–еклама > –екламне досл≥дженн¤ ринку

ступен¤ насиченн¤ ринку цими товарами;

характеристики ц≥льовоњ аудитор≥њ;

д≥¤льност≥ конкурент≥в;

доступност≥ та вартост≥ засоб≥в ≥ нос≥њв ≥нформац≥њ;

загальноеконом≥чних умов п≥дприЇмницькоњ д≥¤льност≥ в ”крањ≠н≥ та за кордоном.

–озробка плану проведенн¤ досл≥джень маЇ обов'¤зково перед≠бачати визначенн¤ метод≥в досл≥джень (спостереженн¤, експери≠мент, опитуванн¤ тощо), способ≥в досл≥дженн¤ (анкетуванн¤, меха≠н≥чн≥ прилади), виб≥рки (одиниц¤ виб≥рки, обс¤г виб≥рки, процедура виб≥рки) та засоб≥в зв'¤зку з аудитор≥Їю (телефон, пошта, особистий контакт, телемережа).

–ан≥ше н≥ж приступити до збиранн¤ ≥нформац≥њ вир≥шують пи≠танн¤ про ¤к≥сть вим≥рюванн¤, що п≥д нею розум≥ють наданн¤ об'Їктам числових значень. ѕричому в≥дношенн¤ м≥ж числами ма≠ють в≥дображувати в≥дношенн¤ м≥ж величинами вим≥рюваноњ озна≠ки об'Їкта. ƒостатньо просто визначити величини, зв'¤зан≥ з одноз≠начними пон¤тт¤ми (обс¤г продажу, ц≥на, в≥к, стать). —кладн≥ше Ч дл¤ характеристик, ¤к≥ не мають безпосереднього зв'¤зку з речами, або неможлив≥ дл¤ безпосереднього спостереженн¤ (думка, у¤вленн¤, ≥м≥дж, стиль, престиж, мода, демократичн≥сть, д≥¤ реклами тощо). ƒл¤ таких необх≥дно знайти ≥ндикатор Ч характеристику, зв'¤зану з тео≠ретичною конструкц≥Їю й таку, що п≥ддаЇтьс¤ вим≥рюванню.

¬им≥рюванн¤ зд≥йснюЇтьс¤ за допомогою шкали, з ¤коњ можна Ђзчитатиї к≥льк≥сну характеристику ознаки досл≥джуваного об'Їкта. якщо однаков≥ величини ознаки отримують однаков≥ числов≥ зна≠ченн¤, тод≥ використовуЇтьс¤ так званий ном≥нальний р≥вень шкали. якщо в≥дношенн¤ Ђб≥льше-меншеї м≥ж числами мають в≥дображати так≥ сам≥ в≥дношенн¤ м≥ж к≥льк≥сними характеристиками ознак Ч використовуЇтьс¤ ординарний р≥вень шкали. якщо в≥дношенн¤ р≥з≠ниц≥ м≥ж числовими значенн¤ми мають в≥дпов≥дати такому самому в≥дношенню р≥зниц≥ м≥ж реальними характеристикамиЧ викорис≠товуЇтьс¤ ≥нтервальний р≥вень шкали. якщо нульова характеристика означаЇ в≥дсутн≥сть ознаки взагал≥ Ч використовуЇтьс¤ пат≥о-шкала.

” досл≥дженн¤х можуть бути зад≥¤н≥ випадков≥ й невипадков≥ види виб≥рки.

ƒо випадкових належать: проста виб≥рка (виб≥р типу за допомо≠гою випадкових чисел), групова виб≥рка (розкладанн¤ генеральноњ сукупност≥ на окрем≥ групи, всередин≥ кожноњ з них пот≥м проводитьс¤ випадкова виб≥рка), метод Ђклумбї (одиниц¤ виб≥рки склада≠Їтьс¤ ≥з груп елемент≥в, ≥з них вибирають де¤к≥, котр≥ пот≥м деталь≠но досл≥джують), багатошагова виб≥рка (виб≥рку робл¤ть к≥лька ра≠з≥в посп≥ль, причому одиницю виб≥рки попередньоњ стад≥њ беруть за сукупн≥сть одиниць наступноњ стад≥њ).

ƒо невипадкових виб≥рок у рекламних досл≥дженн¤х належать:

Х дов≥льна виб≥рка (елементи в≥дбираютьс¤ випадково Ч метод простий та дешевий, проте неточний, маЇ низьку репрезентативн≥сть);

Х типова виб≥рка (збиранн¤ даних за де¤кими характерними еле≠ментами генеральноњ сукупност≥; дл¤ цього необх≥дно мати дан≥ про розпод≥л ознак, за ¤кими визначаютьс¤ ц≥ типов≥ елементи);

Х метод концентрац≥њ (досл≥дженн¤ виконуютьс¤ т≥льки дл¤ най≠б≥льш важливих елемент≥в генеральноњ сукупност≥);

Х метод квот (метод, схожий з розпод≥лом ознак у генеральн≥й сукупност≥; при цьому припускають, що дан≥ виб≥рки в≥дпов≥дають даним генеральноњ сукупност≥, а отже, виб≥рка Ї репрезентативною дл¤ вс≥Їњ сукупност≥).

Ќайб≥льш коштовним та трудом≥стким Ї етап збиранн¤ ≥нформац≥њ.

«биранн¤ ≥нформац≥њ ведетьс¤ за допомогою спостережень, ≥н≠терв'ю, панел≥, експерименту та ≥м≥тац≥њ.

—постереженн¤ можуть бути польов≥ та лабораторн≥, особист≥, з участю контролера чи без нењ. ¬они передбачають планом≥рне вив≠ченн¤ фактор≥в, що сприймаютьс¤ органами чутт≥в, без впливу на об'Їкт спостережень (недол≥ки Ч висок≥ витрати, багато фактор≥в не п≥ддаютьс¤ безпосередньому спостереженню).

≤нтерв'ю може бути усне, письмове, телефонне, в≥льне за фор≠мою або стандартизоване. “ак≥ опитуванн¤ використовуютьс¤ дл¤ досл≥дженн¤ фактор≥в, ¤к≥ неможливо ви¤вити спостереженн¤м (переваги Ч над≥йн≥сть, репрезентативн≥сть; недол≥к Ч вплив ≥н≠терв'юера). якщо опитуванн¤ в≥дбуваЇтьс¤ за наперед розробленою схемою, то говор¤ть про стандартизоване ≥нтерв'ю.

ѕанель може мати вигл¤д щоденноњ телев≥з≥йноњ споживацькоњ панел≥, ¤ка забезпечуЇ регул¤рне повторне збиранн¤ даних у т≥й са≠м≥й груп≥ через однаков≥ пром≥жки часу (переваги Ч ви¤вленн¤ роз≠витку в час≥, недол≥киЧ Ђсмертьї панел≥ в раз≥ в≥дмови учасник≥в в≥д сп≥вроб≥тництва, за зм≥ни м≥сц¤ проживанн¤, ф≥зичноњ смерт≥ учасник≥в або за переходу в ≥ншу споживацьку категор≥ю; д≥¤ Ђефекту панел≥ї, коли учасники в≥дчувають контроль ≥ починають поводити себе ≥накше, н≥ж звичайно, зм≥нюючи св≥й спос≥б житт¤, звички тощо; висока варт≥сть). «а допомогою цього методу можна вивчати споживач≥в та посередник≥в.

≈ксперимент може бути польовим та лабораторним. ÷е досл≥д≠женн¤ впливу одного фактора на ≥нший за одночасного контролю≠ванн¤ пост≥йних фактор≥в (переваги Ч можлив≥сть окремого спостереженн¤ за впливом зм≥нних, контроль ситуац≥њ, реал≥стичн≥сть умов; недол≥к Ч велик≥ витрати грошей та часу).

≤м≥тац≥¤ Ч це найпоширен≥ший в економ≥чно розвинутих крањнах метод, коли в≥дбуваЇтьс¤ в≥дтворенн¤ умов експерименту ≥з застосу^-ванн¤м економ≥ко-математичних метод≥в ≥ сучасноњ обчислювальноњ та персональноњ техн≥ки (переваги Ч простота та доступн≥сть; недол≥≠ки Ч труднощ≥ у визначенн≥ впливу окремих фактор≥в, розпод≥лу цих фактор≥в, труднощ≥ у створенн≥ модел≥ повед≥нки).

Ќайпрост≥шим методом отриманн¤ даних у рекламному б≥знес≥ Ї опитуванн¤. ƒо 90 в≥дсотк≥в досл≥джень за кордоном в≥дбуваЇтьс¤ в такий спос≥б. ќпитуванн¤ може бути усним або письмовим. ќпиту≠ванн¤ класиф≥куютьс¤ за колом ос≥б, ¤ких опитують (приватн≥ осо≠би, експерти, п≥дприЇмц≥, споживач≥), за к≥льк≥стю ос≥б, що њх опи≠тують одночасно (одиничне чи групове), за к≥льк≥стю тем, що вход¤ть в опитуванн¤ (одна чи к≥лька), за р≥внем стандартизац≥њ (в≥льна, структурована чи повн≥стю стандартизована схема), за час≠тотою опитуванн¤ (одно- та багаторазове опитуванн¤).

ѕитанн¤ та в≥дпов≥д≥, ¤к правило, розробл¤ють, виход¤чи з таких принцип≥в:

Х однозначноњ в≥дпов≥д≥ Чтак, н≥, не знаю;

Х альтернативних в≥дпов≥дей, з ¤ких опитуваному необх≥дно ви≠брати одну (≥нод≥ Ч к≥лька);

Х ранжуванн¤ об'Їкт≥в за допомогою пор≥внюванн¤ один з одним;

Х шкалуючих питань, ¤к≥ дають диференц≥йовану оц≥нку под≥б≠ност≥ чи р≥зниц≥ досл≥джуваних об'Їкт≥в.

—пособами досл≥джень можуть бути анкети чи механ≥чн≥ пристроњ.

јнкета Ч це р¤д запитань, на ¤к≥ опитуваний маЇ дати в≥дпов≥дь усно або в ≥нш≥й форм≥. –озробл¤ючи анкети, важливо передбачити посл≥довн≥сть запитань (перш≥ мають збудити ≥нтерес, складн≥ або особист≥ питанн¤ необх≥дно задавати останн≥ми, питанн¤ повинн≥ складатис¤ в лог≥чну посл≥довн≥сть, треба уникати питань, що не сто≠суютьс¤ справи, оск≥льки це викликаЇ зайве роздратуванн¤ тощо).

ћехан≥чн≥ пристроњ використовують дл¤ вим≥рюванн¤ ≥нтенсив≠ност≥ почутт≥в опитуваного, що контактуЇ з конкретним рекламним зверненн¤м.

—пособи зв'¤зку з аудитор≥Їю розд≥л¤ютьс¤ на ≥нтерв'ю по теле≠фону, особисте ≥нтерв'ю, ¤ке може бути ≥ндив≥дуальним або груповим, анкети, що розсилаютьс¤ поштою, факсом, роздаютьс¤ в натовп≥.

јнал≥з з≥браноњ ≥нформац≥њ передбачаЇ виокремленн¤ ≥з сукупно≠ст≥ отриманих даних найб≥льш важливих в≥домостей ≥ результат≥в та зведенн¤ њх у таблиц≥, граф≥ки, формули тощо. ƒл¤ цього створю≠ютьс¤ статистичний банк та банк моделей.

—татистичний банк Ч це сукупн≥сть методик статистичноњ обро≠бки ≥нформац≥њ (њх понад 100), ¤к≥ дають змогу ¤кнайповн≥ше розкрити взаЇмну залежн≥сть р≥зних фактор≥в у рамках виб≥рки даних ≥ встановити м≥ру њх статистичноњ над≥йност≥.

Ѕанк моделей Ч це наб≥р математичних алгоритм≥в, що в≥доб≠ражають окрем≥ процеси плануванн¤ та контролю ≥ спри¤ють прий≠н¤ттю найоптимальн≥ших р≥шень на ринках збуту. —юди належать модел≥: визначенн¤ стратег≥њ повед≥нки ф≥рми на ринках збуту; розро≠бки бюджету; плануванн¤ рекламноњ кампан≥њ; вибору рекламноњ аген≠ц≥њ; вибору к≥лькост≥ показ≥в рекламного зверненн¤ тощо.

—татистичний банк грунтуЇтьс¤ на законах розпод≥лу частот, роз≠под≥лу зм≥нних величин, статистичних показник≥в Ч арифметично≠го, середнього, мед≥ани, моди, вар≥ац≥њ, дисперс≥њ тощо.

ƒл¤ обробки отриманих даних застосовуютьс¤ одно-, дво- або багатофакторн≥ методи анал≥зу залежност≥, ¤к≥ дозвол¤ють встано≠вити на¤вн≥сть зв'¤зку м≥ж двома та б≥льше зм≥нними. ƒл¤ цього ви≠користовують результати розпод≥лу частин ≥ зм≥нних величин, а та≠кож вар≥ац≥њ та в≥дхиленн¤ й розраховують реальн≥ величини тест≥в, а р¤д зм≥нних величин очищають в≥д випадкових значень.

–егресивний анал≥з Ч статистичний метод анал≥зу даних дл¤ ви≠значенн¤ залежност≥ одн≥Їњ зм≥нноњ величини в≥д ≥ншоњ незалежноњ зм≥нноњ величини (проста регрес≥¤) або к≥лькох зм≥нних (багато-факторна регрес≥¤). “ипова постановка питанн¤ за цим методом Ч наск≥льки зросте обс¤г продажу даноњ марки (групи) товару при зро≠станн≥ витрат на рекламу на один в≥дсоток, ¤ка буде ц≥на даного то≠вару наступного року, ¤к≥ будуть витрати на рекламу наступного року, через два роки, через три роки тощо.

¬ар≥ац≥йний анал≥з застосовуЇтьс¤ дл¤ перев≥рки того, чи суттЇ≠во впливаЇ зм≥на незалежних зм≥нних величин на залежн≥. “ипова постановка питанн¤ за цим методом Ч чи впливаЇ кол≥р рекламного зверненн¤ на обс¤г продажу товару, що рекламуЇтьс¤.

«а допомогою дискрим≥нантного анал≥зу можна розд≥лити групи об'Їкт≥в та з'¤сувати р≥зницю м≥ж окремими групами. ÷ей метод даЇ змогу в≥днести новий об'Їкт до ¤коњ-небудь групи на основ≥ його ха≠рактеристики. “ипова постановка питань Ч чи можна окрему лю≠дину, враховуючи њњ в≥к, достаток, осв≥ту, соц≥альний стан, уважати потенц≥йним покупцем даноњ марки товару.

1	2	3

Ќазва: –екламне досл≥дженн¤ ринку
ƒата публ≥кац≥њ: 2005-03-22 (2423 прочитано)