оглавление

Введение 3

1. Методы обработки маркетинговой информации 4

   1.1 Подготовка данных к анализу 4

   1.2 Оценка маркетинговой информации 13

2. Сущность, определение и структура маркетинговой информационной системы 26

   2.1 Понятие и роль маркетинговой информационной системы 26

   2.2 Разработка МИС 37

3. Практический пример использования МИС 44

Заключение 49

Список использованных источников 50

 

Введение

     Необходимость использования в маркетинговой  деятельности предприятия разнообразной и обширной по объему информации требует системного подхода к организации ее получения, преобразования и анализа в процессе выработки управленческих решений. Ценность управленческих решений в маркетинге в значительной степени зависит от информационного обеспечения, которое должно удовлетворять информационные потребности конкретных пользователей.

     Существующие  статистические пакеты позволяют провести достаточно полный и продвинутый  анализ данных. Для грамотного применения многочисленных методов, заложенных в прикладных пакетах, маркетолог должен понимать суть этих методов, их ограничения и степень точности. В противном случае он будет принимать решения, основываясь на неверной информации.

     Понимание процессов, происходящих на рынке, и  владение статистическими методами также позволяет вытаскивать из имеющихся данных нетривиальные, незаметные на первых взгляд связи, строить обоснованные прогнозы и давать оценки.

     Целью этой работы является рассмотрение методов обработки маркетинговой информации, как одного из важнейших аспектов для принятия решений в реализации маркетинговой политики.

     Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выявить возможные методы обработки маркетинговой информации.
2. Для каждого метода определить вопросы, ответы на которые позволяют выбрать тот или иной метод.
3. Рассмотреть понятие и роль маркетинговой информационной системы.
4. Привести пример использования маркетинговой информационной системы.

 

1. Методы обработки маркетинговой информации

     1.1 Подготовка данных к анализу

     Использование маркетинговой информации является необходимым условием повышения гибкости и эффективности системы управления предприятием. Поэтому получение необходимой информации является важной задачей для маркетолога. Но сбор информации не будет иметь смысла до тех пор, пока исследователь не установит, что собранные данные в действительности означают. Для этого данные, полученные в процессе маркетингового исследования должны пройти процедуру обработки, обобщения и интерпретации.

     После того как маркетолог собрал информацию, наступает этап оценки и анализа  данных. Анализ маркетинговой информации является самым важным и основным инструментом получения достаточно достоверных данных о состоянии всех компонентов маркетингового окружения. При проведении маркетингового исследования потребителей от исследователя требуется не только талант социолога, но и определенное знание методов обработки полученных данных. Причём выбор методов анализа обязательно должен подбираться в соответствии с целями и задачами исследования, от этого в полной мере будет зависеть эффективность и достоверность исследования, его конечные результаты.

     Анализ  маркетинговой информации – это извлечение из совокупности полученных данных наиболее важных сведений и результатов.

     Задачами  маркетингового анализа являются:

1. Изучение платежеспособного спроса на продукцию, рынков сбыта и обоснование плана производства и реализации продукции соответствующего объема и ассортимента.
2. Анализ факторов, формирующих эластичность спроса на продукцию и оценка степени риска невостребованной продукции.
3. Оценка конкурентоспособности продукции и изыскания резервов повышения ее уровня.
4. Разработка стратегии, тактики, методов и средств формирования спроса и стимулирования сбыта продукции.
5. Оценка эффективности производства и сбыта продукции методов анализа маркетинговых данных и проблем маркетинга.

     Процесс подготовки данных к анализу можно  представить следующим образом[4]:

     Рисунок 1.1 - Процесс подготовки данных к анализу

     Под редактированием понимается просмотр данных, учитывая возможности их использования. Представление просмотренного материала данных в форме таблиц означает их табулирование.

     Первый  этап заключается в проверке анкет  на полноту заполнения и качество интервьюирования. Зачастую этот процесс ведется параллельно с полевым. Анкеты, поступившие с мест сбора данных, могут быть не  приняты по следующим причинам:

1. Не заполнены отдельные части анкеты.
2. Представленные ответы свидетельствуют о том, что респондент не понял вопросов либо не точно следовал инструкциям по заполнению анкеты.
3. Ответы варьируются очень незначительно или не варьируются вовсе.
4. Ответы в анкете даны респондентом, не входящем в группу, выделенную для участия в исследовании.

     Важно на этом этапе провести логическую проверку на заполнение.

     Все выявленные ошибки необходимо откорректировать. Вот почему процесс проверки анкет еще называют просто «редактированием».

     Основная  цель редактирования состоит в установлении некоторых стандартов минимального качества сырых данных. Редактирование включает в себя просмотр и, если необходимо, исправление каждой анкеты или формы регистрации наблюдений. Просмотр и внесение исправлений зачастую выполняются в две стадии: полевое редактирование и централизованное офисное редактирование.

     Полевое редактирование – это предварительное редактирование, которое строится таким образом, чтобы обнаружить наиболее бросающиеся в глаза пропуски и неточности данных. Оно также полезно для контроля поведения персонала полевых сил и внесения ясности в любого рода недопонимание этими силами направлений их деятельности, методов, специфических вопросов и т.п. Вот некоторые из проверяемых элементов: полнота, удобочитаемость, вразумительность, единообразие, логическая последовательность.

     За  полевым редактированием обычно следует централизованное офисное  редактирование, которое заключается в более полной и точной проверке и коррекции собранных ответов. Для этой работы подходит личность, обладающая острым глазом и хорошо знакомая с целями и методами исследования. Чтобы обеспечить логическую последовательность обработки материалов, лучше всего предоставить все носители собранных данных одному человеку. Если эту работу приходится делить по соображениям её объёма и имеющегося времени, подразделы должны определяться по частям анкеты, а не по респондентам. То есть, один редактор должен редактировать часть «А» всех анкет, а другой часть «В».

     Кодирование – это технический приём, с помощью которого данные распределяются по категориям. Посредством кодирования сырые данные превращаются в символы – обычно цифровые, которые можно табулировать и подсчитывать. Однако это преобразование не должно осуществляться автоматически; оно требует здравого суждения кодировщика.

     Первый  этап кодирования заключается в  специфицировании категорий или  классов, которым будут относиться ответы. Число этих классов зависит  от исследуемой проблемы и специальных  позиций анкеты, используемых для  генерирования информации. Выбор ответов должен быть взаимоисключающим и исчерпывающим, чтобы каждый ответ логически попадал в одну, и только одну категорию.

     Второй  этап кодирования касается назначения кодовых номеров классов.

     Когда для анализа данных предполагается использовать компьютер, кодирование необходимо выполнять таким образом, чтобы данные оказались готовыми для ввода в машину.

     Завершающий этап процесса кодирования состоит  в подготовке книги кодов, которая содержит общие инструкции, указывающие, каким образом была закодирована каждая позиция данных.

     Процедура кодирования заключается в присвоении кода, обычно цифрового, каждому возможному варианту ответа по каждому вопросу.

     В теории изменений используют четыре типа шкал:

• номинальную;
• порядковую;
• интервальную;
• абсолютную.

     Шкалирование  означает классификацию данных по определенным критериям. На практике применяются номинальная шкала (классификационные), порядковая шкала (ранговые) и количественные (метрические).

     Номинальные шкалы основываются на том, что объектом присваиваются определенные признаки, и они классифицируются по наличию и отсутствию определенного признака.

     Номинальная шкала строится следующим образом. Каждому свойству потребителя ставится в соответствие код, позволяющий  отличить одно значение свойства от другого. Так, например, если в качестве свойства рассматривается пол потребителя, то значениями этого свойства являются такие понятия, как «мужской» и «женский». Значению свойства «мужской» может быть дано кодовое значение 1, а значению «женский» – 0. Изучаемые свойства полового признака потребителя будут идентифицироваться с этими цифровыми значениями.

     Введение  данной шкалы преследует две цели:

• распознание изучаемых объектов по их свойствам;
• подсчет числа объектов с одинаковыми свойствами.

     Порядковая (ординарная, ранговая) шкала присваивает  значения свойствам потребителя с учетом отношения порядка, присутствующего между изучаемыми значениями свойств. Порядковую шкалу называют также ранговой шкалой (например, система бальных оценок качества или конкурентоспособности товара).

     Порядковая  шкала предусматривает сопоставление  интенсивности определяемого признака у исследуемого объекта, т.е. располагает их по признаку «больше-меньше», но без указания, насколько больше или меньше.

     Между значениями отдельного свойства потребителя  может существовать отношение порядка. Аналитик может сказать, какое из значений, по его мнению, лучше, а какое – хуже. При этом семантика понятий «хуже», «лучше» определяется самим аналитиком и изучаемым свойством. Для того, чтобы формально зафиксировать это отношение между значениями свойства, вводятся коды, которые присваиваются отдельным значениям свойства.

     Главное назначение порядковой шкалы – это  размещения отдельных объектов согласно установленному значению этого свойства. Причем нельзя вычислить относительное расстояние между парами объектов. Однако, можно вычислить среднее значение установленного свойства для выборки объектов. В качестве среднего значения лучше брать не среднее арифметическое, а медиану.

     Порядковые  шкалы широко используются при анализе  предпочтений в экономике, например при анализе спроса и предложения.

     Количественные  или метрические шкалы подразделяются на интервальные и абсолютные (пропорциональные).

     С интервальной шкалы можно оценить, на сколько один объект «удален» от другого по рассматриваемому свойству. Сравнение объектов возможно только тогда, когда может быть вычислено различие между наблюдаемыми свойствами у отдельных потребителей, и эти различия могут быть сопоставлены.

     В отличие от интервальной абсолютная шкала предполагает наличие естественного (абсолютного) нуля. Поэтому в этой шкале можно рассматривать абсолютные значения величин (определить, во сколько раз одна величина больше другой).