в выборе подходящего метода анализа. Встроен инструмент для печати отчетов напрямую из STATGRAPHICS.

Пакет функционирует в среде Windows в виде базового модуля с набором стандартных статистических инструментов и дополнительных специализированных модулей, включая анализ временных рядов и многомерные методы анализа. В области анализа временных рядов в пакете довольно полно реализованы процедуры корреляционного, кросскорреляционного и спектрального анализа, модели авторегрессии и скользящего среднего.

В пакете существует возможность сохранения результатов работы и создания собственных статистических проектов. После завершения анализа пользователь-маркетолог может сохранить в отдельном файле последовательность выбранных методов, параметры статистических процедур, виды графических отображений результатов анализа, табличные формы, комментарии и пр. Сохраненную схему анализа можно затем автоматически применять к другому множеству анализируемых данных.

Основные преимущества STATGRAPHICS в обработке маркетинговой информации:

  • — сочетание методов обработки разнотипных данных с возможностью создания современной высококачественной интерактивной графики;
  • — широкие возможности взаимодействия с другими программными продуктами (электронными таблицами, БД);
  • — высококачественная двумерная и трехмерная графика;
  • — интегрированная графика, предполагающая, что все элементы графических представлений результатов анализа могут быть преобразованы. После завершения процедуры статистического анализа данных можно выбрать графические отображения результатов, релевантные используемой процедуре анализа.
  • 4. ППП STADIA [http://statsoft.msu.ru/products.htm]. Универсальный пакет STADIA предоставляет пользователям широкий набор методов статистического анализа данных: описательная статистика; дисперсионный, корреляционный и спектральный анализ; сглаживание; прогнозирование; простая, множественная, нелинейная регрессия; кластерный, факторный, дискриминантный анализ; методы контроля качества; анализ и замена пропущенных значений, методы оптимального шкалирования. Возможно построение и редактирование двух-, трех- и многомерной графики: зависимости, прогнозы, диаграммы рассеяния, карты, гистограммы, дендрограммы, столбиковые и круговые диаграммы.

Основные преимущества STADIA в обработке маркетинговой информации:

  • — наличие системы контекстной экранной помощи, включающей объемный гипертекстстовый справочник и экспертную систему по выбору метода статистического анализа;
  • — обработка больших объемов данных (до 32 000 наблюдений);
  • — наличие режима выдачи оглавления архива данных с комментариями;
  • — селективный поиск файлов по контексту комментариев, присвоенных архиву с данными;
  • — импорт/экспорт данных и результатов в стандартных международных форматах.

Немаловажным для маркетологов достоинством пакета STADIA является и то, что он ориентирован на массового пользователя и не требует от него глубоких знаний в статистике и математике.

5. ДА-система [www.marketing.spb.ru/soft/products/da_system.htm]. Программа для аналитической обработки данных, полученных в результате опросов и других видов статистического наблюдения. В программе используется оригинальная отечественная технология детерминаци- онного анализа (ДА-технология), которая позволяет на основе статистического массива (описывающего функционирование какой-либо системы) выявить наличие и логическую сущность закономерностей, существующих между данными массива.

ДА-система отличается логическим и инструментальным единством всех звеньев и процедур и позволяет с единых позиций вести анализ качественных (нечисловых) и количественных данных (по отдельности и совместно), что особенно ценно при решении маркетинговых задач.

Система поддерживает все операции над данными — от ввода и обмена данных с другими системами до анализа данных и отчета, включая построение таблиц и графиков.

Наряду с традиционным статистическим подходом, представленным рядами распределения и их анализом в режиме описательной статистики, программа решает две базовые задачи:

  • 1) анализ связей между различными показателями (характеристиками, свойствами, признаками);
  • 2) построение новых показателей (вторичных переменных), которые более удобны пользователю и более близки к решаемой им проблеме, чем те, которые уже имеются в наличии.

При работе с нечисловыми признаками не требуется приписывать им числовое выражение в виде баллов, нечетких оценок и т. д. Все связи между признаками рассматриваются как основа для получения тех или иных правил, объясняющих одни ответы респондентов (или сочетания ответов) через другие ответы (или сочетания ответов).

При этом заданные в анкете или интервью закрытые вопросы (т. е. с предложенными ответами) автоматически превращаются в ДА-системе в названия текстовых переменных, которым присваивается соответствующий тип в зависимости от того, является ли вопрос альтернативным (т. е. может быть дан только один из предложенных ответов) или неальтернативным (т. е. допускается выбор нескольких вариантов сразу).

В случае открытых вопросов (на которые каждый респондент отвечает по-своему и в той лексике, какая ему ближе) ответы можно вводить в систему непосредственно так, как отвечают респонденты, и без их предварительной группировки. Затем, пользуясь аппаратом вторичных переменных, можно производить любые группировки ответов в любом количестве, ориентируясь на контент-анализ неискаженных ответов. Такой подход позволяет ДА-системе обходиться без предварительного выборочного «частотного анализа» открытых вопросов и группировки ответов на них, которая обычно проводится до ввода данных в компьютер и может привести к необратимым потерям информации. Ниже дан перечень задач, в решении которых ДА-система проявила себя как эффективный инструмент:

  • • обработка и анализ результатов маркетинговых обследований;
  • • сегментный анализ и поиск взаимосвязей в признаках сегментирования;
  • • исследования потребительского спроса;
  • • конкурентный анализ по совмещенным рыночным признакам;
  • • анализ влияния факторов внешней среды на рыночную конъюнктуру;
  • • маркетинговый анализ финансовой деятельности предприятия;
  • • маркетинговый анализ клиентских счетов;
  • • оценки риска при принятии решения о поведении на рынке;
  • • оценка жизненного цикла товара;
  • • анализ товарных систем.
  • 6. ППП VORTEX [www.vortexlO.ru/home]. Пакет VORTEX — универсальный, простой и вместе с тем мощный современный инструмент для проведения любых исследований, связанных с опросами и иными видами наблюдений. Для маркетинговых исследований это обработка результатов опросов или наблюдений потребителей, покупателей, экспертов, клиентов, поставщиков, заказчиков, конкурентов и других участников рынка.

Пакет обеспечивает пользователей удобными средствами для следующих типовых задач:

  • — разработка инструментария сбора данных (анкеты, бланка интервью, теста и т. п.) с возможностью публикации в форматах Microsoft Word, Html и др.;
  • — ввод и редактирование первичной информации, собранной в ходе прикладного исследования (максимальное количество анкет (документов) — 60 000);
  • — обработка и анализ этой информации;
  • — представление полученных результатов анализа в виде таблиц, текстов, графиков и диаграмм с возможностью их переноса в форматы Html, Word, Excel и др.;
  • — обмен исходными данными с MS Excel, MS Access, SPSS, ДА-сис- темой.

В отличие от большинства статистических пакетов, программа Vortex прежде всего ориентирована на то, что основной единицей наблюдения выступает человек и, следовательно, большинство показателей имеет качественный (номинальный или порядковый), а не количественный характер. В маркетинге качественными показателями являются, например, сведения о клиенте (пол, уровень образования, род занятий, предпочтения в выборе продуктов и услуг и т. п.); сведения о поставщиках (выполнение сроков поставок, качество поставляемых продуктов, наличие рекламаций покупателей и пр.).

Для обработки качественных показателей Vortex содержит специальные процедуры анализа[3]:

  • — поддержка поливариантных переменных — вопросов, на которые один опрошенный может дать несколько ответов одновременно;
  • — возможность присвоения условных индексов, с помощью которых качественные переменные могут использоваться в количественных расчетах;
  • — многомерный анализ качественных переменных;
  • — описание выделенной группы респондентов с помощью определения ее основных, отличительных и существенных черт, а также составляющих ее сегментов;
  • — определение основных различий любых двух выделенных групп;
  • — построение сводной многомерной таблицы;
  • — возможность разработки качественных и количественных вторичных переменных (конструктор вторичных переменных позволяет быстро сформировать новые показатели, причем их формулы программа строит сама).

Вместе с тем программа Vortex позволяет обрабатывать и анализировать количественные показатели, в том числе и данные статистической отчетности. Отсюда наличие в программе традиционных статистических процедур: расчет показателей описательной статистики (средние, дисперсия, коэффициент вариации и др.); распространение выборочных данных на генеральную совокупность с учетом ошибки репрезентативности; расчет коэффициентов корреляции для качественных и количественных признаков с отбором статистически значимых связей; подбор кривых, наиболее точно характеризующих взаимосвязь между двумя количественными переменными; регрессионный, кластерный и другие виды многомерного анализа.

Для проведения маркетинговых исследований Vortex обладает уникальным по своим функциональным возможностям комплексом процедур обработки и анализа данных, включая:

  • — обработку вопросов с альтернативным и множественным выбором;
  • — построение таблицы одномерного распределения ответов на вопросы с расчетом процентов от ответов, документов (анкет) и ответивших, с учетом ошибки репрезентативности;
  • — построение таблицы двухмерного распределения ответов по двум вопросам с расчетом процентов от общего числа, по строкам и столбцам, на базе ответов и на базе ответивших;
  • — описание выделенной группы респондентов с помощью определения ее основных, отличительных и существенных черт, а также составляющих ее отдельных сегментов;
  • — выявление переменных, наиболее тесно связанных с данной группой, а также интерпретацию полученных в этом разделе результатов;
  • — сравнение двух групп с целью выявления отличительных черт каждой из выделенных групп и на их основе определение групповых различий с интерпретацией полученных результатов;
  • — создание интегральных показателей как вторичных переменных;
  • — выделение контекстов — подмассивов документов для углубленного анализа (например, только респондентов в возрасте 20—25 лет);
  • — получение списка ответов, исходя из заданного контекста (например, отбор фамилий респондентов, соответствующих определенным в контексте условиям), а также исходных ответов по отобранному респонденту;
  • — разработку и построение многомерных интегральных таблиц.

Перечисленные инструменты пакета Vortex обеспечивают возможность эффективного проведения маркетинговых исследований, в том числе:

  • — определение емкости и доли рынка, позиций конкурентов;
  • — описание потребительского поведения и предпочтений в рамках различных сегментов (целевых групп), разработка типологий и моделей потребительского поведения;
  • — определение имиджа товара или марки для различных сегментов рынка;
  • — разработка кривых спроса и оценки эластичности спроса;
  • — определение на основе анализа спроса оптимальной цены товара/ услуги для различных сегментов рынка;
  • — сравнительная оценка роли различных атрибутов товара/услуги в процессе выбора потребителем той или иной марки;
  • — определение факторов, влияющих на потребительское поведение и предпочтения;
  • — прогнозирование изменений в потребительском поведении и предпочтениях под влиянием различных факторов;
  • — учет региональных особенностей потребительского поведения и предпочтений.

  • [1] См.: Фролов Ю. В., Игрунова О. М. Анализ результатов маркетинговых исследований в системе Statistica (на примерах) : учеб, пособие. М.: РУСАЙНС, 2015.
  • [2] URL: www.statsoft.ru/home/portal/navigator/marketing/market.01.htm
  • [3] URL: http://fsocium.com/partner/nporpaMMa-vortex
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >