Задачи в области маркетинга

2015/12/10 Задачи

marketing 

Принятие решений о выводе нового товара на рынок, оптимизация затрат на рекламу, оценка потребительских предпочтений, сегментация клиентов и другие маркетинговые задачи сегодня решаются на основе тщательного анализа данных компании и рынка. Существуют большое количество методов для решений маркетинговых задач. Некоторые из них представлены в таблице.

 

№п/п Название метода Суть метода Примеры маркетинговых задач
1

 

 Простая экстраполяция

 

 Подразумевает построение модели, определяющей общее направление развития, основную тенденцию (тренд) временных рядов

 
  • Установление основной тенденции динамики спроса на сотовые телефоны.
  • Изучение роста оборота компании, владеющей сетью мебельных магазинов.
  • Прогнозирование объема продаж.
2

 

 Корреляционный анализ

 

 Предназначен для исследования зависимости среднего значения некоторого количественного результирующего показателя от набора количественных и неколичественных факторов одновременно

 
  • Определение эффектов, обусловленных влиянием рекламы и купонной распродажи, на продажи при наличии такой ковариаты, как принадлежность покупателя к числу постоянных клиентов магазина;
  • Проверка гипотезы о влиянии дизайна упаковки и оформления витрины на вероятность покупки сухого завтрака при желании учесть такие факторы, как занятость и статус потребителя
3 Регрессионный анализ

 

 Статистический метод, основанный на поиске «самого подходящего» уравнения, описывающего усредненную зависимость какой-либо величины от набора независимых переменных.

 
  • Как зависит объем продаж какого-либо товара от уровня расходов на его рекламу, количества продавцов, цены и т.д.
  • Оценка стоимости квартиры на вторичном рынке по следующим факторам: жилая площадь; общая площадь; количество этажей в доме; номер этажа квартиры; количество балконов; материал стен дома; наличие ремонта в квартире и т.д.
  • Как зависит индекс стоимости автомобиля (коэффициент потери стоимости) от пробега и модели
  • Ранжирование таких факторов, как цена авиабилета, соблюдение расписания полетов, сервис во время полета и др., по степени их влияния на выбор пассажирами авиакомпании;
  • Прогнозирование доли рынка в зависимости от численности торгового персонала, расходов на рекламу и стимулирование продаж.
  • Установление конкретного вида зависимости мнения покупателей от размеров рекламного бюджета, выбора средств информации, частоты рекламных акций и других факторов;
  • Получение прогнозных оценок количества сортов некоторого товара, которое домохозяйка может приобретать одновременно в зависимости от возраста, пола детей, общего дохода семьи и других переменных.
4 Дисперсионный анализ Метод статистического анализа для качественного решения задачи наличия связи. Основан на возможности разложения общей вариации объясняемого признака на составные части, определяемые факторами, предположительно влияющими на эту вариацию. В результате появляется возможность оценки вклада каждой компоненты в изменчивость значений признака
  • Оценка степени одновременного влияния рекламы и цен на продажи товара данной торговой марки.
  • Выяснение вопроса о различиях в оценке торговой марки респондентов, просмотревших разные рекламные ролики.
  • Определение влияния осведомленности потребителей о торговом центре на их предпочтения именно этого торгового центра.
  • Исследование эффектов, обусловленных влиянием страны—производителя телевизора на доверие людей к его качественным характеристикам.
  • Получение ответа на вопрос: «Влияет ли на выбор потребителем данной торговой марки уровень его образования и возраст?»
5 Дискриминантный анализ

 

 Метод статистического анализа для определения признаков различия двух или более категорий объектов

 
  • Определение главных характеристик семей, которые отдыхали на курорте в последние два года.
  • Идентификация факторов, объясняющих различия между работниками, уволившимися из компании, и теми, кто остался;
  • Оценка силы каждого из факторов (возраст, образование, социальный статус и др.), использованных при делении людей на тех, кто смотрит телевизор, и тех, кто не смотрит.
  • Построение распознающей системы, позволяющей по определенному перечню факторов идентифицировать потенциальных потребителей; определять надежность заемщиков при выдаче кредитов.
  • Выделение переменной, оказывающей доминирующее влияние при разделении предприятий на группы.
6 Факторный анализ Позволяет восстановить предполагаемую структуру, лежащую в основе наблюдаемых данных, для их описания в сжатом и интерпретируемом виде. Под структурой понимается небольшое число не наблюдаемых переменных, называемых факторами, а также их количественное преобразование в наблюдаемые переменные
  • Определение характеристик торговой марки, влияющих на выбор потребителей.
  • Идентификация латентных переменных с целью группировки потребителей.
  • Выявление телевизионных передач, которым отдают предпочтение потребители целевого рынка.
  • Объяснение различий между лояльными и нелояльными потребителями.
  • Преобразование большего по размеру набора в меньший набор четко выраженных переменных.
7

 

 Метод главных компонент

 

 Ориентирован на выявление сравнительно небольшого числа обобщенных вспомогательных показателей (каждый из которых ищется в виде нормированной линейной комбинации исходных переменных), обнаруживающих наибольшую изменчивость (разброс) при переходе от одного «носителя» анализируемых свойств к другому
  • Снижение размерности данных;
  • Классификация товаров по первым главным компонентам;
  • Устранение эффекта мультиколлинеарности при регрессионном моделировании маркетинговых процессов.
10 Кластерный анализ Предполагает разбиение анализируемой совокупности объектов на некоторое число (заранее известное или нет) однородных в определенном смысле классов в условиях отсутствия обучающих выборок
  • Разбиение потребителей на кластеры в зависимости от выгод, которые они ожидают получить от отдыха за рубежом.
  • Разбиение потребителей торгового центра на группы в зависимости от потребностей.
  • Идентификация стратегии, которой придерживаются покупатели автомобилей для получения дополнительной информации.
  • Определение конкурентоспособных товаров в пределах данного рынка.
  • Осуществление выбора сравнимых городов для проверки различных маркетинговых стратегий.
13 Логлинейный анализ Является статистическим анализом связей таблиц сопряженности признаков, измеренных в номинальных шкалах. Предполагает введение так называемой логарифмически-линейной модели
  • Действительно ли использование Интернета связано с полом?
  • Влияет ли уровень образования на приобретение дорого автомобиля?
  • Связана ли частота посещения ресторанов быстрого питания с размером семьи?
  • Какой процент компаний с количеством работников меньше 20 человек использует кадровые агентства для найма дополнительной рабочей силы?
14 Моделирование бинарной переменной Предусматривает построение зависимости дихотомического результирующего показателя (т.е. зависимой переменной, принимающей только два значения) от объясняющих переменных
  • Выбор варианта строительства (кафе, бистро, ресторан) для каждого отведенного места (центр города; городской район, удаленный от центра; рядом с трассой), обладающего наименьшим риском получения отрицательного результата (ситуация, когда срок окупаемости затрат на данную точку превосходит 1 год);
  • Прогнозирование вероятности успеха вы-ведения нового товара на рынок в зависимости от расходов на рекламу, качества, каналов продвижения, характеристик целевой аудитории;
  • Исследование связи между вероятностью покупки книги в Интернет-магазине и характеристиками потенциального потребителя (возраст, образование, доход).
15 Моделирование дискретно-непрерывных процессов Подразумевает построение модели регрессии, содержащей в качестве результата так называемые цензурированные переменные (т.е. такие переменные, наблюдаемые значения которых,большие/меньшие пороговой величины, берутся в неизменном виде, а значения переменной,равные или меньшие/большие данной величины, приравниваются к этой величине)
  • Изучение расходов семьи на автомобиль;
  • Оценка влияния изменения денежного дохода на средний уровень расходов на антиквариат;
  • Прогнозирование потребления домохозяйствами товаров длительного пользования (холодильников, телевизоров и т.п.).
16 Моделирование с использованием систем регрессионных уравнений Предполагает построение и оценку системы взаимозависимых эконометрических моделей
  • Прогнозирование равновесного спроса, определяемого кривой спроса и кривой предложения.
17 Экспертное оценивание Основано на использовании суждений специалистов-экспертов в тех случаях, когда задача не имеет строгих решений либо другие методы менее точны и более трудоемки
  • Анализ и прогнозирование спроса на основе опроса покупателей;
  • Оценка перспективы выведения на рынок нового товара;
  • Ранжирование рекламных видеороликов по силе их воздействия на потребителей;
  • Выбор подходящей площадки для строительства кафе;
  • Написание сценария поведения предприятия в ближайшие пять лет.
18 Имитационное моделирование Предоставляет возможность для проведения экспериментального исследования динамики процессов в сложных системах, где или затруднительно, или не-возможно осуществлять прямой «натурный» эксперимент
  • Разработка альтернативных планов маркетинговых мероприятий;
  • Решение задачи оптимального размещения торговых точек;
  • Получение статистических оценок прогнозных рисков, которые связаны с выбором того или иного канала распределения косметических товаров;
  • Формирование сценарных условий, в которых осуществляется освоение нового сегмента рынка;
  • Прогнозирование результатов проведения рекламной кампании
19 Моделирование с использованием матричного мультипликатора Основано на гипотезе о характере структурного взаимодействия экономических показателей, которое можно описывать косвенными темпами прироста, представляющими собой отношения приростов каждого из рассматриваемых показателей ко всем остальным
  • Прогнозирование многомерных экономических процессов по небольшому числу наблюдений. Например, одновременное прогнозирование объема оказанных услуг, фонда оплаты труда и затрат на переобучение, повышение квалификации персонала по двум наблюдениям.
20 Адаптивное моделирование Ориентировано на построение модели, пара-метры которой по мере поступления новых данных изменяются пропорционально прогнозной ошибке в соответствии с встроенным в эту модель адаптивным механизмом
  • Прогнозирование потребления мороженого и других продуктов питания, имеющих сезонный спрос;
  • Прогнозная оценка стабильности развития организации;
  • Краткосрочные прогнозы цен на потребительские товары.
21 Адаптивный регрессионный анализ Представляет собой анализ динамики степени факторного влияния на моделируемый показатель. Проводится на основе адаптивных моделей
  • Мониторинг эффективности факторов, формирующих результирующие показатели. Например, проведение факторного анализа динамики объема продаж электронного аукциона в зависимости от числа зарегистрированных пользователей
22 Адаптивно-имитационное моделирование Предполагает, что сначала происходит «приспособление» модели (изменение ее параметров) с помощью адаптивного механизма к случайным образом изменившейся внешней среде, а затем имитируются возможные варианты развития моделируемых процессов
  • Прогнозирование цен на молоко;
  • Расчет прогнозных оценок рисков, с которыми сталкивается предприятие в процессе функционирования;
  • Предсказание предкризисных ситуаций, возникающих в ходе выполнения маркетингового плана;
  • Формирование альтернативных вариантов реализации маркетинговых мероприятий.
23 Адаптивно-рациональное моделирование Подразумевает инкорпорирование рациональных ожиданий в расчетные траектории адаптивно-имитационных моделей прогнозирования. Причем инкорпорирование осуществляется в соответствии с принципом перераспределенного во времени доминирования между адаптивными оценками и рациональными ожиданиями
  • Комбинированное прогнозирование одномерных и многомерных экономических процессов на длительный срок, например прогнозирование развития организации на пять лет.
24 Математическое программирование Представляет собой совокупность методов решения многомерных экстремальных задач с ограничениями на используемые ресурсы
  • Оптимизация ассортимента продукции;
  • Выбор оптимального медиа-плана;
  • Оптимальное управление ценой;
  • Прикрепление потребителей к поставщикам;
  • Выбор сегмента рынка.
25 Управление запасами Моделирование совокупности хозяйственных решений, определяющих последовательность действий по созданию или восстановлению резервов разного рода ресурсов, моменты отдачи распоряжений об их пополнении и его масштабы
  • Управление запасами без дефицитов (с оптовыми скидками, с дефицитом, с неопределенным спросом, неопределенным периодом ожидания заказа);
  • Определение оптимального размера заказа при наличии оптовых скидок и неопределенности спроса.
26 Методы теории игр Методы, составляющие содержание раздела математики, ориентированного на исследование явлений и процессов, связанных с принятием решений в конфликтных ситуациях и в условиях неопределенности
  • Моделирование обмена товарами в условиях неопределенности и риска;
  • Разработка маркетинговой стратегии в условиях неопределенности и риска;
  • Принятие маркетинговых решений в условиях неопределенности и риска.
27 Методы оценки и анализа рисков Методы, определяющие уровень возможных потерь в случае реализации одного из альтернативных решений
  • Выбор такой стратегии вывода нового товара на рынок, при которой риск будет минимальным;
  • Выбор рынка сбыта;
  • Выбор поставщика.
28 Метод нечеткого логического вывода Ориентирован на моделирование объектов, обладающих специфической формой неопределенности, например неточностью, свойственной конструкциям естественного языка или возникающей при анализе сложных систем
  • Оценка рынка;
  • Выбор товара;
  • Прогнозирование сбыта продукции;
  • Разработка автоматизированной системы поддержки принятия маркетинговых решений.
 29 Моделирование авторегрессионных процессов Предполагает построение регрессионной модели, в которой текущее значение процесса объясняется через его предшествующие (лаговые) значения
  • Прогнозирование выручки ресторана;
  • Расчет прогнозных оценок спроса на продукцию;
  • Прогнозирование процентного роста количества единиц продаваемого товара.
 30 Анализ ранговых корреляций Ориентирован на оценку корреляции между признаками, которые измерены в порядковой или номинальной шкале
  • Установление факта существования взаимосвязи между рангами, которые эксперты присвоили компании в зависимости от качества производимой ею продукции, и реальным положением компании на рынке;
  • Определение взаимосвязи между рейтинга-ми специалистов в области маркетинга и стажем их работы.
 31 Анализ канонических корреляций Представляет собой обобщение анализа парных корреляций для исследования взаимосвязи между двумя подмножествами случайных признаков с ну-левым математическим ожиданием и известной ковариационной матрицей
  • Исследование зависимости между прогнозами социальных изменений, напечатанных в двух газетах, и реальными изменениями, оцененными с помощью четырех различных статистических признаков;
  • Изучение зависимости между неблагоприятными факторами внешней среды организации (падение курса доллара, вступление в силу какого-либо закона и др.) и появлением определенных «симптомов» наступления кризисной ситуации (снижение объема продаж, увеличение кредиторской задолженности и т.д.)
 32 Аппарат логических решающих функций Включает методы обнаружения определенных эмпирических закономерностей и их использование для решения различных задач предсказания. Эти методы основаны на классе логических функций, определенных на разнотипных признаках
  • Обнаружение закономерностей в развитии конкурентной среды;
  • Предсказание рейтинга товара.
 33 Факторный анализ Позволяет восстановить предполагаемую структуру, лежащую в основе наблюдаемых данных, для их описания в сжатом и интерпретируемом виде. Под структурой понимается небольшое число не наблюдаемых переменных,называемых факторами, а также их количественное преобразование в наблюдаемые переменные
  • Определение характеристик торговой марки, влияющих на выбор потребителей;
  • Идентификация латентных переменных с целью группировки потребителей;
  • Выявление телевизионных передач, которым отдают предпочтение потребители целевого рынка;
  • Объяснение различий между лояльными и нелояльными потребителями;
  • Преобразование большего по размеру набора в меньший набор четко выраженных переменных.