Управление маркетинговыми исследованиями

Управление маркетинговыми исследованиями обеспечивает возможность контроля над процессом маркетингового исследования.

Общие функции управления это планирование, организация, регулирование и контроль над человеческими, финансовыми, технологическими, информационными ресурсами для достижения целей маркетингового исследования.

На рис. 1 приводится композиция целей и задач управлениями маркетингового исследования.

Управление процессом маркетингового исследования

Процесс проведения маркетинговых исследований может быть представлен в виде некоторой модели, описывающей последовательность процедур для получения необходимой информации (рис. 2).

Постановка задач маркетингового исследования

Проблема– это несоответствие текущего состояния желаемому.

Идентификация проблемы – первый и очень важный шаг данного этапа, поскольку без определения сущности проблемы невозможно найти выход из сложившейся ситуации.

Объект исследования – это лицо (лица), процесс, результат этого процесса или явление, выступающие носителями или источниками проблемы.

Предмет исследования – это та часть объекта или его свойства, которые задействованы в появлении проблемной ситуации.

Декомпозиция возможных объектов представлена на рис. 3.

Цели исследования могут иметь поисковый (разведочный), описательный, казуальный, тестовый или прогнозный характер. Их характеристика отражена в таблице.

Цель	Описание
Поисковые (разведочные)	Сбор информации для предварительной оценки, помогающей выработать гипотезу, генерирования идеи нового продукта
Описательные	Описание определенных явлений
Каузальные	Проверка гипотезы о наличии какой-то причинно-следственной связи
Тестовые	Отбор и проверка правильности принятых решений
Прогнозные	Предсказание состояния объекта в будущем

В процессе разработки рабочей гипотезы проводится предварительный анализ имеющейся информации, на основе которой строится вероятностное предположение о сущностях и путях решения рассматриваемых проблем. Производится оценка возможных методов исследования, источников и способа сбора информации, необходимых финансовых средств и трудозатрат на проведения сбора дополнительной информации.

Методы исследования могут быть эмпирическими, экспертными и экономико-математическими, общая характеристика методов исследования показана в таблице.

Методы	Описание	Достоинства	Недостатки
Эмпирические	Изучение путем наблюдения, коммуникаций или анализа документов	Объективность, многообразие приемов сбора информации	Трудоемкость, длительность сбора данных, высокие затраты
Методы экспертных оценок	Изучение мнений специалистов-экспертов об изучаемом объекте	Используется синтез опыта и интуиции для получения нового знания, быстрота получения результатов	Достоверность и надежность зависят от квалификации экспертов, субъективность, трудоемкость
Экономико-математические	Математическое моделирование	Научный подход, статистическая достоверность, формализация информации	Трудоемкость, неспособность формировать результаты в других условиях, использование в описании объекта только количественных оценок

Планирование программы исследования

Планирование программы исследования предусматривает следующие решения:

планирование выборки;

разработка концепции и рабочих документов;

планирование бюджета на проведение исследования.

Планирование выборки заключается в определении единиц, которые будут подвергаться обследованию, и правил включения этих единиц в выборку.

Планирование выборки включает следующие процедуры:

1) выделение объектов генеральной совокупности;

2) определение метода выборки;

3) определение объема выборки.

Генеральная совокупность — это совокупность потребителей или субъектов, являющихся объектами исследования.

Выборка — это часть потребителей, которые будут представлять интересы и вкусы всех потребителей генеральной совокупности.

В зависимости от величины генеральной совокупности и целей исследования могут быть использованы методы сплошного или выборочного обследования.

Метод сплошного обследования заключается в опросе всех потребителей генеральной совокупности на рынке. Метод связан с высокими затратами на проведение исследования, его использование оправдано в случае малого количества потребителей, представляющих сегмент, или в случае больших размеров потребителя, когда объем покупок данного клиента составляет значительную долю от

емкости рынка в целом.

Метод выборочного обследования обеспечивает меньшую точность по сравнению с методом сплошного обследования, однако он менее трудоемок. Целесообразно использование данного метода при наличии на рынке большого числа однородных потребителей.

Метод выборочного обследования предоставляет информацию о генеральной совокупности на основании обследования только ее части, поэтому данные, полученные на основании выборочного обследования, имеют вероятностный характер. На практике это означает, что в результате исследования определяется не конкретное значение, а интервал, в котором находится искомое значение. Вероятность, с которой можно утверждать, что ошибка выборки не превысит некоторую заданную величину, называется доверительной вероятностью.

Различия между данными генеральной и выборочной совокупностей называются ошибками выборки, которые обусловливаются выбранной процедурой составления (формирования) выборки.

Процедура составления выборки — это метод, на основании которого отбираются респонденты, выделяются случайные и неслучайные виды процедур составления выборки.

Неслучайные процедуры составления выборки самим процессом формирования предполагают наличие неслучайных респондентов, чье мнение может отличаться от мнения генеральной совокупности в целом, допуская тем самим наличие неслучайной ошибки данных результатов исследования.

Используются такие виды неслучайных выборок:

Произвольная выборка — ее элементы выбираются без плана, бессистемно; получается дешево и удобно, но неточно и нерепрезентативно.

Типовая выборка — сбор данных ограничивается исследованием характерных (типичных) элементов генеральной совокупности; используется, например, для формирования участников фокус-групп, однако необходимо обладать сведениями о типичности изучаемых объектов.

Квотированная выборка — структура выборки подбирается по аналогии с распределением определенных признаков в генеральной совокупности, от каждой группы генеральной совокупности отбираются участники исследования, количество которых пропорционально представительству группы в генеральной совокупности.

В процессе формирования случайной выборки используют следующие приемы:

Простая выборка — ее элементы выбираются с помощью случайных чисел; при данном подходе предполагается, что для всех единиц генеральной совокупности вероятность быть избранным в выборочную совокупность одинакова и равняется отношению объема выборки к величине генеральной совокупности. Метод очень трудоемок и обязывает иметь список всех единиц генеральной совокупности.

Систематическая (механическая) выборка — ее первый элемент выбирается с помощью случайных чисел, остальные элементы выборки отбираются через равные интервалы (интервал скачка, который равен отношению величины генеральной совокупности к объему выборки). Данный порядок формирования выборки значительно упрощает процедуру, однако может внести искажения при наличии упорядоченности генеральной совокупности.

Стратифицированная (типическая или групповая) выборка составляется следующим образом — генеральная совокупность делится на группы с набором определенных признаков (сегмент или страты), в каждой из которой с помощью случайного отбора формируется своя выборка; весовой коэффициент каждой страты в общем объеме выборки соответствует ее удельному весу в генеральной совокупности.

Кластерная (серийная) выборка составляется следующим образом — генеральная совокупность делится на идентичные группы (клумбы или кластеры), случайным образом отбираются несколько групп, которые подвергаются сплошному обследованию (одноступенчатый подход); при двухступенчатом подходе первоначально формируется выборка из кластеров, из которых случайным образом отбираются единицы исследования (т. е. единица выборки предыдущей стадии становится генеральной совокупностью для последующей). Недостаток — кластеры могут быть неоднородны между собой.

Определение размера выборки является некоторым компромиссом между теорией о точности результатов исследования и возможностью его практической реализации по объему затрат на сбор информации.