Маркетинговые исследования психографического профиля потребителей

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 17 Марта 2011 в 20:31, курсовая работа

Описание работы

Цель курсовой работы - изучить психографические особенности потребителей прохладительных напитков и методики сегментации потребителей по психографическим профилям.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

- изучить теоретические основы маркетинговых исследования психографического профиля потребителей;

- изучить методы сегментирования рынка на основе психографических типов;

- провести кластерный анализ потребителей прохладительных напитков на основе психографических данных.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..2

1. Теоретические основы маркетинговых исследований психографического профиля потребителей…………….…………………………………….………..4

1.1 Психография как метод исследования потребителей в

маркетинге ………………………………………………………………….….4

1.2 Методики изучение стиля жизни потребителей и

сегментирования рынка на основе психографических типов…………...….6

1.3 Особенности определения психографический типов российских потребителей……………………………………………………………….....24

2. Маркетинговые исследования психографического портрета покупателей продукции ГК «Вестер»…………….…………………………………………...37

2.1 Общая характеристика Группы компаний «Вестер»………….……………………………………………………...……37

2.2 Описание проблемы маркетингового исследования и поиск путей ей решения. Составление плана маркетингового исследования…………......41

2.3 Проведение маркетингового исследования психографического профиля потребителей прохладительных напитков ГК «Вестер»............................................................................................................43

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………...………………..55

Список использованной литературы…………………………………...………57

Скачать архив (93.88 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

Курсовая по МИ!.doc

— 375.50 Кб (Скачать файл)

 

   - далее все утверждения были проранжированы по степени значимости для определения покупательского поведения респондента (ранг 1 присваивался утверждению, наиболее чётко характеризующему тип покупательского поведения, ранг 10 – наименее чётко). В соответствии с данными рангами каждому утверждению присваивается дополнительный коэффициент значимости. (Ранжирование и оценка вопросов по степени значимости представлены в таблице 2.2). 

    

   Таблица 2.2

   Ранжирование  и оценка вопросов по степени значимости

№ вопр. Формулировка  вопроса Ранг вопроса Коэффициент значимости вопроса (wi)
3 Я постоянно  употребляю один и тот же вкус напитка 10 0,18
4 Я бы попробовал напиток новой марки, если бы мне  порекомендовал его кто-то из друзей 7 0,07
5 Я бы попробовал напиток новой марки, если бы его  порекомендовал продавец в магазине 6 0,09
6 Я бы попробовал напиток новой марки, если бы увидел рекламу этого напитка в СМИ 5 0,11
7 Я способен купить новую, неизвестную мне марку напитка просто увидев её в продаже 1 0,18
8 Я буду продолжать употреблять напиток любимой  марки, даже если у окружающих будет  негативное к ней отношение 8 0,05
9 В случае отсутствия в продаже напитка необходимой  мне марки я куплю напиток  другой марки 3 0,14
10 Я не люблю рисковать, пробуя напитки других марок, т. к. боюсь  в них разочароваться 9 0,04
11 Я стремлюсь  пробовать напитки разных марок  и вкусов, чтобы найти оптимальный  для себя 2 0,16
12 В ресторане\кафе Я постоянно заказываю одно и  то же блюдо, т. к. точно знаю что оно мне нравиться 4 0,13

   Итоговая  оценка ответов респондента по всем 10 психографическим вопросам рассчитывалась по формуле:

    

I = ∑ ki * wi,

где i – номер вопроса, ki – оценка ответа респондента в i-м вопросе, а wi – коэффициент значимости i-го вопроса.

   - согласно итоговой оценке ответов  I респондент попал в один из четырёх интервалов: от 3 до 2,5 баллов (новатор), от 2,4 до 1,4 (раннее большинство), от 1,4 до 0,4 (позднее большинство) или от 0,3 до 0 (консерваторы). Интервалы для определения покупательского типа поведения респондентов рассмотрены в таблице 2.3.

   Таблица 2.3

   Интервалы для оценки покупательского типа поведения респондентов

  Новатор Ранее большинство Позднее большинство Консерватор
Значение 3 – 2,5 2,4 – 1,4 1,4 – 0,4 0,3 - 0
В % от максимума (3 балла)  
85 – 100 %		  
51 – 84 %		  
16 – 50 %		  
16 %
 

   В результате проведения исследования методом  R-TGI были  определены типы поведения потребителей каждой из выбранных для анализа марок прохладительных напитков («Pepsi Cola», «Lipton Ice tea», «Cido», «Mirinda», «7up»). Данные сведены в таблицу 2.4. 
 
 

   Таблица 2.4

   Распределение типов покупательского поведения  среди потребителей энергетических напитков различных марок

  Марка энергетического  напитка
«Pepsi Cola» «Lipton Ice tea» «Cido», «Mirinda» «7up»
Тип покупательского поведения Новаторы 15 52 24 24 17
Ранее большинство 29 34 50 28 33
Позднее большинство 38 28 18 25 14
Консерваторы 18 21 8 23 1
 

   - далее проведём сегментацию 4-х полученных типов потребительского поведения по 5 маркам напитков.

   1. Приведём таблицу 2.4 к удобному для расчетов виду, заменяя марки напитков буквами X1, X2 и т.д., а типы потребительского поведения цифрами от 1 до 4 аналогично.

   Рассчитаем:

   - среднюю величине по каждой марке (Хi) по формуле:

   Хi = ∑Xi/n,

где n – количество типов покупательского поведения.

     - среднее квадратическое отклонение (σi) по формуле:

   σi =   ∑(Xi – Х)/n

   Полученную  таблицу с расчётами рассмотрим на рисунке 2.5. 

Таблица 2.5

Исходные  данные для анализа

  X1 X2 X3 X4 X5
1 15 17 24 24 52
2 29 34 50 28 33
3 38 28 18 25 14
4 18 21 8 23 1
Хi 25 25 23,2 25 25
σi 9,1 6,8 15,6 1,9 17,6
 

   Данные  в полученной таблице нормированы, т. е. измерены в одной шкале, поэтому  необходимость нормирования данных отпадает.

   2. Проведём сегментирование с помощью иерархического конгломеративного кластерного анализа. Сведём полученные ранее результаты в матрицу исходных данных (табл. 2.5).

   Таблица 2.5

   Матрица с исходными данными

  Х1 Х2 Х3 Х4 Х5
1 15 17 24 24 52
2 29 34 50 28 33
3 38 28 18 25 14
4 18 21 8 23 1
 

   3. Транспонируем полученную матрицу. Результат транспонирования матрицы исходных данных рассмотрим в таблице 2.6. 
 

   Таблица 2.6

   Транспонированная матрица исходных данных

  1 2 3 4
1 15 29 38 18
2 17 34 28 21
3 24 50 18 8
4 24 28 25 23
5 52 33 14 1
 

   5. Из транспонированной матрицы рассчитаем матрицу евклидовых расстояний (матрица мер сходства) между объектами (D) по формуле:

   Dij =   ∑ (Zij – Zik)²

Занесём полученные результаты в матрицу евклидовых расстояний (таблица 2.7).

   Таблица 2.7

   Матрица евклидовых расстояний

 Объекты N1 N2 N3 N4 N5
N1 - 104,2 107,6 102,1 106,8
N2 104,2 - 108,1 101,3 107,2
N3 107,6 108,1 - 105,9 117,3
N4 102,1 101,3 105,9 - 107,7
N5 106,8 107,2 117,3 107,7 -
 

   По  полученной матрице находим пару самых близких друг к другу объектов: самыми близкими объектами являются N4  и N2. Объединим их в кластер S4 {N4;N2}. 

     Пересчитаем расстояния между  объектами и кластером S4 по методу «дальнего соседа» и сформируем новую матрицу евклидовых расстояний (таблица 2.8).

   Таблица 2.8

   Матрица евклидовых расстояний

Объекты N1 N3 N5 S4
N1 - 107,6 106,8 104,2
N3 107,6 - 117,3 108,1
N5 106,8 117,3 - 107,2
S4 104,2 108,1 107,2 -

Информация о работе Маркетинговые исследования психографического профиля потребителей