Филип Котлер - Основы маркетинга Страница 19

Система анализа маркетинговой информации

Система анализа маркетинговой информации – набор совершенных методов анализа маркетинговых данных и проблем маркетинга.

Таблица 3.1. Виды маркетинговых исследований, проводимых 798 фирмами

Рис. 3.2. Система анализа маркетинговой информации

Эта система нашла широкое распространение в таких фирмах, как «Левер бразерс», «Дженерал электрик» и «РКА». Однако ряд фирм считает подобный подход либо чересчур техническим, либо чересчур академическим.

Основу любой системы анализа маркетинговой информации составляют статистический банк и банк моделей (рис. 3.2). Статистический банк – совокупность современных методик статистической обработки информации, позволяющих наиболее полно вскрыть взаимозависимости в рамках подборки данных и установить степень их статистической надежности.

Эти методики позволяют руководству получать ответы на такие вопросы.

• Что представляют собой основные переменные, оказывающие влияние на мой сбыт, и какова значимость каждой из них?

• Что произойдет со сбытом, если поднять цену товара на 10 %, а расходы на рекламу – на 20 %?

• Какие характеристики являются наиболее вероятными показателями того что данные потребители будут покупать мой марочный товар, а не товар конкурента?

• По каким переменным лучше всего сегментировать мой рынок и сколько его сегментов существует?

Эти методики статистической обработки информации описаны во многих нормативных источниках.

Банк моделей – набор математических моделей, способствующих принятию более оптимальных маркетинговых решений деятелями рынка.

Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реально существующую систему, некий реально существующий процесс или результат. Эти модели могут способствовать получению ответов на вопросы типа «а что, если?» и «что лучше?». За последние двадцать лет ученые сферы маркетинга создали огромное количество моделей, призванных помогать руководителям маркетинга лучше справляться с деятельностью по установлению границ территорий сбыта и планов коммивояжерской работы, выбору месторасположения розничных торговых точек, подбору оптимального комплекса средств продвижения и прогнозированию сбыта товарных новинок.

На этом мы завершаем краткий обзор четырех основных вспомогательных систем, входящих в состав системы маркетинговой информации, и переходим к рассмотрению схемы маркетингового исследования.

Схема маркетингового исследования

Чтобы понять клиентов фирмы, ее конкурентов, дилеров и т. п., ни одному маркетологу не обойтись без маркетинговых исследований. Управляющий по марочному товару в крупной компании типа «Проктер энд Гэмбл» ежегодно заказывает проведение трех-четырех таких исследований. Управляющие по маркетингу в фирмах помельче делают это реже. Все большее число некоммерческих организаций обнаруживают, что им тоже нужны маркетинговые исследования. Больница хочет знать, положительно ли настроены к ней лица, живущие в зоне ее обслуживания. Колледж старается выяснить, какой образ имеет он в глазах школьных консультантов по профориентации. Политическая организация желает установить, что думают избиратели о ее кандидатах.

Управляющие, прибегающие к маркетинговым исследованиям, должны быть достаточно хорошо знакомы с их спецификой, чтобы уметь получать нужную информацию по приемлемой цене. В противном случае они могут допустить сбор ненужной информации или нужной информации, но с непомерно высокими издержками или неправильно истолковать полученные результаты. Управляющие могут привлекать высококвалифицированных исследователей, ибо в их собственных интересах – получать информацию, которая позволяет принимать правильные решения. Столь же важно, чтобы управляющие достаточно хорошо знали технологию проведения маркетингового исследования и могли легко участвовать в его планировании и последующей интерпретации полученной информации. В этом разделе дается описание пяти основных этапов маркетингового исследования (рис. 3.3). Мы проиллюстрируем их на примере.

Несколько лет назад фирма «Аллегени эйрлайнс» была авиакомпанией, обслуживающей местные линии в восточных районах Соединенных Штатов. Однако в конце 60-х– начале 70-х годов фирма сумела расширить свои маршруты. Слияние с двумя мелкими авиакомпаниями и отмена государственного регулирования в области авиаперевозок позволили «Аллегени» проложить трассы в 25 штатов, округ Колумбия и некоторые районы Канады. Тем не менее ее конкурентов, таких как «Юнайтед эйрлайнс», «Транс-уорлд эйрлайнс» и «Америкэн эйрлайнс», публика знала лучше и отдавала предпочтение им. «Аллегени» нужна была новая рекламная кампания, с помощью которой люди узнали бы о росте фирмы. Однако для разработки наиболее эффективной кампании отделу маркетинга фирмы пришлось провести обширные исследования, чтобы как можно больше узнать о рынке линейных авиаперевозок.

Рис. 3.3. Схема маркетингового исследования

Выявление проблем и формулирование целей исследования

На первом этапе управляющий по маркетингу и исследователь должны четко определить проблему и согласовать цели исследования. Если управляющий просто скажет исследователю: «Пойдите и соберите данные о рынке авиалиний», – впоследствии он, вероятно, будет разочарован результатом работы. Ведь рынок можно исследовать по сотням разных параметров. Если от данных исследований ждут пользы, они должны иметь непосредственное отношение к проблеме, стоящей перед фирмой и требующей решения. Сбор информации обходится слишком дорого, и расплывчатое или неправильное определение проблемы ведет к непроизводительным затратам. Старинная поговорка гласит: «Хорошо определенная проблема – это уже наполовину решенная проблема».

В случае с фирмой «Аллегени» управляющий по маркетингу и исследователь сошлись на том, что проблема в недостаточном количестве привлекаемых ею пассажиров. Из этого вывода следуют две подпроблемы: каким образом пассажир выбирает себе авиакомпанию и как можно было бы привлечь к полетам на самолетах «Аллегени» больше пассажиров.

После этого управляющий должен сформулировать цели исследования. Цели эти могут быть поисковыми, т. е. предусматривать сбор каких-то предварительных данных, проливающих свет на проблему, а возможно, и помогающих выработать гипотезу. Они могут быть также описательными, т. е. предусматривать описание определенных явлений, например выяснить численность пользующихся авиационным транспортом или численность тех, кто слышал о компании «Аллегени». Бывают и экспериментальные цели, т. е. предусматривающие проверку гипотезы о какой-то причинно-следственной связи, например о том, что снижение цен билетов на 15 долл. вызовет увеличение пассажиропотока по крайней мере на 10 %.

Отбор источников информации

На втором этапе необходимо определить вид интересующей заказчика информации и пути ее наиболее эффективного сбора. Исследователь может собирать вторичные или первичные данные или те и другие одновременно.

Вторичные данные – информация, которая уже где-то существует, будучи собранной ранее для других целей.

Первичные данные – информация, собранная впервые для какой-либо конкретной цели.

СБОР ВТОРИЧНЫХ ДАННЫХ. Исследование обычно начинают со сбора вторичных данных. В табл. 3.2 перечислены многие из имеющихся ныне источников данных, включая внутренние (отчеты о прибылях и убытках, отчеты коммивояжеров, отчеты о предыдущих исследованиях) и внешние (издания государственных учреждений, периодика, книги, услуги коммерческих организаций).

В случае с фирмой «Аллегени» исследователи сумели собрать о рынке воздушных путешествий огромное количество вторичных данных. К примеру, в изданиях Комитета гражданской авиации США приводится множество сведений о размерах, темпах роста и долях рынка разных авиакомпаний. Ассоциация воздушного транспорта Америки проводит много исследований, имеющих целью изучение характеристик, отношений и поведения воздушных путешественников. Данными, которые могут пролить свет на причины выбора людьми авиакомпаний, располагают и разного рода бюро путешествий.

Вторичные данные служат отправной точкой исследования. Они выгодно отличаются тем, что обходятся дешевле и более доступны. Однако нужных исследователю сведений может просто не быть либо существующие данные могут оказаться устаревшими, неточными, неполными или ненадежными. В этом случае исследователю придется с гораздо большими затратами средств и времени собирать первичные данные, которые, вероятно, окажутся и более актуальными и более точными.