4. Сбор данных

Данная фаза требует самых больших расходов и служит источником максимального числа ошибок. 4 основные проблемы: отсутствие необходимых респондентов на месте, отказ от сотрудничества, ложные ответы, предвзятое поведение интервьюера.

Благодаря современным технологиям развиваются методы сбора данных. Можно уже не только заполнить анкету самостоятельно через интернет, но и проводить исследования, охватывающие множество переменных. Теперь можно электронные кассы супермаркета, банковскую карту и электронные устройства, считывающие телевизионную рекламу, отслеживая таким образом зависимость просматриваемой рекламы от изменений потребительских корзин семей с разным уровнем дохода. (Американская компания Information Resources по договоренности с определенными потребителями).

5. Анализ и интерпретация данных

Этот этап заключается в анализе собранных данных и получении тех или иных результатов. Исследователи обобщают данные в таблицы и проводят их частотный анализ. Для основных переменных рассчитывается среднее значение и дисперсия. В попытке извлечь дополнительную информацию можно воспользоваться и более хитроумными методами статистического анализа и моделями.

Статистические методы:

1. Множественная регрессия. Основана на поиске «самого подходящего» уравнения, описывающего зависимость какой-либо величины от набора независимых переменных. (зависимость объема продаж от расходов на рекламу, цены, кол-ва продавцов)

2. Дискриминантный (классифицирующий) анализ. Определяет признаки различия двух или более категорий объектов. (определение признаков, отличающих удачно расположенные магазины сети)

3. Факторный анализ. Позволяет выделить систему независимых переменных, лежащую в основе большого набора взаимосвязанных величин. (Разбитые на типы телепрограммы)

4. Кластерный анализ. Разделение группы объектов на взаимно непересекающиеся подмножества относительно однородных объектов. (Разделение городов, в которых проводилось исследование, на 4 группы)

5. Объединенный анализ. По набору оценок, выставленных предложениям фирмы респондентами, определить их отношение к свойствам этих предложений и степень важности. (Суммарная выгода для каждой из комбинаций различных услуг, предоставляемых авиакомпанией)

6. Анализ многомерных совокупностей. Наглядное представление относительного положения конкурирующих товаров или марок точками в многомерном пространстве признаков, в котором расстояние между точками определяется степенью различия изображаемых ими объектов. (Анализ места, занимаемого маркой на рынке по отношению к маркам-конкурентам)

Модели:

1. Моделирование марковских процессов показывает вероятность перехода из существующего состояния в то или иное состояние в будущем (Производитель марочных товаров может использовать эту модель для описания различных стадий жизненного цикла товаров или рассчитать предельную долю своего товара на рынке)

2. Модели очереди («теория массового обслуживания») позволяет рассчитать среднее время ожидания и длину очереди, исходя из числа клиентов, времени обслуживания и кол-ва параллельных каналов обслуживания. (Прогноз длины очереди в супермаркете)

3. Модели предварительного тестирования нового товара включают в себя оценку взаимосвязей между осведомленностью покупателей о товаре, знакомством с ним и повторными покупками. Эти оценки основываются на действиях и предпочтениях потребителей, продемонстрированных во время пробных продаж. Среди наиболее известных моделей этого типа – ASSESSOR, COMP, DEMON, NEWS, SPRINTER.

4. Модели типа «ответная реакция на продажу» предназначены для оценки влияния одной или нескольких маркетинговых переменных: кол-ва продавцов, расходов на рекламу, стимулирование продаж – на окончательный уровень сбыта.

5. Модели разумного выбора («учти и проверь») позволяет рассчитать вероятность выбора между несколькими вариантами (например, какой-либо марки среди аналогичных товаров) как функцию от свойств всех возможных вариантов. Они широко применяются для оценки воздействия различных маркетинговых инструментов (например, цены, местоположение на прилавке, рекламы каких-либо конкретных свойств товара) на выбор марки потребителем.

Методы оптимизации

1. Дифференциальное исчисление. Позволяет находить максимальные и минимальные значения для математически заданных непрерывных функций.

2. Математическое программирование. С его помощью можно определить значения параметров, при которых достигают оптимума те или иные, ограниченные некоторыми условиями, функций.

3. Статистическая теория принятия решений. Правила принятия экономических решений, позволяющие получить максимальные результаты.

4. Теория игр. В ней определяется порядок действий, минимизирующий возможные потери в условиях неопределенности поведения одного или нескольких участников.

5. Эвристика. Набор эмпирических правил-подсказок, облегчающих нахождение достаточно разумных способов решений задач в сложных системах.