Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Апреля 2011 в 23:57, курсовая работа
БРЕНДИНГ, ТОРГОВАЯ МАРКА, МАРОЧНЫЙ КАПИТАЛ, МОТИВАЦИЯ, ВОСПРИЯТИЕ, ФОКУС-ГРУППА, ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ, КАРТА ВОСПРИЯТИЯ, СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО, СЕМАНТИЧЕСКИЙ ДИФФЕРЕНЦИАЛ
Рисунок 3 – Соотношение вкуса и внешнего вида
Примечание
- Источник: собственная разработка
Во
второй части рассматривалась
1) Продукция имеется на прилавке, но она незаметна ввиду незаметности стендов, упаковки, товарного знака.
2) Продукция распространена неповсеместно. Во многих магазинах, включая гипермаркеты, ее практически нет.
Наличие ассортимента прогрессивно развивается, однако было предложено качественное изменение увеличения наполнителей: например разработать различные начинки и упаковать каждую единицу зефира в отдельную упаковку.
Была выдвинута идея, что большое количество вкусов иногда начинает дезориентировать потребителя. Особенно нецелесообразно, ввиду отсутствия продвижения имеющихся вкусов вводить какие-то новые.
Были рассмотрены подарочные наборы зефира и выдвинуты идеи о том, что такой набор вполне приемлем при походе в гости. Главное в такой ситуации позиционирование таких преимуществ: большая коробка, вкусный зефир – и привязывание их к конкретной тематике. [16, c 345]
При
выявлении потребительских
1) Упаковка должна быть яркой и выглядеть дорого – это создает соответствующий имидж. При этом зефир наразвес это хороший вариант, но необходима сегментация и разграничение потребителей в этом случае.
2) Проведение промо-акций:
-раздача штучного зефира
-подарки при покупке на определенную сумму
-выпуск
специальной сувенирной
3) Проведение дегустаций в гипермаркетах и крупных магазинах
При
проведении развлекательной игры, было
выяснено, что основным стимулом для
покупки являются вкус и престиж
торговой марки. При этом при первых
покупках потребитель больше руководствуется
вкусом, а дальше для него важен тот саамы
brand image, который уже успел сформироваться
у него в голове.
3.2
Анализ потребительских
предпочтений с использованием
факторного анализа
Изложенный метод будет проиллюстрирована на примере анкеты, составленной для того, чтобы выявить лояльность потребителей к торговой марке «Красный Пищевик», а также пути ее повышения. Респондентам было предложено высказать свое отношение по поводу важности для них параметров при выборе сладкого по шкале «Плохо-Хорошо». Они оценивали параметры по пятибалльной шкале: 1-плохо, 5-хорошо.
В меню факторного анализа поля тестируемых переменных мы поместили следующие переменные: вкус, цена, качество, престиж торговой марки, яркая упаковка, удобная упаковка и удобное место для совершения покупки.
Далее в опции «Дескриптивные статистики» мы оставили вывод первичных результатов, которые включают в себя первичные относительные дисперсии простых факторов, собственные значения и процентные доли объяснённой дисперсии. [17, c 14]
С помощью опции «Отбор» мы оставили здесь анализ главных компонентов, установленный по умолчанию. Количество отобранных в этом случае факторов приравнивается к числу собственных значений, превосходящих единицу.
«Вращение» - активировали метод варимакса и оставили активированным вывод повёрнутой матрицы факторов. Также организовали вывод факторных нагрузок в графическом виде.
У нас установлена «Регрессия» и «Вывод по величине».
При оценке возможности проведения факторного анализа мы оцениваем таблицу КМО and Barlett's Test.
Таблица 3.1
– Мера адекватности
и критерий Барлетта
|
Примечание – Источник: собственная разработка
Факторный анализ считается пригодным т.к. КМО равен 0, 520, что находится в промежутке (0,5;1). По Barlett's Test критерий показывает весьма низкую значимость (менее 0,001), из чего следует вывод о применимости факторного анализа.
Таблица 3.2 -
Полная объясненная
дисперсия
Компонента | Начальные собственные значения | Суммы квадратов нагрузок вращения | |||||
Итого | % Дисперсии | Кумулятивный % | Итого | % Дисперсии | Кумулятивный % | ||
dimension0 | 1 | 1,850 | 26,427 | 26,427 | 1,829 | 26,126 | 26,126 |
2 | 1,683 | 24,045 | 50,471 | 1,704 | 24,346 | 50,471 | |
3 | ,979 | 13,988 | 64,459 | ||||
4 | ,840 | 11,995 | 76,454 | ||||
5 | ,777 | 11,101 | 87,555 | ||||
6 | ,506 | 7,227 | 94,782 | ||||
7 | ,365 | 5,218 | 100,000 |
Примечание – Источник: собственная разработка
По
таблице можно увидеть, что два
собственных фактора имеют
Интерпретация факторов:
Таблица 3.3 – Матрица повернутых компонент
Компонента | ||
1 | 2 | |
престижТМ10.4 | ,753 | |
удобнаяУпаковка10.6 | ,718 | |
удобноеМестоСовПок10.7 | ,638 | |
яркаяУпаковка10.5 | ,559 | |
вкус10.1 | ,845 | |
качество10.3 | ,811 | |
цена10.2 |
Примечание – Источник: собственная разработка
Таким
образом, мы видим разделение наших
факторов на две компоненты и связь
последних с этой компонентой. Показатель
«цена» имеет низкую связь со второй
компонентой (<0,5), именно поэтому мы исключили
из анализа и рассмотрения этот показатель.
Группируя показатели и обобщая компоненты,
мы поучили следующие данные: внешние
показатели для покупки (название для
компоненты 1) и показатели товара (название
для компоненты 2)
Таблица 3.4
– Выделение факторов
Фактор 1: Внешние показатели для покупки | Фактор 2: Показатели товара |
Престиж
торговой марки;
Удобная упаковка; Удобное место совершения покупки Яркая упаковка |
Вкус;
Качество |
Примечание – Источник: собственная разработка
Данные представлены на диаграмме следующим образом:
Рисунок 4 – Диаграмма интерпретации результата
Примечание – Источник: собственная разработка в SPSS
Т.к. любой «Образ товара» у нас целостный, то важно представить взаимосвязь имеющихся данных с компонентами. Впоследствии, размещая свой товар в той или иной области, мы понимаем, какие рычаги восприятия товара являются сильными, а какие нет.
На следующих таблицах представлена матрица сопряженности нашей первой компоненты – внешних показателей для покупки – и восприятия потребителями исследуемой торговой марки и марок конкурентов.
Таблица 3.5
– Таблица сопряженности
марки «Красный Пищевик»
и компоненты 1
Внешние показатели для покупки | Итого | |||||
1
(отсутствует) |
2 (слабое) | 3 (сильное) | 4 (очень сильное) | |||
КП | не знаю предприятие | 57 | ||||
знаю, очень нравится | 2 | 6 | 25 | 7 | 40 | |
знаю, нравится | 32 | 22 | 1 | 34 | 89 | |
знаю, безразлично | 15 | 12 | 10 | 4 | 41 | |
знаю, не нравится | 2 | 10 | 30 | 7 | 49 | |
знаю, очень не нравится | 0 | 6 | 9 | 11 | 26 | |
Итого | 75 | 75 | 78 | 74 | 302 |
Примечание
– Источник: собственная разработка
в spss
Информация о работе Повышение лояльности потребителей к кондитерской фабрике Красный Пищевик