1260

Анализ рынка. Абсолютная доля рынка по сегментам

Контрольная

Маркетинг и реклама

Абсолютная доля рынка по сегментам. Уровень овладения рынком или горизонтальное проникновение. Уровень приверженности марке. Модель формирования позиции отдельного потребителя по отношению к продукту. Средняя важность атрибута.

Русский

2012-12-16

375 KB

35 чел.

Задание 1

 

A

Абсол доля рынка по сегментам

Относ доля рынка по сегментам

Абсол доля рынка

Относит доля рынка

Volvo

10220

0,3534

0,5465

0,2022

0,2534

Merced

9350

0,3233

0,4778

0,1850

0,2269

Renault

9350

0,3233

0,4778

0,1850

0,2269

28920

Б

 

 

 

 

Scania

9580

0,4429

0,7950

0,1895

0,2338

Daf

6630

0,3065

0,4420

0,1312

0,1510

Другие

5420

0,2506

0,3344

0,1072

0,1201

21630

 

 

 

 

 

50550

 

 

 

 

 

Абсолютная доля рынка по сегментам:

1.Считаем Σ ОТДЕЛЬНО по сегментам А и Б (28920 и 21630)

2. А) 10220 / 28920 = 0,3534

9350 / 28920 = 0,3233

9350 / 28920 = 0,3233

Б) 9580 / 21630 = 0,4429

 6630 / 21630 = 0,3065

 5420 / 21630 = 0,2506

      Абсол доля рынка:

1.Считаем Σ по сегментам А и Б ВМЕСТЕ (50550)

2.Делим 10220, 9350, …, 5420 / 50550 = 0,2022, 0,1850, 0,1072.

Относ доля рынка по сегментам:

1. Считаем Σ ОТДЕЛЬНО по сегм А и Б:

без Volvo

9350+9350=

18700

без Mercedes

10220+ 9350=

19570

без Renault

10220+ 9350=

19570

 

 

 

без Scania

 6630+5420=

12050

без Daf

 9580+5420=

15000

без Другие

 9580+6630=

16210

2. Делим 10220, 9350, …, 5420 / на эти суммы (18700, 19570…, 16210).

Относит доля рынка:

  1.  Считаем Σ по сегментам А и Б ВМЕСТЕ:

без Volvo

9350+9350+9580+6630+5420

40330

без Mercedes

10220+ 9350+9580+6630+5420

41200

без Renault

10220+ 9350+9580+6630+5420

41200

без Scania

10220+ 9350+9350+6630+5420

40970

без Daf

10220+ 9350+9350+9580+5420

43920

без Другие

10220+ 9350+9350+9580+6630

45130

  1.  Делим 10220, 9350, …, 5420 / на эти суммы (40330, 41200,…, 45130)

Относит доля рынка лидера:

0,2022 / 0,185 = 1,066

Относит доля сегмента рынка лидера:

А) 0,3534 / 0,3233 = 1, 093

Б) 0,4429 / 0,3065

Относит доля рынка преследователя:

0,1850

0,1850

0,1895

0,1312

0,1072

0,916

0,916

0,938

0,649

0,531

  

 

делим на 0,202 =

Относит сегментная доля рынка преследователя:

А) Mercedes = 0,3233 / 0,3534 = 0,915

    Renault = 0,3233 / 0,3534 = 0,915

Б) Daf = 0,3065 / 0,4429 = 0,692

   Другие = 0,2506 / 0,4429 = 0,566

Вывод: Наибольшими преимуществами как в сегменте А (абсол доля рынка – 0,353, относит – 0,547), так и на рынке вообще (абсол доля рынка – 0,2022, относит – 0,253) обладает марка Volvo, которая и является лидером.

Также достаточно конкурентоспособной является марка Scania (относ доля рынка в сегменте – 0,795, абсол – 0,4429; относ доля всего рынка – 0,234, абсол – 0, 1895).

Далее следуют Mercedes, Renault, Daf и Другие.

Также можно заметить, что отрыв лидера рынка от конкурентов незначителен, о чем свидетельствует относит доля рынка преследователей.

Доля рынка, удерживаемая отдельной маркой (продуктом)

,

где Vx – объем продаж марки Х (штук, единиц);

– общий объем продаж всех марок на данном целевом рынке (штук, единиц).

Абсолютная (общая) доля рынка каждой марки рассчитывается по отношению к суммарному объему продаж всех марок (продуктов) на целевом рынке в натуральном выражении.

Относительная доля рынка характеризует конкурентоспособность и рассчитывается как отношение объёма продаж данного предприятия (марки) к общему объему продаж конкурентов, не включающему объема продаж данного предприятия. Относительная доля в пределах от 300% до 100% соответствует ситуации господствования данного предприятия (марки) на рынке.

Относительная доля рынка лидера определяется для наиболее значительного предприятия, оперирующего на данном рынке (лидера). Рассчитывается делением его абсолютной доли рынка на такую же долю второго после него по значимости предприятия-конкурента.

Относительная доля рынка «преследователей» получается делением их абсолютных долей рынка на абсолютную долю рынка лидера.

Сегментная доля рынка определяется по отношению к объему продаж на одном из сегментов рынка, на которое ориентирована продукция предприятия или марка. Сегментная доля рынка всегда более высока, чем абсолютная доля рынка.

Задание 2

 

СOLGAТЕ

AQUAFRESH

BLEND-A-MED

 

т

 

 

1

1

2

6

2

1

6

7

3

8

3

 

4

2

8

3

5

3

1

6

6

 

1

8

7

3

 

6

8

6

3

2

9

2

6

1

10

5

2

1

11

7

 

 

 

38

32

40

1

2

6

1

2

6

7

1

3

3

 

8

4

8

3

2

5

1

6

3

6

1

8

 

7

 

6

3

8

3

2

6

9

6

1

2

10

2

1

5

11

 

 

7

                 31                     40                      38


Уровень овладения рынком (или горизонтальное проникновение)
представляет собой процент покупателей марки m в общем числе покупателей исследуемого класса продукции (то есть продуктов, представленных на некотором на продукт-рынке):

Уровень овладения рынком = .

Nm – число покупателей марки m;

Nc – число покупателей категории продукции с;

  1.  Сколько покупателей всего покупают марку (Nm):

Т)  Колгейт – 10,   Аквафреш – 9,   Бленд – 9

Т+1) Колгейт – 9,   Аквафреш – 9,   Бленд – 10

  1.  Делим на количество покупателей всего (11)- Nc

Т

Т+1

Колгейт

10/11=0,91

9/11=0,82

Аквафреш

9/11=0,82

9/11=0,82

Бленд

9/11=0,82

10/11=0,91

Уровень эксклюзивности определяется как доля покупок, сохраняемая за маркой m в данном классе продукции. Таким образом, речь идет о приоритетности выбора марки m в условиях, когда покупатели имеют возможность разнообразить свои покупки и приобретать разные марки в одной и той же категории продукции:

Уровень эксклюзивности =.

Qmm – количество марки m, покупаемое покупателями марки m;

Qcm – количество продукции других марок, приобретаемое покупателями марки m;

Т

Т+1

Колгейт

Аквафреш

Бленд

Уровень интенсивности (или вертикальное проникновение) получают путем сравнения среднего количества продукции марки m со средним количеством, которое приобретают покупатели данной категории продукции:

Уровень интенсивности =.

Qcc – количество продукции категории с, приобретаемое покупателями продукции данной категории.

Т

Т+1

Колгейт

Аквафреш

Бленд

Теперь доля рынка, удерживаемая маркой m, может быть рассчитана как произведение трех составляющих:

Доля рынка = Уровень овладения рынком  Уровень эксклюзивности  Уровень интенсивности

Причины снижения доли рынка следует искать среди следующих:

марка теряет покупателей (снижается уровень овладения),

снижается доля покупок марки т в общем объеме покупок данной категории продукции (снижается уровень эксклюзивности);

покупатели марки т покупают меньшее ее количество, чем в среднем приобретают покупатели данной категории продукции (снижается уровень интенсивности).

Задание 3

Марки

грузовиков

Доли рынка в настоящий момент времени

( t )

Процент покупателей в общем числе опрошенных, намеревающихся покупать марки в последующий момент времени (t + 1)

Volvo

Mercedes

Renault

Scania

Daf

Другие

Volvo

7,6%

56,2

15,3

1,3

2,3

11,4

13,5

Mercedes

16,3%

8,2

59,5

2,4

2,3

11,1

16,5

Renault

3,2%

9,0

9,2

53,0

5,0

1,2

22,6

Scania

3,3%

8,l

13,3

0,0

65,6

6,1

6,9

Daf

6,2%

16,5

12,9

1,2

1,7

60,0

7,7

Другие

63,4 %

11,7

17,1

4,8

2,9

10,3

53,2

Табл. 1. Таблица для расчета средневзвешенных значений долей рынка

От 100-доли рынка и записываем в 1 строку

По диагонали табл ставим прочерки!!!

Суммируем доли рынка (если %, то делим на 100) без Х (Вольво,Мерседес,…)

Делим долю рынка Мерседес, Ренаут..др. на сумму без Вольво и записываем в 1-ю колонку (Σ по всем колонкам должна =1)!!!

Табл 2. Перемножаем полученную табл 1 и исходную, получаем (Σ всех должна = 1)

Уровень приверженности марке – это процент покупателей, которые, купив марку А в настоящем периоде, продолжают ее покупать и в будущий момент времени.

Уровень притягательности марки – это процент покупателей, которые, купив марку конкурента в настоящем периоде, в будущем периоде намереваются покупать марку А.

Доля рынка любой марки в будущ периоде (t+1):

,

где PMt, PMt+1 – доли рынка, удерживаемые маркой, соответственно в данном и будущем периодах;

 – уровень приверженности марке (ДИАГОНАЛЬ ИСХОДНОЙ ТАБЛИЦЫ) в коэф-х

– уровень притягательности марки.

Вывод: Таким образом, в Т+1 периоде доли рынка продаж увеличились для марок Вольво ( с 7,6% до 14,6%), Мерседес (с 16,3 до 23,23%), Ренаулт (с 3,2 до 5,29%), Скания (с 3,3 до 4,81%, Даф (с 6,2 до 13,15%), т.е на 7%, 6,93%, 2,09%, 1,51%, 6,95% соответственно.

Для других марок доля рынка в периоде Т+1 сократилась на 24,53%(с 63,4% до 38,87%)

Задание 4

Первые три фактора объясняют 85% общей вариации исходных данных.

Когда факторы многомерных статистических данных определены, становится возможным получение графического представления взаимосвязи факторов и исходных микроатрибутов, проецируя последние на факторные планы, образуемые парами перпендикулярных друг другу факторов. Для отражения исходных микроатрибутов на этом плане используют значения коэффициентов их корреляции с каждым из факторов (с учетом знака). Коэффициенты корреляции определяют координаты точки-микроатрибута на факторном плане.

Обоз-наче-

ние

Микроатрибуты

Коэффициенты корреляции исходных атрибутов с

факторами

Фактор 1 (45%)

Фактор 2 (25%)

Фактор 3 (15%)

А1

Срок службы

0,69

0,12

0,44

А2

Торговая марка товара

0,65

-0,17

0,14

А3

Оригинальность формы и исполнения

-0,76

0,23

-0,16

А4

Доступная цена

0,21

0,31

0,85

А5

Широта дополнительных функций

0,34

0,87

0,28

А6

Цвет

-0,62

0,36

-0,12

А7

Срок гарантии

0,71

0,22

0,56

А8

Производительность

0,45

0,57

0,61

А9

Безотказность

0,74

0,61

0,31

А10

Экономный расход стирального порошка

0,14

0,28

0,74

А11

Потребляемая электроэнергия

0,18

-0,29

0,68

А12

Наличие послепродажного сервиса

0,31

0,76

0,21

А13

Размеры

0,09

0,58

0,1

А14

Вес

0,15

0,49

0,09

Рис. 1 - Пример факторного плана

Вывод: В результате проведенного анализа были выделины 3 основных макроатрибута, которые объясняют  85% общей вариации исходных данных.

Таким образом, с вероятностью 85% можно утверждать, что в 1 факторе, объясняющему 45% вариации), наиболие значимыми являются следующие микроатрибуты, что стало известным исходя из значений коэф корреляции:

срок службы (      ), торговая марка (     ), оригинальность формы и исполнения(     ), цвет (  ), безотказность (     ). Обозначим положительную часть оси Х как качество, а отрицательную как дизайн.

Во 2 факторе, объясняющему 25% вариации, такими микроатрибутами являются:

широта дополнит функций (   ), наличие послепродажного сервиса (    ), безотказность (   ).

Обозначим этот фактор как удобство эксплуатации.

В 3 факторе (15%) вариации – доступная цена, экономичный расхо стир порошка, потребляемая электроэнергия. Его можно обозначить как экономичность.


Задание 5

При выполнении задания следует помнить, что позиция покупателя по отношению к продукту - это функция знания покупателем атрибутов продукта с учетом их важности (значимости) для потребителя и их ощущаемого проявления в продукте.

В обобщенном виде модель формирования позиции отдельного потребителя по отношению к продукту:

,

где Aij - позиция j-го покупателя по отношению к i-ой марке;

Wjk - относительная значимость для j-ого потребителя k-го атрибута;

Xijk - степень ощущаемого j-м потребителем проявления k -го атрибута в i-ой марке;

n - число определяющих атрибутов.

При построении аналогичной модели для группы потребителей значения параметров модели следует брать как усредненные по группе покупателей.


Результаты опроса потребителей

Потребители

Атрибут 1

Атрибут 2

Атрибут 3

Атрибут 4

Важность

атрибута

Оценка присутствия атрибута в марках товара

Важность

атрибута

Оценка присутствия атрибута в марках товара

Важность

атрибута

Оценка присутствия атрибута в марках товара

Важность

Атрибута

Оценка присутствия атрибута в марках товара

А

Б

В

А

Б

В

А

Б

В

А

Б

В

1

30

10

6

9

20

9

8

7

35

4

9

8

15

2

8

6

2

30

7

5

7

35

7

6

5

20

3

7

4

15

1

6

6

3

15

8

7

7

30

5

6

9

20

3

6

6

35

8

7

7

4

30

7

6

9

20

9

9

7

35

5

9

5

15

6

9

5


Средняя важность атрибута:

W1ср = (30+30+15+30)/4=26,25

Wh =26,25

Wh =27,5

Wh =20

Х1 ср = (10+6+9+7+5+7+6+7+7+7+6+9)/12= 7,33

Х2 ср = 7,25

Х3 ср = 5,75

Х4 ср = 5,92

Различаемость атрибута может быть определена разными способами. Одним из них является определение различаемости как среднеквадратического отклонения оценок атрибута (σ) по анализируемым маркам, используя формулу:

,

Xi – оценки потребителями ощущаемого проявления k -го атрибута в анализируемым марках;

– средняя оценка ощущаемого проявления атрибута в анализируемых марках;

N – количество марок.

1 = под корнем дробь, где в числителе сумма (от каждого Х отнимаем Х1 ср), а в знаменателе 12

1 =

2 = 1,54

3 = 2,14

4 = 2,35

Определяющую способность атрибута получают, умножая усредненные итоги измерения его важности для группы потребителей на итоги измерения его различаемости (ощущаемых различий) между марками.

Т1=(26,25*1,44)/(26,25*1,44+26,25*1,54+27,5*2,14+20*2,35) = 0,2053

Т2= 0,2203

Т3=0,3193

Т40,2557

Для выявления пропорций в определяющих способностях каждого атрибута рассчитывается их общая сумма, а затем показатели определяющей способности каждого атрибута делятся на их общую сумму. Полученные таким образом значения для каждого атрибута в сумме дают 1 (единицу) и могут быть представлены в процентном выражении.

При компенсационной модели формирования позиции отдельного потребителя по отношению к продукту выбранным продуктом будет тот, у которого условный количественный показатель позиции (Ai) будет наибольшим.

Аа=((10+7+8+7)/4)*26,5+7,5*26,5+3,75*27,5+4,25*20 = 595

Аб=6*26,25+7,25*26,25+7,75*27,5+7,5*20=710,94

Ав=671,88

Вывод: Товар Б имеет наибольшие преимущества среди товаров, представленных на рынке (710,94) прежде всего за счет высокого уровня ощущаемого проявления атрибута 3, который имеет наибольшую определяющую способность (0,3193 или 31,93%)


Задание 7

В маркетинговых исследованиях практически всегда возникает необходимость описать наблюдаемые переменные с помощью показателей, резюмирующих информацию.

Показателем центра группирования значений исследуемой переменной (центральной тенденции) является средние арифметическое значение наблюдаемой переменной, которое определяется по формуле:

,         

де Xi – наблюдаемые в выборке значения переменной;

n – количество наблюдений в выборке.

Хср=(170+177+176+…+160)/30=177,4

Для описания случайной переменной лишь один расчет среднего значения является недостаточным. Он должен сопровождаться расчетом показателей степени вариации (рассеивания) значений случайной величины. К ним можно отнести следующие:

диапазон наблюдаемых значений (Xmin, xmax);

стандартное отклонение (классический показатель рассеивания случайной величины);

коэффициент вариации.

Респонденты

Вариант

6

1

170

16

183

2

177

17

176

3

176

18

172

4

170

19

169

5

184

20

178

6

176

21

177

7

192

22

187

8

190

23

188

9

173

24

183

10

181

25

176

11

189

26

183

12

161

27

171

13

178

28

172

14

170

29

178

15

183

30

160

Формула расчета выборочного стандартного отклонения имеет вид: 

.

S = корень ( (170-177,4)^2+(177-177?4)^2+…+(160-177,4)^2) / 29) = 7,49 см

Стандартное отклонение является удобным и естественным показателем рассеивания значений переменной в силу соответствия единиц его измерения с единицами измерения ее значений.

Коэффициент вариации () используется в тех случаях, когда степень рассеивания более естественно описывать, сопоставляя ее со средним значением и рассчитывается по формуле:

.

V = (7,49/177,43)*100% = 4,22%

Для построения гистограммы весь диапазон наблюдаемых в выборке значений случайной переменной (от миним (160) до максимального (192) наблюдаемого значения) разбивается на несколько равных интервалов. Затем определяется количество наблюдаемых в выборке значений переменной, «попадающих» в каждый интервал. На основе подсчитанных таким образом частот, с которыми встречаются разные наблюдаемые значения переменной, строится диаграмма.

По оси 0Х откладываются значения границ интервалов. По оси 0Y –частоты, с которыми отдельные значения переменной «попадают» в каждый из интервалов.

Вывод:Таким образом, рассчитав ряд данных и построив гистограмму можно сказать, что среднее значение выборки составило 177,4 см, мин значение – 160 см, макс – 192; стандартное отклонение равно 7,49 см, что означает, что в среднем каждое значение выборки отклоняется от среднего значения не более, чем на 7,49 см. Коэф вариации равен 4,22. В целом же, изменение роста человека подвержено нормальному распределению.


Задание 8

Респонденты

Вариант

6

1

170

16

183

2

177

17

176

3

176

18

172

4

170

19

169

5

184

20

178

6

176

21

177

7

192

22

187

8

190

23

188

9

173

24

183

10

181

25

176

11

189

26

183

12

161

27

171

13

178

28

172

14

170

29

178

15

183

30

160

Целью объясняющих исследований рынка является установление факта существования связи между исследуемыми переменными.

Для предварительного анализа существования связи между двумя переменными целесообразно построить таблицу «пересечения» значений исследуемых переменных (перекрестную таблицу).

Чтобы ее построить, вначале необходимо разбить диапазон наблюдаемых значений на несколько равных по величине интервалов для каждой из анализируемых переменных. Число интервалов не должно быть слишком велико: максимум 3 – 4.

После этого перекрестная таблица может быть представлена в таком виде, условный пример которого приведен в таблице.

Интервалы значений Х 1

Итого

153 – 168,3

168,3 – 183,6

183,6 – 199

Интервалы

Х2

46 – 48

9

6

15

50 – 52

8

4

12

54 – 56

3

3

Итого:

9

14

7

30

%

30

47

23

Каждая ячейка перекрестной таблицы отражает количество наблюдений (частоту), в которых значения обеих переменных соответствуют определяющим ее интервалам.

Мин – 153        Макс – 199

(199-153)/3=15,3


Вывод:
Исходя из …вывод, что между ростом человека и размером его одежды существует зависимость, которая носит прямой характер.

Наибольший удельный вес (47%) занимают люди с ростом 168,3-183,6 см. Они используют 46,48,59,52 размеры одежды.

Второе место (30%) занимают люди с возрастом 153-168,3 см, которые носят 46 и 48 размеры.

На последном месте люди с ростом 183,6-199 см и размерами 50,52,54,56 (23%)


Задание 9

Для расчета доли рынка продукта питания марки «Х» производителю необходимо знать среднее значение объема его потребления одной семьей за год в натуральном выражении с точностью 0,25 кг и уровнях значимости 5% и 1%.

Уровень доходов

Количество

семей

Минимальный объем покупок, кг.

Максимальный объем покупок, кг.

Низкий

3000

0,4

5,7

Средний

7500

2,8

6,3

Высокий

1500

2,5

8,4

Размер простой случайной выборки рассчитывается следующим образом:

(1)

где, n – размер выборки, ед.;

– константа, отражающая уровень погрешности (значимости) результатов;

S – среднеквадратическое отклонение в выборке или генеральной совокупности (макс – мин/6);

Е – допустимая ошибка оцениваемого парам в единицах измерения этого параметра.

Α

1%

5%

10%

20%

2,57

1,96

1,64

1,28

При составлении пропорциональной стратифицированной выборки генеральная совокупность подразделяется на взаимоисключающие и исчерпывающие подсовокупности. В исследованиях массового потребителя классическим критерием стратификации является уровень доходов.

Размер пропорциональной стратифицированной выборки (n), обеспечивающей желаемую точность измерения (E) исследуемого параметра с заданным уровнем значимости () может быть определен по формуле:

,

где wi  – значимость (удельный вес) i –й страты в генеральной совокупности;

    i   вариация значений исследуемой переменной в i –й страте;

      k   количество страт.

Для определения параметра (i) можно использовать один из уже известных подходов.


Для составления пропорциональной стратифицированной выборки из каждой страты делаются простые случайные выборки таким образом, чтобы они были пропорциональны размерам страт в генеральной совокупности.

Размер непропорциональной стратифицированной выборки:

.

Распределение общего рассчетного числа респондентов между стратами в непропорциональной стратифицированной выборке делается с использованием следующего уравнения:

,

где Ni - размер i-й страты, чел.;

ni - размер выборки из i-й страты, чел.;

i - cреднеквадратическое отклонение значений исследуемого признака в i-й страте.


Вывод:
Для определения среднего объема потребления продукта с точностью +-0,25 кг и заданных уровнях значимости одной семьей в год необходимо опросить:

1. при формировании простой случайной выборки с уровнем значимости 1% необходимо опросить 188 семей, а с уровнем значимости 5 % - 110 семей.

2. при составлении пропорциональной стратифицированной выборки с уровнем значимости 1% для опроса потребуется 56 семей, а с уровнем 5% - 34 семьи. ИЗ НИХ:

3. размер непропорциональной стратифиц выборки при 1% равен 53 семьи в том числе семей с высоким уровнем доходов – 10, средним – 28, низким – 17 семей;

При 5% - 33 семьи, в том числе с высоким уровнем доходов – 6 семей, средним – 16 семей, низким – 10 семей.



Задание 10

Регулярность покупки продукта потребителями разного пола

«Регулярно»

«Иногда»

Вариант 5

Мужчины

86

25

Женщины

28

91

Н0 – связь между полом потребителя и регулярностью покупки стат не значима

Н1 – рабочая гипотеза, связь стат значима

Схема формулировки вывода о наличии (отсутствии) связи между переменными будет следующей: «Отклонить нулевую гипотезу об отсутствии связи с вероятностью ошибки (), если расчетное значение 2  критического».

Формула для определения расчетного значения статистики 2 выглядит следующим образом:

,

где Нij – наблюдаемые в выборке частоты совпадений свойств переменных (Ai Bj );

Тij – теоретические частоты, с которыми должны совпадать свойства переменных (Ai Bj ), если справедлива гипотеза об отсутствии связи между ними;

r – число строк таблицы сопряженности (2);

c – число колонок таблицы сопряженности (2).

Теоретические частоты (Тij) совпадения свойств двух дихотомических переменных (частоты на пересечении строк i и колонок j) могут быть рассчитаны по формуле:

,

где  – сумма наблюдаемых частот в каждой i-й строке;

– суммы наблюдаемых частот в каждой  j-й колонке;

n – число наблюдений в выборке.

Число степеней свободы (k) для определения критического значения стратистики 2 рассчитывается по формуле:

k = (r – 1)(c–1).

Если значение стратистики 2, превышает критическое, что свидетельствует о наличии статистически значимой связи между двумя дихотомическими переменными, то желательно иметь коэффициент, характеризующий тесноту (силу, степень)  этой связи. Такая информация может быть получена путем расчета ряда коэффициентов.

Если известно значение статистики 2, то можно рассчитать значение следующих коэффициентов:

коэффициента сопряженности (С);

коэффициента корреляции ()

Значение коэффициента сопряженности (С) определяется по следующей формуле:

.

Когда ассоциативная связь между переменными отсутствует значение коэффициента сопряженности (С) тоже будет равно 0. Максимальное же значение коэффициента сопряженности при равенстве числа градаций исследуемых переменных (r = c) задается выражением:

.

Степень связи между переменными оценивается путем сравнения расчетного значения коэффициента сопряженности с его максимально возможным значением.

Значение коэффициента корреляции можно получить, используя зависимость между значениями () и 2, которая определяется следующим выражением:

.

Коэффициент () может принимать значения от –1 до +1. Значение (0) означает отсутствие какой-либо связи. Значения (-1 или + 1), независимо от знака, означают наличие абсолютной (функциональной) связи между одними и теми же градациями анализируемых переменных, но зависит от способа представления частот их совпадения в таблице сопряженности.

Вывод: Рассчитанное значение Х2 больше табличного, что говорит о том, что гипотеза Н0 отвергается, а значит связь между полом потребителя и регулярностью покупок стат значима.

Степень связи между переменными можно охарактеризовать как среднюю, поскольку коэф сопряженности равен 0,47, а его максим значение 0,707.

Коэф корреляции равен 0,539, значим, с уверенностью 0,95 можно утверждать, что между полом респондента и регулярностью покупок существует слабая связь.



Задание 11

Линейная регрессионная модель зависимости между двумя переменными в общем виде может быть представлена следующим образом:

,

где Y – зависимая переменная (в задании - объемы продаж)

X – независимая переменная (размеры затрат на рекламу);

а – постоянный коэффициент, отражающий значение Y, которое имеет место при отсутствии влияния на нее переменной X;   

b – коэффициент регрессии, который количественно характеризует степень влияния изменений независимой переменной X на зависимую переменную Y (в масштабе реальных единиц их измерения).

Значения этих коэффициентов рассчитываются по формулам:

             ,

где Xi, Yi – наблюдаемые значения переменных X и Y;

n – число наблюдений соответствующих друг другу пар значений переменных;

,  – средние арифметические значения наблюдаемых переменных, соответственно Y и X. Определяются по формулам:

;                      .

Вместе с тем, часто бывает необходимо определить долю влияния независимой переменной на уровень зависимой переменной, которая остается одинаковой при любых единицах измерения переменных и для удобства интерпретации может быть выражена в процентах.

Долю влияния (в долях единицы) переменной X на формирование уровня зависимой переменной Y характеризует стандартизованный коэффициент регрессии, или  - коэффициент. Он связан с коэффициентом (b) следующим соотношением:

,                                   

где – стандартизованный коэффициент регрессии;

SX, SY – среднеквадратические отклонения, переменных X и Y.

Показатели SX и SY рассчитываются по формулам:

;                .

Показателем того, насколько хорошо модель удовлетворяет исходным данным является показатель коэффициент детерминации (R2). Он характеризует долю общей (первоначальной) вариации зависимой переменной, объясняемой регрессионной моделью и рассчитывается по формуле:

,

где  Yi – наблюдаемые значения переменой Y;

Yр – значения переменой Y, рассчитанные с помощью регрессионной модели для каждого наблюдаемого значения X;

– среднеарифметическое наблюдаемых значений переменной Y;

n – число наблюд значений переменных Y и X;

Если R2 = 0, то объясненная моделью вариация зависимой переменной равна нулю и модель ничего не дает для прогнозирования значений Y. Если R2 = 1, то модель полностью (на 100%) объясняет вариацию зависимой переменной Y.

Степень тесноты (силы) связи между переменными X и Y характеризуется коэффициентом корреляции, значения которого находятся в интервале от 0 (нет никакой связи) до 1 (абсолютная связь). Рассчитывается коэффициент корреляции по формуле:

.

Наблюдение

Yi

Xi

1

2

n

Сумма

Средние

  •  
  •  

 


Вывод: Таким образом, между размером затрат размером затрат на рекламу и оъемом продаж существует прямая зависимость, т.е с ростом затрат на рекламу возрастает оъем продаж.

Построенная модель регрессии имеет вид:

У=5, 54+0,55*Х, что говорит о среднем влиянии затрат на рекламу на величину объемов продаж.

Коэф детерминации равен (R^2) составил 0,75, что говорит о значимости модели.

Коэф корреляции (r) равен 0,87.

Таким образом, данную модель можно использовать для прогнозирования, но она будет давать небольшие погрешности. Коэф корреляции говорит о том, что связь между объемом продаж и затратами на рекламу довольно тесная.


Задание 13

Штриховые коды нужны, прежде всего, предприятиям розничной торговли. Они позволяют сократить время контроля товара при его продаже и, как следствие, время обслуживания покупателей.

При расчете контрольной цифры вначале суммируются цифры четных позиций кода, как показано в таблице 14. Затем суммируются цифры нечетных позиций кода, как показано в таблице 15.

На следующем этапе результат суммирования цифр на четных позициях кода умножается на 3 (три) и суммируется с результатом суммирования цифр на его нечетных позициях.

Суммирование четных позиций кода

Номер позиции кода

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

Цифры кода

4

0

1

8

9

9

3

4

0

4

7

8

7

Четные позиции кода

0

+

8

+

9

+

4

+

4

+

8

= 33

Суммирование нечетных позиций кода

Номер позиции кода

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

Цифры кода

4

0

1

8

9

9

3

4

0

4

7

8

7

Нечетные позиции кода

4

+

1

+

9

+

3

+

0

+

7

= 24

В рассматриваемом примере результат этой операции составит:

Контрольная цифра штрих-кода равна разнице между наибольшим числом, кратным десяти, ближайшим к результату вычисления (123), и этим результатом. В рассматриваемом примере таким числом является число 130. Полученная после вычитания цифра соответствует контрольной цифре штрих-кода. В рассматриваемом примере она будет равна:

Задание 12

Анализ порога рентабельности позволяет установить количество единиц продукции, которое предприятию необходимо произвести и реализовать по определенной цене для того, чтобы покрыть общую сумму затрат на их производство. Количество единиц продукции, при котором объем выручки предприятия становится равен затратам на ее производство, называют точкой безубыточности (порогом рентабельности). В этой точке прибыль от реализации продукции равна нулю (так же, как и рентабельность производства), но в то же время предприятие не имеет и убытков. Эта точка может быть рассчитана по формуле:

 

Анализ безубыточности может быть представлен графически, как показано на рис. 4.

При отсутствии производства продукции общие затраты предприятия будут равны постоянным затратам и, поскольку величина выручки в этом случае будет равна нулю, будут представлять для предприятия убыток.

По мере роста объема производства продукции к постоянным затратам будут добавляться переменные затраты, увеличивая общие затраты предприятия. Если цена на единицу продукцию выше переменных затрат на ее производство, то, реализуя каждую единицу продукции, предприятие автоматически возмещает переменные затраты на ее производство. Разница между ценой единицы продукцию и переменными затратами на ее производство представляет собой валовую прибыль

Общая прибыль предприятия будет складываться из валовых прибылей от продажи каждой единицы продукции, и за счет нее будет возмещаться часть постоянных затрат, снижая размер убытков предприятия.

Подобный анализ позволяет рассчитать так называемую техническую цену.

Технической является цена, которая обеспечивает покрытие затрат на производство товара и постоянных расходов на управление и обслуживание производства при принятой гипотезе об объеме продаж. Обычно техническую цену рассчитывают исходя из различных гипотез об объемах продаж, определяя тем самым диапазон минимальных цен при разных объемах продаж. Техническая цена может быть рассчитана следующим образом:

Один из методов установления цен на основе анализа затрат, часто называемый «Затраты + прибыль», предполагает добавление к технической цене величины прибыли, определяемой либо исходя из желаемого для предприятия процентного соотношения между прибылью и себестоимостью продукции (рентабельности продукции), или соотношения между прибылью и величиной капитала, инвестированного в производственные фонды (рентабельности производства). Цена, рассчитываемая на основе такого подхода, называется целевой (достаточной).

При расчете целевой цены, так же, как и при расчете технической исходят из предполагаемого объема продаж. Она устанавливается путем введения некоторой надбавки к технической цене и в зависимости от принятого подхода может быть рассчитана с использованием одной из приведенных ниже формул:

где m – желаемая норма прибыли к себестоимости. РЕНТАБ ПРОДУКЦИИ

где R – уровень отдачи на капитал, который считается «нормальным» (рентабельность производства= ОПФ+ОбС).




Задание 17

Атрибуты

Важность

Марки товара

А

Б

В

Г

1

2

3

4

5

6

Доля рынка, удерживаемая маркой, %

38

22

23

17

Рыночная цена, грн.

2900

2000

1800

2200

Вариант 1

Производительность процессора

35

6

5

4

6

Возможности работы с графикой

25

6

6

3

4

Ресурсы памяти

20

5

3

2

5

Послепродажный сервис

15

5

3

5

1

Доставка на дом

5

2

5

5

5

Воспринимаемая ценность продукта – это следствие процесса формирования позиции покупателя по отношению к товару, который подробно рассматривался в теме, посвященной анализу ответной реакции рынка. Для определения цены на основе воспринимаемой ценности продукта следует вспомнить такие понятия, как компенсационная модель формировании позиции покупателя (см. методические рекомендации к выполнению задания 2). Практическое значение показателей позиции покупателей состоит в том, что они могут рассматриваться в качестве меры воспринимаемой потребителями ценности каждой марки товара и использоваться для определения цены продукции с учетом его воспринимаемой ценности.

На первом этапе следует сделать расчет показателей позиции для каждой из сравниваемых марок продукта.

На втором этапе следует рассчитать средневзвешенное значение показателей позиции для всех представленных на рынке марок с учетом долей рынка, удерживаемых каждой из них по формуле:

,

где  – средневзвешенное значение показателей позиции для всех представленных на рынке марок одной товарной группы;

Ai – показатель позиции потребителя по отношению к i -й марке;

PMi  – доля рынка, удерживаемая i -ой маркой;

n – число сравниваемых марок продукта.

Аналогичным образом следует рассчитать средневзвешенное значение цены на продукты, представленные на рынке разными марками.

На следующем этапе необходимо определить количество денежных единиц средней рыночной цены, приходящихся на единицу средневзвешенного показателя позиции для сравниваемых марок (стоимостную оценку единицы полезности продукта).

,

где p – стоимостная оценка единицы полезности продукта;

– средневзвешенное значение цены для всех представленных на рынке марок одной товарной группы.

На завершающем этапе расчета следует рассчитать значение цен на каждую из конкурирующих марок с учетом их воспринимаемой потребителями ценности путем умножения полученной стоимостной оценки единицы полезности продукта p на показатель позиции потребителя по отношению к каждой из марок.( pі)


Задание 23

Конкретные люди

Характеристики

с 7:00 до 10:00

с 19:50 до 23:00

Интер

СТБ

ОРТ

НТВ

Интер

СТБ

ОРТ

НТВ

Категория возраста

Пол

«Утро с Интером»

«Вікна Новини»

«Утро»

«Сегодня утром»

«Подробности»

Сериал

«Время»

«Сегодня»

1

< 25

М

+

2

25-45

Ж

3

> 45

Ж

+

+

4

< 25

М

+

5

< 25

Ж

+

+

6

> 45

Ж

+

+

+

7

25-45

М

+

+

+

+

8

25-45

М

9

< 25

Ж

+

+

10

> 45

М

11

25-45

Ж

+

+

+

12

25-45

М

13

< 25

Ж

+

+

+

+

14

25-45

Ж

15

25-45

М

+

+

+

16

> 45

Ж

+

+

+

17

25-45

М

+

+

+

+

18

> 45

Ж

+

+

19

> 45

Ж

+

+

+

20

25-45

М

+

+

+

Значения показателей в предыдущем периоде

Рейтинги передачи, %

50

20

50

35

50

10

30

25

Доли аудитории передачи, %

32,3

12,9

32,3

22,6

43,5

8,7

26,1

21,7

«+» – знак, означающий, что респондент смотрел передачу;

«–» – знак, означающий, что респондент не смотрел передачу.

Известно, что целевыми потребителями продукта предприятия являются мужчины в возрасте 25 - 45 лет.

Следует также помнить, что существует отличие между понятиями «Численность потенциальной аудитории» и «Численность целевой аудитории».

Численность потенциальной аудитории (ЧПА) представляет собой общую численность населения (региона, регионов), имеющих «техническую» возможность смотреть телевизор, слушать радио, читать периодическое печатное издание и т.п. в анализируемый период времени. Численность целевой аудитории (ЧЦА) представляет собой численность только тех людей, для которых предназначен продукт с точки зрения его производителя, и до которых, по его мнению, необходимо в первую очередь довести рекламную информацию о нем.

Рейтинг (Rating) – медиапоказатель, который используется для обоснования тарифов размещения рекламных сообщений и разработки программной политики разных СМИ. Этот показатель отражает уровень охвата потенциальной аудитории одним рекламным сообщением в момент его выхода в конкретном СМИ.

Для разных целей медиапланирования и медиа-анализа могут использоваться разные показатели рейтинга – рейтинг временного интервала (для эфирных СМИ), передачи, канала, печатного СМИ и т.п. Общий подход к расчету показателей рейтинга состоит в его расчете по формуле:

,

где ЧА (численность аудитории канала, передачи и т.п.) – количество людей, смотревших канал, видевших (слышавших) конкретную передачу, читавшую печатное СМИ и т.п. в определенный промежуток времени;

ЧПА (численность потенциальной аудитории) – общая численность населения региона (регионов), имеющих возможность смотреть телевизор, слушать радио, и увидеть (услышать) передачу, читать периодическое печатное издание в тот же период времени.

В разные периоды времени этот показатель может принимать разные значения, отражающие изменения в предпочтениях потенциальной аудитории СМИ.

Рейтинги в целевой аудитории (ЦА), рассчитываются аналогично показателю приведенному выше. Разница состоит в том, что в числителе и знаменателе приведенной выше формулы учитывается численность только тех людей, для которых, предназначен данный продукт с точки зрения производителя, и до которых по его мнению необходимо в первую очередь довести рекламную информацию о нем.

Доля аудитории передачи (Share of Audience Rating) показывает долю людей, которые смотрят конкретную передачу в анализируемом промежутку времени, среди тех, кто смотрит телевизор в тот же промежуток времени. Рассчитывается по формуле:

,

где Ri – рейтинг i-й передачи в анализируемом промежутке времени;

– сумма рейтингов всех передач, транслируемых в тот же промежуток времени.

Значения показателей доли аудитории и рейтинга передачи за один и тот же период времени совпадают. Но анализ соотношения их значений в разных периодах времени позволяет проанализировать изменения популярности конкретной передачи (канала) во времени. Так, изменение рейтинга передачи может быть следствием тенденции в поведении потенциальной аудитории, одинаково влияющей на рейтинги всех передач (например, в разные сезоны года потенциальная аудитория телевидения может быть склонна меньше (больше) смотреть телевизор). Но, например, на фоне общего изменения рейтингов всех передач растущая доля аудитории отдельной передачи будет свидетельствовать о позитивной динамике в ее популярности, несмотря на снижение ее рейтинга, и наоборот.

Одним из таких важных показателей является показатель уровня охвата аудитории, которая за анализируемый периоде времени видела (слышала) рекламное сообщение, получивший название Reach (охват). Для разных целей медиа-анализа могут быть полезны разные показатели уровня охвата аудитории.

 Reach (1+) – показатель уровня охвата, характеризующий долю аудиторию, которая видела рекламное сообщение хотя бы один раз.

,

где ЧА (1+) – количество людей, видевшей число людей, видевших (слышавших) рекламный анонс хотя бы 1 раз;

Показатель Reach (n+) характеризует уровень охвата аудитории, которая видела рекламное сообщение не менее (n) раз.

,

где ЧА (n+) – количество людей, видевшей число людей, видевших (слышавших) рекламный анонс не менее n раз.

n – частота охвата (раз) рекламным анонсом.

По смыслу своего определения значения показателей Reach находятся в пределах от 0 до 100%. Наименьшим возможным значением Reach (1+) являются наибольшие значение рейтингов трансляций.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49791. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИВОДА 582.5 KB
  Требуемая мощность кВт электродвигателя привода определяем по формуле: где Рв потребляемая мощность измельчителя Здесь КПД отдельных звеньев кинематической цепи значения которых принимаем по табл.13 тогда SH – коэффициент запаса прочности принимаем в соответствии с рекомендациями...
49794. Расчет переходных процессов 185.88 KB
  При всех изменениях в электрической цепи: включении выключении коротком замыкании колебаниях величины какого-либо параметра и т. Расчет переходных процессов с применением классического метода Для электрической цепи рисунок 1 и исходных данных таблица 1 найти закон изменения тока при замыкании ключа К. 7 Так как следовательно: Так как следовательно: Закон изменения тока на индуктивности будет иметь вид: Для нахождения закона изменения тока на индуктивности при переходном процессе необходимо рассчитать входное...
49795. Создание сайта Радиотехника и освоение человеком космического пространства 290.5 KB
  Структура и компоненты HTMLдокумента. Гиперссылки в документах HTML. В Internet составители компьютерных страниц делают практически то же самое подчеркивая либо выделяя в документах ключевые слова или пиктограммы.
49798. Расчёт параметров систем передачи непрерывных сообщений дискретными сигналами 874.5 KB
  Распределение ошибки передачи сообщения по источникам искажений. Расчёт информационных характеристик источника сообщения и канала связи. Для преобразования непрерывного сообщения в цифровую форму используются операции дискретизации и квантования. В составе цифрового канала предусмотрены устройства для преобразования непрерывного сообщения в цифровую форму – АЦП аналого-цифровой преобразователь на передающей стороне и устройства преобразования цифрового сигнала в непрерывный – ЦАП...
49799. Индивидуальный жилой дом в г. Рязань 368.27 KB
  Оконные проемы в стенах запроектированы без четвертей, чтобы обеспечить тепловую защиту от продувания через оконные проемы утеплитель делают выступающим на 30 мм над оконными и дверными проемами уложены железобетонные перемычки. Они передают нагрузку от вышележащих конструкций на стены.