Методы обработки анализа маркетинговой информации. Статистические и экономико–математические методы анализа маркетинговой информации. в отчетном периоде

Маркетинговое исследование включает сбор, обработку, хранение информации о явлениях и процессах, представляющих интерес для маркетинга, анализ собранной информации, получение теоретически обоснованных выводов. Таким образом, целью маркетингового исследования является создание информационно-аналитической базы для принятия маркетинговых решений.

Маркетинговое исследование является составной частью маркетинговой информационной системы, которая включает подсистемы внутрифирменной отчетности, маркетинговой разведки, анализа информации и маркетинговых исследований. При проведении маркетингового исследования необходимо соблюдать следующие принципы:

Научность – объяснение и предсказание изучаемых рыночных явлений и процессов на основе научных положений и объективных данных, выявление закономерностей развития этих явлений и процессов;

Системность – выделение отдельных структурных элементов, составляющих явление, обнаружение иерархической связи и взаимоподчиненности;

Комплексность – изучение явлений и процессов во всей их полноте, взаимосвязи и развитии;

Достоверность – получение адекватных данных за счет обеспечения научных принципов их сбора и обработки;

Объективность – учет возможных погрешностей измерителя того или иного явления;

Эффективность – достижение выдвинутых целей, соизмерение результатов с затратами.

Маркетинговое исследование является сложным, иерархически структурированным процессом, последовательно развертывающимся во времени, и включает основные этапы: разработка общей концепции исследования; конкретизация и разработка методики исследования; сбор, обработка и хранение информации; анализ, моделирование и прогнозирование изучаемых процессов; оценка эффективности маркетингового исследования.

В ходе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является частотный анализ. Далее следует описание статистических показателей изучаемых признаков.

Вторым этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между изучаемыми переменными. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных.

Conjoint analysis (совместный анализ) Метод анализа, предназначенный для оценки и сравнения атрибутов продуктов с целью выявления тех из них, которые оказывают наибольшее влияние на покупательские решения. Метод "Conjoint analysis" - лучшая технология для измерения важности того или иного фактора из-за того, что он заставляет респондента думать не о том, что важно, а только о его предпочтении. Достоинством метода является возможность выявить латентные факторы, влияющие на поведение потребителей. С помощью данного метода можно выделить оптимальную комбинацию свойств продукта, оставив продукт в приемлемой ценовой категории.

Кластерный анализ - это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами. При помощи кластерного анализа можно производить сегментацию рынка (например, выделение приоритетных групп потребителей). Полагается, что более значимо для маркетингового результата, объединение потребителей в группу с учетом мер близости друг к другу. Для обоснования данных предположений используется метод дисперсионного анализа.

Дисперсионный анализ. С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Метод статистического анализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверить гипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации). В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.

Регрессионный анализ. Статистический метод установления зависимости между независимыми и зависимыми переменными. Регрессионный анализ на основе построенного уравнения регрессии определяет вклад каждой независимой переменной в изменение изучаемой (прогнозируемой) зависимой переменной величины. В маркетинге часто используется для прогнозирования спроса.

Факторный анализ. Совокупность методов, которые на основе реально существующих связей признаков (или объектов) позволяют выявлять латентные (или скрытые) обобщающие характеристики изучаемых явлений и процессов. Главными целями факторного анализа являются сокращение числа переменных и определение структуры взаимосвязей между переменными, то есть классификация переменных. При сокращении числа переменных итоговая переменная включает в себя наиболее существенные черты объединяемых переменных. Классификация подразумевает выделение нескольких новых факторов из переменных связанных друг с другом.

Результаты полевых исследований представляют собой значительные массивы переменных, которые достаточно сложны для обработки "ручным методом". На сегодняшний день, в арсенале исследователей имеется множество программных пакетов, позволяющих оптимизировать и упростить процедуру анализа. Наибольшее распространение получили такие пакеты, как Vortex, SPSS, Statistica.

Программа "VORTEX" предназначена для:

• - ввода первичной информации, собранной в ходе прикладного маркетингового или социологического исследования;
• - обработки и анализа этой информации;
• - представления полученных результатов анализа в виде таблиц, текстов, графиков и диаграмм с возможностью их переноса в Microsoft Word и другие приложения Windows/NT.

Возможности анализа информации:

Программа Vortex позволяет производить описательную статистику изучаемых переменных (расчет статистических показателей: среднее, мода, медиана, квартили, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, скос, эксцесс и др.);

Позволяет производить сегментирование потребителей по нескольким признакам, а также описание выделенных целевых групп (выделение контекстов - подмассивов документов для углубленного анализа, например, только мужчин или только респондентов в возрасте 20-25 лет).

При помощи программы Vortex можно проводить корреляционный анализ, позволяющий выявить зависимости изучаемых факторов, влияющих на маркетинговый результат (расчет для таблиц двухмерного распределения коэффициентов корреляции Пирсона, Гамма, Лямбда, Крамера, Юла, Фишера, критериев X-квадрат, Стьюдента, определение статистической значимости).

SPSS для Windows - это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows - это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес - проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.

Программное обеспечение SPSS позволяет проводит частотный анализ, описательную статистику, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, а также регрессионный анализ.

При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:

• - Наиболее выгодные сегменты рынка;
• - Стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;
• - Оценка качество товара/услуги клиентами;
• - Перспективы развития, новые возможности для роста;
• - Подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.

Statistica - это универсальная интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, управления базами данных и разработки пользовательских приложений, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях, технике, бизнесе.

Statistica - это современный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных. Опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных (а Statistica предоставляет такие возможности в полной мере) помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.

Программное обеспечение Statistica позволяет проводить следующие процедуры обработки статистических данных:

• - Описательные статистики;
• - Анализ многомерных таблиц;
• - Многомерная регрессия;
• - Дискриминантный анализ;
• - Анализ соответствий;
• - Кластерный анализ;
• - Факторный анализ;
• - Дисперсионный анализ и многое другое.

Тема 6. Обработка и анализ маркетинговой информации

Подготовка данных для компьютерной обработки. Кодирование данных. Группировка данных. Табулирование. Кривая Лоренца и ее анализ. Применение методов описательной статистики. Определение средних значений и стандартных ошибок. Проверка согласия. Проверка методом Колмогорова-Смирнова. Графическое представление результатов маркетинговых исследований.

Основные задачи ассоциативного анализа данных при подготовке маркетинговых решений. Метод кросстабуляции. Методы корреляционного и регрессионного анализа.

Обработка и анализ маркетинговой информации представляет собой серьезный этап статистической обработки полученных результатов. От того, как правильно и качественно произвести обработку данных, зависит достоверность принимаемых выводов и последующих практических решений.

Анализ собранной информации представляет следующий этап маркетингового исследования, т.е. извлечение из совокупности полученных данных наиболее важных сведений и результатов. Исследователь сводит полученные данные в таблицы. На основе этих таблиц выводят или рассчитывают показатели эмпирического распределения, сравнивают их со стандартными. Затем исследователь решает, какие методы статистики использовать. Для получения дополнительных сведений применяют современные статистические методики и модели.

Обработка и анализ маркетинговой информации включает; предварительные этапы (редактирование, кодирование, табулирование и представление табулированных данных; оценка различий (проверка согласия, проверка Колмогорова – Смирнова, анализ средних выборки); методы исследования (простой регрессионный и корреляционный анализ, множественный регрессионный анализ).

Процесс подготовки данных маркетинговых исследований включает проверку анкет, редактирование, кодирование, преобразование, очищение данных, статистическая корректировка данных, выбор стратегии анализа данных.

Проверка анкет выступает первым этапом в технологии проверки данных анкетирования. Он заключается в проверке на полноту заполнения и качество проведенного исследования. При этом проводится подсчет анкет, если была установлена заранее величина выборки. Если проводит анкетирование консалтинговая фирма, то проверка анкет может включать и контрольную проверку на правильность и достоверность информации путем повторного опроса.

При проверке анкет возможен их возврат по следующим причинам: незаполнены позиции анкет, ответы варьируются незначительно, отсутствуют блоки или страницы анкеты, анкеты сданы до положенного срока, анкеты выполнены другими людьми. Проверке анкет осуществляет руководитель полевого анкетирования.

Редактирование призвано для выявления несоответствия маркетингового исследования каким либо требованиям или стандартам. Редактирование необходимо для повышения точности и аккуратности представленной в анкетах информации. Редактирование включает в себя просмотр, изучение и исправление ошибок в регистрации наблюдений. Редактирование выполняется в две стадии: вначале полевое, затем офисное редактирование.

Полевое редактирование проводится для исключения ошибок или неточностей в анкетных данных, кроме того, для контроля и обучения персонала проводящего опрос. Полевое редактирование проводится руководителем полевых опросов. В полевом редактировании осуществляется проверка:

1) полноты заполнения данных по разделам, выявление пустых мест и их анализ;

2) знания сути стоящих вопросов анкеты;

3) недвусмысленности заполнения анкеты;

4) логичность ответов и их непротиворечивость.

Офисное редактирование заключается в более точной проверке и коррекции собранных ответов. Это редактирование осуществляет квалифицированное лицо, понимающее цели и задачи исследования, владеющее способами и методами исследований. При офисном редактировании решаются вопросы, каким образом будут обрабатываться носители собранных данных, содержащие неполные ответы, не до конца заполненные анкеты, анкеты в которых пропущены целые разделы. Анкеты, содержащие незаполненные позиции должны отстраняться, но не выбрасываться, так как некоторая сохраненная информация по заполненным позициям может представлять определенный интерес.

Редактор должен внимательно относиться к вопросам в заполненных анкетах, которые неудачны с точки зрения пробуждения интереса респондента. Он должен решить кодировать их или принять другое решение по таким данным.

С анкетами неудовлетворительного качества производится следующая работа. Анкеты возвращаются на место сбора данных, и интервьюеров обязывают провести повторное интервью. Самоличное заполнение редактором пропущенных значений анкеты, если количество таких анкет респондентов невелико или переменные по пропущенным ответам не являются основными в исследованиях. Выбраковка анкет неудовлетворительного качества.

Кодирование данных – это определенный технический прием, с помощью которого данные распределяются по категориям, т.е. способ представления полученной информации в виде символов, знаков, цифр с целью удобства ее представления для компьютерной или другой обработки. Кодирование представляет собой процесс или определенную технологию по преобразованию маркетинговой информации в код, что должно предусматриваться в самом информационном носителе - анкете. Информация, полученная в результате исследования и образующая код, распределяется по столбцам.

Процесс кодирования осуществляется в три этапа:

2) назначаются кодовые номера категорий;

3) разрабатывается книга кодов.

Первый этап кодирования представляет создание системы кодирования. В основу кодирования должна быть поставлена иерархическая структура принципов классификации информации. Вначале должны быть разработаны критерии деления полученной информации на категории, классы, группы, виды, подвиды и т.д. по технологии от общего к частному. Количество уровней кодирования будет зависеть от структуры вопросов в анкете маркетингового исследования. Правильность выбранной структурной классификации информации подтверждается попаданием ответов на каждый вопрос анкеты в ячейку структуры. Кроме того, необходимо учитывать, что по каждому вопросу возможно получение нескольких ответов. Поэтому классифицируемая структура должна содержать соответствующую градацию и подвиды ячеек.

Так как кодировку информации проводят не всегда квалифицированные специалисты, то для облегчения кодирования и снижения времени на кодирование информации целесообразно разработать кодировочные таблицы или книгу кодов. В этих материалах описывается каждая переменная кода и дается справка по ее нахождению в структуре кодирования.

На втором этапе производится присвоение кодовых номеров ячейкам структурной классификации маркетинговой информации. Присвоение кодовых номеров можно производить различными способами: в виде букв любого алфавита; цифрами; символами; комбинацией букв, символов и цифр. Для компьютерной обработки наиболее желаема цифровая система кодирования информации. Кроме того, для компьютерного ввода кода необходимо обеспечить и наглядность ввода записи. Использование других символов затрудняет ввод кода и обработку сообщения в компьютере.

При кодировании информации рекомендуется следовать установившимся традициям и принципам, существующим на предприятии. Существуют и общие принципы кодирования информации, которым необходимо следовать. Так в каждой колонке допускается использование только одного символа. Это кодирование возможно, если количество ответов не превышает 10. Если ответ на вопрос имеет множество альтернатив, то создаются отдельные колонки для каждого варианта ответа. Если количество альтернативных ответов превышает 9, необходимо перейти к двум колонкам, обеспечивающим 100 кодов, т.е. от 01 до 99.

Для упрощения кодирования необходимо использовать один и тот же цифровой индекс в общих ответах. Например, в случае «информации нет» использовать стандартный код 0, «нет ответов» -9, «не знаю» -8 и т.д.

Третий этап в технологии кодирования заключается в создании кодировочной таблица или книги кодов. Книга кодов создается при достаточно большом количестве вопросов анкеты. В ней прописываются общие инструкции по применимости кодов, структура кодирования по категориям принятой классификации, как кодируется каждая позиция в системе вопросов. В ней перечисляются коды каждой переменной и категории, включенные в каждый код. Далее в ней указывается, где в компьютерной записи располагается переменная и каким образом эта переменная учитывается.

Преобразование данных – это этап, заключается в переносе закодированных данных из анкеты или кодировочной таблицы через клавиатуру в компьютер. При введении данных в компьютер необходимо или дублирование ввода или контроль введенной информации, чтобы исключить ошибки.

Очищение данных представляет этап всесторонней проверки состоятельности собранных данных и работа с пропущенными ответами. Проверка состоятельности данных позволяет выявить данные, выходящие за пределы диапазона исследований. Работа с пропущенными ответами включает замену пропущенного значения нейтральным или средним значением по данной переменной. Пропущенный ответ можно заменить вмененным значением исходя из логики ранее определенных вопросов.

Статистическая корректировка данных представляет предзаключительную процедуру подготовки маркетинговой информации. Она включает: взвешивание, переопределение переменой и преобразование шкалы измерения.

Взвешивание представляет собой метод корректировки данных, при котором каждому наблюдению или респонденту в базе данных присваивается весовой коэффициент, отображающий степень его значимости по сравнению с другими наблюдениями или респондентами. Это необходимо для более точного представления выборочных данных конкретным характеристикам генеральной совокупности. Например, при присвоении весов респондентам в зависимости от их образовательного уровня, от частоты пользования респондентами товаром.

Грамотный перевод первичных и особенно вторичных данных в целевую информацию требует знания методов анализа изучаемых данных. Всю совокупность носителей таких данных, и в первую очередь печатных, называют документами. Можно выделить два основных типа анализа: традиционный, классический и формализованный, количественный (контент-анализ) .

Данные типы анализа маркетинговой информации существенно различаются между собой, но не исключают, а взаимно дополняют друг друга, позволяя компенсировать имеющиеся в каждом недостатки, так как, в конечном счете, преследуют одну и ту же цель – получение интересующей аналитика достоверной и надежной информации.

Анализ документов используется главным образом при работе с вторичными данными (в первую очередь – социально-психологической направленности). Анализ статистической информации, обычно не имеющей маркетинговой ориентации, направлен на извлечение из этой информации данных, необходимых для проводимого исследования.

Традиционный анализ – это цепочка умственных, логических построений, направленных на выявление сути анализируемого материала с определенной, интересующей аналитика в каждом конкретном случае точки зрения.

Интересующая аналитика информация, заложенная в документе, часто присутствует в форме, отвечающей целям, с которыми документ был создан, но далеко не всегда отвечающей целям маркетингового анализа. Проведение традиционного анализа означает преобразование первоначальной формы этой информации в необходимую исследователю форму, т.е. происходит его толкование.

Традиционный анализ позволяет улавливать основные мысли и идеи, прослеживает их генезис, выясняет логику их обоснования, взвешивает вытекающие из них следствия, выявляет логические связи и логические противоречия между ними, оценивает их с точки зрения маркетинговых позиций. Основным его недостатком является субъективность.

В традиционном анализе различают внешний и внутренний анализ.

Внешний анализ – это анализ контекста документа в собственном смысле этого слова и всех тех обстоятельств, которые сопутствовали его появлению. Цель внешнего анализа – установить вид документа, его форму, время и место появления, кто был его автором и инициатором, какие цели преследовались при его создании, насколько он надежен и достоверен, каков его контекст.

Внутренний анализ – это исследование содержания документа. По существу вся работа аналитика направлена на проведение внутреннего анализа документа, включающего выявление уровня достоверности и приводимых фактов и цифр, установление уровня компетенции автора документа, выяснение его личного отношения к описываемым в документе фактам.

Формализованный анализ. Желание избавиться от субъективности традиционного анализа породило разработку принципиально иных, формализованных, или, как часто их называют, количественных, методов анализа документов (контент-анализ).

Суть этих методов сводится к тому, чтобы найти такие признаки, черты, свойства документа (например, такой признак, как частота употребления определенных терминов), которые с необходимостью отражали бы определенные существенные стороны содержания. Тогда качественное содержание делается измеримым, становится доступным точным вычислительным операциям. Результаты анализа становятся в достаточной мере объективными. Ограниченность формализованного анализа заключается в том, что далеко не все содержание документа может быть измерено с помощью формальных показателей.

Формализованный, количественный анализ оперирует конкретными количественно измеряемыми параметрами. Его основным недостатком следует считать неточное, не исчерпывающее раскрытие содержания документа.

Контент-анализ – это техника выделения заключения, производимого благодаря объективному и систематическому выявлению соответствующих задачам аналитика характеристик текста. Применение данного метода рекомендуется во всех случаях, когда требуется высокая степень точности или объективности анализа. Его обычно применяют при наличии обширного по объему и несистематизированного материала, когда непосредственное использование последнего затруднено. Контент-анализ полезен в тех случаях, когда категории, важные для целей аналитика, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах, например, при работе с ответами на открытые вопросы анкет или глубинных интервью.

Основными направлениями использования контент-анализа являются:

а) выявление и оценка характеристик текста как индикаторов определенных сторон изучаемого объекта;

б) выяснение причин, породивших сообщение;

в) оценка эффекта воздействия сообщения.

Изучение характеристик текста позволяет выяснить, как содержание сообщения будет меняться в зависимости от аудитории.

Постановка задачи исследования причин появления сообщения связана прежде всего с попыткой установить соотношение между фактами содержания и процессами, протекающими в объектах, порождающих сообщение.

Требование объективности анализа делает необходимым перевод исследуемого материала на язык гипотез в единицах, которые позволяют точно описать характеристики текста. В связи с этим аналитику приходится решать ряд проблем, связанных:

б) с выделением единиц анализа;

в) с выделением единиц счета.

Категории анализа – это понятия, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы анализа (единицы содержания); например, потребители с разным уровнем дохода, положительные, нейтральные, отрицательные оценки товара определенной марки.

При разработке категорий важно учитывать, что от их выбора будет в значительной степени зависеть характер полученных результатов. Как правило, аналитик стоит перед необходимостью по несколько раз переходить от теоретической схемы к документальным данным, а от них снова к схеме, чтобы, исходя из выбранной гипотезы, выработать категории, соответствующие задачам исследования.

Категории должны быть исчерпывающими, т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования, отвечать требованию взаимоисключенности (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям). Категории должны отвечать требованию надежности, т.е. их следует сформулировать таким образом, чтобы у различных аналитиков была достаточно высокая степень согласия по поводу того, какие части содержания следует отнести к той или иной категории. Чем более четко определены категории, тем менее проблематичным становится отнесение частей содержания к определенным категориям.

При проведении формализованного анализа содержания нужно четко указать признаки, по которым определенные единицы относятся к определенным категориям. Единицей анализа – смысловой или количественной – является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию. В тексте она может быть выражена по-разному: одним словом, некоторым устойчивым сочетанием слов, может вообще не иметь явного терминологического выражения, а преподносится описательно или скрывается в заголовке абзаца, раздела и т.п. В связи с этим перед аналитиком возникает задача выделения признаков (индикаторов), по которым определяется наличие в тексте темы или идеи, значимой с точки зрения целей исследования.

Индикаторы по своему характеру могут быть весьма неоднородными: относящиеся к теме слова и словосочетания, термины, имена людей, названия организаций, пути решения экономических проблем и т.п.

Выбрав смысловую единицу и ее индикаторы, аналитик должен определить также и единицу счета, которая станет основанием для количественного анализа материала. Она может совпадать или не совпадать с единицей анализа или ее индикатором. Единицы счета обладают различной степенью точности измерения, различно также время, уходящее на кодировку материала, попавшего в выборку.

Решение каждой аналитической задачи требует определения того, какое количество документов нужно изучить, чтобы данные об объекте были достоверными, т.е. возникает вопрос о построении выборки.

При анализе документов, специально составленных для целей маркетингового исследования, анализируются все без исключения документы. Если же речь идет о документах – носителях вторичных данных, то при построении выборки может возникнуть необходимость отбора источника информации и отбора документов.

При планировании анализа содержания документов аналитик, прежде всего, решает, какие источники наилучшим образом могут представить те характеристики объекта, которые изучаются. Если считается, что все документальные источники информации одинаково важны для целей исследования, то может быть построена случайная выборка. Часто уже сам отбор источников информации ограничивает количество документов, подлежащих обработке, до приемлемых размеров. Однако и после этого материал может быть достаточно обширным. Тогда следует провести отбор документов.

При проведении маркетингового анализа нужно четко определить, какого рода характеристики объекта подвергаются изучению, и в зависимости от этого оценивать документы с точки зрения их адекватности, надежности, достоверности.

Здесь нужен грамотный перевод первичных и особенно вторичных данных в целевую информацию со знанием методов анализа изучаемых данных. Всю совокупность носителей таких данных, и в первую очередь печатных, называют документами. Можно выделить четыре основных типа анализа: традиционный, классический и формализованный, количественный (контент-анализ).

Различные типы анализа маркетинговой информации существенно различаются между собой, но не исключают друг друга, а взаимно дополняют, позволяя компенсировать имеющиеся в каждом недостатки, так как, в конечном счете, преследуют одну и ту же цель - получение интересующей аналитика достоверной и надежной информации.

Анализ документов используется главным образом при работе с вторичными данными (в первую очередь - социально-психологической направленности). Анализ статистической информации направлен на извлечение из этой информации данных, необходимых для проводимого исследования и обычно не имеет маркетинговой ориентации.

Традиционный анализ - это цепочка умственных, логических построений, направленных на выявление сути анализируемого материала с определенной, интересующей задачей специалиста в каждом конкретном случае.

Интересующая аналитика информация, заложена в документ и часто присутствует в форме, отвечающей целям, с которыми документ был создан, но порой не всегда отвечающая целям маркетингового анализа. Проведение традиционного анализа предполагает преобразование первоначальной формы этой информации в необходимую исследователю модель, т.е. происходит его толкование.

Традиционный анализ помогает улавливать те основные мысли и идеи, прослеживает их генезис, выясняет логику их обоснования, взвешивает вытекающие из них следствия, выявляет логические связи и логические противоречия между ними, оценивает их с точки зрения маркетинговых позиций. При всем этом основным его недостатком является субъективность информации.

В традиционном анализе специалисты различают внешний и внутренний анализ. Внешний анализ - это анализ именно контекста документа в собственном смысле этого слова и всех тех обстоятельств, которые сопутствовали его появлению. Цель внешнего анализа установить вид документа, его форму, время и место появления. Важно, кто был его автором и инициатором, какие цели преследовались при его создании, насколько он надежен и достоверен, каков его смысл. А что касается внутреннего анализа, то это исследование самого содержания документа. По существу вся работа специалиста-аналитика направлена на проведение внутреннего анализа документа, включающего выявление уровня достоверности и приводимых фактов и цифр, установление уровня компетенции автора документа, выяснение его личного отношения к описываемым в документе фактам.

В формализованном анализе присутствует желание избавиться от субъективности традиционного анализа. Что порождает разработку принципиально иных, формализованных, или, как часто их называют, количественных, методов анализа документов (контент-анализ).

Суть этих методов сводится к тому, чтобы найти определенные существенные стороны содержания которые с необходимостью отражали бы такие признаки, черты, свойства документа (например, такой признак, как частота употребления определенных терминов). Тогда данные становится доступным точным вычислительным операциям, качественное содержание делается измеримым. Результаты анализа становятся в достаточной мере объективными. Ограниченность формализованного анализа и его главный недостаток заключается в том, что далеко не все содержание документа может быть измерено с помощью формальных показателей.

Формализованный, количественный анализ располагает конкретными количественно измеряемыми параметрами. Недостаток в том, что порой следует считать неточное, не исчерпывающее раскрытие содержания документа.

Контент-анализ - это техника выделения заключения, производимого благодаря объективному и систематическому выявлению соответствующих задачам аналитика характеристик текста. Его обычно применяют при наличии обширного по объему и несистематизированного материала, когда непосредственное использование последнего затруднено. Применение данного метода рекомендуется во всех случаях, когда требуется высокая степень точности или объективности анализа. Контент-анализ полезен в тех случаях, например, при работе с ответами на открытые вопросы анкет или глубинных интервью, когда категории, важные для целей аналитика, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах.

Основными направлениями использования контент-анализа являются:

а) выяснение причин, породивших сообщение;

б) выявление и оценка характеристик текста как индикаторов определенных сторон изучаемого объекта;

в) оценка эффекта воздействия сообщения.

Изучение характеристик текста позволяет выяснить, как содержание сообщения будет меняться в зависимости от целевой аудитории.

Постановка цели исследования причин появления сообщения связана, прежде всего, с попыткой установить соотношение между фактами содержания и процессами, протекающими в объектах и порождающих сообщение.

Тут необходим перевод исследуемого материала на язык гипотез в единицах, возникает требование объективности анализа, который позволяет точно описать характеристики текста. В связи с этим аналитику приходится решать ряд проблем, связанных:

а) с выделением единиц анализа;

в) с выделением единиц счета.

Категории анализа - это понятия, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы анализа (единицы содержания); например, потребители с разным уровнем дохода, различные оценки товара определенной марки: положительные, нейтральные, отрицательные.

При разработке категорий важно учитывать, что от их выбора будет в значительной степени зависеть характер полученных результатов. Как правило, аналитик ставит перед собой необходимость по несколько раз переходить от теоретической схемы к документальным данным, а от них снова к схеме, чтобы, исходя из выбранной гипотезы, выработать категории, соответствующие задачам исследования.

Категории должны быть исчерпывающими, т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования, отвечать требованию взаимоисключенности (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям). Категории должны отвечать требованию надежности, т.е. их следует сформулировать таким образом, чтобы у различных аналитиков была достаточно высокая степень согласия по поводу того, какие части содержания следует отнести к той или иной категории. Чем более четко определены категории, тем менее проблематичным становится отнесение частей содержания к определенным категориям.

При проведении формализованного анализа содержания нужно четко указать признаки, по которым определенные единицы относятся к определенным категориям. Единицей анализа - смысловой или количественной - является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию. В тексте она может быть выражена по-разному. Возможно выражение одним словом, некоторым устойчивым сочетанием слов, может вообще не иметь явного терминологического выражения, после чего преподносится описательно или скрывается в заголовке абзаца, раздела и т.п. В связи с этим перед аналитиком встает задача выделения признаков (индикаторов), по которым определяется наличие в тексте темы или идеи, значимой с точки зрения целей исследования.

Индикаторы по своей сути могут быть весьма неоднородными: относящиеся к теме слова и словосочетания, имена людей, термины, названия организаций, пути решения экономических проблем и т.п.

Выбрав нужную единицу и ее индикаторы, аналитик определяет также и единицу счета, которая станет основанием для количественного анализа материала. Она может не совпадать с единицей анализа или ее индикатором. Единицы счета обладают различной степенью точности измерения, различно также время, уходящее на кодировку материала, попавшего в выборку.

Чтобы данные об объекте были достоверными, решение каждой по отдельности аналитической задачи требует определения того, какое количество документов нужно изучить, т.е. возникает вопрос о построении выборки.

Когда происходит анализ документов, специально составленных для целей маркетингового исследования, анализируются все без исключения документы. При построении выборки может возникнуть необходимость отбора источника информации и отбора документов, если речь идет о носителях вторичных данных.

Аналитик, прежде всего, решает, какие источники наилучшим образом могут представить те или иные характеристики изучаемого объекта. Если предположить, что все документальные источники информации равноценны для целей исследования, то можно применить хаотичную выборку. Зачастую, выбор источников информации ограничивает количество документов, которые необходимо обработать до приемлемых размеров. Но и после обработки материал может оказаться достаточно обширным. В таком случае нужно провести отбор инструментов.

Перед началом проведения маркетингового анализа нужно четко определить, какого какие именно характеристика объекта подвергаются исследованию, и, учитывая это, в дальнейшем оценивать документы с точки зрения их адекватности, надежности и достоверности.