Критерии эффективности. Роль коммуникационного аудита
Системы оценки успешности маркетинговой деятельности разрабатываются для того, чтобы убедиться, что компания достигла заданного уровня объема продаж, прибыли и других целей, сформулированных в ее маркетинговых и стратегических планах.
Разработка систем контроля для оценки успешности маркетинговой деятельности на уровне товарно-рыночных позиций и отдельных мероприятий предполагает получение ответов на четыре важных вопроса:
Анализ сбыта.
Анализ сбыта предполагает разбиение совокупных данных о продажах па такие категории, как товары, конечные потребители, сбытовые посредники, сбытовые территории и размер заказа. Цель анализа — определить сильные и слабые области; например, товары с наибольшим и наименьшим объемом продаж, покупатели, па которых приходится большая часть доходов, а также торговые агенты и территории, демонстрирующие самое высокое и самое низкое качество работы. Очевидно, что совокупные данные по продажам и затратам часто маскируют реальную ситуацию. Анализ сбыта не только помогает оценить и контролировать маркетинговую деятельность, но также помогает руководству лучше формулировать задачи и стратегии, а также управлять немаркетинговой деятельностью, такой как планирование производства, управление запасами и планирование производственных мощностей. Важным решением при разработке системы анализа сбыта фирмы является выбор объектов анализа. Большинство компаний объединяет данные в следующие группы:
- географические области — регионы, округи и сбытовые территории;
- продукт, размер упаковки и сорт;
- покупатели — по типу и размеру;
- сбытовые посредники — например, по типу и/или размеру фирмы розничной торговли;
- метод сбыта — почта, телефон, сбытовой канал, Интернет, прямые продажи;
- размер заказа — менее $10, $10-25 и т.д.
Эти варианты разбивки не являются взаимоисключающими. Большинство фирм выполняет анализ сбыта иерархическим образом; например, по округам в рачках сбытовых территорий внутри определенного региона. Более того, обычно они комбинируют разбиение по продуктам и потребителям с географическим разбиением: скажем, покупка продукта X крупными клиентами, расположенными на сбытовой территории Y, которая является частью региона А. Только проводя анализ сбыта на иерархической основе, используя комбинацию критериев разбиения, аналитики могут быть полностью уверены, что они приложили все усилия, чтобы определить возможности м проблемы, с которыми сталкиваются их фирмы.
Анализ сбыта по территориям.
Первый шаг анализа сбыта но территориям состоит в том, чтобы решить, какую географическую единицу использовать для контроля. Обычно такой единицей является округ, поскольку округа можно объединить в более крупные блоки, такие как сбытовые территории, и, кроме того, он является географической областью, для которой доступны многие виды информации, такие как численность населения, уровень занятости, доходов и объем розничных продаж. Аналитики могут сравнить фактические объемы продаж (полученные из счетов-фактур компании) в округе с нормативами, например с квотой на продажу, которая учитывает такие факторы, как рыночный потенциал и объем сбыта за прошлый год с учетом инфляции. После этого они могут обратить особое внимание на территории, не достигшие нормативных показателей.
Является ли необычайно острой конкуренция? Достаточно ли прилагается усилий по продаже? Или продавцы недостаточно квалифицированны? Исследования, призванные ответить на подобные вопросы, помогают компании укрепить своп слабые продукты и использовать более сильные. При оценке сбыта но территориям часто используются показатели развития категории и бренда.
Анализ сбыта по продуктам.
С течением времени продуктовый ассортимент компании становится чрезмерно широким и менее прибыльным, если руководство не осуществляет активную и непрерывную деятельность, направленную на то, чтобы исключать из номенклатуры товары, которые больше не приносят прибыль. Исключая слабые продукты и концентрируясь на сильных, компания может значительно увеличить свои прибыли. Прежде чем решить, от каких продуктов отказаться, руководство должно изучить такие переменные, как изменение доли рынка, размер маржинальной прибыли, уровень эффекта экономии на масштабе и то, в какой степени продукт дополняет другие ассортиментные позиции в товарной линии.
Анализ продаж товара особенно полезен, когда он применяется одновременно с анализом по размерам заказов и по сбытовым территориям. Используя такой анализ, менеджерам часто удается точно определить существенные возможности и разработать особую тактику, чтобы воспользоваться ими. Например, анализ, проведенный одной фирмой, выявил, что продажи одного из ее наиболее прибыльных продуктов снизились на всех азиатских сбытовых территориях. Дальнейшее исследование показало, что региональный производитель агрессивно продвигает недавно модифицированный продукт, используя сниженные цены. Анализ продукта конкурента выявил его сомнительную надежность в определенных условиях эксплуатации. Продавцы использовали эту информацию, чтобы решить проблему сбыта.
Анализ сбыта по размерам заказа.
Анализ сбыта по размерам заказа может определить, какие заказы (на какую сумму) не являются прибыльными. Например, проблема той или иной степени важности существует в том случае, если некоторые покупатели часто размещают мелкие заказы, которые требуют внимания продавцов и которые нужно обрабатывать, комплектовать и отправлять. Анализ по размерам заказа определяет продукты, сбытовые территории и типы и размеры покупателей, для которых характерно преобладание мелких заказов. Результатом такого анализа может стать установка минимального размера заказа, взимание дополнительной платы за мелкие заказы, обучение торговых представителей, нацеленное на создание более крупных заказов, и исключение некоторых клиентов.
В качестве примера можно привести одного дистрибьютора товаров для рукоделия, который обнаружил, что 28% всех его заказов составляют заказы на сумму менее $10. Исследование выявило, что средняя стоимость обслуживания таких заказов составляет $12,82. Кроме того, анализ показал, что компания не выходит на уровень безубыточности, пока размер заказа не достигает $20. Исходя из этих данных компания установила ограничение на минимальный заказ в размере $35, взимая специальную плату за услуги в размере $ 7,50 за выполнение всех заказов на сумму менее $35, и предупредила об этой проблеме своих торговых представителей на местах и продавцов, занимающихся продажами по телефону. В результате компания значительно увеличила свои прибыли.
Анализ сбыта по покупателям.
Аналитики используют процедуры, подобные тем, что описывались ранее, чтобы проанализировать распределение своих продаж по покупателям. Такой анализ обычно показывает, что относительно маленький процент покупателей обеспечивает большой процент объема продаж. Например, упоминаемый выше дистрибьютор товаров для рукоделия обнаружил, что 13% его клиентов обеспечивают 67% суммарных продаж. Изучение торговых визитов часто показывает, что продавцы тратят непропорционально много времени на мелких клиентов по сравнению с более крупными клиентами. Смещение некоторой доли этих усилий на общение с более крупными клиентами может значительно увеличить продажи. Факторы объема продаж/доли рынка.
Объем продаж и доля рынка являются функциями ряда первичных определяющих факторов. Для потребительских товаров эти факторы включают эффективное распределение, относительную цену, сохранение или изменение восприятия одной или нескольких существенных для потребителей характеристик продукта по сравнению с продуктами конкурентов и размещение товаров на полках магазинов. Эти детерминанты, в свою очередь, являются функциями вторичных факторов, таких как количество и частота торговых визитов, торговых сделок, эффективность размещения рекламы с определенным планом охвата и частоты показов.
Анализ факторов доли рынка должен обеспечивать понимание предполагаемых взаимосвязей исходных данных и результатов деятельности фирмы: например, количества и частоты торговых визитов и эффективного распределения. Это, в свою очередь, ведет к более четкому пониманию успешности маркетинговой деятельности фирмы. Совершают ли продавцы запланированное число визитов в день к целевым клиентам, чтобы достичь определенного уровня распределения?
Чтобы выявить уровни ключевых факторов объема продаж, обычно требуются маркетинговые исследования. Например, важным определяющим фактором объема продаж является поддержание более низкой цены на аналогичный продуй по сравнению с основными конкурентами. В случае Wal-Mart интервьюеры должны будут ходить по целевым магазинам, чтобы получить нужную информацию о ценах. Постатейный анализ прибыли и расходов. Данные о сбыте — это, конечно, не единственная нужная информация, касающаяся успешности маркетинговой деятельности. Необходимо отслеживать значения показателей валовой маржи и маржинальной прибыли, а также измерять действенность и эффективность всех статей маркетинговых расходов.
Создатели систем измерения маркетинговой эффективности должны разработать подходящие показатели для отслеживания критических индикаторов эффективности в отношении прибылей и расходов, так, чтобы можно было своевременно внести промежуточные корректировки. Так, показатель «число недель в наличии», отражающий темпы продажи Gар каждой модели свитера, указывает на то, чтобы закупать больше свитеров определенного фасона, если они продаются хорошо, или снизить цену, если они не находят покупателей. Своевременное принятие таких решений может оказывать огромное влияние на прибыль. Не самый красивый свитер может пользоваться более высоким спросом со скидкой в 25% перед Рождеством, чем со скидкой в 60% 26 декабря. Поскольку бюджеты состоят из прогнозов доходов и расходов за определенный период времени, они являются важнейшей составляющей деятельности фирмы по планированию и контролю. Они обеспечивают основу для постоянной оценки и сравнения плановых и фактических показателей.
В этом смысле предусмотренные в бюджете доходы и прибыли служат в качестве целей, по которым следует оценивать эффективность деятельности с точки зрения объема продаж, прибыли и фактических издержек. Анализ бюджета требует, чтобы менеджеры постоянно следили за маркетинговыми расходами, чтобы удостовериться, что компания не тратит слишком много денег в попытке достичь своих целей.
Кроме того, менеджеры оценивают величину и структуру их отклонений от целевых уровней. Менеджеры различных маркетинговых подразделений имеют свои собственные контрольные показатели. Например, менеджеры по рекламе отслеживают рекламные расходы на 1000 человек целевой аудитории, количество покупателей в расчете на одно средство рекламы, читательскую аудиторию печатных средств массовой информации, размер и состав телевизионной аудитории и изменение отношения со стороны потребителей. Менеджеры но продажам, как правило, отслеживают количество визитов в расчете на одного продавца, затраты в расчете на один визит, объем продаж в расчете на один визит и количество новых привлеченных клиентов.
Основные маркетинговые расходы — это расходы, связанные с маркетинговыми исследованиями, брендингом, оплатой труда торгового персонала, сбытовыми расходами, рекламой в средствах массовой информации, мероприятиями но стимулированию сбыта, рассчитанными на конечных потребителей и посредников, и связями с общественностью. Прежде чем предпринять корректирующие действия в отношении каких-либо расходов, которые являются чрезмерными, менеджерам следует детализировать агрегированные данные, чтобы выявить проблему. Например, если суммарные комиссионные выплаты в процентах от продаж отклоняются от нормативного значения, аналитики должны исследовать их по каждой сбытовой территории и продукту чтобы точно определить, где кроется проблема. Когда и как часто нужна информация? Своевременность является ключевым критерием при разработке системы оценки эффективности маркетинговой деятельности. Менеджеры чаще отслеживают информацию об эффективности — не важно, касается ли она продаж, прибылей или расходов — с определенной периодичностью, поскольку у них нет времени или надобности оценивать эффективность по каждой позиции ежеминутно.
Менеджеры по закупкам и мерчендайзеры в розничных фирмах обычно оценивают показатели реализации товарной позиции или категории еженедельно. В отношении некоторых категорий модных товаров, таких как женская одежда, где своевременность особенно важна, обладание информацией по сбыту на тару дней или даже часов раньше конкурентов может быть важно с точки зрения приобретения большего количества пользующегося спросом товара. Расходы магазинов на зарплату сотрудникам — еще один ключевой показатель эффективности работы розничных фирм, который влияет как на обслуживание покупателей, так и на прибыльность. Обычно он измеряется еженедельно, тем не менее управляющие магазинами могут поощряться к тому, чтобы отсылать сотрудников домой, если в данный день продажи непривычно вялые, или вызывать дополнительную помощь, когда требуется больше продавцов.
Эффективность работы торгового персонала промышленных фирм — измеряемая показателями количества торговых визитов, объема продаж, расходов и другими показателями — обычно оценивается ежемесячно, хотя некоторые фирмы могут делать это чаще или реже. Показатели стратегического контроля, такие как изменение доли рынка, динамика факторов макросреды и т. д., вероятно, будут намеряться и сообщаться реже, потому что такого рода долгосрочные аспекты, исследуемые с частыми интервалами, могут быть не так очевидны или могут создавать ложную тревогу. Как предоставлять информацию (способ, формат, уровень агрегирования)? Успехи в развитии информационных технологий сделали возможным измерение и передачу информации об эффективности маркетинга с неслыханной прежде легкостью и быстротой даже без распечатывания данных! Обладание нужной и своевременной информацией и ее представление таким образом, чтобы ее можно было легко и быстро использовать, — это разные вещи. Представьте, что менеджер по закупкам Gap должен вручную подсчитывать показатели эффективности продаж разных моделей свитеров.
Несомненно, отчеты должны обеспечивать определенную степень агрегирования, по необходимо определить, какого рода агрегирование является наиболее полезным для каждого потребителя информации. Даже формат или способ представления информации, касающейся успешности работы, может иметь большое значение для менеджера, использующего эти данные. Еженедельные отчеты по продажам, включающие показатель «количество недель в наличии», которые очень важны для сотрудников по закупкам розничных фирм и мерчендайзеров, являются наиболее удобными, когда модели предоставлены в порядке убывания их темпов продаж, а не в алфавитном или каком-то другом порядке.
Модели, находящиеся в верхней части отчета (с небольшим имеющимся в наличии запасом, согласно оценке темпа их продажи по показателю «количество недель в наличии»), являются «кандидатами» на повторный заказ. Модели внизу отчета (например, уродливый свитер, имеющий на середину ноября показатель 25 недель в наличии) являются «кандидатами» на уценку. Модели, которые находятся посередине, могут быть оставлены без внимания. По окончании сезона может оказаться полезным другой отчет, агрегирующий модели по поставщикам и определяющий эффективность работы с поставщиками по всему ассортименту поставляемых ими моделей.
Пристальное внимание к формату, в котором представлена информация об эффективности маркетинговой деятельности, к уровню ее агрегирования для различных видов задач принятия решения и для различных пользователей может обеспечить компании значительное конкурентное преимущество. Какие непредвиденные обстоятельства следует предусмотреть? Поскольку все стратегии и программы действий, разработанные для их осуществления, основаны па предположениях о будущем, они подвержены значительному риску. Слишком часто предположения считаются фактами и мало внимания уделяется тому, чтобы наметить определенные действия, которые следует предпринять, если какое-либо или все предположения скажутся ошибочными. Поэтому менеджеры часто следуют процессу планирования на случай непредвиденных обстоятельств, который включает следующие элементы: идентификацию важнейших предположений; определение вероятности того, что предположения окажутся верными; ранжирование важности предположений; мониторинг и контроль плана действий; установку «триггеров», которые будут активизировать план на случай непредвиденных обстоятельств; и подробное изложение альтернативных вариантов ответной реакции.
Далее мы кратко обсудим эти шаги. Определение важнейших предположений. Поскольку существует слишком много предположений, то планы на случай непредвиденных обстоятельств должны охватывать только наиболее важные из них. Особенно важны предположения о событиях, выходящих за пределы контроля отдельных фирм, но которые сильно влияют па стратегические задачи, стоящие перед определенным товаром. Например, предположения о темпах роста рынка, оказывающие воздействие на долю рынка определенного товара, будут сильно влиять па достижение этим товаром целей по прибыли. Влияние ошибочного предположения в этом случае может быть как позитивным, так и негативным, и необходимо подготовить план на случай непредвиденных обстоятельств, чтобы эффективно отреагировать и на то, и на другое.
Если рынок растет более высокими темпами, чем ожидалось, то и в этом случае необходимо рассмотреть вопрос об ответной реакции. Очень часто плацы на случай непредвиденных обстоятельств фокусируются только на плохом варианте. Еще один тип неконтролируемого события, которое может сильно влиять на объем продаж и размер прибыли, — это действия конкурентов. Это особенно верно в случае нового продукта, выводимого на рынок (когда реакция конкурента состоит в выпуске своего собственного нового продукта), хотя может относиться к продуктам на зрелых рынках (например, усиливается рекламная деятельность конкурента). Необходимо тщательно изучить предположения об уровне цен в отрасли, потому что любое изменение цеп может быстро привести к снижению прибыли.
Также необходимо тщательно рассмотреть предположения относительно влияния определенных действий, предпринятых фирмой, на достижение ее стратегических целей. Например, это относится к задачам фирмы в области рекламы, которые базируются на предположениях об улучшении или сохранении отношения потребителей к характеристикам продукта по сравнению с конкурирующими торговыми марками, или к денежным суммам, выделенным на мерчендайзинг с целью повышения доступности продукта. Более того, когда целевые уровни различных первоочередных задач достигнуты, должны быть сделаны предположения о том, что произойдет с объемом продаж и долей рынка.
Определение вероятностей. Этот шаг заключается в определении вероятностей того, что важнейшие предположения окажутся верными. Эти вероятности следует рассмотреть с точки зрения последствий ошибки. Так, необходимо тщательно рассмотреть предположения, которые имеют низкую вероятность оказаться ошибочными, по могут оказать сильное влияние на фирму (например дефицит топлива или высокие цены или спрос на крупногабаритные автомобили повышенной комфортности). Ранжирование важнейших предположений.
Когда предположения классифицируются исходя из своей важности, степени, в которой они являются контролируемыми, и уверенности в них руководства, формулируется основа для ранжирования предположений и составления плана на случай непредвиденных обстоятельств. Обычно эти критерии позволяют отсеять те предположения, которые не следует включать в план, — предположения со слабым влиянием на достижение целей и те, в отношении которых существует большая уверенность, что они не произойдут. Однако необходимо следить за предположениями, которые связаны с неконтролируемыми событиями, если они сильно влияют на стратегические задачи в отношении определенного товара, поскольку фирма может определенным образом на них реагировать. Например, если предположение о темпах рыночного роста является ошибочным, то фирма может или снизить, или увеличить свои инвестиции в строительство заводов.
Наблюдение и мониторинг. Следующий шаг состоит в том, чтобы подробно изложить какая информация (или критерии) необходима, чтобы определить, идет ли реализация плана действий по графику, и если нет, то почему. Таким образом, план на случай непредвиденных обстоятельств является системой раннего предупреждения, так же как и средством диагностики. Если, например, фирма сделала определенные предположения относительно темпов роста рыночного спроса, то она будет регулярно следить за отраслевым объемом продаж. Если были сделаны предположения относительно рекламы и ее влияния на отношение потребителей к товару, тогда, вероятно, необходимо использовать показатели осведомленности, опробования и повторных покупок.
Анализ эффективности управления маркетингом на предприятии целесообразно основывать на расчете динамики показателей, характеризующих прибыльность коммерческой деятельности хозяйствующего субъекта и его конкурентоспособность:
- доля прибыли от коммерческой деятельности предприятия;
- объем отгруженной продукции;
- объем спроса на продукцию предприятия (емкость рынка);
- расходы службы маркетинга;
- коэффициент конкурентоспособности предприятия.
Доля прибыли предприятия от коммерческой деятельности является определяющим показателем при оценке качества организации, функционирования и управления маркетинговой системой, так как цель любого коммерческого предприятия заключается в максимизации получаемой им прибыли.
Показатели спроса на продукцию предприятия и величины ее фактической отгрузки в течение определенного периода временипозволяют определить способность предприятия полностью удовлетворить спрос потребителей, что в условиях рынка также становится одной из основных целей.
Анализ расходов службы маркетинга необходимо сопоставлять с вышеназванными показателями для оценки адекватности расходуемых средств финансовым результатам коммерческой деятельности.
Оценку прибыльности коммерческой деятельности предприятия целесообразно проводить на основе определения коэффициента конкурентоспособности.
Рассмотрим критерии оценки конкурентоспособности предприятия:
- Конкурентоспособность по продукту:
а) коэффициент рыночной доли(КРД) отражает долю предприятия на рынке:
КРД = ОП / ООПР, (1)
где ОП — объем продаж продукта фирмой;
ООПР — общий объем продаж продукта на рынке;
б) коэффициент предпродажной подготовки (КПП) характеризует стремление фирмы к росту конкурентоспособности за счет улучшения предпродажной подготовки. Если продукт не требовал предпродажной подготовки в отчетный период, то КПП = 1. Данный показатель рассчитывается по следующей формуле:
КПП = ЗПП / ЗПОП, (2)
где ЗПП — сумма затрат на предпродажную подготовку;
ЗПОП — сумма затрат на производство (приобретение) продукта и организацию его продаж;
в) коэффициент изменения объема продаж (КИОП) отражает рост или снижение конкурентоспособности фирмы за счет изменения объема продаж:
КИОП = ОПКОП / ОПНОП, (3)
где ОПКОП — объем продаж на конец отчетного периода;
ОПНОП — объем продаж на начало отчетного периода.
- Конкурентоспособность по цене:
а) коэффициент уровня цен (КУЦ) отражает рост или снижение конкурентоспособности фирмы за счет изменения цен на продукт:
КУЦ = (Ц max + Ц min) / (2 ´ ЦУФ), (4)
где Цmax — максимальная цена товара на рынке;
Цmin — минимальная цена товара на рынке;
ЦУФ — цена товара, установленная фирмой.
- Конкурентоспособность по доведению продукта до потребителя:
а) коэффициент доведения продукта до потребителя (КСБ), отражающий стремление фирмы к повышению конкурентоспособности за счет улучшения своей сбытовой деятельности:
КСБ = КИОП ´ ЗСБКОП / ЗСБНОП, (5)
где ЗСБКОП — сумма затрат на функционирование системы сбыта на конец отчетного периода;
ЗСБНОП — сумма затрат на функционирование системы сбыта на начало отчетного периода.
- Конкурентоспособность по критерию продвижения продукта:
а) коэффициент рекламной деятельности (Крекл.д) отражает стремление фирмы к росту конкурентоспособности за счет улучшения рекламной деятельности:
Крекл. д = КИОП × ЗРДКОП / ЗРДНОП, (6)
где ЗРДКОП — затраты на рекламную деятельность на конец отчетного периода;
ЗРДНОП — затраты на рекламную деятельность на начало отчетного периода.
Суммировав вышеперечисленные коэффициенты и найдя среднеарифметическую величину, определим промежуточное значение коэффициента конкурентоспособности маркетинговой деятельности для конкретного продукта (ККМД).
Для расчета итогового коэффициента конкурентоспособности фирмы также нужно учитывать общефинансовые коэффициенты, рассчитываемые на основе анализа баланса предприятия за отчетный период.
Таким образом, полная формула расчета коэффициента конкурентоспособности предприятия (ККП) будет выглядеть следующим образом:
ККП = ККМД × КТЛ × КОСС, (7)
где КТЛ — коэффициент текущей ликвидности;
КОСС — коэффициент обеспеченности собственными средствами.
В зависимости от значений ККП предприятия подразделяются на следующие группы:
Рыночные лидеры — предприятия, имеющие максимальный коэффициент конкурентоспособности. Как правило, подобные фирмы имеют максимальную рыночную долю при продажах и являются лидерами в ценовой политике, оптимизации затрат и т.д. Характерным их поведением является оборона.
Рыночные претенденты — фирмы, расчетный коэффициент конкурентоспособности которых лежит в диапазоне от 3,1 до 9. Обычно такие организации борются за увеличение рыночной доли продаж, проводят ценовой демпинг. Для них характерна стратегия атаки по всем направлениям деятельности.
Рыночные последователи — фирмы, расчетный коэффициент конкурентоспособности которых лежит в диапазоне от 1 до 3. Они проводят политику следования за отраслевым лидером, не рискуют, но и не проявляют пассивности. Такие фирмы копируют деятельность лидера, но действуют более осмотрительно и рассчитывают на меньшие ресурсы. Они, как правило, подвержены атакам со стороны рыночных претендентов.
Фирмы, действующие в рыночной нише, расчетный коэффициент конкурентоспособности которых лежит в диапазоне от 0,99 до –6,9. Фирмы этой группы обслуживают маленькие рыночные сегменты, которые другие участники конкуренции не принимают в расчет, и отличаются высоким уровнем специализации. Круг клиентов ограничен, характерен высокий уровень цен. В своей деятельности такие организации опираются на клиентов и максимально зависят от них.
Банкроты — фирмы с коэффициентом конкурентоспособности от –7 до –10. Они принимают режим внешнего управления и осуществляют мероприятия по выходу из банкротства или проводят расчеты с кредиторами и ликвидируются.
Предложенные показатели прибыльности коммерческой деятельности предприятия не полностью учитывают характер его конкурентоспособности. Конкурентоспособность как структура финансово- экономических показателей включает в себя не только собственно эти показатели, но и взаимосвязи и взаимодействия между ними, зависящие от состояния макро- и микросреды.
РАЗДЕЛ 4
Лекция 7
Обработка информации при проведении маркетинговых исследований (продолжение)
Кластерный анализ
Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). По сути это задача многомерной классификации данных.
Существует около 100 разных алгоритмов кластеризации, однако наиболее часто используемые: иерархический кластерный анализ и кластеризация методов k-средних.
Где применяется кластерный анализ? В маркетинге это сегментация конкурентов и потребителей. В менеджменте: разбиение персонала на различные по уровню мотивации группы, классификация поставщиков, выявление схожих производственных ситуаций, при которых возникает брак. В медицине - классификация симптомов, пациентов, препаратов. В социологии - разбиение респондентов на однородные группы. По сути кластерный анализ хорошо зарекомендовал себя во всех сферах жизнедеятельности человека.
Прелесть данного метода - он работает даже тогда, когда данных мало и невыполняются требования нормальности распределений случайных величин и другие трбования классических методов статистического анализа.
Поясним суть кластерного анализа, не прибегая к строгой терминологии:
допустим, Вы провели анкетирование сотрудников и хотите определить, каким образом можно наиболее эффективно управлять персоналом. То есть Вы хотите разделить сотрудников на группы и для каждой из них выделить наиболее эффективные рычаги управления. При этом различия между группами должны быть очевидными, а внутри группы респонденты должны быть максимально похожи.
Для решения задачи предлагается использовать иерархический кластерный анализ. В результате мы получим дерево, глядя на которое мы должны определиться на сколько классов (кластеров) мы хотим разбить персонал. Предположим, что мы решили разбить персонал на три группы, тогда для изучения респондентов, попавших в каждый кластер получим табличку примерно следующего содержания:
| Кластер | Муж | 30-50 лет | >50 лет | Рук. | Мед | Льготы | з/п | стаж | Образов. |
| 80% | 90% | 5% | 70% | 10% | 12% | 95% | 30% | 30% | |
| 40% | 35% | 45% | 13% | 60% | 70% | 60% | 40% | 20% | |
| 50% | 70% | 10% | 5% | 30% | 20% | 70% | 20% | 50% |
Поясним, как сформирована приведенная выше таблица:
В первом столбце расположен номер кластера - группы, данные по которой отражены в строке. Например, первый кластер на 80% составляют мужчины. 90% первого кластера попадают в возрастную категорию от 30 до 50 лет, а 12% респондентов считает, что льготы очень важны. И так далее.
Попытаемся составить портреты респондентов каждого кластера.
Первая группа - в основном мужчины зрелого возраста, занимающие руководящие позиции. Соцпакет (MED, LGOTI, TIME-своб время) их не интересует. Они предпочитают получать хорошую зарплату, а не помощь от работодателя.
Группа два наоборот отдает предпочтение соцпакету. Состоит она, в основном, из людей "в возрасте", занимающих невысокие посты. Зарплата для них безусловно важна, но есть и другие приоритеты.
Третья группа наиболее "молодая". В отличие от предыдущих двух, очевиден интерес к возможностям обучения и профессионального роста. У этой категории сотрудников есть хороший шанс в скором времени пополнить первую группу.
Таким образом, планируя кампанию по внедрению эффективных методов управления персоналом, очевидно, что в нашей ситуации можно увеличить соцпакет у второй группы в ущерб, к примеру, зарплате. Если говорить о том, каких специалистов следует направлять на обучение, то можно однозначно рекомендовать обратить внимание на третью группу.
Анализ деревьев
Анализ деревьев применяется в ситуациях, когда "строгие предпосылки", лежащие в основе более традиционных статистических методов не выполняются. В этом его сила, но если "работают" другие методики, рекомендуется использовать анализ деревьев только как средство проверки полученных на их основе заключений.
Если кластерный анализ решает задачу разбиения совокупности объектов на несколько однородных групп, то анализ деревьев помогает сформулировать правило, по которому объекты относяться к тому или иному классу.
Допустим, некоторое туристическое бюро решило проанализировать причины, по которым клиент принимает решение о том, купить или не купить Вашу услугу. Это означает, что мы имеем два класса клиентов 1) сделавшие покупку; 2) нет.
Вам целесообразно сформулировать правило, по которому Ваш клиент принимает решение: приобрести путевку или поискать еще. Зная поведение клиента, а именно клиентов-отказников Вы сможете принять решение о форимровании конкурентоспособной ценовой политике, политике скидок и дополнительного сервиса, которые в комплексе обеспечат Вам наилучшие показатели прибыли, высокую репутацию и т.д. Чтобы начать подобное исследование Вам необходимо собрать некоторую статистику, в которой бы содержались сведения о клиентах и потенциальных клиентах обслуженных за определенный период. В качестве подобной статистики должны выступать все сведения об уровне сервиса, о харатере общения с клиентом, сроках и итоговом решении. Например:
- Купил ли клиент путевку;
- Цена путевки;
- длительность тура;
- Вид путевки;
- Первый контакт (по телефону или личный приход);
- Интервал времени с момента первого контакта до момента покупки;
- приход клиента по рекомендации или по рекламе;
- сколько вопросов задал клиент;
- и т.п.
Вас интересует, как принимает клиент решение, и что отличает людей, вступивших с Вашей компанией в договорные отношения от несостоявшихся клиентов.
Анализ деревьев в Вашей ситуации позволяет построить "дерево", моделирующее принятие решения Вашего клиента.
Как Вы можете корректировать свою политику, зная структуру такого вида?
Если мы аккуратно построим дерево и отследим все интересующие нас цепочки, то можно определить, на каких направлениях стоит сконцентрироваться и как с соответствующим клиентом надо работать.
Допустим, в результате анализа деревьев, Вы получили следующие результаты:
37% Ваших клиентов, сделавших покупку характеризовали следующие факты:
- путевка была "горящей"
- клиенты рассчитывали на скидку;
- до вылета менее 3 дней;
- скидка, по сравнению с рыночной ценой, превышала 30%"
Мы видим, что данный класс покупателей достаточно представителен и имеет смысл разрабатывать дальнейшие способы стимулирования таких клиентов.
Аналогично можно было рассматривать те "ветки дерева", которые объединяют несостоявшихся клиентов.
Конечно, можно строить деревья самостоятельно по здравому смыслу. Возможно, удастся даже на короткую перспективу получить удачное решение, но следует помнить о ряде проблем, которые без статистической поддержки практически непреодолимы:
- последовательность, в которой вы ведете дробление совсем не обязательно отвечает тому, как на самом деле думает клиент. Ошибаясь в последовательности, Вы рискуете придти к ложным выводам;
- выбор критических значений "20% от рынка" "три дня до вылета", производящийся по принципу "пол - палец - потолок" приведет Вас скорее всего к запутанной схеме;
- достаточно сложно учесть "вручную" важность для Вас того, к какой категории относился Ваш клиент. Если вы специализируетесь на молодежных путевках, то факт покупки путевки представителем старшего поколения будет для Вас, безусловно менее интересен, а поэтому, при принятии решения о приоритетах, должен быть учтен с меньшим весом.
- классифицировать ли всех покупателей, или остановиться на том шаге, когда в несколько цепочек укладываются 70% клиентов.
Проблемы такого рода позволяет решить профессиональный анализ с использованием анализа деревьев и других статистических методов.
Данный анализ широко используется при обработке результатов анкетирования. В этом случае анализ деревьев позволяет понять: в чем различия между респондентами, ответившими на один и тот же вопрос по- разному.
При медицинских исследованиях использование анализа деревьев - этот ответ на вопрос, в какой последовательности проводить диагностику заболевания.
В промышленности "деревья", это правила, по которым можно диагностировать состояние производственного процесса.
В социологии анализ деревьев используется для изучения поведения различных групп населения...
Факторный анализ
Часто в социологических, экономических, психологических исследованиях мы имеем дело с многомерной информацией. Если изучаемые объекты - люди, а ответы на вопросы анкеты соответственно принаки изучаемых объектов, то очень часто трудно сгруппировать людей в однородные группы, поскольку при анкетировании задаются несколько десятков вопросов. даже если разбиение на группы удалось, то сложно описать характеристики этих групп. В этом случае можно попробовать перейти от исходного многомерного факторного пространства к новым факторам, которые обобщали бы в себе все ответы на вопросы. Техника факторного анализа в прикладном смысле нацелена на снижение размерности поля признаков.
Покажем возможности применения факторного анализа на следующем примере:
Допустим, мы обработали 1000 анкет наших потенциальных клиентов, каждая из которых содержит порядка 50 вопросов. Задача, которая стоит перед исследователем - на основе собранных данных выделить сегменты потребителей, описать профиль клиента из каждого сегмента и разработать политику дальнейшего стимулирования сбыта для каждого сегмента отдельно.
Очевидно, что одновременно отслеживать изменение ответов по 50 пунктам достаточно сложно.
Можно предложить несколько вариантов решения проблемы:
- применить кластерный анализ и разбить клиентов на группы, работать с каждой группой "индивидуально"
- можно на основе дисперсионного, или дискриминантного анализа провести аналогичные процедуры, определить дискриминирующие и классифицирующие функции, а дальше применить процедуру, предложенную в предыдущем пункте …
Однако необходимо помнить, что:
1) не всегда эти подходы дают хорошо интерпретируемые результаты;
2) ценность выводов, подтвержденных в рамках нескольких подходов многократно возрастает;
3) чем проще интерпретируются результаты, тем выше прикладная ценность анализа.
Что даст нам факторный анализ в данной задаче? Факторный анализ позволит нам от 50 прежних вопросов в анкете перейти к нескольким новым интегральным характеристикам, достаточно хорошо описывающим рассмотренную совокупность. Если повезет, от 50 вопросов можно перейти к двум интергральным показателям. Что показывают эти интегральные факторы - это вопрос к исследователю. Именно исследователь должен наполнить новые факторы интерпретационным смыслом.
В нашем случае могла получиться следующая картина: факторный анализ предложил представить все вопросы анкеты с помощью двух факторов. Анализируя полученную картинку исследователь дал следующую интерпретацию полученным факторам:
- Фактор 1 - степень удовлетворенности человека своим положением в обществе;
- Фактор 2 - степень управляемости сознания человека средствами СМИ.
Перейдя от 50 характеристик к 2 мы теперь можем расклассифицировать всех респондентов на несколько групп по степени выраженности двух новых факторов. Это уже сделать достаточно просто.
Однако никогда нельзя точно сказать какой результат даст факторный анализ. Могут получиться хорошо интерпретируемые новые факторы, а возможно ничего и не получится.
Анализ соответствий
Главной целью анализа соответствий является представление в упрощенном виде (пространстве меньшей размерности) информации, содержащейся в больших частотных таблицах. Поясним с помощью примера суть метода.
Допустим, перед нами стоит задача на основе проведенного анкетирования (100 накет) выявить, насколько важны определенные характеристики помещения магазина нашим покупателям.
Предположим, что у нас есть три характеристики - площадь, обеспеченность консультантами и оформление витрин. Оценивание проводилось по шкале "очень важно" "важно" "не важно"
Если мы просто обобщим результаты опроса, определив долю ответов 1. и 2. по каждому пункту, объективных выводов мы не получим, поскольку, во-первых, получение распределение мнений нельзя интерпретировать однозначно.
Следует также отметить, что процедура оценки носит довольно приблизительный характер: каждый респондент имеет свои представления об "очень важной", "важной" и "не важной" характеристике, поэтому показатели, по сути дела, оцениваются по 100 различным шкалам
Анализ соответствий позволяет на основе таблиц сопряженности построить некоторую объективную с точки зрения группы в целом оценку. При этом параллельно решается вопрос о том, насколько правомерно использование шкалы "очень важно" "важно" "не важно".
Рассмотрим, к примеру последнюю стадию процесса анализа, на которой, используя, аппарат таблиц
сопряженности и собственных чисел, мы получили следующие результаты:
Критерий "очень важный" приблизительно равен 1,0761; "важный" - 0,092; "не важный" -1,4717. Расстояния между "очень важным" и "важным", "важным" и "не важным" соответственно составляют 0,984 (или 1,0761- 0,092) и 1,379 (или 1,4717-0,092) и различаются на 0,395, т.е. предложенная шкала неравномерна. Происходит смещение в сторону положительных оценок. Это требует дополнительного анализа как самой шкалы (возможно, она неполна и нуждается в разукрупнении), так и выборочной совокупности (может быть, опрашиваемые более склонны давать положительные оценки, что искажает объективную картину).
Далее вычисляются по (1)-(3) средние баллы показателей. Они соответственно равны: -1,2322, 0,1227, 1,2326. Сравнение полученных показателями баллов с числовыми значениями шкалы однозначно говорит о том, что, по мнению опрошенных, 1-й преподаватель является "не важным", 2-й - "важным ", а 3-й - "очень важным".
Можно также проверить, насколько качественными получились наши оценки ( к примеру в 98% случаев наша шкала соответствует реальным предпочтениям респондентов
В заключение, обратим Ваше внимание на то, что в ситуации, когда данные являются дискретными, результаты анализа соответствий и факторного анализа будут совпадать. Используемый аппарат, безусловно различен, но мы говорим именно о результатах.