Известна ли Вам компания Ижторгметалл?
| Частота | Процент | Валидный процент | Кумулятивный процент | ||
| Валидные | да | 66,7 | 66,7 | 66,7 | |
| нет | 33,3 | 33,3 | 100,0 | ||
| Итого | 100,0 | 100,0 |
Как видно из полученной таблицы, степень известности компании достаточно высока. 2/3 опрошенных потребителей известна компания. Доля потребителей, которым не известна компания не является достаточно большой, чтобы влиять на спрос компании. Поэтому принимаем нулевую гипотезу. Низкий спрос на товар не является причиной низкой осведомленности потребителей о компании, занимающейся продажей кровельных материалов из металла.
Гипотеза 2. Низкие объемы продаж связаны с тем, что потребитель считает слишком высокой цену на товар.
Н0 – низкий объем продаж компании среди физических лиц не связан с тем, что потребитель считает цену на товар слишком высокой.
Н1 – низкий объем продаж компании среди физических лиц связан с тем, что потребитель считает цену на товар слишком высокой.
Какая цена покажется Вам слишком высокой?
| Частота | Процент | Валидный процент | Кумулятивный процент | ||
| Валидные | 33,3 | 33,3 | 33,3 | ||
| 480 | 45,5 | 45,5 | 78,8 | ||
| 550 | 21,2 | 21,2 | 100,0 | ||
| Итого | 100,0 | 100,0 |
Как видно из полученной таблицы, большей части потребителей (45,5%) покажется высокой цена на товар свыше 480 руб., что существенно превышает среднюю цену на товар компании. Следовательно, принимаем нулевую гипотезу. Низкий объем продаж компании среди физических лиц не связан с тем, что потребитель считает цену на товар слишком высокой.
Также в ходе выполнения данной курсовой работы в качестве гипотезы была предложена схема сегментации потребителей. Необходимо проанализировать, правильно ли были сегментированы потребители. Для этого сравним по фактору «Покупали ли Вы когда-нибудь кровельные материалы из металла» 2 группы лиц: с доходом 15927-23890 руб. и с доходом свыше 23890 руб.
Н0: количество потребителей, покупавших когда-либо кровельные материалы из металла с уровнем дохода 15927-23890 руб., незначимо отличается от потребителей с уровнем дохода свыше 23890 руб.
Н1: количество потребителей, покупавших когда-либо кровельные материалы из металла с уровнем дохода 15927-23890 руб., значимо отличается от потребителей с уровнем дохода свыше 23890 руб.
Для оценки значимости различий применим критерий Манна-Уитни, так как он позволяет оценивать различия между выборками, число респондентов в которых не менее 3 человек.
Критерий Манна-Уитни
Ранги
| К какой категории по уровню дохода Вы могли бы отнести Вашу семью? | N | Средний ранг | Сумма рангов | |||||
| Покупали ли Вы когда-нибудь кровельные материалы из металла? | 15927-23890 | 9,00 | 90,00 | |||||
| 23890 - 100000 | 10,13 | 81,00 | ||||||
| Всего | ||||||||
Статистика критерия(b)
| Покупали ли Вы когда-нибудь кровельные материалы из металла? | |
| Статистика U Манна-Уитни | 35,000 |
| Статистика W Уилкоксона | 90,000 |
| Z | -,515 |
| Асимпт. знч. (двухсторонняя) | ,606 |
| Точная знч. [2*(1-сторонняя Знач.)] | ,696(a) |
Исходя из результатов теста Манна-Уитни, можно сказать, что 2 выборки значимо отличаются в зависимости от уровня дохода (z < 0.05). Принимаем гипотезу Н1: количество потребителей, покупавших когда-либо кровельные материалы из металла с уровнем дохода 15927-23890 руб., значимо отличается от потребителей с уровнем дохода свыше 23890 руб.
Таким образом, можно сделать вывод о правильности сегментации, предложенной в главе 1 данной работы.
Анализ связей
Анализ связей начинается с построения перекрестных таблиц. Они строятся по тем параметрам, по которым необходимо выявить наличие связи между двумя переменными. Последовательность анализа включает следующие направления:
1) Проверка наличия или отсутствия связи между переменными.
Основным критерием оценки зависимости между переменными является коэффициент корреляции (мера связанности).
Считается, что 2 переменные корреллируют между собой положительно, если между ними существует прямое однонаправленное соотношение. Однонаправленное соотношение – значит, что малое значение одной переменной соответствует малому значению другой переменной, а большое значение – соответственно ее большому значению. В этом случае коэффициент корреляции будет иметь знак «+».
Две переменные корреллируют между собой отрицательно, если между ними существует обратное (разнонаправленное) соотношение, т.е. малые значения одной переменной соответствуют большим значениям другой переменной. Тогда коэффициент корреляции имеет знак «-». Его значения изменяются в пределах от – 1 до + 1.
Значения коэффициента корреляции могут быть интерпретированы следующим образом.
Если коэффициент корреляции находится в пределах:
От 0 до 0,2 – связь очень слабая;
От 0,2 до 0,5 – слабая;
От 0,5 до 0,7 – средняя;
От 0,7 до 0,9 – сильная;
От 0,9 до 1 – очень сильная.
В Таблице 3.5 представлены связи переменных, k корреляции и интерпретация.
Таблица 3.5 - Связи между переменными
| № | Переменные | Коэффициент корреляции | Интерпретация |
| К какой категории по уровню дохода Вы могли бы отнести Вашу семью * Укажите Ваш возраст | -0,291 | Связь слабая, обратная, чем Выше возраст, тем меньше доход на человека в семье ниже | |
| Что бы Вы могли сказать о финансовом положении Вашей семьи* Укажите Ваш возраст | 0,108 | Очень слабая прямая связь, то есть, чем выше возраст, тем лучше оценивает потребитель уровень финансового состояния своей семьи | |
| Что бы Вы могли сказать о финансовом положении Вашей семьи* К какой категории по уровню дохода Вы могли бы отнести Вашу семью | -0,628 | Связь средняя, обратная. Чем выше уровень дохода, тем хуже оценивает потребитель уровень своего дохода. | |
| Какая цена покажется Вам слишком высокой* Укажите Ваш возраст | 0,315 | Связь слабая, прямая. Выше возраст, тем выше уровень цены, которая покажется потребителю высокой | |
| Какая цена покажется Вам слишком высокой* К какой категории по уровню дохода Вы могли бы отнести Вашу семью | 0,023 | Связь очень слабая, прямая. Чем Выше уровень дохода, тем выше уровень цены, которая покажется потребителю слишком высокой | |
| Какая цена покажется Вам слишком высокой* Что бы Вы могли сказать о финансовом положении Вашей семьи | -0,032 | Связь слабая, обратная. Чем выще уровень оценки финансового положения семьи, тем ниже уровень цены, которая покажется потребителю слишком высокой | |
| Какая цена покажется Вам слишком низкой* Укажите Ваш возраст | -0,457 | Связь средняя, обратная. | |
| Какая цена покажется Вам слишком низкой* К какой категории по уровню дохода Вы могли бы отнести Вашу семью | 0,199 | Связь слабая, прямая. | |
| Какая цена покажется Вам слишком низкой* Что бы Вы могли сказать о финансовом положении Вашей семьи | -0,273 | Связь слабая, обратная | |
| Какая цена покажется Вам слишком низкой* Какая цена покажется Вам слишком высокой | -0,119 | Связь слабая, обратная | |
| Какую сумму Вы готовы потратить в год* Укажите Ваш возраст | 0,248 | Связь слабая. | |
| Какую сумму Вы готовы потратить в год* К какой категории по уровню дохода Вы могли бы отнести Вашу семью | 0,476 | Связь средняя, прямая | |
| Какую сумму Вы готовы потратить в год* Что бы Вы могли сказать о финансовом положении Вашей семьи | -0,308 | Связь средняя, обратная | |
| Какую сумму Вы готовы потратить в год* Какая цена покажется Вам слишком высокой | -0,027 | Связь очень слабая, обратная | |
| Какую сумму Вы готовы потратить в год* Какая цена покажется Вам слишком низкой | -0,228 | Связь слабая, обратная |
На основе проведенного анализа связей с помощью корреляционного анализа можно сделать общий вывод: предпочтения потребителей четко не сформированы. Во многих случаях прослеживается слабая, обратная связь, так как между значениями двух переменных существует обратное (разнонаправленное) соотношение.
Регрессионный анализ – это метод установления формы и изучение связи между одной зависимой и одной или более независимыми переменными. В ходе анализа определяются: R – коэффициент множественной корреляции, отражающий связь переменных, R² - коэффициент детерминации, показывающий долю вариации. Стандартную ошибку показывает стандартное отклонение фактического значения частоты покупки от теоретического. Коэффициент β – стандартизованный коэффициент регрессии для независимых переменных.
С помощью регрессионного анализа оценим форму связи между уровнем дохода потребителей и тем, покупали ли они когда-нибудь кровельные материалы из металла.
Уровень связи R= -0,051 свидетельствует о наличии очень слабой связи.
Форма связи – линейная, подчиняется следующей зависимости:
Y =1,663 - 0,020Х, где Х – покупали ли Вы когда-нибудь кровельные материалы из металла, а Y – уровень среднемесячного дохода. Коэффициент значимости равен 0,779>0,005, поэтому результат можно считать достоверным.
Конъюнктурный анализ
Конъюнктура – экономическая ситуация, сложившаяся на рынке на данный момент или ограниченный отрезок времени. Рыночный механизм по своей сути стремится к равновесию, однако этот процесс имеет случайный, стохастический характер, под воздействием множества противоречивых факторов, что обусловливает наличие постоянных колебаний и отклонений.
Конъюнктура – сложное быстроизменяющееся явление, она складывается из множества единичных элементов и действий. В соответствии с принятыми в экономической науке двумя объектами конъюнктурных исследований различают две самостоятельные части анализа конъюнктуры:
1) общехозяйственная конъюнктура;
2) конъюнктура товарных рынков.