Информационные системы маркетингового анализа (стр. 4 из 5)

– Модуль GEO содержит гибкие инструменты настройки и размещения на карте подписей объектов, что очень важно для наглядности отображения информации.

Portfolio

Эффективность стратегического управления существенным образом зависит от возможности выявлять и представлять в наглядной форме комплексные стратегические взаимосвязи. Одним из инструментов, помогающих решить эту задачу, является портфельный анализ. Он включает в себя процедуру оценки направлений деятельности компании, товарных групп или других стратегических сегментов по нескольким независимым интегральным критериям и их наглядное представление с помощью специальных графиков — матричных диаграмм.

Портфельный анализ может быть использован также и на тактическом уровне управления — для принятия решений о применении к группам объектов разных тактических действий.

Решаемые задачи

– Стратегическое позиционирование направлений деятельности компании, товарных групп по привлекательности и конкурентоспособности.

– Исследование потребителей, например, оценка лояльности отдельных сегментов.

– Определение приоритетности проектов, например, по критериям “сложность” (ресурсоемкость) — “полезность”.

– Любые другие задачи, связанные с построением матричных моделей.

Функциональные возможности

Вычисление интегральных оценок исследуемых объектов. Модуль Portfolio позволяет рассчитывать привлекательность, конкурентоспособность и другие интегральные оценки исследуемых объектов на основе иерархических систем подкритериев.

Построение матричных диаграмм для отображения объектов в соответствии с их интегральными оценками.

Эти оценки определяют для изображения каждого объекта расположение, цвет и размер круга, а также размер

выделенного в круге сегмента. В одной матрице можно показать состояние объектов в разные моменты времени. Пользователь имеет возможность произвольным образом задавать разбиение матрицы на зоны.

Conjoint

Главными вопросами, на которые ищут ответы специалисты по маркетингу при оценке потребительских предпочтений в отношении товаров и услуг, являются следующие:

– Какие характеристики товара (услуги) являются наиболее важными, а какие — наименее важными?

– Какие значения (уровни) характеристик товара (услуги) являются наиболее и наименее желательными?

Метод Conjoint-анализа хорошо зарекомендовал себя при ответах на эти вопросы. Он позволяет достичь компромисса между качеством получаемых оценок и затратами на их получение.

Первым шагом Conjoint-анализа является определение набора вариантов товара, предлагаемого для оценки экспертам или потребителям. Этот набор должен быть небольшим, но достаточным для получения качественных результатов исследования. Например, если необходимо провести исследование по товару с пятью характеристиками, первые четыре из которых имеют по три уровня, а последняя — два, то метод Conjoint позволит выбрать 14 вариантов из 162 возможных. Оценку этих 14 вариантов метод обобщит на всю совокупность вариантов товара.

На основе экспертного ранжирования выбранных вариантов товара Conjoint-анализ дает возможность получить надежные оценки важности каждой характеристики товара, а также получить оценки наиболее и наименее желательных значений уровней характеристик товара.

В модуле Conjoint реализованы обе указанные процедуры Conjoint-анализа: подготовка вариантов для сравнения и обработка экспертных оценок. В процессе работы с модулем формируется отчет, содержащий описание всех этапов проводимого исследования и его результаты.

Следует еще раз подчеркнуть, что модули могут использоваться как по одному, так и в сочетании – информация, содержащаяся в одном (или рассчитанная им), может передаваться для дальнейших расчетов в другой.

Рассмотрим типичные для Marketing Analytic задачи:

Определение оптимального сочетания потребительских свойств товаров и услуг.

Покупатель делает свой выбор, оценивая все основные характеристики товара в совокупности. Поэтому даже если известны предпочтения покупателей по отдельным характеристикам товара, исследователь не всегда может определить предпочтительность всего товара в целом.

Метод Conjoint-анализа позволяет получить надежные оценки важности характеристик товара, а также предпочтительности значений этих характеристик без неоправданно высокой нагрузки на участников исследования.

Применение модуля Conjoint состоит из следующих шагов:

Формирование массива вариантов исследуемого товара.

Экспертная оценка или ранжирование полученных вариантов товара.

Расчет важности характеристик товара и предпочтительности значений каждой характеристики товара.

Расчет оценок для конкретных вариантов товаров.

Формирование отчетов с исходными данными и результатами анализа.

Исходные данные: все возможные характеристики товара и возможные значения характеристик, оценки предпочтительности сформированных вариантов, по желанию – характеристики уже существующих моделей.

Выходные данные: предпочтительность отдельных признаков и характеристик товара, по желанию – оценка уже существующих моделей в целом.

Ассортиментно-ценовой анализ конкурентов

Чтобы добиться успеха в конкурентной борьбе, перед службой маркетинга компании "АЛЬФА" была поставлена задача разработать технологию проведения ассортиментно-ценового анализа конкурентов. Технология должна повысить качество и скорость мониторинга цен и ассортимента конкурентов; автоматизировать процедуру обновления данных. Основная сложность состоит в том, что позиции прайс-листа одного конкурента не соответствуют позициям прайс-листа другого. Но эта проблема решается с помощью модуля Analyzer.

Модуль Analyzer позволяет проводить следующие виды анализа:

анализ глубины ассортимента конкурентов по подгруппам;

анализ структуры ассортимента конкурентов в выбранной подгруппе;

сравнение средних цен конкурентов по артикулам;

изменение глубины ассортимента конкурентов за отчетный период;

динамика средних цен конкурентов.

Проведению анализа предшествует подготовительная работа, выполняемая один раз. Подготовительная работа включает в себя настройку аналитического хранилища и проведение стыковки товарных позиций в прайс-листах конкурентов с единым классификатором товаров.

Входные данные: прайс-листы за несколько месяцев.

Выходные данные: результаты проведенных анализов в виде сравнительных таблиц или графиков.

Анализ задач с сезонными колебаниями

Ситуация:

Компания ABC - недавно на рынке, производит нужный рынку товар с января 1999 г. Покупатели уже начинают узнавать товар компании ABC в магазинах, но, конечно, не так активно, как хотелось бы отделу маркетинга ABC. С декабря 2000 г. начата активная кампания по продвижению товара. Вопрос: как можно ощутить эффективность мероприятий продвижения, если продажи имеют сильную сезонную зависимость? Как спрогнозировать объем продаж на 3 месяца с учетом сезонности?

Решение:

Часто в данных о продажах имеются периодические пики и провалы и такие "шумы" делают неясной общую картину. Тогда при анализе следует подумать о сезонности. Сезонность характеризуется периодом, который можно определить примерно как расстояние между пиками.

В данном случае у товара компании АBC период сезонности составляет 12 месяцев. Прогнозировать продажи с выделением сезонности можно с помощью модуля Predictor программного комплекса Marketing Analytic.

Для выделения сезонной компоненты в управляющей панели программы перейдем к разделу "Сезонность" в блоке "Анализ данных". Нажав в меню раздела кнопку

- "Выделение сезонности", в открывшемся вспомогательном диалоговом окне установим период сезонности 12 месяцев нажмем "ОК". К столбцу исходного ряда (данные продаж) добавился столбец остатков (исходный ряд после вычитания сезонной компоненты). Численные значения сезонной компоненты можно посмотреть в таблице справа.

Колебания после выделения сезонности практически сгладились. Это говорит о том, что период сезонности хорошо подобран.

Тенденция роста остатка демонстрирует выраженный рост продаж с декабря 2000 г., который вызван проведением мероприятий по продвижению.

После выделения сезонности перейдем к проведению прогноза. Заметим, что в случае выделения сезонности из исходного ряда на анализ и прогноз передается остаток ряда, а к результатам прогноза сезонная компонента добавляется автоматически. Поэтому Вам не придется думать, где и что надо добавить к результатам.

Прогноз одного ряда проведем методом тренда, для этого в разделе "Выбор метода прогноза" блока "Прогноз" выберем прогноз на основе трендов.

Затем перейдем в раздел "Трендовый прогноз". Указав флажками набор пробных трендов и нажав кнопку "Просмотр", сравним их с рядом остатков исходного ряда на открывшемся графике. Убедимся, что характеру динамики ряда остатков наиболее соответствует полиномиальный тренд 4-ой степени.

Выберем этот тренд и зададим число точек прогноза 3 (прогноз на 3 месяца). При нажатии "Выполнить" получим прогноз (ниже, зеленая кривая) исходного ряда (сезонная компонента автоматически добавляется к трендовому прогнозу ряда остатков).

По графику можно сделать вывод о предстоящем периоде роста спроса на продукцию компании, а по предыдущим данным становится ясно, что рост этот вызван сезонными колебаниями.