Результативность и эффективность маркетинговых исследований во многом зависят от соблюдения одного из важнейших принципов их организации, заключающего в том, что они должны быть тщательно спланированы и состоять из комплекса последовательных частных действий (этапов).
Вполне естественно, что не все исследования можно «подогнать» к этой схеме. Тем не менее, для подавляющего большинства исследований ни один из этапов игнорировать нельзя. В зависимости же от конкретного метода получения информации (опрос, фокус-группа и т.д.) происходит подбор наиболее удобного и адекватного инструментария.
Для того чтобы понять важность и содержание отдельных этапов процесса маркетинговых исследований, рассмотрим каждый из них подробнее.
Разработка концепции исследования
Концепция маркетингового исследования — это подробное определение целей и задач исследования, а также формирование рабочей гипотезы в пределах данного исследовательского замысла.
Исходным пунктом маркетингового исследования является точная формулировка его целей и задач. Они прямо вытекают из специфики проблемы, актуальной для фирмы в определенный момент времени. Проблемы маркетинговых исследований определяются требованиями получения соответствующей, точной и непредвзятой информации, необходимой для эффективного управления маркетинговой деятельностью.
Некоторые специалисты подразделяют маркетинговые проблемы на оперативные (повторяющиеся) и специфические (неповторяющиеся). Такая классификация полезна с той точки зрения, что оперативные проблемы требуют систематического проведения исследований, которые должны обеспечивать эффективное функционирование маркетинговой информационной системы предприятия. К числу оперативных сведений можно отнести: прогнозы объемов продаж; оценку качества продукта, приемов и средств маркетинговых коммуникаций; измерение эффективности рекламы и т.п. В то же время специфические проблемы носят такой характер, который требует проведения специального исследования. Например, значительные инновации в продуктах конкурентов или появление на рынке нового продукта могут вызвать существенные изменения в объемах продаж и занимаемой доле рынка отдельных предприятий.
Можно выделить следующие подходы к выявлению проблем управления маркетинговой деятельностью:
- анализ результатов производственно-хозяйственной и сбытовой деятельности туристского предприятия;
- экспертный опрос руководителей и специалистов;
- наблюдение за выполнением маркетинговых функций.
Совместное применение перечисленных подходов дает возможность получить наиболее полную информацию о проблемах управления маркетингом. Исходными данными при этом являются сведения о состоянии и функционировании туристского предприятия и соответствии этого состояния целям деятельности предприятия в целом и маркетинга в частности (проблема-следствие). Если недостижение целей связано с особенностями поведения потребителей, то именно различные аспекты последнего и должны привлечь внимание исследователей. Неудовлетворенность потребителей комплексом маркетинга может вызвана слабыми сторонами деятельности туристского предприятия, неблагоприятной ситуацией на рынке, в макросреде и т.д. (проблема-причина). Только при определении проблемы-причины можно принимать меры к корректировке существующих или разработке новых инструментов маркетинга.
Из выявленных проблем вытекают цели маркетинговых исследований. Они должны быть четко сформулированы и детализированы. Нечетко поставленная цель, такая как «собрать информацию о клиентах», может иметь множество решений и направлений: количество клиентов по дням недели; половозрастной состав; социальное положение; уровень доходов и т.д. В результате подобная формулировка цели может привести к тому, что работа, проделанная для сбора данных, окажется неэффективной при решении поставленной проблемы.
Таким образом, важнейшим аспектом определения целей исследования является выявление специфических типов информации, необходимой для решения проблемы, являющейся предметом изучения. Например, если предметом маркетингового исследования является спрос на развлекательные и другие дополнительные услуги со стороны молодых туристов на курорте «Солнечный Берег», то целью исследования может быть сбор достоверной информации относительно спроса на развлекательные, спортивные и другие виды дополнительных услуг у туристов в возрасте до тридцати лет.
Конкретная цель диктует выбор главных направлений и объемов исследования. В ряде случаев на данном этапе выполняются предварительные (неформальные) исследования маркетинга для полученных данных, позволяющих уточнить содержание проблемы и цели предстоящего изучения.
Очень важным моментом является формулировка конкретных задач маркетингового исследования. Они выражают познавательные и практические потребности, ради которых проводится исследование, поясняют тему и цель, ведут к ее конкретизации, устраняют неопределенность вокруг нее. Задачи должны формулироваться в логическом порядке, в зависимости от темы маркетингового исследования, а также быть предельно ясными и конкретными. Количество задач и исследовательских вопросов не должно быть меньше 8—9, поскольку в противном случае цели не будут хорошо прояснены и конкретизированы. Чем большую практическую направленность имеет маркетинговое исследование (т.е. проводится для нужд принятия маркетинговых решений), тем более конкретными должны быть задачи при их разработке.
Например, если в гостинице вводится какая-либо дополнительная услуга, то в качестве задач маркетингового исследования могут быть сформулированы следующие:
- выявить, пользовались ли клиенты такой услугой в других гостиницах. Если да, то как часто;
- исследовать вид предпочитаемой клиентами рекламы и т.д.
Цели определяют выбор главных направлений и объемов исследования. В ряде случаев на данном этапе следует выполнить предварительные исследования для получения данных, позволяющих уточнить содержание проблемы и цели предстоящего изучения.
Выявление проблемы, цели и задач исследования обеспечивает возможность формирования рабочих гипотез.
Рабочая гипотеза — это вероятностное предположение относительно сущности и связей между изучаемыми явлениями и процессами, подлежащее проверке путем проведения маркетингового исследования.
Другими словами, гипотезы представляют собой предварительные ожидания исследователей относительно некоторых основных результатов предстоящего мероприятия.
Разработка рабочей гипотезы, представляющей, по сути, фундамент будущего исследования, является сложным творческим процессом.
Гипотеза должна обеспечивать:
- достоверность (непосредственная связь с проблемой);
- предсказуемость (не только объяснять проблемы, но и служить основой для их решения);
- проверяемость (возможность проверки ее положения на эмпирическом материале).
Очень важен тот факт, что гипотезы являются предположениями, утверждениями, позволяющими обеспечить эмпирическую проверку через собранные данные. В противном случае они не имеют никакого смысла. Под эмпирической проверкой подразумевается установление согласованности гипотез с фактами.
Различают два вида гипотез — описательные и объяснительные.
Описательные гипотезы — это предположения о существенных свойствах и характеристиках изучаемых объектов, явлений и процессов. Они чаще всего отражают эмпирические факты и выражаются в абсолютных числах, процентах, средних величинах (например, средний доход, средний возраст туристов, доля рынка и т.д.).
1) Ожидается, что распределение по возрасту среди туристов на курорте «Солнечный Берег» в течение летнего сезона ... года будет следующим: до 18 лет — 15 %; 19—30 лет — 12 %; 31—40 лет — 10 %; 41—50 лет — 20 %, свыше 50 лет — 43 %.
2) Не менее 405 туристов из Великобритании на курорте «Солнечный Берег» в течение летнего сезона ... года — это люди в возрасте свыше 50 лет.
3) Основная часть туристов из Германии расходует на экскурсии не более 10—15 % денег от суммы, затрачиваемой на питание.
Объяснительные гипотезы — это обоснованные предположения относительно наличия связей и причинно-следственной зависимости между фактами и явлениями. Они более сложны для формирования, чем описательные. Поэтому их разработка требует от исследователей больше опыта, наблюдений и предварительных знаний сущности исследуемых проблем. Функция объяснительных гипотез состоит в выявлении сущности и оценке силы взаимосвязей. Обычно объяснительные гипотезы предусматривают силу связи между двумя исследуемыми признаками: причиной и следствием.
1) Возраст не оказывает существенного влияния на покупательское поведение туристов.
2) Между социальным статусом туриста и характером покупаемых им экскурсий существует средняя по силе связь.
3) Дети оказывают сильное влияние при выборе летнего места отдыха семьи.
Объяснительные гипотезы формулируются через две гипотезы: нулевую и альтернативную. Нулевая гипотеза является отрицательной и всегда отрицает наличие связи между признаком-причиной и признаком-следствием. Альтернативная гипотеза показывает предположение об ожидаемой силе связи между двумя признаками.
Гипотезы имеют большое значение для усовершенствования модели исследования, независимо от того, будут ли подтверждены его окончательные результаты. Наряду с этим после получения обработанной информации маркетингового исследования в процессе ее теоретического анализа могут открыться и совсем новые аспекты явления, которые явятся предметом нового исследования и, соответственно, для них будут сформулированы новые гипотезы.
Рабочая гипотеза является основой для системы показателей, необходимых для данного исследования, которые можно получить из различных источников информации.
Отбор источников информации
Данный этап маркетингового исследования состоит в определении источников, из которых можно получить наиболее полную, достоверную и актуальную информацию, Оптимальный выбор источников освобождает от излишних усилий по сбору данных, бесцельных поисков нужных сведений там, где их заведомо не может быть. Основной задачей при этом является получение необходимых данных с максимальной быстротой и эффективностью. Вся маркетинговая информация туристского предприятия рассматривается как совокупность первичных и вторичных данных.
Изучение вторичной информации — необходимый и неизбежный момент любого маркетингового исследования. Источники вторичной информации помогают исследователю более глубоко ознакомиться с ситуацией в отрасли, тенденциями изменения объема продаж и прибыли, конкурентами, направлениями технического прогресса и т.п.
Более того, в ряде случаев ее бывает вполне достаточно для достижения целей конкретного исследования и принятия соответствующих маркетинговых решений. Поэтому без тщательного поиска и анализа вторичных данных к сбору первичной информации приступать не рекомендуется.
Использование при маркетинговых исследованиях источников вторичной информации имеет как достоинства, так и недостатки.
Достоинства такого использования состоят в следующем:
- затраты на получение и анализ вторичных данных путем проведения кабинетных исследований меньшие, чем на проведение полевых исследований с использованием различных методов сбора первичной маркетинговой информации;
- во многих случаях для решения конкретной проблемы вполне достаточно вторичной информации;
- возможность использования результатов кабинетного исследования для определения идей и гипотез при проведении полевого исследования.
К недостаткам использования источников вторичной информации можно отнести:
- возможную нестыковку единиц измерения;
- использование различных определений и систем классификации;
- разную степень новизны;
- невозможность в большинстве случаев оценить достоверность полученных результатов.
В случаях, когда вторичная информация не дает нужного результата, принимается решение о проведении полевого исследования. Полевые исследования практически всегда дороже кабинетных.
Поэтому они применяются, когда:
- в результате анализа вторичных источников информации не достигнут необходимый результат;
- высокие затраты на полевые исследования могут быть компенсированы значимостью и необходимостью решения соответствующей проблемы.
Необходимо учитывать, что первичная информация в процессе полевых исследований формируется в результате специально проводимых маркетинговых исследований с использованием следующих методов: опрос, наблюдение, эксперимент. Выбор конкретного метода получения информации определяется целью исследования, изучаемыми признаками и их носителями (потребители, туристский продукт, предприятие в целом и т.д.).
Таким образом, проводя конкретное исследование, следует тщательно определить источники получения вторичной и первичной информации, так как сбор данных является достаточно дорогостоящим мероприятием. От того, насколько оптимально будут выбраны источники и конкретные метода, зависят и размер потраченных средств, и конечная эффективность исследования.
Сбор информации
Сбор информации производится по четко разработанной схеме. В противном случае возможны повторы, потеря объективности, недостаток данных и т.п. Тщательно составленный план сбора данных значительно облегчает процесс накопления необходимой информации. Кроме того, он придает этому процессу целенаправленность и освобождает от поиска ненужных сведений.
Как отмечалось ранее, маркетинговые исследования (в частности, опросы) носят чаще всего выборочный характер из-за ограничений времени и стоимости. Известная французская поговорка гласит: «Если хочешь оценить качество вина, не обязательно выпивать всю бочку». Этот принцип используется в современных исследованиях. На основании исследования некоторой части (выборки) целевой группы (генеральная совокупность) можно сделать вывод о поведении, мнении, отношении и т.п. всей целевой группы.
При этом возникают два принципиальных вопроса:
- сколько единиц генеральной совокупности необходимо опросить;
- как они должны подбираться, чтобы обеспечить репрезентативность (репрезентативность — свойство выборки отражать характеристики изучаемой генеральной совокупности).
Методика выборочных исследований основывается на положениях теории вероятностей (предельных теоремах больших чисел) и достаточно глубоко рассматривается в специальной литературе.
Выборка является базовым уровнем проводимых исследований. Выбор ее вида в значительной степени зависит от целей и задач, которые ставит перед собой маркетинговое исследование, равно как и от методов, используемых для сбора первичных данных. При этом все же имеется общий критерий. Чем сложнее и неопределеннее проблема, тем чаще используются методы сбора качественной информации — неструктурированное (глубинное) интервью с меньшей выборкой людей. И наоборот, чем конкретнее и точнее определена проблема, тем более удачным и возможным становится использование анкетного метода и больших размеров выборок. Вообще же эти две проблемы — выбор вида выборки и ее объем — взаимосвязаны. Определение последнего является, скорее, технической задачей, связанной с требуемой представительностью данных, т.е. с определением предельной допустимой погрешности.
При формировании выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные) методы.
Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, она называется вероятностной. Если эта вероятность неизвестна, выборка является невероятностной. К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований вследствие невозможности точного определения размера совокупности единиц выборки сложно четко рассчитать степень вероятности. Поэтому термин «известная вероятность» основан, скорее, на использовании определенных методов формирования выборки, чем на знании точных размеров совокупности.
В соответствии с классификацией, предложенной Мак-Гауном, различают четыре вида вероятностных выборок:
- простая случайная;
- систематическая;
- стратифицированная;
- кластерная.
Простая случайная выборка предполагает, что вероятность быть включенным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. При этом выбор производится независимо от признаков, которыми обладают отдельные единицы (т.е. от пола, возраста, образования, уровня доходов и т.д.). Вероятность быть включенным в выборку определяется отношением объема последней к размеру совокупности.
Известны две разновидности простой случайной выборки: формирование ее вслепую (путем лотерейного отбора) и с помощью таблицы случайных чисел.
При формировании выборки вслепую единицы совокупности в соответствии с их названиями или другими признаками вносятся в карточки, помещаемые в непрозрачную емкость (ящик, коробку и т.п.). Из данной емкости «вслепую» вытягивается некоторое число карточек, определяемое объемом выборки.
Пример. Отели с большой вместимостью (свыше 500 койко-мест) часто используют данный тип выборки, проводя экспресс-анализ. Все гости отеля в это время формируют целевую совокупность. Каждый из них получает свой номер. Затем с помощью лотереи определяется, кто будет участвовать в опросе.
В таблицах случайных чисел содержатся числа, принцип подбора которых заключается в следующем. Если предположить, что необходимо из общего числа 990 выбрать 150 единиц, то, прежде всего, следует присвоить порядковые номера всем единицам совокупности. После этого в таблице случайных чисел выбирается любая начальная точка (в данном случае имеются в виду три последние цифры таблицы). Далее, двигаясь в произвольном направлении, выбирается необходимое количество номеров из числа присвоенных, равное заранее установленному объему выборки (в нашем случае — 150 единиц). В результате в выборку попадут все лица, чей порядковый номер соответствует последним трем цифрам выбранных чисел (например, 622, 069, 029, 758, 018, 351 и т.д.). Если мы встретим в таблице число, в котором последние три цифры свыше 990, оно выпадет из отбора, так как в целевой совокупности нет номера, превышающего 990.
Использование простой случайной выборки гарантирует, что каждая единица совокупности известна и имеет равные шансы попасть в выборку. Однако для этого необходимо предварительно определить каждую единицу совокупности, что на практике сделать достаточно сложно, а порой и невозможно.
Систематическая выборка также может использоваться только в случае, когда исследователь располагает полным списком единиц генеральной совокупности. Техника применения данной выборки предполагает определение выборочного шага («интервала скачка») и стартового номера. Первый определяется как отношение размера совокупности к объему выборки, второй — путем лотерейного подбора.
Пример. Предполагается провести маркетинговое исследование по оценке имиджа гостиницы. В данный момент времени в гостинице проживает 500 гостей. Определено, что выборочным исследованием будет охвачено 100 клиентов. Выборочный шаг равен 5 (500:100). Случайным образом определяется стартовый номер (к примеру, 3). Таким образом, в выборку попадут гости под номерами 3, 8, 13, 18 и т.д.
Данный метод является более оперативным по сравнению с простым случайным отбором. В то же время при использовании систематической выборки получаются менее репрезентативные результаты.
Возможность использования систематической выборки во многом определяется наличием справочников, списков и т.п. для различных видов совокупностей.
Стратифицированная выборка предполагает, что исследуемая совокупность подразделяется на страты, т.е. на более мелкие составляющие по какому-либо признаку, связанному с исследуемой проблемой. Существенным моментом при стратификации является то, что каждая единица совокупности попадает только в одну страту. После разделения совокупности на страты с помощью случайного отбора из каждой из них формируется выборка.
При применении данного метода обычно используются признаки, которые находятся в известной корреляции с проблемами, являющимися предметом исследования.
Исходными принципами при выборе признаков для стратификации считаются следующие:
- минимизация различий между единицами каждой страты;
- максимизация различий между стратами.
Первый принцип обеспечивает условие, при котором каждая страта будет содержать наиболее однородные единицы, т.е. он является гарантией гомогенности конкретной страты. Это связано с предположением, что лица, попадающие в одну и ту же страту, проявят достаточно сходное поведение как потребители туристского продукта. Соблюдение второго принципа при выборке признаков стратификации гарантирует достаточные различия в поведении респондентов разных страт. В противном случае формирование стратифицированной выборки не имеет смысла.
В туризме стратифицированные выборки чаще всего используются при изучении мотивов поведения и предпочтений туристов. При этом выборки формируются в основном последующим признакам: возраст, социальное положение, уровень доходов и т.д.
Пример. Предположим, что на определенном курорте в настоящее время отдыхает 20 000 туристов, из которых: в возрасте 16—20 лет — 5000; 2030 лет — 8000; 3040 лет — 4000; свыше 40 лет — 3000. Стратифицированная выборка может выглядеть следующим образом: п = 1000 человек, из которых 250 человек в возрасте 16—20 лет; 400 — 2030 лет; 200 — 3040 лет; 150 — свыше 40 лет.
Кластерная выборка, как и стратифицированная, предусматривает разделение генеральной совокупности на более мелкие. Основное различие состоит в том, что при кластерной выборке производится отбор определенных частей (кластеров), из которых случайным образом осуществляется отбор лиц, попадающих в выборку. При стратификации в выборку подбираются лица из каждой страты целевой совокупности. При стратифицированной выборке каждая страта является гомогенной по определенному признаку. В случае кластерной выборки каждый кластер представляет собой уменьшенную модель генеральной совокупности.
Пример. Предположим, что исследуется мнение жителей Беларуси относительно имиджа туристской фирмы X. Республика разбивается на четко определяемые части (кластеры), например области. Считается, что выделенные кластеры являются идентичными, а мнения населения отдельных областей характерны для страны в целом. Далее случайным образом выбирается одна из областей (кластер), делаются выборки из нее, проводится соответствующее исследование, а выводы относятся к совокупности населения всей республики.
Достоинство кластерной выборки состоит в том, что при ее формировании отсутствует необходимость (в отличие от стратифицированной) в поиске сведений относительно распределения совокупности по отдельным признакам (полу, возрасту, образованию, специальному статусу и т.д.). По мнению Мак-Гауна, одним из самых существенных преимуществ кластерных выборок является следующее: при их использовании исследования отличаются относительно небольшими затратами вследствие компактности отдельных кластеров. Так, в туризме в качестве естественных кластеров могут выступать кураторы, туристские центры, гостиницы и т.д.
Кластерная выборка может быть одно или многоступенчатой. Одноступенчатая кластерная выборка очень удобна для маркетингового исследования конкретного курорта или туристского центра.
При ее реализации применяется следующая схема:
- составляется полный список кластеров (в данном случае — всех гостиниц определенного курорта или туристского центра);
- производится случайный (лотерейный) отбор исследуемых кластеров (в данном случае — конкретных гостиниц);
- исследуются все единицы выбранных кластеров (все клиенты гостиницы при соблюдении принципа добровольности).
Примеры реализации одноступенчатой кластерной выборки:
1) Туроператор «Балкан Холидей» проводит исследование степени удовлетворенности туристов условиями проживания и уровнем обслуживания в гостиницах, с которыми он сотрудничает (на курорте «Солнечный Берег» таких гостиниц 15). Из них методом случайного отбора выбираются 3, в которых исследованию подвергаются все туристы, проживающие там на данный момент.
2) Туроператор «Балкан Холидей» проводит исследование степени удовлетворенности туристов условиями проживания и уровнем обслуживания в гостиницах разных стран (к примеру, в Болгарии и Греции). Для этого осуществляется случайный отбор одинакового числа гостиниц (кластеров) в этих странах. Исследованию подвергаются все туристы, проживающие в данный период в этих гостиницах. В данном случае анкета для опроса туристов является типовой, что позволяет провести сравнительный анализ.
При проведении маркетинговых исследований в туризме находят применение многоступенчатые кластерные выборки, строящиеся по следующей схеме:
- на первой ступени случайным образом выбираются самые большие кластеры из полного их списка (например, из списка стран, в которых туроператор реализует свои туристские продукты);
- на второй ступени в пределах каждого выбранного кластера случайным образом отбирается несколько гостиниц, где проживают туристы, купившие у туроператора услуги;
- на третьей ступени опросу подвергаются все туристы (по их желанию), проживающие в исследуемых гостиницах.
Невероятностные выборки не обладают точностью и высокой степенью представительности и достоверности, характерными для вероятностных выборок. При формировании невероятностных выборок подбор единиц является в определенной степени преднамеренным, а не случайным.
Невероятностные выборки представлены следующими видами:
- по «отозвавшимся»;
- на основе удобства;
- на основе суждений;
- квотная;
- «снежный ком»;
- типологическая.
Выборка по «отозвавшимся» формируется стихийно, обычно после публикации в прессе анкеты по определенным проблемам, интересующим туристское предприятие. При этом расчет делается на добровольность, сознательность, благонамеренность и отзывчивость респондентов. Существенным недостатком данной выборки является невозможность прогнозирования числа участников опроса. Кроме того, в таких исследованиях, как правило, принимает участие наиболее активная часть населения. Поэтому нужно с осторожностью подходить к интерпретации их результатов.
Выборка по удобству формируется самым оптимальным с позиций исследователя образом (например, доступность респондентов, минимальные затраты времени и усилий и т.п.). Выбор места исследования и состава выборки осуществляется субъективным образом. Примером выборки такого типа является опрос потенциальных потребителей на стенде фирмы во время выставочных мероприятий.
Выборка на основе суждений формируется исходя из мнений высококвалифицированных специалистов (экспертов). На основе такого подхода часто формируется состав фокус-групп.
Квотная выборка предполагает предварительное, исходя из целей исследования, определение численности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам). Например, принимается решение провести опрос пятидесяти мужчин и пятидесяти женщин.
Квотные выборки близки к стратифицированным. Однако подбор единиц при квотной выборке не является случайным, а должен отвечать определенным требованиям. При этом необходимо учитывать, что «квотные выборки вследствие наличия данных о структуре совокупности часто используются преимущественно для удобства, а не из-за их точности».
Из вышеизложенного видно, что основное различие между квотной и вероятностной выборками заключается в том, что при первой респонденты выбираются по предварительно определенным признакам (пол, возраст, профессия и т.п.), а при второй — по объективной методологии независимо от социально-демографических характеристик опрашиваемых и желания исследователя. Многие специалисты в области маркетинга определяют «квотный метод как вариант преднамеренного подбора».
Квотная выборка очень редко используется при маркетинговых исследованиях в туризме, так как здесь должны быть представлены точные данные о генеральной совокупности в отношении ее структуры по отдельным социально-демографическим признакам (возраст, профессия, пол, семейное положение).
В случае, когда отсутствуют точные данные о составе генеральной совокупности, а вероятностные или квотные выборки не могут быть использованы, очень привлекательной представляется выборка типа «снежный ком». Формирование ее основано на расширении числа опрашиваемых исходя из предложений респондентов, уже принявших участие в опросе. При этом наблюдается быстрое увеличение числа респондентов, которое напоминает движение снежного кома.
Пример. Некоторые рестораны из числа постоянных клиентов выбирают определенное число респондентов. После этого по рекомендациям последних исследованием охватываются и другие лица, которые может быть реже посещают ресторан, но все-таки хорошо знают предложение и обслуживание в нем.
Для выборки типа «снежный ком» характерны два достоинства: простота формирования и низкие расходы на проведение исследований. В то же время у нее имеется существенный недостаток. Формирование выборки на основе рекомендаций первых, случайно отобранных, респондентов приводит к определенному деформированию результатов, так как новые единицы выборки обладают сходными социально-демографическими характеристиками. Таким образом, уменьшается возможность охвата большего разнообразия клиентов.
Специфическим видом невероятностной выборки является типологическая, при которой целевая совокупность делится на несколько подгрупп в зависимости от определенного группообразующего критерия, имеющего тесную связь с проблемами, являющимися предметом исследования. После этого производится анализ внутри каждой подгруппы в отношении социально-демографических характеристик или некоторых других аспектов потребительского поведения лиц и изучается конкретное число типичных представителей каждой подгруппы. Такие выборки используются некоторыми гостиницами в бизнес-туризме с целью усовершенствования в самых мелких деталях предлагаемого продукта для различных категорий бизнес-туристов., Следовательно, этот тип выборки является привлекательным для туристских фирм, ориентированных на так называемый дифференциальный маркетинг.
Пример. Гостиничные сети, такие как «Mariott» и «Hilton», используют типологические выборки при разработке новых концепций услуг для различных категорий «бизнес-гостей». Технология является следующей: целевая совокупность, т.е. основное ядро клиентов гостиницы, в определенный период делится на две или три категории, в зависимости от средней продолжительности их пребывания. После этого анализируются основные характеристики этих подгрупп (например, пол, доходы, вид компании, причины пребывания). На следующем этапе в выборку включаются наиболее типичные представители каждой подгруппы и исследуются их специфические требования (к дополнительным услугам, питанию, бизнес-услугам, услугам в номере и т.д.). Путем таких маркетинговых исследований гостиничная сеть X выяснила специфические требования женской части рынка бизнес-путешествий в отношении питания (одноместные столики в ресторане).
Важным является не только формирование выборки, но и определение ее размера. В реальности решение о нем можно назвать компромиссом между теоретическими предположениями о точности результатов исследования и возможностями их практической реализации. Прежде всего имеются в виду затраты на проведение опроса.
На практике применяется несколько подходов к определению размера выборки.
Произвольный подход является простым в реализации. Например, бездоказательно принимается, что для получения необходимых данных выборка должна составлять 5 % от совокупности. Однако при таком подходе не представляется возможным установить точность получаемых результатов.
Объем выборки может быть определен исходя из неких заранее оговоренных условий. К примеру, заказчик (туристское предприятие) рекомендует провести исследование, используя выборку численностью в 500 человек.
Во многих случаях главным аргументом, определяющим размер выборки, является стоимость проведения исследования. Так, в бюджет маркетинга закладывается сумма затрат на организацию исследований, которую нельзя превышать. Понятно, что в данном случае ценность получаемой информации в расчет не принимается. В то же время необходимо отметить, что в ряде случаев и небольшая по размерам выборка может дать достаточно хорошие результаты.
Наиболее теоретически обоснованным и корректным является подход к определению размера выборки на основе базовых положений математической статистики. Известно, что распределение, получаемое в результате выборочного опроса, характеризуется такими параметрами, как допустимая ошибка и доверительная вероятность. Допустимая ошибка — величина ошибки результатов опроса, которую исследователь может задать сам. Эта величина определяет значение ошибки, хуже которой результат быть не должен. Доверительная вероятность — вероятность того, что результат проведенного исследования будет попадать в границы, задаваемые исследователем.
После определения размера выборки начинается непосредственно сбор информации. При этом могут иметь место многие погрешности, отличные от ошибок выборки и называемые поэтому невыборочными ошибками. Последние могут включать неверное определение типа респондента, неучет мнения тех, кто отказался участвовать в опросе, ложные оценки, даваемые респондентами преднамеренно. Возможна фальсификация данных со стороны лица, собирающего информацию (например, самостоятельное заполнение анкет). Ошибки могут возникнуть также при записи ответов и переписывании собранной информации из анкет. Факторы, способные вызвать невыборочные ошибки, столь многочисленны, что практически не поддаются классификации.
Как видно из рисунка, причины возникновения невыборочных ошибок зависят как от респондентов, так и от лиц, осуществляющих сбор данных.
Ошибки, связанные с респондентами, часто возникают в результате проявления эффектов тестирования, ролевого подбора, тенденций в ответах.
Эффект тестирования связан с тем, что респонденты в процессе исследования не всегда ведут себя естественным образом. Если, к примеру, гость отеля заполняет анкету в присутствии менеджера, то существует опасность, что клиент не отразит в ней своего действительного мнения. Изменение в поведении туриста может быть как сознательным, так и бессознательным. Чтобы избежать этих проблем, необходимо обеспечить анонимность респондента, которая в значительной степени будет гарантировать достоверность данных.
Эффект ролевого подбора связан с высокой самооценкой респондентов. Тот факт, что человек избран для интервью или наблюдения, заставляет его задать себе вопрос: «Какую личность я из себя представляю, если меня пригласили участвовать в исследовании?» Респонденты иногда считают, что представляют чуть ли не особый род людей, так как отобраны для выполнения определенной роли. Так, во время интервью, касающегося качества питания в ресторане, клиент-дегустатор может проявить себя чрезмерно критичным (даже несмотря на то, что дегустируемые им блюда будут более высокого качества, чем у него дома).
Практика свидетельствует, что при проведении маркетинговых исследований проявляется также эффект тенденций в ответах:
- респонденты более склонны подтверждать, а не опровергать утверждения, содержащиеся в анкетах;
- характерными являются категоричные ответы по сравнению с умеренными при использовании многоразрядных шкал измерений.
Ошибки, связанные с лицами, осуществляющими сбор информации, определяются тем, что во многих исследованиях отмечается особая реакция респондентов на голос, вид (иногда даже на пол и возраст) исследователя, вызывающая ошибки в ответах. На результат взаимодействия исследователя и респондента оказывают существенное влияние их характеристики и психологические особенности.
В отличие от ошибок выборки невыборочные ошибки не могут быть измерены. Поэтому чрезвычайно важно заранее выяснить возможные причины появления последних и предпринять соответствующие меры по их предотвращению.
Анализ и интерпретация информации
Анализ собранной информации имеет целью помочь исследователю извлечь из имеющихся данных максимум полезных сведений, позволяющих сделать определенные выводы и заключения. Основные приемы обработки и анализа информации в различных отраслях не имеют принципиальных отличий и достаточно полно изложены в специальной литературе. Поэтому в данном разделе мы рассмотрим наиболее существенные методы для практики маркетинга.
Методы анализа информации можно подразделить на три вида:
- описательные;
- исследования зависимостей;
- исследования взаимосвязей.
Описательные методы предполагают осуществление действий по сбору, группировке и представлению обобщенной статиста ческой информации с помощью таблиц, графиков, а также вычисления отдельных элементарных характеристик, описывающих общее состояние и развитие исследуемых совокупностей.
Среди многообразия методик и технических приемов описательных методов наиболее значимыми для маркетинговых исследований являются следующие:
- распределение частот;
- средние величины;
- статистическое рассеивание (вариация).
Распределение частот представляет собой распределение исследуемых единиц (в случае опроса — респондентов) по тому или иному признаку, выраженное обычно абсолютными или относительными (в процентах) числами. Простейшим методом описания данных является одномерное распределение.
Пример. При обработке результатов опроса получено следующее распределение ответов (в % от числа ответивших) на вопрос: «При каких условиях Вы бы снова посетили нашу гостиницу?»:
- улучшения условий проживания и качества питания — 48,8 %;
- при существующих — 31,2 %;
- снижения цен — 10,8 %;
- ни при каких — 7,5 %;
- не могу сказать — 1,7.%.
В случае, когда респондентов распределяют в группы по двум или более признакам (например, выделяют мужчин в возрасте до 30 лет, имеющих высшее образование), то говорят о комбинационном распределении. Для отображения результатов распределения частот используются таблицы, графики, диаграммы.
Средние величины определяются как обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего признака в расчете на единицу однородной совокупности. Это довольно распространенный и простой статистический метод. Он предназначен для характеристики какой-либо однородной совокупности величин посредством одного (среднего) числа. Средние величины используются в различных формах: среднего арифметического, среднего геометрического, среднего гармонического, среднего квадратического. Они описываются двумя математическими формулами — простой и взвешенной. Кроме того, различают структурные средние — моду и медиану.
Средняя арифметическая величина используется в маркетинговых исследованиях, когда возникает необходимость в определении:
- средних расходов одного туриста на определенный вид услуг;
- средних расходов одного туриста за определенный период;
- среднего возраста туристов из данной страны;
- средней продолжительности пребывания одного туриста на курорте, в гостинице, стране;
- среднего числа закупленных туристами развлекательных мероприятий и т.д.
Мода характеризует величину признака, появляющуюся наиболее часто по сравнению с его другими величинами. Она носит относительный характер и не требует, чтобы большинство респондентов указало именно эту величину признака. При наличии значений признаков отдельных наблюдаемых единиц определение моды не представляет особого труда. К примеру, при исследовании цен на двухместные номера в 105 гостиницах курорта «Солнечный Берег» установлено, что в 60 из них цена составляет 25 долларов в сутки, в 25 — превышает эту сумму, а в 20 — меньше ее. В этом случае мода равняется 25 долларам.
Медиана характеризует значение признака, которым обладает единица, находящаяся в середине упорядоченного ряда его значений. Так, если исследованная совокупность представлена семью (туристами, затратившими во время двухнедельного пребывания в гостинице на покупку дополнительных услуг соответственно 100, 110, 140, 170, 190, 210 и 240 долларов, то медиана будет 170 долларов.
Очевидно, что информативность средней величины больше, чем медианы, а медианы — больше, чем моды.
Безусловно, средние величины исключительно необходимы для статистического анализа данных маркетингового исследования. Но они ни в коем случае не являются исчерпывающими, так как рассчитываются исходя из значений наблюдаемых признаков, которые часто довольно сильно отличаются друг от друга. Например, в результате исследования десяти туристов было выяснено, что они израсходовали во время пребывания на курорте для приобретения дополнительных услуг соответственно 210, 100,180, 70, 40, 50, 160, 80, 70,40 долларов. Среднее арифметическое в данном случае равно 100 долларам. В то же время разница между затратами, скажем, первого и десятого туриста составляет 170 долларов. В таких ситуациях необходимо использовать показатели статистического рассеивания (вариации).
Вариация является характеристикой, познавательное значение которой состоит в получении информации, обеспечивающей возможность оценки отклонений значений изучаемых признаков. В качестве показателей используются размах вариации, среднее арифметическое и среднее квадратическое отклонение, дисперсия.
Исследование зависимостей между двумя и более переменными чаще всего предполагает применение методов регрессионного и корреляционного анализа.
Регрессионный анализ применяется для определения зависимости одной переменной от одной (простая регрессия) или нескольких (многофакторная регрессия) независимых переменных. Традиционной сферой использования этого метода можно считать определение корреляционной зависимости объемов продаж конкретного продукта в определенном сегменте рынка от таких факторов, как цены, способы рекламы, уровень обслуживания и т.д.
Так, для специалиста по маркетингу всегда представляют интерес, например, следующие проблемы, касающиеся спроса и продаж:
- какова будет предпочитаемая туристами продолжительность отдыха в зависимости от их дохода, возраста семейного положения;
- какую сумму денег израсходует за время пребывания на курорте турист в зависимости от его дохода, возраста, семейного положения, образования;
- сколько пива будет покупаться за неделю различными категориями клиентов в зависимости от их пола, возраста, доходов и т.п.
Перечень подобных вопросов можно продолжать бесконечно. Именно поэтому регрессионный анализ (вне зависимости от того, простая это регрессия или многофакторная) является одним из наиболее применяемых инструментов анализа данных при проведении маркетинговых исследований как в туризме, так и в других сферах деятельности.
Примеры:
1. Один из ведущих лыжных курортов в Пенсильвании для прогнозирования заполняемости в конце недели использует модель многофакторной регрессии, которая основывается на следующих переменных:
- транспортные условия (имеется в виду отсутствие-наличие тумана и других помех для прибытия на курорт);
- средняя температура в течение 3 дней, предшествующих выходным;
- местный прогноз погоды на время выходных;
- средняя занятость гостиничной базы за три предыдущие недели.
Практика свидетельствует о достаточно высокой точности подобных прогнозов: на протяжении ряда сезонов разница выражалась в ± 6% от действительной заполняемости курорта в конце недели.
2. Предприятия быстрого питания Pizza Hut используют метод многофакторной регрессии для прогнозирования объемов продаж пиццы в различные периоды. В качестве независимых переменных в модели используются следующие факторы: день недели; погодные условия; приближение какого-либо праздника.
3. Предположим, что проводится исследование зависимости между доходами туристов и их расходами во время пребывания на курорте. Практика свидетельствует, что лица, имеющие одинаковые доходы, различаются своим поведением и расходуют разные суммы во время отдыха. Следовательно, исходя из уровня доходов туристов нельзя непосредственно судить о возможном уровне их расходов. В то же время для туристов с конкретным уровнем доходов (скажем, ниже среднего, средним и высоким для конкретной страны) величина расходов на дополнительные услуги будет распределяться в пределах некоторой средней величины.
Одному, и тому же уровню доходов соответствуют различные расходы на дополнительные услуги, но они распределяются при этом около одной точки, показывающей средний объем расходов для каждого уровня доходов туристов.
При статистическом исследовании зависимостей решаются две основные задачи. Первая связана с моделированием формы зависимости (количественной характеристики влияния независимых переменных на зависимую). Она находит свое решение с помощью регрессионного анализа. Вторая задача сводится к измерению тесноты зависимости путем использования корреляционного анализа.
Корреляционный анализ позволяет специалисту по маркетингу решить три задачи:
- ответить на вопрос, имеет ли связь между переменными закономерный и неслучайный характер;
- определить тесноту и значимость связи между переменными (через коэффициент корреляции);
- оценить степень влияния одной независимой переменной (или группы) на зависимую переменную.
Из вышеизложенного становится понятным, почему корреляционный анализ является очень важным методом анализа в маркетинговых исследованиях. Дело в том, что маркетологов и руководителей туристских предприятий всегда интересует какие факторы оказывают наибольшее влияние на поведение туристов, на выбор места отдыха, конкретного отеля или турагента и т.д.
Характеристикой тесноты зависимости между переменными является коэффициент корреляции (г), который может изменяться в пределах 1 < г < +1. При осуществлении маркетинговых исследований коэффициент корреляции не может быть равен единице. В противном случае это означало бы, что наблюдаемый признак, играющий роль причины, полностью определяет следствие (а это уже не корреляционная, а функциональная связь). Английский ученый М. Кендалл справедливо обращал внимание на тот факт, что коэффициенты корреляции, незначительно отличающиеся от единицы, свидетельствуют о том, что исследователь что-то делает неправильно.
Коэффициент корреляции ниже ноля свидетельствует, что связь между переменными является отрицательной. К примеру, достаточно часто в процессе маркетинговых исследований выясняется, что существует отрицательная корреляционная связь между фактором «возраст» и зависимой переменной «доходы» (особенно это касается лиц старшего возраста, когда с достижением возраста выше определенной границы доходы обычно уменьшаются).
При значениях коэффициента корреляции выше ноля связь считается положительной. Это означает, что с возрастанием значения независимой переменной увеличивается и значение зависимой. Чем ближе коэффициент корреляции к единице, тем более тесной считается взаимосвязь между переменными: при |г |< 0,30 связь является слабой; при 0,30 <| г | < 0,60 — средней; при |г|> 0,60 — сильной.
Пример. При проведении конкретного маркетингового исследования выявлено, что коэффициент корреляции, характеризующий влияние образования клиентов на вид и цены покупаемых в отеле дополнительных услуг, составил 0,42. Полученный результат можно интерпретировать следующим образом: образование оказывает средне-сильное влияние на склонность гостей отеля к приобретению дополнительных услуг. При этом указанная связь является положительной: клиенты с высоким уровнем образования покупают более дорогостоящие дополнительные услуги.
Для исследования зависимости между переменными в теории статистики разработаны и другие методы. Так, вариационный анализ предназначен для проверки того, существенно ли влияет изменение независимых переменных на зависимые. С характеристикой вариационного анализа и других методов исследования зависимостей между переменными можно подробно познакомиться при изучении специальной литературы.
Исследование взаимосвязей между изучаемыми признаками предполагает, в первую очередь, применение методов кластерного, факторного, дискриминантного анализа и совместного измерения.
Кластерный анализ позволяет объединять переменные или объекты в группы (кластеры) таким образом, чтобы отличия между объектами, составляющими один кластер, были меньше их отличий от других кластеров. Кластеры являются очевидными и доступными для обнаружения интересующих сведений даже при обычном просмотре собранной информации (например, при классификации выборки в зависимости от пола респондентов).
В маркетинговых исследованиях кластерный анализ используется для решения следующих задач:
- определения типологии исследуемых переменных или объектов;
- разработки прогнозов, основанных на формировании кластеров;
- генерирования и тестирования гипотез в отношении образованных кластеров.
Каждое из перечисленных направлений применяется при сегментации туристского рынка — главной сферы использования кластерного анализа в маркетинге.
На практике кластеры обычно формируются на основе двух или более признаков одновременно.
Для этого множества отдельных объектов объединяются в сравнительно гомогенные и немногочисленные кластеры в следующей последовательности:
1) рассмотрение всех объектов как самостоятельных кластеров, подлежащих группировке по тем или иным признакам;
2) отнесение объектов к конкретному кластеру;
3) укрупнение кластеров на базе кластеров предыдущего уровня;
4) корректировка укрупненных кластеров (например, если предварительные ожидания относительно оптимального способа сегментации рынка не оправдываются, то часть объектов перегруппировывается в более подходящие кластеры).
Теоретическая база в отношении требований и предпосылок выбора признаков для осуществления кластерного анализа разработана недостаточно. На практике для этого используется два подхода: интуитивно-эмпирический и теоретический.
Интуитивно-эмпирический подход основан на опыте, интуиции и ожиданиях исследователей при выборе признаков кластеризации. При этом используется большое количество признаков. Предполагается, что в данном случае структура кластеров проявится сама собой. Применение такого подхода чревато опасностью образования нереальных кластеров вследствие отсутствия теоретических предпосылок их формирования.
Теоретический подход предполагает выбор кластеро-образующих признаков исходя из той или иной модели или концепции. Так, проводя сегментацию нового туристского рынка по признаку мотивации, следует исходить из уже существующих теорий туристской мотивации. К сожалению, отсутствие обоснованных теорий и моделей препятствует широкому применению этого подхода на практике. Поэтому маркетологи вынуждены использовать интуитивно-эмпирический подход, что требует значительно больших затрат времени, средств и усилий.
Существует ряд способов для проверки достоверности образованных кластеров:
1) применение к одним и тем же объектам различных приемов кластерного анализа. Достоверными считаются только те кластеры, которые сформированы с использованием всех или большинства приемов;
2) разделение объектов случайным образом на половины, для каждой из которых осуществляется кластерный анализ. Если кластеры являются стабильными, то принадлежность объектов к отдельным кластерам в двух выборках будет идентичной;
3) разработка и последующая проверка предположений о том, какое влияние при кластеризации оказал бы на структуру исследуемой совокупности пропуск некоторых признаков.
Факторный анализ используется для исследования взаимосвязи между переменными с целью отбора из числа влияющих факторов только наиболее существенных. Одной из сфер его применения в маркетинге является сегментация рынка. При этом из большинства числа переменных, описывающих потребности потенциальных потребителей продукта, выбираются основные, Tie. принципиальные для формирования сегментов.
С помощью дискриминантного анализа можно разделить заранее заданные группы объектов через комбинацию многих независимых переменных и таким образом объяснить различия между группами. Кроме того, данный метод дает возможность отнести новый объект к какой-либо группе на основе его характеристик. Дискриминантный анализ считается наиболее приемлемым для идентификации характеристик, по которым отличаются рыночные сегменты. При этом последние должны быть определены предварительно. К примеру, по степени приверженности к определенной товарной марке могут быть выделены следующие сегменты потребителей: безоговорочные приверженцы (клиенты, приобретающие продукты только определенной товарной марки); терпимые приверженцы (клиенты, делящие свои симпатии между двумя или более товарными марками); непостоянные приверженцы (переносящие свои предпочтения с одной товарной марки на другую); «странники» (клиенты, не проявляющие приверженности ни к одной товарной марке). Далее с помощью дискриминантного анализа определяется, каким образом независимые переменные (возраст, доход, профессия и т.д.) варьируются в пределах указанных сегментов. Эти переменные, используемые одновременно для выявления различий между сегментами, называются дискриминантными.
Приемы дискриминантного анализа делятся на две группы:
1) приемы интерпретации, с помощью которых определяется правильность выбора дискриминантных переменных для дифференциации отдельных сегментов;
2) приемы классификации, применяемые для определения дискриминантных функций, что дает возможность классификации новых объектов по соответствующим сегментам.
Метод совместного измерения позволяет установить относительную значимость характеристик продукта при оценке общего предпочтения потребителей к тому или иному продукту. Такая информация может быть использована для обоснования путей совершенствования конкретного продукта. Преимущество совместного измерения по сравнению с другими традиционными методами состоит в возможности принимать во внимание феномен замещения и обеспечивать получение оперативной информации о выгодах, которые потребитель связывает с идеальными характеристиками продукта.
Пример. На основе опроса относительно небольшой выборки потребителей (165 туристов) проведена оценка относительной значимости характеристик туристского продукта для трех различных сегментов:
1) чувствительного к цене (59 опрошенных);
2) к качеству средств размещения (71 опрошенный);
3) к имиджу предприятия (35 опрошенных).
Для оценки использовано шесть характеристик туристского продукта: цена, вид услуг (пансион, полупансион и др.), торговая марка, качество средств размещения, безопасность, имидж предприятия.
Наблюдаются существенные различия значимости отдельных характеристик туристского продукта для отдельных сегментов. Несмотря на то, что качество средств размещения является важным для всех сегментов, обращает на себя внимание тот факт, что представители второго сегмента готовы пожертвовать ценой (т.е. заплатить больше) ради высокого качества размещения. Данный сегмент также чувствителен к таким характеристикам, как торговая марка и безопасность. Специфика сегмента, чувствительного к цене, состоит в том, что последняя для него имеет исключительную значимость по сравнению с другими характеристиками. В то же время имидж предприятия и безопасность практически не имеют значения. Для третьего сегмента характерна важность имиджа предприятия, а наименее значимыми являются такие характеристики, как цена и безопасность.
Таким образом, метод совместного измерения позволяет получить ценную информацию, необходимую для обоснованной разработки комплекса маркетинга.
Выбор того или иного метода анализа информации зависит не столько от характера и направлений, связей между переменными, сколько от решаемой проблемы.
Логическим результатом анализа данных является формирование статистических выводов. Вывод представляет собой вид логического анализа, направленного на получение общих заключений о всей совокупности на основе исследования выборочной совокупности. Следовательно, результаты выборочных исследований являются отправной точкой формирования общих выводов.
При проведении маркетинговых исследований чаще всего используются следующие методы статистического вывода: оценка параметров и проверка гипотез.
Оценка параметров генеральной совокупности представляет собой процесс определения, исходя из данных о выборке, интервала, в котором находится один из параметров генеральной совокупности (например, среднее значение). Для этого используются такие показатели, как средняя величина, средняя квадратическая ошибка и желаемый уровень вероятности (обычно 0,954).
Под проверкой гипотез понимается статистическая процедура, применяемая для подтверждения или отклонения гипотезы, основанной на результатах выборочных исследований.
Гипотезы являются обоснованными предположениями относительно основных результатов исследования, включая наличие и тесноту связи между изучаемыми переменными. В то же время статистические гипотезы как «предположения относительно некоторой функции частот наблюдаемых случайных переменных» обладают существенной Особенностью. Их проверка заключается в выявлении согласованности эмпирических и теоретических данных. Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о ее правильности, речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных.
Проверка гипотез с помощью статистических методов призвана подтвердить или опровергнуть предварительно выдвинутое предположение. В маркетинговом исследовании для определения и статистической проверки гипотезы необходимо, чтобы явления, для которых она формулировалась, были представлены с помощью некоторых переменных (эмпирических индикаторов), а оценка обобщающих параметров осуществлялась на основе данных представительной выборки.
Процедура проверки гипотезы включает ряд этапов.
Этап первый: формулировка исследовательской гипотезы. Формулируют две гипотезы — нулевую и альтернативную. Первая всегда является отрицательной: она отрицает наличие различий между действительно наблюдаемыми и ожидаемыми значениями. Альтернативная же гипотеза объясняет полученные различия как следствие неслучайных закономерных факторов.
Пример. На представительной выборке проверено исследование степени удовлетворенности туристов организацией экскурсионного обслуживания на курорте. При этом выявлены существенные отличия в степени удовлетворенности молодых (до 30 лет) и наиболее пожилых (свыше 60 лет) туристов.
Гипотезы могут быть сформулированы следующим образом:
- отсутствуют различия в степени удовлетворенности организацией экскурсионного обслуживания у туристов разных возрастных категорий (нулевая гипотеза);
- существуют некоторые различия в степени удовлетворенности организацией экскурсионного обслуживания у туристов разных возрастных категорий вследствие различных критериев оценки и ожиданий (альтернативная гипотеза).
Этап второй: определение уровня значимости. Он показывает возможность отбрасывания нулевой гипотезы, когда она является верной. При осуществлении маркетинговых исследований в туризме чаще всего применяют уровень значимости, равный 0,05 или 0,01.
Этап третий: выбор метода проверки. Для разных (и даже для одинаковых) гипотез могут использоваться различные методы проверки. Известен ряд статистических тестов (тест Манн-Уитни, медианный тест, тест Колмогорова, анализ вариаций и др.), выбор которых в каждом конкретном случае производится в зависимости от характера изучаемых переменных.
Этап четвертый: определение критической области (формулирование критерия решения). Выбранный для проверки статистический тест задает условия, при которых проверяемая гипотеза принимается или отбрасывается. Критическая область представляет собой совокупность всех значений статистической характеристики гипотезы, для которых нулевая гипотеза считается неправдоподобной и должна быть отброшена. Это те значения статистической характеристики, которые при данных условиях не могут быть объяснены только влиянием случайных факторов и причин. С критической областью связана и так называемая область или зона приемлемых решений. Она состоит из всех значений статистической характеристики, для которых нулевая гипотеза считается правдоподобной и по этой причине не может быть отброшена.
Этап пятый: вычислительные процедуры. После определения критической области осуществляются расчеты эмпирической характеристики гипотез на основе конкретных данных исследованной выборки.
Этап шестой: статистическое заключение. Полученная эмпирическая характеристика сравнивается с теоретической.
При этом возможны два варианта заключения:
1) нулевая гипотеза отбрасывается и принимается альтернативная;
2) принимается нулевая гипотеза.
Проводя статистическую проверку гипотез, необходимо учитывать следующее обстоятельство. Если на практике принимается нулевая гипотеза, то это ни в коем случае не означает, что альтернативная должна быть непременно отброшена. Как отмечалось ранее, статистическая проверка гипотез основывается на вероятностных утверждениях. Поэтому заключения не могут считаться категоричными. У исследователя всегда должна быть определенная доля сомнения, что предостерегает его от поспешных и необоснованных решений.
Представление результатов исследования
Результаты маркетингового исследования могут быть представлены в виде краткого общедоступного изложения его сущности либо полного научного отчета, в котором в систематической и максимально наглядной форме (таблицы, графики, диаграммы и др.) излагается схема исследования и содержатся детально обоснованные выводы и рекомендации по улучшению маркетинговой ситуации.
Примерная структура отчета выглядит следующим образом:
- введение;
- цель исследования;
- методология исследования;
- результаты исследования;
- выводы и рекомендации;
- приложения.
Введение направлено на ознакомление читателя с общей целью отчета, целями исследования, актуальностью проведения последнего.
В методологическом разделе с необходимой степенью детализации отражается объект исследования и примененные методы. Приводятся ссылки на авторов и источники использованных методов.
Главным в отчете является раздел, в котором излагаются полученные результаты. Его содержание рекомендуется строить вокруг целей исследования. Очень часто логика данного раздела определяется структурой анкеты, поскольку вопросы в ней излагаются в определенной логической последовательности.
При проведении исследований неизбежно возникают те или иные проблемы. Их не следует скрывать. Поэтому в отчет обычно включается раздел «Ограничения исследования». Здесь определяется степень влияния ограничений (недостаток времени, финансовых и технических средств, квалифицированного персонала и т.д.) на полученные результаты.
Выводы и рекомендации основываются на результатах проведенного исследования. Они должны быть аргументированными и достоверными и представлять собой предложения относительно того, какие действия следует предпринять исходя из результатов исследования.
В приложения к отчету выносится дополнительная информация (таблицы, анкеты, бланки интервью и т.д.), необходимая для более глубокого осмысления полученных результатов.
Статью подготовил ведущий маркетолог-аналитик Воронов Валерий Иванович. 
