ПРИМЕР. Рекламная битва полов
При сравнении телевизионных роликов в Австралии, Мексике и Соединенных Штатах Америки анализировалась роль пола в рекламе. Маркетологи выявили, что рекламные ролики разных стран отличаются степенью участия в них мужчин и женщин. Для анализа данных маркетологи применили кросс-табуляцию и статистическую проверку с использованием критерия хи-квадрат. В результате они получили следующие характеристики мексиканской рекламы.
Участники рекламы, %
Рекламируемый товар, который используют Женщины Мужчины
Женщины 25,0 4,0
Мужчины 6,8 11,8
Оба пола 68,2 84,2
Х2= 19,73, р≤ 0,001
Отсюда следует, что в мексиканской рекламе женщины появляются для рекламы товаров, используемых женщинами или лицами обеих полов, но редко рекламируют товары для мужчины. Мужчины рекламируют изделия, которыми пользуются и мужчины, и женщины. Эти различия в рекламе характерны также и для рекламных роликов США, хотя и в меньшей степени, а вот в австралийской рекламе таких различий нет [1].
ПРИМЕР. Анализ воспринимаемого риска для различных видов продаж
Маркетологи сравнили продажи 12 видов товаров по каталогу и через розничную торговую сеть. Результаты анализа показали, что следует отклонить выдвинутую гипотезу о том, что нет существенной разницы степени воспринимаемого потребителями риска для этих двух видов продаж. Для проверки гипотезы были вычислены 12 (по одному для каждого товара) t-критериев парных наблюдений. Средние значения степени риска (в баллах) для некоторых из товаров в обоих видах продаж даны в приведенной ниже таблице, причем наивысший балл отвечает наибольшему риску.
Средние значения степени воспринимаемого риска (в баллах) для двух видов продаж
Общий воспринимаемый риск, в баллах
Товар Продажа по каталогу Продажа через магазинь
розничной торговли Музыкальная высококачественная аппаратура 48,89 41,98*
Музыкальные альбомы 32,65 28,74*
Парадные туфли 58,60 50,80*
Телевизор с экраном 13 дюймов 48,53 40,91*
Спортивные носки 35,22 30,22*
Карманный калькулятор 49,62 42,00*
Фотоаппарат 35 мм 48,13 39,52*
Духи 34,85 29,79*
*Уровень значимости 0,01.
Из данных таблицы видно, что степень воспринимаемого риска при продаже товаров по каталогу (при уровне статистической значимости р < 0,01) выше по сравнению с риском при продаже товаров через магазины розничной торговли [2].
Пример, касающийся универсального магазина, показывает роль базового анализа данных при использовании его в сочетании с методами многомерного анализа, в то время как два других примера показывают, что этот анализ полезен и сам по себе. Использование кросс-табуляции и критерия хи-квадрат в примере, связанном с телевизионной рекламой, и парного t-критерия в примере с продажей товаров по каталогу позволяют маркетологам сделать вполне конкретные выводы.
Статистические понятия, обсуждаемые в этой главе, проиллюстрированы на примере, показывающим использование респондентами Internet для личных (не связанных с профессиональной деятельностью) целей. Табл. 15.1 содержит данные о 30 респондентах, включающие пол (1 — мужчина, 2 — женщина), степень знакомства с Internet (1 — почти незнаком, 7 — хорошо знаком), использование Internet (в часах в неделю), отношение к Internet и Internet-технологиям (измеренные по семибалльной шкале: 1 — неблагосклонное, 7 — благосклонное), использование Internet для приобретения товаров или банковских операций (1 — да, 2 — нет). На первом этапе анализа следует изучить распределение частот значений или вариационный ряд соответствующих переменных.
| Таблица 15.1. Данные об использовании Internet | |||||||
| № Респондента | Пол | Знакомство с Internet | Использование Internet | Отношение к Internet | Отношение к Internet-технологиям | Использование для покупок | Использование для банковских операций |
| 1,00 2,00 2,00 2,00 1,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1,00 2,00 2,00 1,00 1,00 1,00 2,00 1,00 1,00 1,00 2,00 1,00 1,00 2,00 1,00 2,00 1,00 2,00 2,00 1,00 1,00 | 7,00 2,00 3,00 3,00 7,00 4,00 2,00 3,00 3,00 9,00 4,00 5,00 6,00 6,00 6,00 4,00 6,00 4,00 7,00 6,00 6,00 5,00 3,00 7,00 6,00 6,00 5,00 4,00 4,00 3,00 | 14,00 2,00 3,00 3,00 13,00 6,00 2,00 6,00 6,00 15,00 3,00 4,00 9,00 8,00 5,00 3,00 9,00 4,00 14,00 6,00 9,00 5,00 2,00 15,00 6,00 13,00 4,0 2,00 4,00 3,00 | 7,00 3,00 4,00 7,00 7,00 5,00 4,00 5,00 6,00 7,00 4,00 6,00 6,00 3,00 5,00 4,00 5,00 5,00 6,00 6,00 4,00 5,00 4,00 6,00 5,00 6,00 5,00 3,00 5,00 7,00 | 6,00 3,00 3,00 5,00 7,00 4,00 5,00 4,00 4,00 6,00 3,00 4,00 5,00 2,00 4,00 3,00 3,00 4,00 6,00 4,00 2,00 4,00 2,00 6,00 3,00 6,00 5,00 2,00 3,00 5,00 | 1,00 2,00 1,00 1,00 1,0 1,00 2,00 2,00 1,00 1,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1,00 2,00 1,00 1,00 1,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1,00 1,00 1,00 1,00 2,00 1,00 1,00 | 1,00 2,00 2,00 2,00 1,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1,00 2,00 2,00 2,00 1,00 2,00 1,00 2,00 2,00 1,00 2,00 1,00 2,00 1,00 1,00 2,00 2,00 2,00 |
ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД
При проведении маркетинговых исследований часто необходимо получить информацию об одной переменной. Например:
• Какое количество потребителей определенной марки товара можно считать лояльными ей?
• Каково соотношение между разными группами потребителей товара: много использующими, средне, слабо и непользователями?
• Какое количество потребителей хорошо осведомлены о предлагаемом новом товаре? Сколько потребителей поверхностно знакомы, сколько — что-то слышали, а сколько вообще ничего не знают о данной торговой марке? Какова средняя степень осведомленности о товаре? Сильно ли различается степень осведомленность потребителей о новом товаре?
• Что представляет собой кривая распределения дохода для приверженцев данной марки товара? Смещено ли данное распределение в сторону группы потребителей с низкими доходами?
Ответы на подобные вопросы можно получить, изучив распределение частот значений переменной, или вариационный ряд(frequency distribution). При таком анализе рассматривается одна переменная.