Повышение конкурентоспособности краски для волос

3.2. тестирование анкеты

3.3 анализ результатов теста и  внесение корректировки

4. подготовка к сбору данных

5. сбор данных

6. анализ данных

7. заключение и рекомендации

      К числу количественных способов сборов первичной информации кроме структурированных  опросов относятся структурированные  или формализованные наблюдения (observations) – способ сбора первичной маркетинговой  информации путем регистрации определенных фактов, касающихся изучаемого объекта и значимых с точки зрения целей исследования.

    Наблюдение  — это способ получения информации, который:

• соответствует определенной цели исследования;
• характеризуется планомерностью и систематичностью;
• является основой для обобщающих суждений;
• подлежит постоянному контролю на надежность и точность.

    Преимущества  наблюдения по сравнению с опросом:

• независимость от желания объекта сотрудничать, от его способности устно выразить суть дела;
• большая объективность;
• восприятие неосознанного поведения объекта (к примеру, при выборе товара на полках в магазине);
• возможность учета окружающей ситуации, в том числе при наблюдении с помощью приборов.

    Возможные недостатки наблюдения:

• трудность обеспечения репрезентативности;
• субъективность восприятия, селективность наблюдения;
• эффект наблюдения (поведение объекта может быть неестественным при открытом наблюдении).

      При использовании структурированного подхода необходимо предварительно точно определить, что следует наблюдать и какие данные об объекте наблюдения записывать. Эти решения предполагают наличие предварительных гипотез. Наблюдение может осуществляться как человеком, так и механическими и электронными устройствами.

      Эксперимент (experiment) — это исследование, устанавливающее влияние изменения одной (или нескольких) независимой переменной на одну (или несколько) зависимую переменную. Существенные признаки эксперимента:

• изолируемые изменения (отдельные величины варьируются исследователем, другие постоянны);
• активное вмешательство исследователя в процесс изменения данных;
• проверка причинно-следственных связей (например, воздействие торговой марки на реализацию продукта).

    Эксперименты разделяются на лабораторные (проводятся в искусственной обстановке) и полевые (проводятся в реальных условиях). При проведении эксперимента обычно возникают как минимум две проблемы: насколько изменения зависимой переменной можно отнести на счет независимых; насколько пригодны результаты эксперимента для других условий среды (репрезентативность эксперимента) [13]. 
 

    2.3. Методы анализа  маркетинговой информации.

    При анализе маркетинговой информации необходимо подготовить данные, что  является предварительной стадией  их анализа и состоит из ряда последовательных действий:

     сбор информации

     проверка качества данных

1. редактирование
2. кодирование
3. создание базы данных
4. табулирование
5. корректировка

анализ  данных

    Данные, полученные в ходе формализованного опроса или наблюдения и подготовленные к обработке, подвергаются базовому анализу, который происходит по следующей  схеме : расчет частотных распределений, кросс-табулирование, проверка гипотез о связях и различиях. Результаты базового анализа определяют направления для последующего многомерного анализа.

    Дисперсионный и ковариационный анализы – статистические методы анализа маркетинговой информации., которые используются для изучения различий средних значений зависимых переменных, вызванных влиянием контролируемых независимых переменных, при условии, что учтено влияние неконтролируемых независимых переменных.

    С помощью дисперсионного анализа (analysis of variance-ANOVA) исследует влияние одной или нескольких независимых переменных на одну зависимую ( одномерный анализ) или на несколько зависимых переменных (многомерный анализ). Для анализа необходима зависимая переменная, измеренная с помощью интервальной или относительной шкалы, и как минимум одна независимая переменная или фактор. В обычном случае независимые переменные принимают только дискретные значения (и относятся к номинальной или порядковой шкале); в этой ситуации также говорят о факторном анализе.

    Если  же независимые переменные принадлежат к интервальной шкале или шкале отношений, то их называют ковариациями, а соответствующий анализ – ковариационным (analysis of covariance – ANCOVA).

    Корреляционный  анализ подразумевает измерение силы связи между двумя или более переменными, при этом он рассматривает совместное изменение двух оцениваемых переменных.

    Корреляционный  анализ целесообразно применять  в случаях, когда необходимо выяснить ответы на следующие вопросы:

• Насколько сильно связан объем продаж с расходами на рекламу?
• Существует ли связь между долей рынка и количеством торгового персонала?
• Связано ли восприятие качества товаров потребителями с их восприятием цены?

    Регрессионный анализ используется для выведения уравнения, связывающего зависимую переменную с одной или несколькими независимыми; данный метод позволяет исследовать распределение зависимой переменной в условиях, когда одна или несколько независимых переменных сохраняются фиксированными на различных уровнях.

    Регрессионный анализ позволяет ответить на следующие  вопросы:

• Действительно ли независимые переменные обуславливают значимую вариацию зависимой переменной?
• В какой степени вариацию зависимой переменной можно объяснить независимыми переменными?
• Какова форма связи и вид математического уравнения, описывающего зависимость между зависимой и независимой переменными?
• Как предсказать значения зависимой переменной?

    Корреляционный  анализ используют для анализа экспериментальных  данных, результатов опроса или данных наблюдений.

      Дискриминантный анализ (discriminant analysis) – анализ различий заранее заданных групп объектов исследования ( потребителей, товаров, брендов и т.п.). переменная, разделяющая совокупность объектов исследования на группы, называется группирующей.

      С помощью дискриминантного анализа  изучаются различия между двумя  или более группами по определенным признакам. Признаки, используемые для выявления различий между группами, называются дискриминантными переменами. Группирующая переменная должна быть номинальной, то есть измеряться по номинальной шкале, а зависимые переменные – метрическими. Соблюдение этого условия обеспечивает высокую точность статистических расчетов. Однако на практике допускается, что группирующая переменная может быть номинальной или порядковой, а дискриминантные переменные могут измеряться по шкале любого типа.

      Факторный анализ  (factor analysis) – это совокупность методов, которые на основе объективно существующих корреляционных взаимосвязей признаков (или объектов) позволят выявлять латентные (или скрытые) обобщающие характеристики структуры изучаемых объектов и их свойств.

      В ходе проведения маркетингового исследования можно столкнуться с множеством переменных, большинство из которых  взаимосвязаны. Для удобства обработки  их число следует снизить до приемлемого уровня. С этой целью связи между коррелированными переменными анализируют и представляют в виде небольшого числа факторов.

      Кластерный  анализ (cluster analysis) – это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения.

      Кластерный  анализ предназначен для разбиения  совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). По сути это задача многомерной классификации  данных. Кластерный анализ - совокупность математических методов, предназначенных для формирования относительно "отдаленных" друг от друга групп "близких" между собой объектов по информации о расстояниях или связях (мерах близости) между ними [14].

      Многомерное шкалирование (ММШ) (multidimensional scaling - MDS) – это класс методов для представления восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного изображения. Это не просто определенная процедура, а скорее способ наиболее эффективного размещения объектов, приближенно сохраняющий наблюдаемые между ними расстояние. Другими словами, ММШ размещает объекты в пространстве заданной размерности и проверяет, насколько точно полученная конфигурация сохраняет расстояние между объектами.

      Многомерное шкалирование в маркетинге используется для различных целей:

• измерения имиджа
• сегментации рынка
• разработка нового товара
• оценка эффективности рекламы
• ценового анализа
• решения о числе каналов сбыта
• построения шкалы отношений

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    3. Исследование рынка краски для волос в Республике Беларусь

    3.1. Анализ рынка краски для волос

    На  протяжении последних лет белорусский  рынок красок для волос демонстрирует  рост.  
Производители предлагают все более технологически сложную и дорогую продукцию, следуя за потребительским спросом - современная краска должна не только окрашивать волосы, но и заботиться об их красоте и здоровье.

    Характерная черта рынка красок для волос  – приверженность покупателей к  определенной марке или выбранному цвету, иначе говоря, высокая лояльность и нежелание рисковать при  выборе средства для окрашивания волос. Кроме того, этот сегмент подвержен сезонности продаж, которые возрастают весной, осенью и в новогодние праздники. Выделяются также предпочтения в выборе оттенков краски в зависимости от сезона: светлые - весной и летом, темные - осенью и зимой. Рынок красок для волос как бы разделен на два полюса. На одном - продукты простые и дешевые, где есть только тюбик с краской и флакон с окислителем, а на другом - дорогие, где кроме окрашивающих средств есть все для ухода за волосами: шампунь, бальзам-кондиционер, а также перчатки, шапочка, кисточка - и все это в красивой упаковке.

    Традиционно эксперты делят рынок средств  для окрашивания волос на следующие  группы:  
• Оттеночные средства - для кратковременного придания волосам нового оттенка. Такие средства быстро смываются, обладают самым щадящим воздействием.  
• Мягкие краски - содержат щадящий окислитель в очень небольшой концентрации. Они более стойкие, чем оттеночные средства. Смываются через 10 — 20 раз. 
• Стойкие краски - универсальные средства, которые могут дать любой желаемый эффект. Содержат сильные окислители, отрицательно влияющие на здоровье волос.  
• Осветляющие средства - используются для обесцвечивания (на 3—5 тонов и более) темных волос перед использованием самых светлых оттенков краски.

    По  данным производителей, работающих на рынке средств для окрашивания  волос, более 70% всего оборота красок для волос делят три крупнейшие компании: Schwarzkopf & Henkel, Wella, L’Oréal. 

    Рисунок 3.1. -  Доли крупнейших игроков рынка средств для окрашивания волос в 2008

    Примечание  – Источник : собственная разработка. 

    Самым крупным игроком на белорусском  рынке красок для волос является компания Schwarzkopf & Henkel. Бренду Schwarzkopf & Henkel принадлежат такие марки как: 
√ Pallette 
√ Pallette фитолиния  
√ Pallette Deluxe 
√ Pallette Блики Цвета 
√ Pallette Цвет XXL 
√ Brilliance 
√ Diadem 
√ Nordic 
√ Natural & Easy 
√ Men Perfect.