Повышение конкурентоспособности краски для волос

Примечание –  Источник: собственная разработка. 

Как видно из таблиц, для большинства покупателей, а именно для 62,4% проведение консультаций будет являтся весомым плюсом при выборе и покупки краски для волос. 
 
 
 

    3.5. Результаты корреляционно-регрессионного  анализа

    Целью проведения корреляционного анализа  мы поставили изучение силы связи  между такими параметрами, как цена, качество, состав краски, упаковка, ассортимент, известность марки, наличие сопутствующих товаров.

    В результате обработки анкет респондентов были получены две интервальные переменные:

• Цена
• Качество краски (Таблица в Приложении Б)

 

    В целях проверки достоверности корреляционной зависимости между такими переменными, как цена краски и её качество дополнительно была произведена частная корреляция. 

Таблица 3.5.1. Зависимость между  ценой, составом и  качеством краски

 

    Примечание – Источник: собственная разработка. 

    Из таблицы видно, что между ценой и качеством краски по-прежнему  наблюдается статистически значимая корреляция, а коэффициент Пирсона уменьшился незначительно (с -0,753 до 0,657). Следовательно, корреляция не является ложной. (таблицы в Приложении Г)

    Первое, на что следует обратить внимание, — это таблица Дисперсионный анализ. Статистическая значимость (столбец Sig) меньше 0,05.

    Затем следует рассмотреть таблицу  Сводка для модели, содержащую важные сведения о построенной модели. Коэффициент детерминации R является характеристикой силы общей линейной связи между переменными в регрессионной модели. Он показывает, насколько хорошо выбранные независимые переменные способны определять поведение зависимой переменной. Чем выше коэффициент детерминации (изменяющийся в пределах от 0 до 1), тем лучше выбранные независимые переменные подходят для определения поведения зависимой переменной. В нашем случае R = 0,86, что является очень хорошим показателем.

    Также важной характеристикой регрессионной  модели является коэффициент R², показывающий, какая доля совокупной вариации в зависимой переменной описывается выбранным набором независимых переменных. В нашем случае R²=0,887 — это значит, что регрессионной моделью описано 88,7 % случаев.

    Третьим практически значимым показателем, определяющим качество регрессионной модели, является величина стандартной ошибки расчетов (столбец Std. Error of the Estimate). Чем он меньше, тем надежнее модель (в общем случае показатель должен быть меньше 0,5). В нашем случае ошибка составляет 0,356, что является приемлемым результатом.

    На  основании таблиц Дисперсионный анализ и Сводка для модели можно судить о практической пригодности построенной регрессионной модели. Учитывая, что Дисперсионный анализ показывает весьма высокую значимость (менее 0,001), коэффициент детерминации превышает 0,6, а стандартная ошибка расчетов меньше 0,5, можно сделать вывод о том, что с учетом ограничения модель описывает 88,7 % совокупной дисперсии, то есть построенная регрессионная модель является статистически значимой и приемлемой.

    Однако  основные практические результаты регрессии  содержатся в таблице Коэффициенты. В первом столбце таблицы Coefficients содержатся независимые переменные, составляющие регрессионное уравнение (удовлетворяющие требованию статистической значимости). В нашем случае в регрессионную модель входят две характеристики: сфера деятельности и количество работников организации. Особая строка Constant содержит важную информацию о полученной регрессионной модели: значение зависимой переменной при нулевых значениях независимых переменных. В нашем случае величина константы равна 3,824.

    Теперь  необходимо определить направление  и силу влияния на цену покупаемых пишущих принадлежностей каждого  частного параметра. Это позволяет  сделать столбец Beta, содержащий стандартизированные - коэффициенты регрессии. Данные коэффициенты также дают возможность сравнить силу влияния параметров между собой. Исходя из того, что значения коэффициентов в нашем случае равны 0,968 и 0,62, можно сделать вывод о том, что с улучшением состава и качества краски, цена увеличивается. Итак, в результате построения регрессионной модели можно сформировать следующее регрессионное уравнение: 

    Ц= 3,824+1,131К+0.084С, где

    Ц – цена;

    К – качество

    С – состав краски.

    Последний показатель, на который целесообразно обращать внимание при интерпретации результатов регрессионного анализа, — это стандартная ошибка, рассчитываемая для каждого коэффициента в регрессионном уравнении (столбец Std. Error). При 95%-ном доверительном уровне каждый коэффициент может отклоняться от величины К на ±2 х Std.Error. Это означает, что коэффициент при параметре Качество (равный 0,057) в 95 % случаев может принимать значения от -0,949 до -0,125; а при параметре Состав-0,068- от -0,116 до -0,02. На этом интерпретация результатов регрессионного анализа может считаться завершенной.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение

    Проведенное изучение проблематики курсовой работы позволяет сделать следующие  выводы.

    Вопросы исследования рынка актуальны для  любой продукции и любого производителя. Ведь у каждого предприятия есть покупатели его продукции, следовательно, оно должно знать их нужды. Любое предприятие работает в конкретных экономических условиях и должно знать эти условия. Спрос на продукцию может зависить как от моды, времени года, так и от других условий.

    В результате проведения маркетингового исследования и анализа полученных данных, можно сделать вывод о  состоянии рынка краски для волос в целом и пишущих принадлежностей в частности.

    Сегодня на белорусском рынке представлено около более 2-х десятков торговых марок краски для волос. Объемы производства отечественных красок для волос остаются на невысоком уровне. Да и потребители предпочитают использовать скорее продукцию импортную, нежели белорусскую. Об этом свидетельствуют как результаты проведенной фокус-группы с потребителями, так и анкетный опрос.

    Было  выявлено, что на рынке преобладает  спрос именно на краску для волос. И это неудивительно, так как это наиболее надёжный и долговременный результат окраски волос.

    На  рынке популярны такие марки  красок для волос, как L’oreal, Palette, Garnier, Wella, Londa, Роколор, Белита Колор.

    В целях возможности прогнозирования  рынка был проведен корреляционно-регрессионный  анализ. Наибольший интерес здесь  представляет выявленная в результате анализа обратная взаимосвязь между такими показателями, как цена, состав краски и качество. Знание о существовании данной зависимости может позволить производителям краски для волос правильно построить отношения с потребителями, предлагая товар по приемлемым для них ценам. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  использованных источников

1.Котлер Ф. “Маркетинг, менеджмент” – СПБ: ПитерКом, 1999.

2.Энциклопедический словарь экономики и права. – М.: ФИНПРЕСС, 2001. – 345 с.

3.Словарь бизнес-терминов. – М.: Юнити, 2003. – 450 с.

4.Макроэкономика: теория и российская практика: Учебник. - 3-е изд. Доп. и перераб. / Под ред. проф. А.Г. Грязновой, проф. Н.Н. думной.- М.: КНОРУСС, 2006.- 688 с.

5. Макроэкономика: Учебник, 6-е изд. Доп. и перераб..- М.: Высшее образование, 2007.- 654 с

6. Шишов А.А. Макроэкономика. _ М.: Ассоциация авторов-издателей "Тандем", изд. - во ЭКМОС, 2007. - 230 с.

7.Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М., Финпресс, 1998.

 8. Дружинин Н.К. Математическая статистика в экономике. М., Статистика, 1971.

9. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики.М., Финансы и статистика, 1996.

10. Ламбен Жан-Жак. Стратегический маркетинг. Санкт-Петербург, Наука, 1996.

11.http://www.mybntu.com/economy/market/istochniki-marketingovoj-informacii.html

12. Майкл Р.Байе Управленческая экономика и стратегия бизнеса под ред.Никитина А.М. М.: "ЮНИТИ", 1999.

13.  Маркетинговые исследования: учеб пособие/Т.Г. Зорина, М.А. Слонимская. – Минск: БГЭУ, 2010 
14. М.: Финансы и статистика, 1989. - 623с.

15. данные статьи «как избежать столкновения с транснациональными конкурентами» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Приложение  А

Цель  фокус-группы—поиск идей для повышения конкурентоспособности краски для волос.

Вводный блок

Представление участников группы (5 минут)

Потребительские предпочтения (15 минут)

1. Чем вы предпочитаете красить волосы?

• Краска для волос

• Тоник
• Хна

2. Как часто вы красите волосы?

3. Какие критерии для волос самые важные при выборе краски (качество, состав, стойкость, ассортимент, время окрашивания)
4. Вы постоянно пользуетесь краской одного производителя или для Вас это не имеет значения?
5. Насколько вы довольно  краской для волос?

Тестирование  краски для волос

Закрытое  тестирование краски для волос (20 минут)

Участникам  предлагаются несколько заранее  окрашенных образцов (искусственные  пряди волос), каждый из которых пронумерован. Номер образца соответствует  определённой марки краски. По каждому  образцу участнику предлагается ответить на следующие вопросы:

1. Нравится ли Вам данный образец? (цвет, структура волоса после окрашивания и т.д.)
2. Купили бы Вы такую краску?
3. Что Вам хотелось бы изменить?

Открытое  тестирование краски для волос.

Т.к. для окрашивания  волос должны быть созданы специальные условия, которые требуют больших затрат (времени и материальных ресурсов), мы предложили респондентам оценить внешний вид упаковок, внутреннее содержание ( наличие сопутствующих товаров), доступность  изложенной в инструкции информации и т.д.

Персонификация

Теперь участникам проводимой фокус-группы предлагается представить, что краска для волос  – это девушка.

• Какая она?
• Какого социального статуса и семейного положения?
• Какой стиль одежды предпочитает?
• Можно ли ей доверять?
• Опишите её одним словом.

А теперь  соотнесите каждую марку краски с  предложенной картинкой. 
 
 
 

    Приложение  Б 

    Таблица Б.1. – Теснота связи между показателями